본 논문은 무인잠수정을 도킹스테이션에 성공적으로 안전하게 도킹시키기 위해 확률 기반 평가지표를 설계하여 수중 도킹 과정을 평가하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 무인잠수정 상태와 수중 도킹을 위한 상태 기준의 일치 정도에 따른 도킹 성공 가능성을 확률로써 평가하는 방법이다. 평가는 무인잠수정의 기구학적 구속조건과 도킹 계획을 고려해 정의된 영역 내부에서 수행한다. 평가 과정은 확률밀도함수의 정의, 위치와 방향각 기준과의 차이에 따른 도킹스테이션 도달확률 계산, 확률지표의 산출 순서이며, 이를 통해 실시간으로 수중 도킹 과정을 평가한다. 수조실험을 통해 획득한 무인잠수정 데이터를 분석하여 제안하는 평가지표의 유효성을 검토하였다.
기존의 CPM 관리방식은 정해진 시간과 비용 내에서 프로젝트를 완료하기 위한 목적으로 건설분야에 활용되어 공기지연이 발생하지 않도록 관리하는데 초점을 두고 있으나, 조기 완공을 유도하지는 못하여 왔다. 기존의 CPM 공정계획의 경우에 학생증후군(Student Syndrome)과 파킨슨법칙(Parkinson's Law)이 작용할 경우 조기 완공의 효과를 얻기는 어렵다. 본 연구는 건설 프로젝트의 공기 산정에 제약이론(Theory of Constraints)을 적용하였으며, 이는 공정계획에서의 새로운 관리기법을 개발하는데 사용되어온 Critical Chain을 일컫는다. 이러한 Critical Chain의 개념은 기존 공정계획 방법에서의 문제점을 해결하기 위하여 이용되었다 본 논문에서는 기존 공정계획 방법의 문제점을 해결하기 위하여 Critical Chain의 개념을 적용하여 확률적인 공기산정과 공정버퍼(buffer)를 이용한 공정계획 합리화 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 신뢰도(reliability)에 제한조건을 두어, 부유식 해양구조물의 주요 부재인 보강된 실린서의 최적설계를 다루었다. 기대되는 총비용을 목적함수로 하여 최소화하였다. 그 총비용은 구조적 비용과 파괴로 인해 예상되는 비용(expected failure cost)으로 구성된다. 여러 설계규정에서 요구하는 설계 요구사항을 역시 제한조건으로서 고려하였다. 본 논문에서는 안전성 측면에서 중요한 구조부재만의 신뢰도를 고려하였고, 시스템의 파괴확율은 일반적으로 부재의 파괴확율보다 상당히 작고 또한 시스템 파괴에 의한 비용을 추정하는 것은 매우 어려우므로 시스템의 파괴는 고려하지 않았다. 또한 파괴모드로써 최종파괴만을 다루었고 피로파괴는 고려하지 않았다. 몇가지 최적설계의 예를 본 논문의 결과로서 보여 주었으며 또한 동일한 구조부재의 설계공식에 따른 최적설계를 비교하기 위해 보강된 실린더의 설계시 현재 사용하는 다른 형태의 설계공식을 갖고 최적설계 결과를 유도하였다. 본 논문에서는 그 결과들로부터 신뢰성해석에 기초한 최적화 과정을 통해 다른 구조물의 설계시 보다 많은 비용의 절감을 꾀할 수 있는 가능성으로부터 그 중요성이 강조되었다.
다수의 선박이 조우하였을 경우, 충돌 피항을 위해 상대 선박의 의도를 파악하는 것은 매우 중요한 문제이다. 또한 다수의 선박의 의도를 동시에 고려하여 충돌 피항 계획을 세우는 것은 항해사에게 큰 부담이 될 수 있다. 이를 위해 분산 알고리즘이 제안 되었다. 분산 알고리즘은 각각의 선박이 다수의 상대 선박과 정보 교환을 통해 안전한 코스를 탐색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 분산 알고리즘의 하나인 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항에 적용하였다. 분산 확률 탐색 알고리즘에서 선박은 비용 감소가 가장 큰 코스와 기존의 코스를 확률과 제한 조건에 따라 선택한다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 확률과 제한 조건에 따라 다섯 가지 종류로 나눠진다. 본 논문에서는 다섯 가지 종류의 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항을 위해 적용하였으며 선박 충돌 피항에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 어떠한 분산 확률 탐색 알고리즘이 충돌 피항에 적합한지를 실험하였다. 실험 결과 다섯 가지 버전의 분산 확률 탐색 알고리즘에서 A와 B방식이 효과적으로 선박 충돌 피항을 수행하였다. 본 알고리즘은 분산 시스템 환경에서 선박 충돌 방지를 위해 적용 가능할거라 기대된다.
Background: Most developed countries are working to improve their universal health coverage systems. This study investigates regional disparities in unmet healthcare needs and their causes in South Korea. Additionally, it compares the unmet healthcare needs rate in South Korea with that of 33 European countries. Methods: The analysis incorporates information from 13,359 adults aged 19 or older, using data from the Korea Health Panel. The dependent variables encompass the experience of unmet healthcare needs and the three causes of occurrence: "burden of medical expenses," "time constraints," and "lack of care." The primary variable of interest is the region of residence, while control variables encompass 14 socio-demographic, health, and functional characteristics. Multivariable binary logistic regression analysis, accounting for the sampling design, is conducted. Results: The rate of unmet healthcare needs in Korea is 11.7% (95% confidence interval [CI], 11.0%-13.3%), which is approximately 30 times higher than that of Austria (0.4%). The causes of unmet healthcare needs, ranked in descending order, are "lack of care," "time constraints," and "burden of medical expenses." Predictive probabilities for experiencing unmet healthcare needs and each cause differ significantly between regions. For instance, the probability of experiencing unmet healthcare needs due to "lack of care" is approximately 10 times higher in Gangwon-do (13.5%; 95% CI, 13.0%-14.1%) than in Busan (1.3%; 95% CI, 1.3%-1.4%). The probability due to "burden of medical expenses" is approximately 14 times higher in Seoul (4.1%; 95% CI, 3.6%-4.6%) compared to Jeollanam-do (0.3%; 95% CI, 0.2%-0.4%). Conclusion: Amid rapid sociodemographic transitions, South Korea must make significant efforts to alleviate unmet healthcare needs and the associated regional disparities. To effectively achieve this, it is recommended that South Korea involves the National Assembly in healthcare policy-making, while maintaining a centralized financing model and delegating healthcare planning and implementation to regional authorities for their local residents-similar to the approaches of the United Kingdom and France.
