In the fire and disaster prevention administration of which is not developed in comparison with any other administrative system, the systematic improvement is necessary. For system's more development, financial resource of fire service must be increased sufficiently. If fire service's budget is not allocated sufficiently, fire and disaster were not prevented effectively. This study set up hypothesis based on theoretical background and past research. In this study, dependent variables are fire service budget and police service budget per person Whereas independent variables include demand characteristics, economical characteristics, political characteristics, and previous fiscal year's budget. Statistical methods for the hypothesis's verification are regression analysis, correlation analysis and t-test. The major finding on this study are as follows: First, regression analysis showed that significant variable were past budget variable and economical variable. But political variable and demand variable were not significant except for a emergency medical variable. Second, fire service budget's average was not different significantly from police service budget's average. The above result are contingent upon the theory described in this research. A sustained research and development effort will be necessary if substantial and meaningful progress is to be made in fire service budget.
We define the average of a set of continuous functions of two variables (surfaces) using the structure of the two-parameter Wiener space that constitutes a probability space. The average of a sample set in the two-parameter Wiener space is defined employing the two-parameter Wiener process, which provides the concept of distribution over the two-parameter Wiener space. The average defined in our work, called an average function, also turns out to be a continuous function which is very desirable. It is proved that the average function also lies within the range of the sample set. The average function can be applied to model 3D shapes, which are regarded as their boundaries (surfaces), and serve as the average shape of them.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.22
no.1
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pp.17-36
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1996
An economic two-stage screening procedure is presented when both lower and upper specification limits are given on the performance variable. A screening variable which is highly correlated with the performance variable is used first to decide whether an item should be accepted, rejected, or undecided. The performance variable is then used to classify the undecided items. The two variables are assumed to be jointly normally distributed. A cost model is constructed on the basis of six cost components; inspection costs of screening and performance variables and costs caused by type I and type II misclassification errors related with lower and upper specification limits. Optimal cutoff values on the screening variable are determined so that the average outgoing quality exceeds a prespecified level. Solution methods are provided for both known-parameter and unknown-parameter cases.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.10
no.4
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pp.349-360
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2008
In this paper, the modeling procedure of random field with an elasto-plastic finite element algorithm and probability of failure on closely-spaced tunnel were investigated. Local average subdivision (LAS) method which can generate discrete random variables fast and accurately as well as change the resolution in certain region was used. And correlated value allocating and weighted average method were suggested to implement geometrical characteristics of tunnel. After the probability of failure on the test problem was thoroughly investigated using random finite element method, the results were compared with the deterministic strength reduction factor method and single random variable method. Of particular importance in this work, is the conclusion that the probability of failure determined by simplified probabilistic analysis, in which spatial variability is ignored by assuming perfect correlation, can be estimated from the safety factor determined by strength reduction factor method. Also, single random variable method can lead to unconservative estimates of the probability of failure.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.4
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pp.1003-1010
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2004
Properties of the variable sampling interval(VSI) CUSUM chart for monitoring dispersion matrix of related quality characteristics are investigated. Performances of the proposed charts are evaluated for matched fixed sampling interval(FSI) and VSI charts in terms of average time to signal(ATS) and average number of samples to signal (ANSS). Average number of swiches(ANSW) of the proposed VSI Shewhart and CUSUM charts are also investigated.
Properties of the variable sampling interval(VSI) control charts for monitoring dispersion matrix of related quality characteristics are investigated. Performances of the proposed charts are evaluated for matched fixed sampling interval(FSI) and VSI charts in terms of average time to signal(ATS) and average number of samples to signal (ANSS). Average number of swiches(ANSW) of the proposed VSI charts are also investigated.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.2
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pp.366-373
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2017
In this paper, we propose a variable weighted average (VWA) learning method in order to improve the performance of the fuzzy ART neural network that has been developed by Grossberg. In a conventional method, the Fast Commit Slow Recode (FCSR), when an input pattern falls in a category, the representative pattern of the category is updated at a fixed learning rate regardless of the degree of similarity of the input pattern. To resolve this issue, a variable learning method proposes reflecting the distance between the input pattern and the representative pattern to reduce the FCSR's category proliferation issue and improve the pattern recognition rate. However, these methods still suffer from the category proliferation issue and limited pattern recognition rate due to inevitable excessive learning created by use of fuzzy AND. The proposed method applies a weighted average learning scheme that reflects the distance between the input pattern and the representative pattern when updating the representative pattern of a category suppressing excessive learning for a representative pattern. Our simulation results show that the newly proposed variable weighted average learning method (VWA) mitigates the category proliferation problem of a fuzzy ART neural network by suppressing excessive learning of a representative pattern in a noisy environment and significantly improves the pattern recognition rates.
