In this study a rarely available high-throughput cycling data set of 124 commercial lithium iron phosphate/graphite cells cycled under fast-charging conditions, with widely varying cycle lives ranging from 150 to 2,300 cycles including in-cycle temperature and per-cycle IR measurements. We worked out own Python codes which reproduced the various data plots and machine learning approaches for cycle life prediction using early cycles and more details not presented in the article and the supplementary information. Particularly, we applied regularized ridge, lasso and elastic net linear regression models using features extracted from capacity fade curves, discharge voltage curves, and other data such as internal resistance and cell can temperature. We found that due to the limitation in the quantity and quality of the data from costly and lengthy battery testing a careful hyperparameter tuning may be required and that model features need to be extracted based on the domain knowledge.
As compared with VOD data, NOD article data has the following characteristics: it is created at any time, has a short life cycle, is selected as not one article but several articles by a user, and has high access locality in time. Because of these intrinsic features, user access patterns of NOD article data are different from those of VOD. Thus, building NOD system using the existing techniques of VOD system leads to poor performance. In this paper, we analysis the log file of a currently running electronic newspaper, show that the popularity distribution of NOD articles is different from Zipf distribution of VOD data, and suggest a new popularity model of NOD article data MS-Zipf(Multi-Selection Zipf) distribution and its approximate solution. Also we present a life cycle model of NOD article data, which shows changes of popularity over time. Using this life cycle model, we develop LLBF (Largest Life-cycle Based Frequency) prefetching algorithm and analysis he performance by simulation. The developed LLBF algorithm supports the similar level in hit-ratio to the other prefetching algorithms such as LRU(Least Recently Used) etc, while decreasing the number of data replacement in article prefetching and reducing the overhead of the prefetching in system performance. Using the accurate user access patterns of NOD article data, we could analysis correctly the performance of NOD server system and develop the efficient policies in the implementation of NOD server system.
This paper reports in the investigation results about residual life cycle evaluation of the bogie frames. The investigations consist of following two items. The residual life cycle evaluation and wholesome state developed in the bogie frames. The statistical data of analysis about crack occurrences checked at each part of the bogie frames in preliminary and precision inspections. These results support the possibility of extending the life cycle by 5 years.
최근 디지털 오디오 매체의 증가로 인해 소리 데이터의 규모와 다양성이 크게 확대되었으며, 이로 인해 디지털 포렌식 과정에서 소리 데이터 분석의 중요도가 증가하였다. 하지만 소리 데이터 분석에 대한 표준화된 절차나 가이드 라인이 부족하여 분석 결과의 일관성과 신뢰성에 문제가 발생하고 있다. 디지털 환경은 다양한 오디오 형식과 녹음 조건을 포함하고 있지만, 현재 오디오 포렌식 방법론은 이러한 다양성을 충분히 반영하지 못하고있다. 이에 본 연구에서는 모든 상황에서 효과적인 분석을 수행할 수 있도록 Life-Cycle 기반 소리 데이터 요소기술을 식별하여 소리 데이터 분석의 전반적인 가이드라인을 제시하였다. 이와 더불어, 식별한 요소 기술을 소리 데이터를 대상으로 하는 디지털 포렌식 기술 개발에 활용하기 위해 분석을 진행하였다. 본 연구에서 제시한 Life-Cycle별 소리 데이터 요소 기술 식별 체계의 효과성을 입증하기 위하여 소리 데이터 기반으로 응급상황을 검색할 수 있는 기술을 개발하는 과정에 대한 사례 연구를 제시하였다. 해당 사례 연구를 통해 소리 데이터를 대상으로 하는 디지털 포렌식 기술 개발 과정에서 Life-Cycle 기반으로 식별한 요소 기술이 데이터 분석의 질과 일관성을 보장하게 하고 효율적인 소리 데이터 분석을 가능하게 함을 확인하였다.
Generally, there are many types of data, such as wear data or irregularity data, are detected for analyzing railway performance. The analysis of railroad wear or irregularity data is most effective method for the efficient railway maintenance. Especially, the track damaged directly by train, have as important position with the inspection data. This study suggest the Life-Cycle performance analysis method and process of railroad by analyzing two types of data, wear data and irregularity data. This analysis methods can be applied to suggest the Life-Cycle performance of railroad based on environmental factors or design factors, such as sleeper type, roadbed type, cant, the radius of curvature, speed, maintenance history and so on.
