• 제목/요약/키워드: Multiple time-interval model

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An iterative hybrid random-interval structural reliability analysis

  • Fang, Yongfeng;Xiong, Jianbin;Tee, Kong Fah
    • Earthquakes and Structures
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    • 제7권6호
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    • pp.1061-1070
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    • 2014
  • An iterative hybrid structural dynamic reliability prediction model has been developed under multiple-time interval loads with and without consideration of stochastic structural strength degradation. Firstly, multiple-time interval loads have been substituted by the equivalent interval load. The equivalent interval load and structural strength are assumed as random variables. For structural reliability problem with random and interval variables, the interval variables can be converted to uniformly distributed random variables. Secondly, structural reliability with interval and stochastic variables is computed iteratively using the first order second moment method according to the stress-strength interference theory. Finally, the proposed method is verified by three examples which show that the method is practicable, rational and gives accurate prediction.

최적 TS 퍼지 모델 기반 다중 모델 예측 시스템의 구현과 시계열 예측 응용 (Multiple Model Prediction System Based on Optimal TS Fuzzy Model and Its Applications to Time Series Forecasting)

  • 방영근;이철희
    • 산업기술연구
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    • 제28권B호
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    • pp.101-109
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    • 2008
  • In general, non-stationary or chaos time series forecasting is very difficult since there exists a drift and/or nonlinearities in them. To overcome this situation, we suggest a new prediction method based on multiple model TS fuzzy predictors combined with preprocessing of time series data, where, instead of time series data, the differences of them are applied to predictors as input. In preprocessing procedure, the candidates of optimal difference interval are determined by using con-elation analysis and corresponding difference data are generated. And then, for each of them, TS fuzzy predictor is constructed by using k-means clustering algorithm and least squares method. Finally, the best predictor which minimizes the performance index is selected and it works on hereafter for prediction. Computer simulation is performed to show the effectiveness and usefulness of our method.

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결측 택시 Probe 통행속도 예측기법 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of a Technique to Predict Missing Travel Speed Collected by Taxi Probe)

  • 윤병조
    • 대한토목학회논문집
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    • 제31권1D호
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    • pp.43-50
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    • 2011
  • 택시 프로브(Probe)를 이용한 구간통행속도 모니터링체계는 지능형교통체계(ITS)의 핵심적인 하부시스템 중 하나이다. 택시 프로브기법을 통해 수집되는 구간통행속도는 도시가로망의 교통상태 모니터링과 통행시간 정보제공에 널리 활용되고 있다. 그러나 택시 Probe기법은 표본수가 적고 교통혼잡으로 인하여 구간통행시간이 자료수집 주기보다 큰 경우, 실시간으로 자료가 수집되지 않는 누락상태가 발생하게 된다. 이러한 누락상태는 단일시간대에서 다중시간대에 걸쳐 발생하게 되며, 기존의 단일시간대 예측기법으로는 다중시간대의 상태를 예측하지 못하는 단점이 있다. 따라서 다중시간대 누락상태에서 실시간 구간통행속도를 예측하기위한 기법이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 단일시간대 예측기법의 한계를 극복하면서 단일 및 다중시간대 통행속도를 예측하기위한 기법을 개발하였다. 개발된 모형은 비모수회귀(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 다중시간대 예측에도 불구하고 기존의 단일시간대 예측기법보다 우수한 정확도를 보였다.

다중 구간 샘플링에 기반한 배경제거 알고리즘 (Background Subtraction Algorithm Based on Multiple Interval Pixel Sampling)

  • 이동은;최영규
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권1호
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    • pp.27-34
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    • 2013
  • 배경제거는 동영상의 내용을 자동으로 분석하기 위한 매우 중요한 기술의 하나로 움직이는 객체를 검출하고 추적하기 위한 핵심 기술이다. 본 논문에서는 배경 모델과 함께 배경 영상을 제공하는 새로운 샘플링 기반의 배경제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 움직임이 빠른 객체와 느린 객체를 동시에 처리하기 위해 다중 구간 샘플링 기법을 이용하여 배경 모델을 생성한다. 이러한 다중 구간 배경 모델들로부터 최선의 배경 모델을 만들기 위해 "신뢰도"를 사용한 것이 본 논문의 특징이다. 배경 제거 분야에서 다양한 모델을 병합하여 하나의 모델을 만들기 위해 신뢰도를 정의하여 사용한 경우는 현재까지 보고되지 않았다. 실험을 통해 제안된 방법이 다양한 속도의 객체가 존재하고 시간에 따른 그림자의 이동과 같은 환경 변화가 있는 응용에서도 안정적인 결과를 나타내는 것을 알 수 있었다.

M/G/1 복수 휴가 모델을 이용한 IEEE 802.16e 무선 MAN 수면모드 작동에 대한 성능분석 (Performance Analysis of a Sleep Mode Operation in the IEEE 802.16e Wireless MAN with M/G/1 Multiple Vacations Model)

  • 정성환;홍정완;장우진;이창훈
    • 한국경영과학회지
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    • 제32권4호
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    • pp.89-99
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    • 2007
  • In this paper, an analytic model of a sleep mode operation in the IEEE 802.16e is investigated. A mobile subscriber station(MSS) goes to sleep mode after negotiations with the base station(BS) and wakes up periodically for a short interval to check whether there is downlink traffic to it. If the arrival of traffic is notified, an MSS returns to wake mode. Otherwise, it again enters increased sleep interval which is double as the previous one. In order to consider the situation more practically, we propose the sleep mode starting threshold, during which MSS should await packets before it enters the sleep mode. By modifying the M/G/l with multiple vacations model, energy consumption ratio(ECR) and average packet response time are calculated. Our analytic model provides potential guidance in determining the optimal parameters values such as sleep mode starting threshold, minimal sleep and maximal sleep window.

