Purpose: The purpose of this study is to analyze the effect of sampling points on accuracy of storage reliability estimation for one-shot systems by assuming a weibull distribution as a storage reliability distribution. Also propose method for determining of sampling points for increase the accuracy of reliability estimation. Methods: Weibull distribution was divided into three sections for confirming the possible to estimate the parameters of the weibull distribution only some section's sample. Generate quantal response data for failure data. And performed parameter estimation with quantal response data. Results: If reduce sample point interval of 1 section, increase the accuracy of reliability estimation although sampling only section 1. Even reduce total number of sampling point, reducing sampling time interval of the 1 zone improve the accuracy of reliability estimation. Conclusion: Method to increase the accuracy of reliability estimation is increasing number of sampling and the sampling points. But apply this method to One-shot system is difficult because test cost of one-shot system is expensive. So propose method of accuracy of storage reliability estimation of one-shot system by adjustment of the sampling point. And by dividing the section it could reduce the total sampling point.
In computer-aided geometric modeling(CAGD), subdivision surfaces are frequently employed to construct free-form surfaces. In the present study, Loop scheme and Catmull-Clark scheme are applied to generate smooth surfaces. To be consistent with the limit points of target surface, the initial sampling points are properly rearranged. The pointwise errors of curvature and position in the sequence of subdivision process are evaluated in both Loop scheme & Catmull-Clark subdivision scheme. In partcural, a general subdivision method in order to generate considering extraordinary points are implemented free from surface with arbitrary sampling point information.
Simple random sampling과 P.P.S. sampling의 효율을 비교하기 위하여 오스트리아 Salzburg 부근의 침엽수 장령림 임분에서 임목조사를 실시하였다. 축적 1:10,000의 흑백 적외선 사진을 판독하여, 조사 임지를 제지, 유령림, 너도 밤나무 장령림, 침엽수 장령림으로 구분하고, 침엽수 장령림 내에서 random sampling에 의한 99개의 표본점과 P.P.S. sampling에 의한 75개의 표본점을 흉고 단면적 제수 4인 Relascope에 의하여 야외 조사한 자료를 비교한 결과는 다음과 같다. 1) random sampling에 의한 임분 재적의 추정치는 $422.0m^3/ha$이었고, P.P.S. sampling에 의해서는 $433.5m^3/ha$이었으나 이들간의 통계적 유의성은 없었다. 2) 5 %의 허용 오차내에서는 P.P.S. sampling에 의하여는 170점, random sampling에 의하여는 237점이 필요하였다. 3) P.P.S. sampling은 random sampling에 비하여 야외 조사 시간을 17% 감소시킬 수 있었다.
This paper considers the problem of testing a one-sided hypothesis under the generalized sampling plan which is defined by a sequence of independent Bernoulli trials. A certain lexicographic order is defined for the boundary points of the sampling plan. It is shown that the family of probability mass function defined on the boundary points has monotone likelihood ratio, and that the test function is uniformly most powerful.
For the survey of water pollution, several heavy metals were analyzed in the sediment of the Han River from March 20 to April 22, 1989. The results were as follows : 1. The respective ranges of heavy metal concentrations of Cadimium, Lead, Copper, Zinc and Manganese found in the sediments of the Han River were 0.32!2.41 $\mu g/g$, 15.80~129.64 $\mu g/g$, 13.82~372.36 $\mu g/g$, 58.40~925.40 $\mu g/g$, 271.50~668.30 $\mu g/g$. 2. In the sediment of inflow site Jung Rang Chon the contents of Lead, Copper, Zinc were the highest among other sampling points and An Yang Chon, the contents of Cadmium, was the highest among other sampling points and Wang Sook Chon, the contents of Manganese, was the highest among other sampling points. 3. Through all sampling points general trend of heavy metal contamination showed the highest in Zinc, the next Manganese, Copper, Lead and Cadmium respectively. 4. The higher amount of heavy metal was found in the finer particles of sediment. 5. The amount of Cadmium and Lead of the Han River water was below the standard of environment.
