An ATM switch must deal with various kinds of input sources having different traffic characteristics and it must guarantee very small value of cel loss probability, about 10$^{8}$ -10$^{12}$ , to deal with loss-sensitive traffics. In order to estimate such a rate event probability with simulation procedure, a variance reduction technique is essential for obtaining an appropriate level of precision with reduced cost. In this paper, we propose a hybrid simulation technique to achieve reduction of variance of cell loss probability estimator, where hybrid means the combination of analytical method and simulation procedure. A discrete time queueing model with multiple input sources and a finite shared buffer is considered, where the arrival process at an input source and a finite shared buffer is considered, where the arrival process at an input source is governed by an Interrupted Bernoulli Process and the service rate is constant. We deal with heterogeneous input sources as well as homogeneous case. The performance of the proposed hybrid simulation estimator is compared with those of the raw simulation estimator and the importance sampling estimator in terms of variance reduction ratios.
Recently, the manufacturing process system in the industrial field has become more and more complex and has been influenced by many and various factors. Moreover, these factors have the dependent correlation rather than independent of each other. Therefore, the statistical analysis has been extended from the univariate method to the multivariate method. The process capability indices have been widely used as statistical tools to assess the manufacturing process performance. Especially, the multivariate process indices need to be enhanced with more useful information and extensive application in the recent industrial fields. The various multivariate process capability indices have been studying by many researchers in recent years. Hence, the purpose of the study is to compare the useful and various multivariate process capability indices through the simulation. Among them, we compare the useful models of several multivariate process capability indices such as $MC_{pm}$, $MC^+_{pm}$ and $MC_{pl}$. These multivariate process capability indices are incorporates both the process variation and the process deviation from target or consider the expected loss caused by the process deviation from target. Through the computational examples, we compare these process capability indices and discuss their usefulness and effectiveness.
The effect of gamma-ray on yeast cells Sacch. cerevisiae, and the leakage of cellular constituents such as carbohydrates, ribose, amino acids, inorganic phosphates and organic phosphates have been studied. The samples of yeast cells washed throughly and starved intensively, radiation effects were compared with those of control (un-starved), the irradiation dose rates are in the range from 24 Kr. up. to 480, Kr. The loss of 260m$\mu$. absorbing material, are also observed. Mechanisms of membrane damage by gamma-irradiation are discussed corelating to permeability changes and loss of substances, then active and passive transport process are also under considerations in discussion. The experimental results are as follows, 1. Carbohydrates of yeast cell leak out by gamma-irradiation, and amounts of loss increase proportionally as the increasing of radiation dose, curve of carbohydrates loss in starved cells is parallel with those of non-starved cells. 2. Ribose leak out less than that of carbohydrate from irradiated cell, the dose response curve of loss is straight and proportional to the increasing of radiation doses, slope of the curve is much lower than of carbohydrates. 3. Amino acids also leak out and the curve of losses to radiation is not proportional, it is revealed that there are little losses from yeast at lower doses of irradiation. 4. The losses of inorganic phosphates increase unproportionally to the increasing of irradiation doses, there are little leakage at the lower doses of irradiation. The losses of organic phosphates increase proportionally to the increasing of irradiation doses, and the amount of losses are much more than that of inorganic phosphate at lower doses of irradiation. 5. Leakage from irradiated yeast cells was shown to be due to passive transport process not an energy requiring process of ion transport. 6. Loss of 260 m$\mu$. absorbing material is little more than that of control yeast by the gamma-irradiation dose of 120K.r. and 240K.r.
In this paper, we analyze quality loss function(QLF) of Taguchi. Taguchi method of QLF gives more advanced measure process capability than classic capacity(i.e. Cp). We first discuss of QLF and Cp and give one good example of QLF. Because of simplicity of QLF, it is not good fit to a, pp.y in the real field. We suggest interval quantity-loss cost function and total loss cost(TLC) which modify QLF. Also we give one example which can be obtained in the real field.
In this paper, we analyze the performance of ATM switch with output buffer which has a space priority control mechanism. As we assumed that the input traffic consists of loss tolerable voice and loss sensitive data, we modeled it with MMPP(Markov Modulated Poisson Process). We confirmed that the loss probability of loss sensitive traffic decreases when we use the space priority control mechanism.