다중대체방법을 이용한 구간 중도 경쟁 위험 모형에서의 이표본 검정 (A two-sample test with interval censored competing risk data using multiple imputation)

  • 김유원;김양진
    • 응용통계연구
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    • 제30권2호
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    • pp.233-241
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    • 2017
  • 구간 중도 절단 자료는 관측 연구에서 종종 발생되는 생존 자료의 한 유형으로 관심 있는 사건 발생 시간을 정확하게 관측할 수 없는 대신에 이를 포함한 두 관측 시점으로 구성된다. 본 연구의 목적은 경쟁 위험이 구간 중도 절단 자료에서 발생될 경우, 두 그룹의 누적 발생 함수를 비교하기 위한 검정 통계량을 제시하는 것이다. 특히 본 연구에서는 다중 대체 방법을 통해 생성된 자료를 이용하여 검정력과 유의 수준을 구하고자 한다. 모의실험을 통해 제안한 방법이 다양한 경우에서 적절한 결과를 보이는지 검토하였으며 실제 자료 분석의 예로 남녀 그룹의 HIV 발생 함수의 차이를 비교하기 위해 제안한 방법을 적용하였다.

데이터 전처리를 이용한 다중 모델 퍼지 예측기의 설계 및 응용 (Design of Multiple Model Fuzzy Predictors using Data Preprocessing and its Application)

  • 방영근;이철희
    • 전기학회논문지
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    • 제58권1호
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    • pp.173-180
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    • 2009
  • It is difficult to predict non-stationary or chaotic time series which includes the drift and/or the non-linearity as well as uncertainty. To solve it, we propose an effective prediction method which adopts data preprocessing and multiple model TS fuzzy predictors combined with model selection mechanism. In data preprocessing procedure, the candidates of the optimal difference interval are determined based on the correlation analysis, and corresponding difference data sets are generated in order to use them as predictor input instead of the original ones because the difference data can stabilize the statistical characteristics of those time series and better reveals their implicit properties. Then, TS fuzzy predictors are constructed for multiple model bank, where k-means clustering algorithm is used for fuzzy partition of input space, and the least squares method is applied to parameter identification of fuzzy rules. Among the predictors in the model bank, the one which best minimizes the performance index is selected, and it is used for prediction thereafter. Finally, the error compensation procedure based on correlation analysis is added to improve the prediction accuracy. Some computer simulations are performed to verify the effectiveness of the proposed method.

다중 유사 시계열 모델링 방법을 통한 예측정확도 개선에 관한 연구 (A Study on Improving Prediction Accuracy by Modeling Multiple Similar Time Series)

  • 조영희;이계성
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.137-143
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    • 2010
  • 본 연구에서는 시계열 자료처리를 통해 예측정확도를 개선시키는 방안에 대해 연구하였다. 단일 예측 모형의 단점을 개선하기 위해 유사한 시계열 자료를 선정하여 이들로부터 모델을 유도하였다. 이 모델로부터 유효 규칙을 생성해내 향후 자료의 변화를 예측하였다. 실험을 통해 예측정확도에 있어 유의한 수준의 개선효과가 있었음을 확인하였다. 예측모델 구성을 위해 고정구간과 가변구간을 두고 모델링하여 고정구간, 창이동, 누적구간 방식으로 구분하여 예측정확도를 측정하였다. 이중 누적구간 방식이 가장 정확도가 높게 나왔다.

JIT 구매 하에서 다품목의 조달정책에 관한 연구 (An Integrated Inventory Model for Multi-Item in Just-In-Time Purchasing)

  • 김대홍;김용철
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.42-48
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    • 2002
  • This paper addresses the necessity of integration between buyer and suppliers for effective implementation of Just-In-Time purchasing in a multi-item environment. An integrated inventory model of facilitating multiple shipments in small lots is developed. Also, an iterative solution procedure is developed to simultaneously find the order(contract) interval for each item and number of shipments between buyer and suppliers. We show by example that when the integrated policy is adopted by both buyer and suppliers in a cooperative manner, both parties can benefit.

다종의 차량과 납품시간창을 고려한 동적 로트크기 결정 및 디스패칭 문제를 위한 자율유전알고리즘 (An Adaptive Genetic Algorithm for a Dynamic Lot-sizing and Dispatching Problem with Multiple Vehicle Types and Delivery Time Windows)

  • 김병수;이운식
    • 대한산업공학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.331-341
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    • 2011
  • This paper considers an inbound lot-sizing and outbound dispatching problem for a single product in a thirdparty logistics (3PL) distribution center. Demands are dynamic and finite over the discrete time horizon, and moreover, each demand has a delivery time window which is the time interval with the dates between the earliest and the latest delivery dates All the product amounts must be delivered to the customer in the time window. Ordered products are shipped by multiple vehicle types and the freight cost is proportional to the vehicle-types and the number of vehicles used. First, we formulate a mixed integer programming model. Since it is difficult to solve the model as the size of real problem being very large, we design a conventional genetic algorithm with a local search heuristic (HGA) and an improved genetic algorithm called adaptive genetic algorithm (AGA). AGA spontaneously adjusts crossover and mutation rate depending upon the status of current population. Finally, we conduct some computational experiments to evaluate the performance of AGA with HGA.