After the Industrialism, long-lasting issues about Post-Industrialism have closely been associated with our daily lives. The keyword of Post-Industrialism could be regarded as Immateriality, which is represented by service, Information and knowledge. In the Post-Industrial society, the major role of Post-Industrial design trend is a mediator to deliver the immateriality to users. Additionally, the maturity of technologies and product life cycle have leaded users to the design trend that is free from the technologies and functions of products. In this context, the most powerful trend of the Post-Industrial design could be "metaphor design" and "poetic dimension". The similarity of these two styles is situated in the romanticism -reflection of symbol and metaphor. However, the appearance of Apple's iMac in 1998, poetic dimension, which uses transparent plastic and colourful, pleasurable 'blobjects' has dominated the post-industrial design trend.
A number of trend test methods, i.e., Military Handbook test and Laplace test etc., have been applied to investigate recurrent failures trend in repairable systems. Existing methods provide information about only existence of trend in the system. In this paper, we propose a new change-point test based on the Schwarz Information Criterion(SIC). The change-point approach is more informative than other trend test methods in that it provides the number of change-points and the location of change-points if it exists, as well as the existence of change-point for recurrent failures. The change-point test is applied to nine 300MW generating units operated in East China. We confirm that the change-point test has a potential for establishing optimal preventive maintenance policy by detecting change-point of failure rate.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권2호
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pp.513-523
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2000
The X-12-ARIMA program was utilized on the analysis of the time series trend on 76 Korean industrial activities data in order to ensure that the trading day effect adjustment as well as the seasonal effect adjustment is needed to extract the fundamental trend-cycle factors from various economic time series data. The trading day effect is strongly correlated with the activity of production and shipping but not with the activity of inventory. Furthermore, the industrial activities were classified with respect to the sensitivity on the tranding day effect.
We propose a neural network based up-trend detector. An auto-associative neural network was trained with 'up-trend' data obtained from the KOSPI 200 future price. It was then used to predict an up-trend Simple investment strategies based on the detector achieved a two year return of $19.8\%$ with no leverage.
As the ICT is an industry which is the basis of the technology convergence, it is the driving force of development for new business opportunities and existing industries. But, most of the existing studies for ICT convergence have identified the trend for convergence in technological terms. So, it is difficult to identify the convergence trend in the subject innovation perspective which leads the innovation activities In the ICT industry. The newly entered companies in the ICT industry are key indicators to identify the convergence trend. They have two specific characteristics that show the wide range of the convergence technology and the application rate of the convergence. Because previous studies did not take into account these two characteristics of the newly entered companies, so it is hard to analyze the exact convergence trend. Therefore, in this paper, we classify the patents for the ICT industry depending on the subject innovation. Then, we deduct the core convergence technology in the ICT industries and application area of the non-ICT industries.
Focusing on the idea that the equation of exponential smoothing method (ESM) is equivalent to (1, 1) order ARMA model equation, new method of estimation of smoothing constant in exponential smoothing method is proposed before by us which satisfies minimum variance of forecasting error. Theoretical solution was derived in a simple way. Mere application of ESM does not make good forecasting accuracy for the time series which has non-linear trend and/or trend by month. A new method to cope with this issue is required. In this paper, combining the trend removal method with this method, we aim to improve forecasting accuracy. An approach to this method is executed in the following method. Trend removal by a linear function is applied to the original shipping data of consumer goods. The combination of linear and non-linear function is also introduced in trend removal. For the comparison, monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful especially for the time series that has stable characteristics and has rather strong seasonal trend and also the case that has non-linear trend. The effectiveness of this method should be examined in various cases.
The power law process model the Rate of occurrence of failures(ROCOF) with monotonic trend during the operating time. However, the power law process is inappropriate when a non-monotonic trend in the failure data is observed. In this paper we deals with the reliability modeling of the failure process of large and complex repairable system whose rate of occurrence of failures shows the non-monotonic trend. We suggest a sectional model and a change-point test based on the Schwarz information criterion(SIC) to describe the non-monotonic trend. Maximum likelihood is also suggested to estimate parameters of sectional model. The suggested methods are applied to field data from an repairable system.
The new textile materials may be defined as textile materials different from already existing ones in the physical and chemical structure, manufacturing process, or end-use property. The present time what is called the post-industrial society is characterized by rapid change and new technology. Also, textile materials have been changed rapidly and diversely in the post-industrial society than in any other periods. The study aimed to analyze the trend of new tektite materials development in Korea and to forecast the development trend in the future. To investigate the trend of new textile materials, various written materials and informations were collected from the manufacturers, textile related periodicals, and research journals, and they were analyzed. The period of analysis was from January 1992 to May 1995. The results of this research are as followings : (1) Mixed textile materiasl such as bicomponent fiber, blended yam and blended fabric were increased. (2) High technology has an important effect upon new textile material development. (3) functional textile materials were increased (4) The high value-added products were increased. (5) The naturalized textile materials were increased.
The 5G system standardization body has been developing standard functions to provide ultra-high speed, ultra-high reliability, ultra-low latency, and ultra-connected services. In 3GPP Rel-16, which was recently completed, this system has begun to develop ultra-high reliability and ultra-low latency communication functions to support the vertical industry. It is expected that the trend in the adoption of mobile communication by the vertical industry will continue with the introduction of 5G. In this paper, we present the industrial Internet-of-Things (IIoT) service scenarios and requirements for the adoption of 5G systems by the vertical industry and the related standardization trend at present. In particular, we introduce the 5G time-sensitive networking standard technology, a core technology for realizing 5G-based smart factories, for IIoT services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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