소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문에. 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안하고 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작 중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.
Evaluation method of soil fertility by combination of soil color characteristics and survey data from soil map as well as chemical properties was investigated on total 35 field and pot experiments. Total 35 tobacco fields including 11 fields located at Cheonweon county in Chungnam Province, 9 fields located at Goesan county in Chungbuk Province, and 15 fields located at Youngcheon county in Kyongbuk Province were selected in 1984 to cover the wide range of distribution in landscape and soil attributes. Yields of tobacco grown on the plots of both the pot and field experiment which were not applied with any fertilizer were considered as basic fertility of the soil (BFS). The BFS was estimated by 32 independent variables including 15 chemical properties, 3 color characteristics, and 14 soil survey data from soil map. Twenty-four independent variables containing 16 quantitative variables selected from 24 quantitative variables by collinearity diagnostics and 8 qualitative variables, were classified and analyzed by multiple linear regression (MLR) of REG and GLM models of SAS. Tobacco yield of field experiment showed high variations by eight times in difference between minimum and maximum yield indicating the diverse soil fertility among the experimental fields. Evaluation for the BFS by the MLR including quantitative variables was still more confidential than that by a single index and that showed more improvement of coefficient of determination ($R^2$) in pot experiment than in field experiment. Evaluation for the BFS by MLR in field experiment was still improved by adding qualitative variables as well as quantitative variables. The variability in the BFS of field experiment was explained 43.2% by quantitative variables and 67.95% by adding both the quantitative and qualitative variables compared with 21.7% by simple regression with NO$_3$-N content in soil. The regression evaluation for the best evaluation of the BFS of field experiment by MLR included NO$_3$-N content, L value, and a value of soil color as quantitative variables and available soil depth and topography as qualitative variables. Consequently, it is assumed that this approach by the MLR including both the quantitative and qualitative variables was available as an evaluation model of soil fertility for tobacco field.
차세대 원자로 설계의 특징중 하나로 설계 단순화를 들 수 있다. 이 논문에서는 설계 단순화에 관련된 의사결정을 지원하기 위하여, 특히 화학 및 체적 제어 계통의 단순화를 정량적으로 평가할 수 있는 모델을 제시하고 있다. 본 연구에서는, 지금까지 연구되어 온 모델들과는 달리 화학 및 체적 제어 계통이 주변 다른 계통들과 기능적으로 어떻게 접속하고 있는가에 관심을 두고 단순화를 평가할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 이러한 모델들을 System 80+ 그리고 KSNPP의 화학 및 체적 제어 계통에 적용하여 비교, 평가해 보았다. 평가 결과, CVCS의 복잡도는 주로 펌프의 종류와 수에 의존하는 것으로 나타났다.
주파수 공유 기술의 진화는 TV 유휴대역 활용과 같은 다양한 신규 비즈니스 모델의 출현을 불러일으킬 것으로 예상된다. 그런데 주파수 공유를 고려한 비즈니스 모델은 서비스 제공업체의 경제적 타당성을 충족시키고, 서비스 이용자에게는 이전 서비스보다 증가된 편익을 제공해야 한다. 이와 더불어, 신규 비즈니스 모델은 무선 통신 서비스 분야를 포함하여 산업 활성화에 기여해야 한다. 이러한 다양한 목적을 이룰 수 있는 최적 비즈니스 모델 선별에 적합한 정량적 평가방법이 필요하다. 평가방법에는 정부, 서비스 제공자, 서비스 이용자의 평가 관점이 골고루 반영되어야 한다. 본 연구는 주파수 공유 비즈니스 모델의 평가방법을 제시한다. 먼저 주파수 공유 기술 적용의 특수성을 고려한 평가속성과 평가척도를 정의한다. 또한 계층적 의사결정 분석기법(AHP)을 적용하여 평가속성 및 평가항목의 상대적 중요도를 도출한다.
A method is developed to evaluate machining process and to determine the optimal machining conditions considering the environmental effects. The method Is based on the evaluation attributes from the general LCA programs and the analysis technique of AHP from HHS. To assist the analysis. the mass models of cutting energy, tools, and fluids are developed. The models may be used for both quantitative prediction of the uses and disposed masses of materials and optimization of the machining conditions. The algorithm with the mass models is applied to the milling process planning. The process to survey the environmental data, calculate the used mass, and evaluate the alternatives is demonstrated. This demonstration illustrates the of the change of process conditions of the decision making.