One of the pending issues of the Ministry of Defense is the efficient management of space parts for the weapon systems. It has been known that more than 000 million dollars are needed for spare parts for the weapon systems annually. Though the problem demands a serious consideration, there has not been any systematic study on the problem as far as the author knows. One way to approach the problem is through an investigation of the system reliability under constraints. A measure of how well a system performs or meets its design objectives is provided by the concept of system reliability. If successful operation is desired for a specified period of time, reliability is defined as the probability that the system will perform satisfactorily for the required time period. This interpretation of reliability is normally applied to devices which are subject to random failures such as electrical or mechanical systems. It has been found necessary to express system reliability in terms of the reliability of the components or subsystems which comprise the system. The major subsystems of an aircraft, for example, include the electronics, powerplant, airframe and armament subsystems. Therefore, the optimal spare part kit can be found by maximizing the system reliability subject to cost or other constraints.
Tamijani, Ali Y.;Mulani, Sameer B.;Kapania, Rakesh K.
Advances in aircraft and spacecraft science
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제4권4호
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pp.467-486
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2017
A method for decoupling reliability based design optimization problem into a set of deterministic optimization and performing a reliability analysis is described. The inner reliability analysis and the outer optimization are performed separately in a sequential manner. Since the outer optimizer must perform a large number of iterations to find the optimized shape and size of structure, the computational cost is very high. Therefore, during the course of this research, new multilevel reliability optimization methods are developed that divide the design domain into two sub-spaces to be employed in an iterative procedure: one of the shape design variables, and the other of the size design variables. In each iteration, the probability constraints are converted into equivalent deterministic constraints using reliability analysis and then implemented in the deterministic optimization problem. The framework is first tested on a short column with cross-sectional properties as design variables, the applied loads and the yield stress as random variables. In addition, two cases of curvilinearly stiffened panels subjected to uniform shear and compression in-plane loads, and two cases of curvilinearly stiffened panels subjected to shear and compression loads that vary in linear and quadratic manner are presented.
In this paper, we investigate the problem of minimizing the average transmission power of users while guaranteeing the average delay constraints in time-varying uplink channels. We design a scheduler that selects a user for transmission and determines the transmission rate of the selected user based on the channel and backlog information of users. Since it requires prohibitively high computation complexity to determine an optimal scheduler for multi-user systems, we propose a low-complexity scheduling scheme that can achieve near-optimal performance. In this scheme, we reduce the complexity by decomposing the multiuser problem into multiple individual user problems. We arrange the probability of selecting each user such that it can be determined only by the information of the corresponding user and then optimize the transmission rate of each user independently. We solve the user problem by using a dynamic programming approach and analyze the upper and lower bounds of average transmission power and average delay, respectively. In addition, we investigate the effects of the user selection algorithm on the performance for different channel models. We show that a channel-adaptive user selection algorithm can improve the energy efficiency under uncorrelated channels but the gain is obtainable only for loose delay requirements in the case of correlated channels. Based on this, we propose a user selection algorithm that adapts itself to both the channel condition and the backlog level, which turns out to be energy-efficient over wide range of delay requirement regardless of the channel model.
This study is to refer to the optimization problems when the stress and strength follow the time dependent model, considering a decision making process in the design methodology from reliability viewpoint. Reliability of a component can be expressed and computed if the probability distributions for the stress and strength in the time dependent case are known. The factors which determine the parameters of the distributions for stress and strength random variables can be controlled in design problems. This leads to the problem of finding the optimal values of these parameters subject to resources and design constraints. This paper is to present techniques for solving the optimization problems at the design stage like as minimizing the total cost to be spent on controlling the stress and strength parameters for random variables subject to the constraint that the component must have a specified reliability, alternatively, maximizing the component reliability subject to certain constraints on amount of resources available to control the parameters. The derived expressions and computations of reliability in the time dependent case and some optimization models of these cases are discussed. The special structure of these models is exploited to develop the optimization techniques which are illustrated by design examples.
Bao, Vo Nguyen Quoc;Thanh, Tran Thien;Nguyen, Tuan Duc;Vu, Thanh Dinh
Journal of Communications and Networks
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제15권3호
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pp.266-275
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2013
The exact closed-form expressions for outage probability and bit error rate of spectrum sharing-based multi-hop decode-and-forward (DF) relay networks in non-identical Rayleigh fading channels are derived. We also provide the approximate closed-form expression for the system ergodic capacity. Utilizing these tractable analytical formulas, we can study the impact of key network parameters on the performance of cognitive multi-hop relay networks under interference constraints. Using a linear network model, we derive an optimum relay position scheme by numerically solving an optimization problem of balancing average signal-to-noise ratio (SNR) of each hop. The numerical results show that the optimal scheme leads to SNR performance gains of more than 1 dB. All the analytical expressions are verified by Monte-Carlo simulations confirming the advantage of multihop DF relaying networks in cognitive environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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