Purpose: The spare part cost is one of the most important cost factors with which construct Life Cycle Cost. The LCSP(Life Cycle Sustainment Plan) Guidebook issued by Korea Ministry of Defense, however, suggests a simple equation to estimate the spare part cost using maintenance task frequencies and each part cost. Therefore, following the cost estimation method in the LCSP Guidebook may lead to an improper cost estimation result since both the hierarchical structure of the weapon system and the part discard rate are not considered. The purpose of this study is to develop a new life cycle cost estimation method for spare parts of weapon system during its life cycle. Methods: In this study, the detailed cost structure of spare parts is provided. Also a new spare part cost estimation methods for the each cost element are proposed, considering the hierarchical structure of weapon system and the part discard rate. And the proposed spare cost estimation methods are applied to K system for a case study. Results: Based on the case study of K system, the spare part cost estimation method, proposed by this study, shows that it can complement the estimation method suggested by the LCSP Guidebook. It also shows that it is applicable to the weapon systems for Korea armed forces. Conclusion: The proposed life cycle cost estimation method for spare parts has an advantage of estimating the spare part cost more accurately. It is expected to be useful in analyzing the procurement alternatives objectively and making up the Korea armed forces budget effectively.
This paper presents a method of implementing efficient optical flow estimation for dynamic scene analysis using the hierarchical Hopfield neural networks. Given the two consequent inages, Zhou and Chellappa suggested the Hopfield neural network for computing the optical flow. The major problem of this algorithm is that Zhou and Chellappa's network accompanies self-feedback term, which forces them to check the energy change every iteration and only to accept the case where the lower the energy level is guaranteed. This is not only undesirable but also inefficient in implementing the Hopfield network. The another problem is that this model cannot allow the exact computation of optical flow in the case that the disparities of the moving objects are large. This paper improves the Zhou and Chellapa's problems by modifying the structure of the network to satisfy the convergence condition of the Hopfield model and suggesting the hierarchical algorithm, which enables the computation of the optical flow using the hierarchical structure even in the presence of large disparities.
본 논문에서는 움직임의 양에 따라 삼각형 메쉬의 크기와 위치를 가변할 수 있는 계층적 삼각화 방법을 이용한 움직임 추정 방법을 제안한다. 이미지의 차의 분산을 이용하여 움직임의 양을 측정하고 삼각형의 세분화를 행함으로써 움직임이 많은 영역에 노드가 집중되도록 하고 계층적 삼각형 메쉬의 생성이 가능한 세분화 방법을 제시한다. 또한 계층화된 메쉬의 구조를 전송하기 위한 추가정보의 양을 줄일 수 있는 부호화 방법에 대해서 논한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 BMA이나 다른 메쉬 구조를 사용한 방법보다 PSNR이 평균 0.5㏈ 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 비정형 객체를 능동형태 모델을 사용하여 실시간으로 추적하기 위한 방법을 제시하였다. 객체를 추적 할 때, 가려진 부분의 윤곽을 추정해 낼 수 있는 능동형태 모델을 사용하였으며, 비디오의 각 프레임에서 처리과정의 시간을 줄이기 위해서 영상을 계층적으로 분리하여 실시간 처리를 가능하게 하였다 또한 다음 입력영상의 초기 윤곽을 효율적으로 찾기 위해서 칼만필터(Kalman filter)를 사용하여 특징점을 예측하였고, 블록 정합(block matching) 기법을 추가하여 예측 안정성을 향상시켰다. 비 계층적 방법, 비 예측 방법 등과 비교 실험을 통해서 제안된 계층적, 예측형 방식이 수렴속도 증가와 모델링의 정확도에서 모두 개선된 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
국내외에서 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 보조 자료가 충분히 있는 경우 모형기반 추정법을 사용하는 것이 일반적이며 이 중에서 계층적 베이지안(Hierarchical Bayesian: HB) 추정법이 가장 좋은 것으로 알려져 있다. 그러나 보조 자료가 충분하지 않은 경우에는 모형 기반 추정법의 사용은 제한적이다. 최근 충분한 보조 자료가 없는 경우 공간 정보를 보조 자료로 사용하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 공간통계량과 베이즈 접근방법을 활용한 모형기반의 소지역 통계량들을 모형 검진방법(Diagnostic method)들을 이용하여 비교 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2005년도 경제활동인구 조사이며 소지역(시,군,구)통계를 추정하여 비교하였다.
The motion compensated coding (MCC) technique, which exploits the temporal redundancies in the moving images with the motion estimation technique,is one of the most popular techniques currently used. Recently, a variable block size(VBS) motion estimation scheme has been utilized to improve the performance of the motion compensted coding. This scheme allows large blocks to the used when smaller blocks provide little gain, saving rates for areas containing more complex motion. Hence, a new VBS motion estimation scheme with a hierarchical structure is proposed in this paper, in order to combine the motion vector coding technique efficiently. Topmost level motion vector, which is obtained by the gain/cost motion estimation technique with selective motion prediction method, is always transmitted. Thus, the hierarchical VBS motion estimation scheme can efficiently exploit the redundancies among neighboring motion vectors, providing an efficient motion vector encoding scheme. Also, a restricted search with respect to the topmost level motion vector enables more flexible and efficient motion estimation for the remaining lower level blocks. Computer simulations on the high resolution image sequence show that, the VBS motion estimation scheme provides a performance improvement of 0.6~0.7 dB, in terms of PSNR, compared to the fixed block size motion estimation scheme.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권2호
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pp.227-235
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1998
In this paper, we consider a hierarchical Bayes estimation of the parameter, the reliability and hazard rate function based on type-II censored samples from a Rayleigh failure model. Bayes calculations can be implemented easily by means of the Gibbs sampler. A numerical study is provided.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권4호
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pp.551-560
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2010
This paper considers a Bayesian approach to modeling a flexible regression function under structural measurement error model. The regression function is modeled based on semiparametric regression with penalized splines. Model fitting and parameter estimation are carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. Their performances are compared with those of the estimators under structural measurement error model without a semiparametric component.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권2호
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pp.511-522
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1999
The paper considers the problem of robustness in hierarchical bayesian models. In specific we address Bayesian robustness in the estimation of normal means. We provide the ranges of the posterior means under $\varepsilon$-contamination class as well as the density ratio class of priors. For the class of priors that are uniform over a specified interval we investigate the sensitivity as to the choice of the intervals. The methods are illustrated using the famous baseball data of Efron and Morris(1975).
We propose a simple estimation procedure in the mixed linear models with censored normal data, using both Buckly and James(1979) type pseudo random variables and Lee and Nelder's(1996) estimation procedure. The proposed method is illustrated with the matched pairs data in Pettitt(1986).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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