Generally speaking, weapon system is defined as a combination of primary system and support system which are evaluated by capability and operational availability respectively. Recently comparison of total life cycle cost shows that logistic support system is proved to be more important than primary system. However, until now systematic approach to support system development has not been applied in the area of developing support system. We need to construct a universal metric for effectiveness of logistic support system and to cut out whatever activities or support elements which do not contribute to the metric. This paper describes a new approach based on system engineering approach to logistic support system and also classifies five factors of failure, stock-out frequency, administrative delay time, active repair time and logistic delay time that have influence on operational availability of logistic support system.
The disentangling map from the commutative algebra to the noncommutative algebra of operators is the essential operation of Feynman's operational calculus for noncommuting operators. Thus formulas which simplify this operation are meaningful to the subject. In a recent paper the procedure for "methods for iterative disentangling" has been established in the setting of Feynman's operational calculus for time independent operators $A_1$, $\cdots$, $A_n$ and associated probability measures${\mu}_1$, $\cdots$, ${\mu}_n$. The main purpose for this paper is to extend the procedure for methods for iterative disentangling to time dependent operators.
Purpose: Maintaining appropriate operational availability (Ao) is a key element of combat victory, but estimates vary according to estimation methods. The purpose of this study is to improve the accuracy of estimating operational availability by tracing the changes of the weapon system's failure rate, repair rate, and the level of logistic support. Methods: In order to track the change in the operating availability, the MDT (mean down time) is modeled by adding the repair time and the ALDT (administration and logistic delay time) to the service time. Results: Using the field data of the weapon system A operated by the ROKAF, the failure rate follows a non-homogeneous Poisson process that changes with time, and it is modeled considering the changing repair rate and the logistic support time. Conclusion: The accuracy of the analytical results was verified by comparing the actual operating data with the estimated availability. The results of this study can be used to track and evaluate the availability in a realistic situation where the failure rate and maintenance rate continuously change in operating environment.
Basel II advanced measurement approaches for operational risk need to estimate the frequency and severity distribution of operational losses. Due to lack of internal loss data, the estimation is impossible in many cases and so external loss data might be used by scaling on asset or gross income. To get around lack of loss data, scenario analysis combined with loss distribution approach can be useful in calculating the capital charge of operational risk. However, scenario based loss distribution approach requires much time and effort. Instead we may apply the analytic hierarchy process to measure operational risk of financial institutions. The analytic hierarchy process combined with loss distribution approach is to estimate the capital charge of operational risk in other areas based on the operational VaR in an area with sufficient loss data. AHP provides a tool for timely measurement of operational risk in this rapidly changing global environment.
This tutorial explains the basic principles of mechanistic ligand-receptor interaction model, which is an operational model of agonism. A growing number of agonist drugs, especially immune oncology drugs, is currently being developed. In this tutorial, time-dependent ordinary differential equation for simple $E_{max}$ operational model of agonism was derived step by step. The differential equation could be applied in a pharmacodynamic modeling software, such as NONMEM, for use in non-steady state experiments, in which experimental data are generated while the interaction between ligand and receptor changes over time. Making the most of the non-steady state experimental data would simplify the experimental processes, and furthermore allow us to identify more detailed kinetics of a potential drug. The operational model of agonism could be useful to predict the optimal dose for agonistic drugs from in vitro and in vivo animal pharmacology experiments at the very early phase of drug development.
For smart defense innovation, the key is to apply state-of-the-art technologies of the Fourth Industrial Revolution to national defense. In order to apply state-of-the-art technology to the defense sector, we need to apply and develop technologies to analyze and respond to uncertain future operational environments. To this end, our military is investing a lot of time and effort. To understand future operational environment analysis and to apply and develop our military, we explored the perspectives of operational environment analysis in major countries and studied specific cases of U.S. troops with systematic analysis functions. The U.S. Army has established a cooperative system to analyze future operational environment under the leadership of the Education Command and operates the organization organically. It also utilizes the collective intelligence of expert groups in various fields by utilizing the MSC, and it is time for the Korean military to take the lead in keeping with the era of transformation. To that end, the organization of the U.S. Education Command should be benchmarked and the Korean Future Operation Environment Analysis Organization should be established and operated. Through this study, we have developed an understanding of the future operational environment analysis system of the U.S. Army and presented a plan to apply the ROK MND.