The purpose of this is providing a simple, relatively errorless body surface area calculation. Subjects were 10 married women and 10 singles women whose age was 20 to 29 years old. The Gypsum method has applied for the sampling of body surface. The Weight method has been used to measure body surface by means of transferring gypsum shape on uniform plane polypropylene films. In this study, compare analyzed errors between the traditional formulas for measuring body surface area and measuring data in this experiment. More than all, it has been to induce a regression equation for measuring body surface area, which is so simple to calculate with less errors, with variable factors as weight and height. The results of this experiment as follows : 1. In the traditional formulas, weight formula was shown high average error : Niya\`s height formula. which was modified K value as 0.62 in the height formula (S = KH) is shown lower average error than Lassabliere\`s Height formula. 2. In the weight-height formula (S=K √WH), it was shown high average error according to the increasing of K value. Kawanami\`s formula, which 5.378 as K value, was shown low average error both the singles and the married women. 3. Dubois weight-heingt formula (S=W/sup a/·H/sub b/·K) was shown low average error than the weight, height, weight-height (S=K√WH) formula. 4. The regression equations with variable factors as weight and height are 156.74W + 86.05H - 660.25 (Single women) and 136.02W + 90.57H - 6241.32 (Married women) the average error and absolute average error to the singles are 0.09%, 0.94% and resoectively -0.13%, 1.16% for the married women.
Under high velocity, pulse type near source earthquakes semi-active control systems are very effective in reducing seismic response base isolated structures. Semi-active control systems can be classified as: 1) independently variable stiffness, 2) independently variable damping, and 3) combined variable stiffness and damping systems. Several researchers have studied the effectiveness of independently varying damping systems for seismic response reduction of base isolated structures. In this study effectiveness of a combined system consisting of a semi-active independently variable stiffness (SAIVS) device and a magnetorheological (MR) damper in reducing seismic response of base isolated structures is analytically investigated. The SAIVS device can vary the stiffness, and hence the period, of the isolation system; whereas, the MR damper enhances the energy dissipation characteristics of the isolation system. Two separate control algorithms, i.e., a nonlinear tangential stiffness moving average control algorithm for smooth switching of the SAIVS device and a Lyapunov based control algorithm for damping variation of MR damper, are developed. Single and multi degree of freedom systems consisting of sliding base isolation system and both the SAIVS device and MR damper are considered. Results are presented in the form of nonlinear response spectra, and effectiveness of combined variable stiffness and variable damping system in reducing seismic response of sliding base isolated structures is evaluated. It is shown that the combined variable stiffness and variable damping system leads to significant response reduction over cases with variable stiffness or variable damping systems acting independently, over a broad period range.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.8
s.179
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pp.2074-2082
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2000
In this study, to investigate and to predict the crack growth behavior under variable amplitude loading, crack growth tests are conducted on 7075-T6 aluminum alloy. The loading wave forms are generated by normal random number generator. All wave forms have same average and RMS(root mean square) value, but different standard deviation, which is to vary the maximum load in each wave. The modified Forman's equation is used as crack growth equation. Using the retardation coefficient D defined in previous study, the load interaction effect is considered. The variability in crack growth process is described by the random variable Z which was obtained from crack growth tests under constant amplitude loading in previous work. From these, a statistical model is developed. The curves predicted by the proposed model well describe the crack growth behavior under variable amplitude loading and agree with experimental data. In addition, this model well predicts the variability in crack growth process under variable amplitude loading.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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