This paper deals with ordering policies of consumable goods which have large demand rates in a multi-level distribution system. The system we are concerned consists of one Central Distribution Center(CDC) and N non-identical Regional Distribution Centers(RDCs) which have different demand rates, minimum fillrates, leadtimes, etc. The customer demand on the RDC is stationary poisson and the RDCs demand on the CDC is superposition of Q-stage Erlang distributions. We approximate the RDCs and CDC demand distribution to nomal in order to enhance the efficiency of algorithm. The relevant costs include a fixed ordering cost and inventory holding cost, and backorder cost. The objective is to find a continuous-review ordering policy that minimizes the expected average costs under constraints of minimum fill rates of RDCs and maximum allowable mean delay of CDC. We developed an algorithm for determining the optimal ordering policies of the CDC and the RDCs. We verified and compared the performance of the algorithm through the simulation using the algorithm result as the input parameters.
The Titius-Bode's relation has been historically successful in predicting the location of Ceres in the solar system, while its physical basis remains hidden. In this study, we attempt to answer the question of whether the Titius-Bode's relation is universally valid for exoplanetary systems with plural exoplanets. For this purpose, we statistically study the distribution of the ratio of the orbiting periods of two planets in 32 exoplanetary systems hosted by a single star. We only consider the period ratios derived from exoplanets orbiting a single star since celestial objects under investigation are kept as simple as possible and free from uncertainties such as the mass of the host star. We find that the distribution of period ratios of two exoplanets appears inconsistent with that derived from the Titius-Bode's relation using the χ2 test. We also found that the distance distribution in exoplanetary systems unlikely follows the uniform distribution or the Poisson's distribution. It is noted, however, that more rigorous statistical tests should be carried out to reach a more certain conclusion.
In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure non-homogeneous Poisson process models presented and the life distribution applied extreme distribution which used to find the minimum (or the maximum) of a number of samples of various distributions. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than automatic error that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a numerical example of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error.
The generalized linear mixed model(GLMM) is widely used in fitting categorical responses of clustered data. In the numerical approximation of likelihood function the normality is assumed for the random effects distribution; subsequently, the commercial statistical packages also routinely fit GLMM under this normality assumption. We may also encounter departures from the distributional assumption on the response variable. It would be interesting to investigate the impact on the estimates of parameters under misspecification of distributions; however, there has been limited researche on these topics. We study the sensitivity or robustness of the maximum likelihood estimators(MLEs) of GLMM for counts data when the true underlying distribution is normal, gamma, exponential, and a mixture of two normal distributions. We also consider the effects on the MLEs when we fit Poisson-normal GLMM whereas the outcomes are generated from the negative binomial distribution with overdispersion. Through a small scale Monte Carlo study we check the empirical coverage probabilities of parameters and biases of MLEs of GLMM.
During the manufacture of FGM plates, defects such as porosities can appear. Those can change the entire behavior of these plates. This paper aims to investigate the free vibration characteristics of porous functionally graded (FG) plates resting on elastic foundations. The Young's modulus of the plate is assumed to vary continuously through the thickness according to a power-law formulation, and the Poisson ratio is held constant. Different types of porosity distribution rates are considered. To examine the accuracy of the present formulation, several comparison studies are investigated. Effects of variation of porosity distribution rate, foundation parameter, power-law index and thickness ratio on the fundamental frequency of plates have been investigated.
본 연구에서는 이중게이트 MOSFET에 대한 차단전류를 분석하기 위하여 도핑분포함수에 따라 상단과 하단게이트에 의한 전류분포를 분석할 것이다. 분석을 위하여 실험치에 유사한 결과를 얻을 수 있도록 채널도핑농도의 분포함수로써 가우시안함수를 사용하여 유도한 포아송방정식의 이차원 해석학적 전위모델을 이용하여 차단전류를 분석하였다. 특히 소자 파라미터인 채널길이, 채널두께, 게이트산화막 두께 및 채널도핑농도 등을 파라미터로 하여 가우스함수의 이온주입범위 및 분포편차의 변화에 대한 차단전류의 변화를 분석하였다. 분석결과 차단전류는 소자파라미터에 의한 상하단 전류의 변화에 따라 커다란 변화를 보이고 있었으며 특히 채널도핑함수인 가우시안 함수의 형태에 따라서도 큰 변화를 보이고 있다는 것을 관찰할 수 있었다.