Developing a proper program for customer evaluation is one of the most imminent tasks to implement CRM (Customer Relationship Management). Design of the Customer Value model is an important key to the customer evaluation progrgm. This paper proposes two models for estimating Customer Value. The first one is a Description Model for Customer Value based on customer CSI (Customer Satisfaction Index) data. This model represents as quantitative numbers what customers feel from the company or the service. The second one is a Prediction Model which employs factor analysis and regression to predict customer value. This paper exploits the two models to evaluate Customer Value as well as for customer behavior prediction.
Increasingly, risk analysis is becoming important ingredients in achieving the successful implementation and application in the area of the project management. The project management system is designed to manage or control the project resources on a given activity within time, cost and performance so called TPPM (Total Productive Project Management). In this research, a risk analysis model misproposed to identify potential problem areas, quantify the risks, and generated the chice of the action that can be taken to reduce the risk. In addition two analysis models are proposed : 1) risk factor model and 2) network simulation model using VERT (Venture Evaluation and Review Technique ). The objective of the remodels is to estimate the schedule, cost performance risks. These proposed quantitative models for project risk analysis are proving its value for the project managers who need to assess the risk of changes in cost, schedule, or performance. The proposed models will be used in the area of project selection, evaluation and the allocation of project resources.
Pipe wall thinning by flow-accelerated corrosion and various types of erosion is a significant and costly damage phenomenon in secondary piping systems of nuclear power plants (NPPs). Most NPPs have management programs to ensure pipe integrity due to wall thinning that includes periodic measurements for pipe wall thicknesses using nondestructive evaluation techniques. Numerous measurements using ultrasonic tests (UTs; one of the nondestructive evaluation technologies) have been performed during scheduled outages in NPPs. Using the thickness measurement data, wall thinning rates of each component are determined conservatively according to several evaluation methods developed by the United States Electric Power Research Institute. However, little is known about the conservativeness or reliability of the evaluation methods because of a lack of understanding of the measurement error. In this study, quantitative models for UT thickness measurement deviations of nuclear pipes and fittings were developed as the first step for establishing an optimized thinning evaluation procedure considering measurement error. In order to understand the characteristics of UT thickness measurement errors of nuclear pipes and fittings, round robin test results, which were obtained by previous researchers under laboratory conditions, were analyzed. Then, based on a large dataset of actual plant data from four NPPs, a quantitative model for UT thickness measurement deviation is proposed for plant conditions.
This article deals the theory for solving an inverse problem of plate structures using the frequency-domain information instead of classical time-domain delays or free vibration eigenmodes or eigenvalues. A reduced set of output parameters characterizing the defect is used as a regularization technique to drastically overcome noise problems that appear in imaging techniques. A deconvolution scheme from an undamaged specimen overrides uncertainties about the input signal and other coherent noises. This approach provides the advantage that it is not necessary to visually identify the portion of the signal that contains the information about the defect. The theoretical model for Quantitative nondestructive evaluation, the relationship between the real and ideal models, the finite element method (FEM) for the forward problem, and inverse procedure for detecting the defects are developed. The theoretical formulation is experimentally verified using dynamic responses of a steel plate under impact loading at several points. The signal synthesized by FEM, the residual, and its components are analyzed for different choices of time window. The noise effects are taken into account in the inversion strategy by designing a filter for the cost functional to be minimized. The technique is focused toward a exible and rapid inspection of large areas, by recovering the position of the defect by means of a single accelerometer, overriding experimental calibration, and using a reduced number of impact events.
Purpose: As the public interest in entrepreneurship has been highlighted and entrepreneurship policies have been generated, this study is to construct Entrepreneurship Ecosystem (EE) models which have a significant relationship to national entrepreneurship with quantitative analysis. It aims to provide implications to EE policymakers that which national components are effective in cultivating innovative entrepreneurship and validate its EE quality based on quantitative performance goals. Methods: This study utilizes secondary data, categorized under the PESTLE factor from credible international organizations (WB, UNDP, GEM, GEDI, and OECD) to determine significant factors in the quality of the entrepreneurial ecosystem. This paper uses the Multiple Linear Regression (MLR) analysis to select the significant variables contributing to entrepreneurship performance. Using the AUC-ROC performance evaluation method for machine learning MLR results, this paper evaluates the performance of EE models so that it can allow approving EE quality by predicting potential performance. Results: Among nine hypothesis models, MLR analysis examines that the number of the Unicorn company, Unicorn companies' economic value, and entrepreneurship measured as GEI can be reasonable dependent variables to indicate the performance derived from EE quality. Rather than government policies and regulations, the social, finance, technology, and economic variables are significant factors of EE quality determining its performance. By having high Area Under Curve values under AUC-ROC analysis, accepted MLR models are regarded as having high prediction accuracy. Conclusion: Superior EE contributes to the outstanding Unicorn companies, and improvement in macro-environmental components can enhance EE quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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