This paper is concerned with preventive maintenance model for the items whose failures are dependent on their wear level. The previous maintenance models have used time as their decision variable, but it is not appropriate for the case which have wear dependent processes for their failures. In this paper, we consider an operating item which is under periodic review and which is subject to degradation. The scheduled maintenance (overhaul ) is based on the level of item degradation rather time. A functional equation for the total expected cost over an infinite horizon period is formulated and solved.
We present a novel deblurring algorithm for bi-level images blurred by some parameterizable point spread function. The proposed method iteratively searches unknown parameters in the point spread function and noise-to-signal ratio by minimizing an objective function that is based on the binariness and the difference between two intensity values of restoring image. In simulations and experiments, the proposed method showed improved performance compared with the Wiener filtering based method in terms of bit error rate after segmentation.
본 연구는 웹 기반 PBL 환경에서 배경지식 수준과 메타인지 지원 도구 제공여부가 학습자의 PBL 활동에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보기 위한 것이다. 본 연구를 위하여 웹기반 PBL 프로그램을 활용하였고 실험집단에 별도의 연구 제작된 메타인지 지원 도구를 포함시켰다. PBL수행과정에 있어서는 메타인지 지원 도구를 제공한 집단의 경우 평균이 3.82점 높아 유의도 수준 .05에서 의미있는 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 PBL 수행결과에 있어서 배경지식 수준과 메타인지 지원 도구의 제공여부간의 상호작용효과가 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 결국 배경지식이 하위인 학습자 집단에 메타인지 지원 도구를 제공하여줌으로써 문제를 해결하고 결과 보고서를 작성하는데 효과적임을 알 수 있었다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권2호
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pp.221-228
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2020
This study suggests an alternative to the conventional collaborative filtering method for predicting consumer choice, using case-based reasoning. The algorithm of case-based reasoning determines the similarity between the alternative sets that each subject chooses. Case-based reasoning uses the inverse of the normalized Euclidian distance as a similarity measurement. This normalized distance is calculated by the ratio of difference between each attribute level relative to the maximum range between the lowest and highest level. The alternative case-based reasoning based on similarity predicts a target subject's choice by applying the utility values of the subjects most similar to the target subject to calculate the utility of the profiles that the target subject chooses. This approach assumes that subjects who deliberate in a similar alternative set may have similar preferences for each attribute level in decision making. The result shows the similarity between comparable alternatives the consumers consider buying is a significant factor to predict the consumer choice. Also the interaction effect has a positive influence on the predictive accuracy. This implies the consumers who looked into the same alternatives can probably pick up the same product at the end. The suggested alternative requires fewer predictors than conjoint analysis for predicting customer choices.
This study is aimed at investigating optimum level of payments in the direct payment program for aquaculture extruded pellets both theoretically and practically by analyzing the effects on production and income in accordance with Green Box conditions of WTO Agreement on Agriculture. In particular, by analyzing both effects on production and income, it evaluates and compares payments affecting to the level of production and income, respectively. Analysis results indicate that the optimum level of payments in the direct payment program for aquaculture extruded pellets is determined by the growth rate of farmed fish, farming period, price and volume of extruded pellets, and additional amount of cost increase and decrease. Suppose that growth rates of farmed fish by extruded pellets(EP) and raw fish - based moist pellets(MP) are the same, it reveals the optimum level of payment should be lowered from the current level of payment. However, when the growth rate of farmed fish by EP is lower than that by MP, the optimum level of payment should be raised from the current level and total amount of payments by area should be increased as well.