Life cycle assessment (LCA) usually involves some uncertainty. These uncertainties are generally divided in two categories such lack of data and data inaccuracy in life cycle inventory (LCI). This paper explo.es a methodology on dealing with uncertainty due to lack of data in LCI. In order to treat uncertainty of LCI data, a model for data uncertainty is proposed. The model works with probabilistic curves as inputs and with Monte Carlo Simulation techniques to propagate uncertainty. The probabilistic curves were derived from the results of survey in expert network and Monte Carlo Simulation was performed using the derived probabilistic curves. The results of Monte Carlo Simulation were verified by statistical test. The proposed approach should serve as a guide to improve data quality and deal with uncertainty of LCI data in LCA projects.
Resent, requirement of residents is socially increasing for apartment. Apartment housing os developed to reduce the housing shortage caused by urbanism after industrialization in Korea. The Purpose of this study is to analyze the casual relationships of housing satisfaction, living Life-Cycle on all residents of apartment housing. This study develops a theoretical model based on the previous studies, and testifies the hypothesis through analyzing to questionnaires form 643 residents of apartment housing. Then, the data were analyzed by SPSS12+ program package in terms of frequency, correlation analysis and multiple regression analysis. The results of this study is summarized as the followings: The perceived quality had positive effects on the factor of living Life-Cycle and housing satisfaction. Finding of this study can provide valuable information for a criterion of decision making to consumer and a marketing strategy of housing construction company.
The purpose of this study was to find how financial structures differ from the family life cycle. The data was drawn from the 2002 Korean Labor and Income Panel Study conducted by the Korea Labor Institute, and 1,957 households. The level of total income and subcategories of income were found to be significantly different from the family life cycle and showed tendencies to increase up to the period of child birth and then sharply dropped down during the retirement period. Household consumption expenditures in total and subcategories showed a U shape by family life cycle and were also found to be significantly different from the family life cycle. The consumption expenditure of dining out showed the highest level at the beginning of family establishment, whereas medical cost showed the highest level for later years. The level of total assets increased gradually from the family life cycle and a little decreased for the later years, and the level of real estate assets showed the highest ratio(90% over) out of total asset components of family life cycle.
The economical aspects should be evaluated to decide the LCC(Life Cycle Cost) of the long life facilities or equipments. Airplane operators evaluate the economical aspects to decide whether they maintain the existing airplane or substitute the new one. This paper presents economic life cycle and economic life cost for both Cessna 172R and Mooney 20J that are operated for flight training in 'H' University. The residual value that is used to calculate the capital recovery rate of the airplane is calculated based on the data from Blue Book published in USA. The annual equivalent on operation cost is calculated based on the 500 flight hours per year which is the annual flight hour for the airplane in 'H' university. This paper showed that economic life cycle of Cessna 172R is nine years since it was introduced in 2001, and Mooney 20J which was introduced in 1991 exceeds the economic life cycle in 2002.
The purpose of this study was to identify the problems in the consumption life of household over the family life cycle so that they would support to select the consumer education subjects and the establish the long-term household plan. For these purposes, a survey was conducted using questionnaire. The data used in this study included 562 homemakers living in Seoul. Statistics used for data analysis were frequency distribution, Mean, Percentile, One-way Anova, Scheffie-test, Multiple Classification Analysis. Major findings were as follows; 1) In the level of the problems in the consumption life of household, housing problem, durable goods problem, healthy-medical problem and child education problem area were in the low level. Leisure problem and properties management problem area were in the high level. 2) The problems in the consumption life of household differed significantly over the family life cycle. 3) When controlling family monthly income and education level of husband was compared with not-controlling them, the influences of family life cycle on the problems in the consumption life were as follows. (1)At housing problem area, the effect of the FLC was higher in controlling them than not-controlling them. (2) At other problems the effects of the FLC was lower or same in controlling them than not-controlling them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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