This paper introduces reliability stress screening(RSS) for electronic hardware and components. This study also shows reliability centered maintenance(RCM), and reliability growth models. Moreover, this paper presents goodness-of-fit tests and estimation methods of power law model.
In this study, we developed kinetic models to predict the growth of pathogenic Escherichia coli on cheeses during storage at constant and changing temperatures. A five-strain mixture of pathogenic E. coli was inoculated onto natural cheeses (Brie and Camembert) and processed cheeses (sliced Mozzarella and sliced Cheddar) at 3 to 4 log CFU/g. The inoculated cheeses were stored at 4, 10, 15, 25, and $30^{\circ}C$ for 1 to 320 h, with a different storage time being used for each temperature. Total bacteria and E. coli cells were enumerated on tryptic soy agar and MacConkey sorbitol agar, respectively. E. coli growth data were fitted to the Baranyi model to calculate the maximum specific growth rate (${\mu}_{max}$; log CFU/g/h), lag phase duration (LPD; h), lower asymptote (log CFU/g), and upper asymptote (log CFU/g). The kinetic parameters were then analyzed as a function of storage temperature, using the square root model, polynomial equation, and linear equation. A dynamic model was also developed for varying temperature. The model performance was evaluated against observed data, and the root mean square error (RMSE) was calculated. At $4^{\circ}C$, E. coli cell growth was not observed on any cheese. However, E. coli growth was observed at $10{\circ}C$ to $30^{\circ}C$C with a ${\mu}_{max}$ of 0.01 to 1.03 log CFU/g/h, depending on the cheese. The ${\mu}_{max}$ values increased as temperature increased, while LPD values decreased, and ${\mu}_{max}$ and LPD values were different among the four types of cheese. The developed models showed adequate performance (RMSE = 0.176-0.337), indicating that these models should be useful for describing the growth kinetics of E. coli on various cheeses.
With the rapid growth of internet traffic, accurate and reliable prediction of internet traffic has been a key issue in network management and planning. This paper proposes an autoregressive-generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (AR-GARCH) error model for forecasting internet traffic and evaluates its performance by comparing it with seasonal autoregressive integrated moving average (ARIMA) models in terms of root mean square error (RMSE) criterion. The results indicated that the seasonal AR-GARCH models outperformed the seasonal ARIMA models in terms of forecasting accuracy with respect to the RMSE criterion.
Despite the explosive growth of no-frill airline industry, very little is known about how consumers make purchase decision in such settings. Today's airline industry requires choice models consistent with consumers' true preference sets. This study used conjoint analysis to identify these ideal choice models. 38 percent of the subjects were found to use compensatory and 62 percent non-compensatory models. Our findings suggest a need to base choice-making promotions on ideal choice models if the promotion is to lead consumers to decisions consistent with true preferences.
사면 붕괴를 예측하기 위해서 적당한 수학적 모델을 선택하는 것은 매우 유용하다. 시간열로 실시간 계측된 자료를 통하여 합리적인 사면붕괴 예측용 수학모델을 선정할수 있다. 3차 방정식을 이용한2가지 형태의 이론적 모델이 이 연구에서 사용되었다(Polynomial 및 Growth형). 사면의 변위각 및 침하를 계측할 수 있는 계측기가 느릅재 및 북실 현장에 적용되어 모델의 적용가능성을 점검하였다. 그 결과 계측 자료와 두 가지 수학모델과 아주 높은 일치성을 보였다.
소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어의 중요한 품질 특성 중의 하나이며, 소프트웨어 신뢰도 성장 모형은 테스트 단계동안 신뢰도를 평가하고 신뢰도가 성장하는 양상을 파악 할 수 있는 도구이다. 그러므로 테스트 단계동안 수집된 고장 자료는 적절한 소프트웨어 신뢰도 모형에 의거해 계속적으로 분석된다. 비등질 포아송 과정 모형이 적절한 소프트웨어 신뢰도 성장 모형인 경우 고장 수 자료를 분석하기 위해서 포아송 희귀 모형을 세우고 모수들은 가장 최소 자승법으로 추정하는 것이 가능하며, 이렇게 구한 가장 최소 자승 추정량은 최우 추정량과 동일한 성질을 가짐을 보일 수 있다. 이 분석 방법을 대형 시스템으로부터 수집된 실제 자료를 분석하는데 적용한다.
Square root models were developed for predicting the kinetics of growth of Listeria monocytogenes in sesame leaves as a function of temperature (4, 10, or $25^{\circ}C$). At these storage temperatures, the primary growth curves fit well ($R^2=0.898$ to 0.980) to a Gompertz equation to obtain lag time (LT) and specific growth rate (SGR). The square root models for natural logarithm transformations of the LT and SGR as a function of temperature were obtained by SAS's regression analysis. As storage temperature ($4-25^{\circ}C$) decreased, LT increased and SGR decreased, respectively. Square root models were identified as appropriate secondary models for LT and SGR on the basis of most statistical indices such as coefficient determination ($R^2=0.961$ for LT, 0.988 for SGR), mean square error (MSE=0.l97 for LT, 0.005 for SGR), and accuracy factor ($A_f=1.356$ for LT, 1.251 for SGR) although the model for LT was partially not appropriate as a secondary model due to the high value of bias factor ($B_f=1.572$). In general, our secondary model supported predictions of the effects of temperature on both LT and SGR for L. monocytogenes in sesame leaves.
