In the early design stage, system reliability must be estimated from life testing data at the component level. Previously, a point estimate of system reliability was obtained from the unbiased estimate of the component reliability after assuming that the number of failed components for a given time followed a binomial distribution. For deriving the confidence interval of system reliability, either the lognormal distribution or the normal approximation of the binomial distribution was assumed for the estimator of system reliability. In this paper, a new estimator is used for the component level reliability, which is biased but has a smaller mean square error than the previous one. We propose to use the beta distribution rather than the lognormal or approximated normal distribution for developing the confidence interval of the system reliability. A numerical example based on Monte Carlo simulation illustrates advantages of the proposed approach over the previous approach.
We propose a semi-parametric model to analyze clustered and interval-censored data; in addition, we plugged-in a gamma frailty to the model to measure the association of members within the same cluster. We propose an estimation procedure based on EM algorithm. Simulation results showed that our estimation procedure may result in unbiased estimates. The standard error is smaller than expected and provides conservative results to estimate the coverage rate; however, this trend gradually disappeared as the number of members in the same cluster increased. In addition, our proposed method was illustrated with data taken from diabetic retinopathy studies to evaluate the effectiveness of laser photocoagulation in delaying or preventing the onset of blindness in individuals with diabetic retinopathy.
This paper describes an arrhythmia detection algorithm using PP and PR Interval. In order to detect P-wave accurately, an improved 5-point derivative method is used. In this paper, the RR, PP and PR interval. and the number of P-waves per RR Interval are detected for arrhythmia detection. These parameters can be utilized to diagnose in the varied types of AV block, atrial fibrillation, and PVC.
IEEE 802.11 defines distributed coordination function (DCF), which is characterized by CSMA/CA and binary exponential backoff (BEB) algorithm. Most modifications on DCF so far have focused on updating of the contention window (CW) size depending on the outcome of own frame transmission without considering freezing periods experienced in the backoff interval. We propose two simple but novel schemes which effectively utilize the number of freezing periods sensed during the current backoff interval. The proposed schemes can be applied to DCF and its family, such as double increment double decrement (DIDD). Saturation throughput of the proposed schemes is analyzed by means of Bianchi's Markovian model. Computer simulation validates the accuracy of the analysis. Numerical results based on IEEE 802.11b show that up to about 20% improvement of saturation throughput can be achieved by combining the proposed scheme with conventional schemes when applied to the basic access procedure.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.3
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pp.262-266
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2004
In general, the fuzzy integral lacks some important properties that Lebesgue integral possesses. One of them is linearity. In this paper, we introduce fuzzy linearity in which we use the supremum and the infimum instead of additon and scalar multiplication in the expression of linearity and show that the fuzzy linearity of the seminormed fuzzy integrals of interval-valued functions when the fuzzy measure g is fuzzy additive, the continuous t-seminorm is saturated and measurable functions satisfy the condition[Max].
Calculating break-even price of calf production is closely associated with reproductive efficiency. To determine the price, we need data from reproduction records including number of claves weaned, number of cows exposed for breeding, and annual cash coast per cow, and average weaning or market weight of claves sold and retained. Unfortunately, the data were not available in Korea native cow (Hanwoo). To evaluate the performance and the price, we collected calving interval from about 60,000 cows for last 10 years and estimated reproductive performance. Calving interval was increased 4.3% and pregnancy rate was decreased about 1.4~2.8% year-on-year. Increases in growth rates of number of cow and semen per calf supported the low reproductive performance. Finally, break-even price was calculated using estimated percent calf crop and demonstrated that growth rate of break-even price is larger than that of annual cash per cow, suggesting cow-calf profitability and financial efficiency in Korea native cow (Hanwoo) is getting worse.
A numerical study has been performed on the flow past a two-staged orifice in a rectangular duct. The flow field including the recirculation region behind the orifice was investigated and the pressure drop was calculated. Water was used as a working fluid and the flow was treated as the turbulent flow, of which the Raynolds number was 6000. The main parameters for the pressure drop and the recirculation region were the orifice's inclined angle against the duct, the interval between two orifices, the shape of the orifice's hole having the same area, and the change of the hole position at the same interval. The variation of the flow field was investigated with each parameter. Consequently, it was found that the most dominant parameter influencing the drop of the pressure was the change of the hole position at the same interval between orifices. Especially when the interval between orifices was narrow and the relative position the holes was changed, its effect to the flow field was shown most drastically as a result of this study. The SIMPLER algorithm with FLUENT code was employed to analyze the flow field.
In this research, we have analyzed the trend of radiation pattern variation in relation to the change of design variables such as source interval and source number for conformal array transducers arranged in equi-angle, equi-interval, and geodesic dome forms. Through statistical multiple regression analysis of the results, we derived functional forms of the side lobe level and the beamwidth in terms of the design variables. Futhermore, the structure of the array transducer was optimized to achieve the smallest side lobe level while satisfying the requirements on beam width by the GA (genetic algorithm) method. Based on the optimized results, we have determined the equi-interval form as the optimal array geometry among the three conformal array geometries.
Continuous multi-interval prediction (CMIP) is used to continuously predict the trend of a data stream based on various intervals simultaneously. The continuous integrated hierarchical temporal memory (CIHTM) network performs well in CMIP. However, it is not suitable for CMIP in real-time mode, especially when the number of prediction intervals is increased. In this paper, we propose a real-time integrated hierarchical temporal memory (RIHTM) network by introducing a new type of node, which is called a Zeta1FirstSpecializedQueueNode (ZFSQNode), for the real-time continuous multi-interval prediction (RCMIP) of data streams. The ZFSQNode is constructed by using a specialized circular queue (sQUEUE) together with the modules of original hierarchical temporal memory (HTM) nodes. By using a simple structure and the easy operation characteristics of the sQUEUE, entire prediction operations are integrated in the ZFSQNode. In particular, we employed only one ZFSQNode in each level of the RIHTM network during the prediction stage to generate different intervals of prediction results. The RIHTM network efficiently reduces the response time. Our performance evaluation showed that the RIHTM was satisfied to continuously predict the trend of data streams with multi-intervals in the real-time mode.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.5
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pp.755-765
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2015
This paper is concerned with Interval Type-2 Radial Basis Function Neural Network classifier realized with the aid of Census Transform(CT) and (2D)2LDA methods. CT is considered to improve performance of face recognition in a variety of illumination variations. (2D)2LDA is applied to transform high dimensional image into low-dimensional image which is used as input data to the proposed pattern classifier. Receptive fields in hidden layer are formed as interval type-2 membership function. We use the coefficients of linear polynomial function as the connection weights of the proposed networks, and the coefficients and their ensuing spreads are learned through Conjugate Gradient Method(CGM). Moreover, the parameters such as fuzzification coefficient and the number of input variables are optimized by Artificial Bee Colony(ABC). In order to evaluate the performance of the proposed classifier, Yale B dataset which consists of images obtained under diverse state of illumination environment is applied. We show that the results of the proposed model have much more superb performance and robust characteristic than those reported in the previous studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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