무선 네트워크에서는 여러 가지의 환경적 요인으로 인해 발생하는 페이딩 현상 및 노이즈로 인하여 무선 단말기 간의 채널의 상태가 자주 변화한다. 따라서 시변 채널 특성을 지니는 무선 네트워크에서 신뢰성 있는 데이터 전송을 위해서는 시변 채널 특성을 파악하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 무선 네트워크 시변(Time-varying) 채널 상에서 패킷 전송 시간 및 대기큐에 대해 분석한다. 무선 네트워크 시변 채널 상태를 반영하기 위해 채널의 상태를 2-상태, 3-상태 각각의 경우로 구분하고 SFG(Signal Flow Graph) 모델을 이용하여 채널 상태를 해석한다. 각각의 상태에 대한 SFG 모델로부터 하나의 패킷에 대해 평균 전송시간과 분산을 구하고 이에 대한 확률 분포를 가우시안(Gaussian) 분포로 생각한다. 패킷의 도착분포가 프아송(Poisson) 프로세스를 따르는 전송 시스템을 M/G/1으로 모델링하고 에러 정정 기법으로 SW ARQ 기법을 적용하여 패킷의 PER의 변화 및 패킷 도착 비율의 변화에 따른 평균 패킷 전송시간과 평균 대기큐의 길이에 대해 해석하고 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
본 연구에서는 이중게이트 MOSFET의 게이트 산화막 두께의 변화에 따른 문턱전압이하 전류의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 이중게이트 MOSFET의 채널 내 전위분포를 구하기 위하여 포아송방정식을 이용하였으며 이때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용하였다. 전위분포는 경계조건을 이용하여 채널크기에 따른 해석학적인 함수로 구하였다. 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차 그리고 게이트 산화막 두께 등에 대하여 문턱전압이하 전류 특성의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 전위모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압이하 전류 특성을 분석하였다. 분석결과, 문턱전압이하 전류는 게이트 산화막 두께 및 가우시안 분포함수의 변수 등에 크게 영향을 받는 것을 관찰할 수 있었다.
본 연구에서는 이중게이트 MOSFET의 채널도핑농도의 변화에 따른 문턱전압이하 전류의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 이중게이트 MOSFET의 채널 내 전위분포를 구하기 위하여 포아송방정식을 이용하였으며 이때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용하였다. 전위분포는 경계조건을 이용하여 채널크기에 따른 해석학적인 함수로 구하였다. 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차 그리고 채널도핑농도 등에 대하여 문턱전압이하 전류 특성의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 전위모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압이하 전류 특성을 분석하였다. 분석결과, 문턱전압이하 전류는 채널도핑농도 및 가우시안 분포함수의 변수 등에 크게 영향을 받는 것을 관찰할 수 있었다.
본 연구에서는 이중게이트(Double Gate; DG) MOSFET에 스켈링이론을 적용할 때 두 개의 게이트에 의한 효과를 반영하기 위하여 스켈링인자에 가중치를 적용하여 문턱전압이하 특성을 해석하였다. 포아송방정식에 의한 전위분포를 구하기 위하여 전하분포는 가우스분포함수를 이용할 것이며 이의 타당성은 이미 여러 논문에서 입증하였다. 이 전위분포를 이용하여 단채널효과 중 문턱전압이동, 문턱전압이하 스윙, 드레인유도장벽감소 등을 스켈링인자에 대한 가중치의 변화에 따라 관찰하였다. 이중게이트 MOSFET의 구조적 특성상 채널길이에 대한 가중치는 0.1에서 1까지 사용하였으며 채널두께에 대한 가중치는 1에서 2까지 가중치를 사용하였다. 결과적으로 문턱전압 이하 스윙은 스켈링인자에 따라 거의 변화가 없었으나 가중치에 따라 변화하였으며 문턱전압이동 및 드레인유도 장벽감소 등은 스켈링인자에 따라 그리고 가중치에 따라 큰 변화를 보이는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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