Process monitoring of output variables affecting final performance have been mainly executed in semiconductor manufacturing process. However, even earlier detection of causes of output variation cannot completely prevent yield loss because a number of wafers after detecting them must be re-processed or cast away. Semiconductor manufacturers have put more attention toward monitoring process inputs to prevent yield loss by early detecting change-point of the process. In the paper, we propose the method to efficiently monitor functional input variables in multi-phase semiconductor manufacturing process. Measured input variables in the multi-phase process tend to be of functional structured form. After data pre-processing for these functional input data, change-point analysis is practiced to the pre-processed data set. If process variation occurs, key variables affecting process variation are selected using contribution plot for monitoring efficiency. To evaluate the propriety of proposed monitoring method, we used real data set in semiconductor manufacturing process. The experiment shows that the proposed method has better performance than previous output monitoring method in terms of fault detection and process monitoring.
Measuring radiative loss from the solar chromospheric lines like Ha line, Ca II 8542 line helps to infer the exact amount of non-thermal heating in the solar atmosphere. By courtesy of the multi-layer spectral inversion, it is able to determine the radiative loss in the upper and lower chromosphere. Consequently, we found that the radiative loss is around 10 kW/m2, which is consistent with previous studies. Comparing the radiative loss at the upper and lower chromosphere, the loss at the lower chromosphere is larger than that of upper chromosphere and tends to spread all over the field of view while the loss in the upper chromosphere tends to be localized. We hope to find a hint for specific non-thermal heating process to explain the chromospheric radiative loss.
All machines deteriorate in performance over time. The phenomenon that causes such performance degradation is called deterioration. Due to the deterioration, the process mean of the machine shifts, process variance increases due to the expansion of separate interval, and the failure rate of the machine increases. The maintenance model is a matter of determining the timing of preventive maintenance that minimizes the total cost per wear between the relation to the increasing production cost and the decreasing maintenance cost. The essential requirement of this model is that the preventive maintenance cost is less than the failure maintenance cost. In the process mean shift model, determining the resetting timing due to increasing production costs is the same as the maintenance model. In determining the timing of machine adjustments, there are two differences between the models. First, the process mean shift model excludes failure from the model. This model is limited to the period during the operation of the machine. Second, in the maintenance model, the production cost is set as a general function of the operating time. But in the process mean shift model, the production cost is set as a probability functions associated with the product. In the production system, the maintenance cost of the equipment and the production cost due to the non-confirming items and the quality loss cost are always occurring simultaneously. So it is reasonable that the failure and process mean shift should be dealt with at the same time in determining the maintenance time. This study proposes a model that integrates both of them. In order to reflect the actual production system more accurately, this integrated model includes the items of process variance function and the loss function according to wear level.
With the increasing interest of reducing process variation, statistical process control has served the pivotal tool in most industrial quality programs. In this study, system analyses have been performed associated with a cost incorporated version of a process control, a quadratic loss-based X over bar control chart model. Specifically, two issues, the capital/research investments for improvement of a system and the precision of a parameter estimation, have been addressed and discussed. Through the analysis of experimental results, we show that process variability is seen to be one of the most important sources of loss and quality improvement efforts should be directed to reduce this variability. We further derive the results that, even if the optimal designs may be sensitive, the model appears to be robust with regard to misspecification of parameters. The approach and discussion taken in this study provide a meaningful guide for proper process control. We conclude this study with providing general comments.
New conductor is developed by using high strength nonmagnetic steel(NM) wire as the core of overhead conductor This conductor is called ACNR overhead conductor(Aluminum Conductor Nonmagnetic Steel Reinforced). Formed by the combination of aluminum alloy wire and high strength nonmagnetic steel wire, it has about the same weight and diameter as conventional ACSR overhead conductor. To enhance properties beneficial in an electrical and mechanical conductor during the Process of high strength nonmagnetic steel wire, we made a large number of improvements and modifications in the working process, aluminum cladded method, and other process. ACNR overhead conductor, we successfully developed, has mechanical and electrical properties as good as or even better than conventional galvanized wire. Microstructure of raw material NM wire was austenite and then deformed martensite after drawing process. Strength at room temperature is about $180kgf/mm^2\~200kgf/mm^2$. The conductivity at 0.78 mm thickness of Aluminum cladded M wire is about $7\%$ IACS higher than $20\%$IACS of HC wire used as core of commercial ACSR overhead conductor. The corrosion resistance is about 3 times higher than that of HC wire.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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