• 충청수학회지
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• 제21권3호
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• pp.385-393
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• 2008

This paper gives transient distributions for the number of customers in the system in the Geo/Geo/1 queue for both the early arrival and the late arrival models.

• 산업공학
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• 제14권4호
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• pp.365-373
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• 2001

It is discussed how to determine time windows for pickups and deliveries, which have been assumed to be given in all most of previous studies on traveling salesman problems with time window, vehicle routing problems with time window, vehicle scheduling and dispatching problems, and so on. First, time windows are classified into four models (DR, DA, AR, and AA) by customers‘ polices. For each model, it is shown how a time window is related to various cost terms of suppliers and customers. Under the assumption of collaborative supplier-customer relationship, an integrated cost model for both supplier and customer is constructed for determining boundaries of time windows. The cost models in this paper consists of cost terms that depend on waiting time, early arrival time, late arrival time, and rejection of receipt. A numerical example is provided and results of the sensitivity analysis for some parameters are also provided to help intuitive understanding about the characteristics of the suggested models.

• 산업경영시스템학회지
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• 제23권55호
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• pp.25-31
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• 2000

To make a better decision about when to shutdown a nuclear power plant, we build a decision model using influence diagrams. We proceed the analysis adopting a bayesian approach. Firstly, an accident arrival rate is assumed to be known and this assumption is relaxed later. We perform our analysis on the cases of exponential time to accidents, and gamma distribution for the arrival rate. An optimal shutdown time is obtained considering the trade-off between the costs incurred by an accident due to late shutdown and the possible loss of revenues due to the early shutdown. We also derive the upper bound of the failure rate where we may operate the plant.

• 한국지진공학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.71-81
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• 2021

This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.

• 한국압력기기공학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.62-69
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• 2013

A probabilistic assessment code, PRO-LOCA ver. 3.7 which was developed in an international co-operative research program, PARTRIDGE was evaluated by conducting sensitivity analysis. The effect of some variables such as simulation methods (adaptive sampling, iteration numbers, weld residual stress model), crack features(Poisson's arrival rate, maximum numbers of cracks, initial flaw size, fabrication flaws), operating and loading conditions(temperature, primary bending stress, earthquake strength and frequency), and inspection model(inspection intervals, detectable leak rate) on the failure probabilities of a surge line nozzle was investigated. The results of sensitivity analysis shows the remaining problems of the PRO-LOCA code such as the instability of adaptive sampling and unexpected trend of failure probabilities at an early stage.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.125-133
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• 2008

본 논문은 다양한 서비스 클래스가 제공되는 BcN (Broadband convergence Network) 환경에서 상위 우선순위 서비스의 품질을 보장하기 위한 능동 큐 관리 메커니즘 (Active-WRED)을 제안한다. 네트워크 혼잡 상황에서 제안된 메커니즘은 상대적으로 낮은 우선순위를 갖는 서비스의 drop 확률을 증가시키고 이에 따라 상위 우선순위 서비스의 drop 확률을 감소시킴으로써 상위 우선순위 서비스에 대해 패킷 손실로부터 품질을 보장할 수 있다. 제안된 능동 큐 관리 메커니즘의 성능을 분석하기 위해 이산 시간 큐잉 시스템의 통계적 분석 방법을 도입하였다. 두 서비스 클래스 (GS: Guaranteed Service, BS: Best Effort Service)만을 고려하여 제안 방안의 성능 분석을 위해 MMBP-2 (two-state Markov-Modulated Bernoulli arrival Process) 트래픽 소스 모델과 2차 이산시간 Markov 체인을 도입하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.222-234
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• 2021

바람에 의해 해외지역에서 국내로 유입되는 비래해충들은 주요 작물에 상당한 피해를 초래할 수 있다. 바람에 의한 비래해충의 이동 경로를 추정하기 위해 기상 모형들이 사용되는데, 본 연구에서는 비래해충이 도달할 수 있는 지역을 예측할 때 입력설정이 미치는 영향을 분석하였다. 벼멸구가 중국에서 국내로 유입된다는 가정하에 입자의 바람이동 경로를 추적하기 위해 개발된 HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) 모형을 사용하여 바람의 이동경로를 예측하였다. 중국, 한국 및 일본이 포함된 중규모 수치기상모형 자료를 사용하여 순간 및 평균 풍속자료가 포함된 기상입력자료를 생성하였다. 또한, 이동 경로 계산을 위해 계산 시간 간격을 1, 30, 60분으로 설정하였다. 중국에서 벼멸구가 관측된 지점에서 2019년과 2021년 6월 상순 기간 동안 바람의 이동 경로를 계산한 결과, 순간 풍속과 평균 풍속자료를 사용함에 따라 비래해충 도달지점에 큰 차이가 나타났다. 계산 시간에 따른 이동 경로 결과값들의 공간적 분포는 상대적으로 유사도가 높았으며, 순간풍속을 사용한 경우 벼멸구 관측지역과 비교적 유사한 경향이 나타났다. 이러한 결과는 바람 경로를 추적하여 비래해충 도착지점을 추정할 때 사용되는 입력자료의 특성을 파악하고 이들로부터 발생하는 불확도에 대한 고려가 필요함을 시사한다.

• 경영과정보연구
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• 제36권2호
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• pp.81-92
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• 2017

본 연구는 말레이시아로 관광하는 중국관광객의 입국자수, GDP, CPI 및 교통비 등을 대상으로 1984년부터 2015년까지의 연별 자료를 바탕으로 자기회귀시차분포모형(ARDL)을 통해 탄력성을 파악하고자 하였다. 15세기의 중국은 외국과의 폐쇄된 문호개방정책을 실행하고 있었기 때문에 중국인들의 움직임은 매우 제한적이었으므로 중국과 타국간의 소통은 매우 미약하였다. 그러나 2001년 중국 정부는 세계무역기구(WTO)에 참여함으로써 개방정책을 시행하였다. 중국 정부는 외국인 투자에 다양한 인센티브를 제공함으로써 외국인 직접 투자 유도를 통해 경제를 개방하였다. 따라서 21세기 초반에 중국인의 인바운드 및 아웃바운드 움직임이 증가하였다. 2016년까지 중국은 가장 많이 방문한 세계 5대 관광지 하나이었고, 마찬가지로 외국으로 여행하는 중국관광객도 또한 증가하여 말레이시아는 이들의 대중적인 관광지로 선택되었다. 1990년에만 약 11만명의 중국관광객이 말레이시아를 방문하였으나, 2016년에는 약 141만 명으로 급격히 증가하였다. 본 연구는 말레이시아에 도착하는 중국관광객의 입국자수 증가에 영향을 미치는 주요경제요소의 유의성을 파악하였다. 그들의 도착을 유도할 수 있는 다른 요소들 중에는 소득, 관광가격, 교통비 및 비공식적인 홍보 등이 있다. 아시아 경제위기와 SARS의 발발로 인한 단기 충격들이 말레이시아의 관광수요에 어떻게 영향을 미치는지 이해하기 위해 포함되었다. 본 연구에서 ARDL 모형과 오차수정 모형(Error Correction Model)을 결합한 방법은 관광수요의 탄력성을 통계적으로 추정하기 위해 활용되었다.