This paper presents and illustrates the application of a growth and yield model that supports both forest and mill side volume and value estimates. Traditional forest stand growth and yield models represent the forest landowner view of yield and economics. Predicted yields are estimates of what one would expect from a procurement cruise, and current stumpage prices are applied to investigate optimum management strategies. Optimum management regimes and rotation ages obtained from the forest side view are unlikely to be economically optimal when viewed from the mill side. The actual distribution of recoverable manufactured product and its value are highly dependent on mill technologies and configurations. Overcoming this limitation of growth and yield computer models necessitates the ability to predict and price the expected manufactured distribution of lumber, lineal meters of veneer, and tonnes of air dried pulp fiber yield. With these embedded models, users of the yield simulator can evaluate the economics of possible/feasible management regimes from both the forest and mill business sides. The simulator is a forest side model that has been modified to produce estimates of manufactured product yields by embedding models for 1) pulpwood chip size class distribution and pulp yield for any kappa number (Schultz and Matney, 2002), 2) a lumber yield and pricing model based on the Best Opening Face model developed by the USDA Forest Service Forest Products Laboratory (Lewis, 1985a and Lewis, 1985b), and 3) a lineal meter veneer model derived from peeler block tests. While the model is strictly applicable to planted loblolly pine (Pinus taeda L.) on cutover site-prepared land in the United States (US) Gulf South, the model and computer program are adaptable to any region and forest type.
대학생의 창업 활동은 현대 경제와 사회 발전에 큰 기여를 하고 있으며, 변화하는 경제 환경과 청년 실업 문제 해결에도 중요한 역할을 하고 있다. 이들이 창업을 통해 혁신적인 아이디어와 기술을 시장에 선보이면, 지속 가능한 경제 성장과 사회적 가치를 창출할 수 있다. 또한, 대학생들의 창업 의지는 다양한 요인에 의해 형성되기 때문에, 이러한 요인들을 깊이 이해하고 적절히 지원하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 롤모델의 중요성과 그 영향력을 다중직렬 매개효과 분석을 통해 체계적으로 탐구하였다. 300명의 대학생을 대상으로 한 설문조사를 통해, 성장마인드셋과 창업자기효능감이라는 두 심리적 변수가 롤모델의 영향과 창업의지 사이에서 어떠한 매개 역할을 하는지 분석하였다. 롤모델의 존재와 그들의 성공 경험은 대학생들의 성장마인드셋을 강화시키는데 도움을 주며, 이는 창업자기효능감을 높이고, 결국 창업에 대한 의지를 강화한다는 결과를 도출하였다. 분석 결과, 롤모델과의 접촉은 대학생들의 성장마인드셋 형성에 큰 영향을 미친다. 이러한 마인드셋은 창업과 관련된 도전과 실패를 학습의 기회로 받아들이는 긍정적인 사고를 촉진한다. 그리고 이런 마인드셋은 창업자기효능감을 강화시키며, 그 결과 창업에 대한 의지를 더욱 강화시킨다. 본 연구는 마인드셋 이론, 사회학습이론 등 다양한 이론들을 통합하여 창업의지 형성의 복잡한 과정에 대한 이해를 제공한다. 롤모델의 활용은 학생들의 창업의지를 크게 향상시킬 수 있으며, 교육 프로그램은 롤모델을 통해 창업 경험과 지식을 공유하게 함으로써 학생들의 성장마인드셋과 창업자기효능감을 강화할 수 있다. 본 연구가 대학 창업교육의 설계와 실행에 있어 중요한 지침을 제공할 수 있을 것이다.
Creep-fatigue crack growth models have been proposed employing $(C_t)_{avg}$ as a crack tip parameter characterizing the time-dependent crack growth. The basic assumptions made in these previous models were ideal creep reversal conditions such as no creep reversal and complete creep reversal condition. Due to this assumption, the applicability of the models was limited since they did not consider partial creep reversal condition which is usually observed in many engineering metals at high temperature. In this paper the creep reversal parameter, Temperature;$C_R$, which was defined by Grover, is critically evaluated to quantity the extent of partial creep reversal at the crack tip. This approach does not rely on any simplifying assumptions regarding the extent of the amount of creep reversal during the unloading part of a trapezoidal fatigue cycles. It is shown that the $(C_t)_{avg}$ value calculated for 9Cr steel agrees well with the experimentally measured one. It is argued that the extent of improvement is not significant when the result is compared with that of the conventional model which has an assumption of full creep reversal behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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