Sentiment analysis is a technique of text mining that extracts feelings of the person who wrote the sentence like movie review. The preliminary researches of sentiment analysis identify sentiments by using the dictionary which contains negative and positive words collected in advance. As researches on deep learning are actively carried out, sentiment analysis using deep learning model with morpheme or word unit has been done. However, this model has disadvantages in that the word dictionary varies according to the domain and the number of morphemes or words gets relatively larger than that of phonemes. Therefore, the size of the dictionary becomes large and the complexity of the model increases accordingly. We construct a sentiment analysis model using recurrent neural network by dividing input data into phoneme-level which is smaller than morpheme-level. To verify the performance, we use 30,000 movie reviews from the Korean biggest portal, Naver. Morpheme-level sentiment analysis model is also implemented and compared. As a result, the phoneme-level sentiment analysis model is superior to that of the morpheme-level, and in particular, the phoneme-level model using LSTM performs better than that of using GRU model. It is expected that Korean text processing based on a phoneme-level model can be applied to various text mining and language models.
There exists required safety integrity level (SIL) to assure safety in accordance with international standards for every electrical / electronics / control equipment or systems with safety related functions. The SIL is allocated from lowest level (level 0) to highest level (level 4). In order to guarantee certain safety level that is internationally acceptable, application of methodology for SIL allocation and demonstration based on related international standards is required. Especially, in case of the SIL allocation method without determining of quantitative tolerable risk, the additional review is needed to check whether it is suitable or not is required. In this study, the quantitative risk reduction model based on the safety integrity allocation results of railway platform screen door system using Risk Graph method has been examined in order to review the suitability of quantitative risk reduction according to allocated safety integrity level.
Steel in a continuous reheat furnace is heated to higher temperature to be treated in the rolling steel process. Due to this reason the continuous reheat furnace system requires an optimal control system to adjust the temperature inside the furnace. Level 2 control systems for continuous reheat furnaces generate automatic heating set points for the level 1 system of the furnace based on the mathematical thermal model which can give a good estimation of steel heating inside the furnace and is used to adjust heating requirements to optimize furnace combustion. For the current study the analytic methodology based on the design procedure from the systems engineering to develop new level 2 control system of a continuous reheat furnace was proposed. The system analysis and the requirements of the level 2 control system were derived using the unified modeling language (UML) 2.0, and the design of database and the graphic user interface (GUI) for the level 2 control system were conducted.
Despite the many significant advances made in robot architecture, the basic approaches are deliberative and reactive methods. They are quite different in recognizing outer environment and inner operating mechanism. For this reason, they have almost opposite characteristics. Later, researchers integrate these two approaches into hybrid architecture. In such architecture, Reactive module also called low-level motion control module have advantage in real-time reacting and sensing outer environment; Deliberative module also called high-level task planning module is good at planning task using world knowledge, reasoning and intelligent computing. This paper presents a framework of the integrated planning and control for mobile robot navigation. Unlike the existing hybrid architecture, it learns topological map from the world map by using MST (Minimum Spanning Tree)-based SOFM (Self-Organizing Feature Map) algorithm. High-level planning module plans simple tasks to low-level control module and low-level control module feedbacks the environment information to high-level planning module. This method allows for a tight integration between high-level and low-level modules, which provide real-time performance and strong adaptability and reactivity to outer environment and its unforeseen changes. This proposed framework is verified by simulation.
The purpose of the present study was to investigate how two types of cooperative groupworks will affect learners' academic self-efficacy and English achievement in the first graders of Middle school. Experimental class A was done by similar-level groupwork, experimental class B by differential-level groupwork, and controlled class C by whole classwork. In order to accomplish the goals of the study, questionnaires on learners' academic self-efficacy were examined before and after the experiment. Also English achievement tests were done during the experiment. The analytic results of the questionnaires and English achievement tests were like the following conclusions: First, two types of cooperative groupworks were more effective on improving learners' academic self-efficacy than the whole classwork. Second, two types of cooperative groupworks were more effective on improving two levels' (higher and medium) academic self-efficacy. Third, among three types of classworks, differential-level groupwork was the most effective on improving learners' English achievement. Fourth, in case of medium-level learners, differential-level groupwork was more effective on improving their English achievement than similar-level groupwork.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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