An operational calibration is applied to improve radar rainfall intensity using rainfall obtained from rain gauge. The method is applied under the assumption of the temporal continuity of rainfall, the rainfall intensity from rain gauge is linearly related to that from radar. The method is applied to the cases of typhoon and rain band using the reflectivity of CAPPI at 1.5km obtained from Jindo radar. The CAPPI is obtained by bilinear interpolation. For the two cases, the rainfall intensities obtained by operational calibration are very consistent with the ones by the rain gauges. The present study shows that the correlation between the rainfall intensity by operational calibration and rain gauges is better than the one between the rainfall intensity by M-P relationship and rain gauges. The correlation coefficients between the total rainfall intensity obtained by operational calibration and rain gauges in typhoon and rain band cases are 0.99 and 0.97, respectively. Areal rainfalls are estimated using the field of calibration factor interpolated by Barnes objective analysis. The method applied here shows an improvement in the areal rainfall estimation. For the cases of typhoon and rain band, the correlation between the areal rainfall by operational calibration and rain gauges is better than the one between the area rainfall by M-P relationship and rain gauges. The correlation coefficients between the areal rainfall obtained by operational calibration and rain gauges in typhoon and rain band cases are 0.97 and 0.84, respectively. The present study suggests that the operational calibration is very useful for the real-time estimation of rainfall intensity and areal rainfall.
This study developed a scenario to understand the reaction rate and operational time according to RTI value of rate of rise detector in each type in case of fire mattress. In the results of analyzing the reaction rate and operational time of detector in each scenario, in case when installing a single detector, the elevated temperature per minute was raised to 8℃/min ~ 9℃/min. In case when installing two detectors, it was raised to 9℃/min ~ 10℃/min. In case when installing three detectors, it was raised to 10℃/min. The horizontal distance between detector and mattress was 1.8m~2.5m. Whenever the number of detectors was increased, the horizontal distance was decreased. The operational time of detector was within maximum 540 seconds and minimum 420 seconds. As the research tasks in the future, there should be the researches on the effects of reaction rate of detector on the evacuation in case of fire through the result value of RSET by setting up the latency until the detector operates, and the researches on the safety by understanding if the operational time of detector is suitable for the evaluation standard of performance-centered design.
International Journal of Reliability and Applications
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제5권2호
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pp.75-80
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2004
Relationships between inventory policy and operational availability of military equipment maintained under a logistics support system are analyzed. A continuous review inventory model with a stochastic demand typically used in a military logistics support is considered and some numerical studies are provided.
정보시스템 운영리스크를 최소화하고, 장애시간 동안의 영업기회 손실비용 규모를 줄이기 위해서는 장애의 예방과 사전준비가 필요하다. 그런데 장애가 발생할 경우, 대부분의 기업에서는 장애발생 직후에 대응과 복구 조치를 취하고 있다. 프로그램 개발자나 시스템운영자들은 과거의 경험과 직관에 의존하여 장애를 관리하고 있을 뿐, 장애를 체계적으로 관리하고 사전에 예방하는 사례를 찾아보기가 힘든 실정이다. 본 논문은 정보시스템 운영리스크의 관점에서, 디스크 장애예방을 위한 피해저감모델의 개발에 초점을 맞추었다. 연구모델은 디스크장치에서 정보시스템 운영리스크가 발생하는 위험원인, 그리고 이러한 원인들을 사전에 점검하는 점검주기, 점검에 필요한 운영규정으로 구성된다. 또한 정보시스템 부문의 하드웨어 장애요인 중에서 가장 크게 나타나고 있는 디스크 장애에 대하여 피해저감모델을 적용함으로써 활용 가능성을 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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