Tire's performance plays important roles in improving vehicle's performances. Tire makers carry out a lot of research to improve tire's performance. They are making effort to meet multi purposes using various optimization methods. Recently, the tire makers perform the shape optimization using approximation models, which are surrogate models obtained by statistical method. Generally, the reason why we increase sampling points during optimization process, is to get more reliable approximation models, but the more we adopt sampling points, the more we need time to test. So it is important to select approximation model and proper number of sampling points to balance between reliability and time consuming. In this research, we studied to compare two kind cases for a approximation construction. First, we compare RSM and Kriging which are Curve Fitting Method and Interpolation Method, respectively. Second, we construct approximation models using three different number of sampling points. And then, we recommend proper approximation model and orthogonal array adopt tire's design optimization.
본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.
In this study, the new method for reliability estimation is proposed using kriging metamodel. Kriging metamodel can be determined by appropriate sampling range and sampling numbers because there are no random errors in the Design and Analysis of Computer Experiments(DACE) model. The first kriging metamodel is made based on widely ranged sampling points. The Advanced First Order Reliability Method(AFORM) is applied to the first kriging metamodel to estimate the reliability approximately. Then, the second kriging metamodel is constructed using additional sampling points with updated sampling range. The Monte-Carlo Simulation(MCS) is applied to the second kriging metamodel to evaluate the reliability. The proposed method is applied to numerical examples and the results are almost equal to the reference reliability.
Kim, Jibum;Kim, Inbin;Kwon, Namgu;Park, Heemin;Chae, Jinseok
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.600-619
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2015
We propose a cost-efficient hybrid algorithm for online location updates that efficiently combines feature point detection with the online trajectory-based sampling algorithm. Our algorithm is designed to minimize the average trajectory error with the minimal number of sample points. The algorithm is composed of 3 steps. First, we choose corner points from the map as sample points because they will most likely cause fewer trajectory errors. By employing the online trajectory sampling algorithm as the second step, our algorithm detects several missing and important sample points to prevent unwanted trajectory errors. The final step improves cost efficiency by eliminating redundant sample points on straight paths. We evaluate the proposed algorithm with real GPS trajectory data for various bus routes and compare our algorithm with the existing one. Simulation results show that our algorithm decreases the average trajectory error 28% compared to the existing one. In terms of cost efficiency, simulation results show that our algorithm is 29% more cost efficient than the existing one with real GPS trajectory data.
머신러닝 기법을 활용한 분석에서 훈련 데이터의 샘플링 전략은 예측 정확도 뿐 만 아니라 일반화 능력에도 많은 영향을 미친다. 특히, 산사태 취약성 분석의 경우, 산사태 발생부에 대한 정보에 비해 산사태 미발생부에 대한 정보가 과도하게 많은 데이터 불균형 현상이 발생하며, 이에 따라 분석 모델의 훈련 데이터 설계 시 데이터 샘플링 과정이 필수적이다. 그러나 기존의 연구들은 대부분 산사태 미발생부 선택 시 발생부 데이터와 1:1의 비율을 갖도록 무작위로 선택하는 방법을 적용하였을 뿐, 특정한 선택 기준에 따라 분석을 수행하지 않았다. 따라서 본 연구에서는 훈련 데이터의 샘플링 전략이 모델의 예측 성능에 미치는 결과를 확인하기 위하여 산사태 발생부와 미발생부의 샘플링 전략기준에 따라 서로 다른 6개의 시나리오를 만들어 Random Forest 모델의 훈련에 사용하였다. 또한 Random Forest의 결과 중 하나인 변수 중요도를 각 산사태 유발인자들에 가중치로 곱하여 줌으로써 산사태 취약지수 값을 산정하였으며, 취약지수 값을 이용해 산사태 취약성도를 제작하고 각 결과 지도의 정확도를 비교 분석하였다. 분석 결과, 훈련데이터의 샘플링 방법에 상관없이 두 지역의 산사태 취약성 분석 결과는 모두 70~80%의 정확도를 보였다. 이를 통해 Random Forest 기법의 산사태 취약성 분석기법으로서의 적용 가능성을 확인하였으며, Random Forest 모델이 제공하는 입력변수의 중요도를 산사태 유발인자 가중치로 활용할 수 있음을 확인하였다. 또한 훈련 시나리오 간의 정확도를 비교한 결과, 특정한 기준에 의해 훈련 데이터를 설계하는 것이 기존의 랜덤 선택 방법보다 높은 예측 정확도를 기대할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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