Since construction projects are large and complex, it is especially important to provide concurrent construction process to BIM models with construction automation. In particular, the schematic Quantity Take-Off (QTO) estimation on the BIM models is a strategy, which can be used to assist decision making in just minutes, because 70-80% of construction costs are determined by designers' decisions in the early design stage. This paper suggests a QTO process and a QTO prototype system within the building frame of Open BIM to improve the low reliability of estimation in the early design stage. The research consists of the following four steps: (1) analyzing Level of Detail (LOD) at the early design stage to apply to the QTO process and system, (2) BIM modeling for Open BIM based QTO, (3) checking the quality of the BIM model based on the checklist for applying to QTO and improving constructability, and (4) developing and verifying a QTO prototype system. The proposed QTO system is useful for improving the reliability of schematic estimation through decreasing risk factors and shortening time required.
전력계통의 자동화에 있어 측정되는 데이터의 정확성은 기본적으로 확립되어야 할 요건이다. 측정된 데이터는 통신 장애나 기기 자체의 오동작으로 인해 오차를 포함할 수 있으며, 이러한 오차는 상태추정에 의해 줄어들 수 있으나, 잘못 측정된 일부 값에 의해 상태추정의 전반적인 신뢰도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 가중최소 상태추정과 카이스퀘어 이론에 근거한 잘못 측정된 데이터의 검출 알고리즘이 제안되었으며, 이를 국내 154kV 변전소에 적용하였다. C 언어와 비쥬얼 베이직을 사용하여 GUI 환경의 시뮬레이터를 개발하였으며, 다른 운용 시스템과의 연계를 고려하여 TCP/IP 프로토콜을 탑재하였다.
우리나라의 경우 기존에 시행된 대부분의 도로건설사업이 교통수요의 과다 예측으로 인하여 재정의 낭비를 초래하였다. 이 같은 교통수요 예측 오류 발생의 원인은 여러 가지가 있을 수 있지만 사용된 교통기초자료의 낮은 신뢰성과 기관 간 정보연계 미흡을 주요한 원인으로 꼽을 수있다. 이에 본 연구는 대표적 교통기초자료인 국가교통DB와 수도권 가구통행실태는 향후 추진될 도로건설사업계획 수립에 크게 활용될 것이며 이 자료들도 현재 낮은 신뢰성과 기관 간 정보연계 미흡의 문제가 있으므로 개선이 필요하다는 인식하에서 시도되었으며 도로부문 교통기초자료 구축사업의 문제점을 교통수요 예측 관련 자료를 중심으로 살펴보고 개선방안을 제시하고자 하였다.
평균잔여수명은 공학, 의학, 생존분석, 사회과학 등 많은 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 특히 시스템의 신뢰성연구에서 시스템의 갑작스런 중지는 심각한 문제를 초래하기 때문에, 부품에 대한 평균잔여수명 추정은 매우 중요하다. 그래서 많은 상황변수를 고려한 시뮬레이션 연구가 되어왔다. 본 연구에서는 임의절단(random censoring) 에서 가지 평균잔여수명 추정기법을 소개하고 3가지 와이블 수명분포와 6가지 절단분포의 조합에서 시뮬레이션하였다. 또한 이들의 성과를 편의(bias)와 MSE측면에서 비교 분석하였다.
Availability is one of the important factor for developing weapon system, because it indicates the mission capability and sustainable life cycle management of weapon system. Recently, as weapon system becomes more advanced and more complex, availability estimation becomes more important to reduce the life cycle cost of weapon system. Modeling and simulation(M&S) is useful method to describe the availability of complex weapon system applying operational environment and maintenance plan. Especially agent based model(ABM) has the strength to describe interactions between agents and environments in complex system. Therefore, this paper presents the availability estimation of weapon system using agent based model. The sample data of part list and reliability analysis is applied to build availability estimation model. User agent and mechanic agent are developed to illustrate the behavior of operation and maintenance using formal specification. Storage reliability is applied to describe failure of each parts. The experimental result shows that this model is quite useful to estimate availability of weapon system. This model may estimate more reasonable availability, if full scale data of weapon system and real field data of operation is provided.
A quasi ideal importance sampling simulation method combined in the conditional expectation is proposed for the structural reliability estimation. The quasi ideal importance sampling joint probability density function (p.d.f.) is so composed on the basis of the ideal importance sampling concept as to be proportional to the conditional failure probability multiplied by the p.d.f. of the sampling variables. The respective marginal p.d.f.s of the ideal importance sampling joint p.d.f. are determined numerically by the simulations and partly by the piecewise integrations. The quasi ideal importance sampling simulations combined in the conditional expectation are executed to estimate the failure probabilities of structures with multiple failure surfaces and it is shown that the proposed method gives accurate estimations efficiently.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.565-574
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2011
The exponenetiated distribution has been used in reliability and survival analysis especially when the data is censored. In this paper, we derive Bayesian estimation of shape parameter and reliability function in the exponenetiated half triangle distribution based on Type-I hybrid censored data. Here we consider conjugate prior and noninformative prior and obtained corresponding posterior distributions. As an illustration, the mean square errors of the estimates are computed. Comparisons are made between these estimators using Monte Carlo simulation study.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권5호
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pp.603-613
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2011
Exponentiated distribution has been used in reliability and survival analysis especially when the data is censored. In this paper, we derive Bayesian estimation of the shape parameter, reliability function and failure rate function in the exponentiated distribution family based on Type-II right censored data. We here consider conjugate prior and noninformative prior and corresponding posterior distributions are obtained. As an illustration, the mean square errors of the estimates are computed. Comparisons are made between these estimators using Monte Carlo simulation study.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권5호
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pp.667-674
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2011
A recent trend in software reliability engineering accounts for the coverage growth behavior during testing. The coverage growth function (representing the coverage growth behavior) has become an essential component of software reliability models. Application of a coverage growth function requires the estimation of the coverage growth function. This paper considers the problem of estimating the coverage growth function. The existing maximum likelihood method is reviewed and corrected. A method of minimizing the sum of squares of the standardized prediction error is proposed for situations where the maximum likelihood method is not applicable.
m개의 부품으로 이루어진 씨스템이 스트레스를 받고 있다고 가정하자. 본 논문에서는 스트레스 분포와 스트렝스 분포로 부터의 확률표본으로 자료가 구성되어 있을때, 이 씨스템의 신뢰도에 대하여 고찰하였다. 모든 분포는 미지의 모수를 가진 독립적인 지수 분포인 것으로 가정하였다. 씨스템 신뢰도의 형태와 최소분산 불편추정량을 구하였다. 또한, 최소분산 불편추정량을 최우추정량에 대하여 전개하고 두 추정량의 등가성을 보임으로서 근사분포를 구하였다. 몬테카를로 씨뮤레이션으로 두 추정량의 효율을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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