Due to the nonnegativity of variance, most of nonparametric estimations of discontinuous variance function have used the Nadaraya-Watson estimation with residuals. By the modification of Chen et al. (2009) and Yu and Jones (2004), Huh (2014, 2016a) proposed the estimators of the log-variance function instead of the variance function using the local linear estimator which has no boundary effect. Huh (2016b) estimated the variance function using the adjusted squared residuals by the estimated jump size in the discontinuous variance function. In this paper, we propose an estimator of the discontinuous log-variance function using the local linear estimator with the adjusted log-squared residuals by the estimated jump size of log-variance function like Huh (2016b). The numerical work demonstrates the performance of the proposed method with simulated and real examples.
As distributed computing platforms like Hadoop MapReduce have been developed, it is necessary to perform the conventional query processing techniques, which have been executed in a single computing machine, in distributed computing environments efficiently. Especially, studies on similarity join query processing in distributed computing environments have been done where similarity join means retrieving all data pairs with high similarity between given two data sets. But the existing similarity join query processing schemes for distributed computing environments have a problem of skewed computing load balance between clusters because they consider only the data transmission cost. In this paper, we propose Matrix-based Load-balancing Algorithm for efficient similarity join query processing in distributed computing environment. In order to uniform load balancing of clusters, the proposed algorithm estimates expected computing cost by using matrix and generates partitions based on the estimated cost. In addition, it can reduce computing loads by filtering out data which are not used in query processing in clusters. Finally, it is shown from our performance evaluation that the proposed algorithm is better on query processing performance than the existing one.
Ultra high-resolution content, the file size is very large, therefore existing encoding techniques, it is not possible to transmit via the network. Efficient use of the network encoder HEVC corporation can be transferred. Compression requires a lot of time because it requires a distributed transcoding system. Distributed transcoding system is a distributed data store, and then encoded using a large number of nodes. The disadvantage of distributed transcoding system for distributed information is exposed or vulnerable to attack by internal managers. In this paper, when the super high definition content transcoding, distributed transcoding system does not guarantee the confidentiality of the problem to solve. We are using SNA, HEVC encoded content data encrypted using the secret distributing scheme was. Consequently, secure shared transcoding is possible, the internal administrator could prevent the attack.
최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.5
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pp.981-999
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2017
In the standard control chart assuming a simple random model, we estimate the process variance without considering the between-sample variance. If the between-sample exists in the process, the process variance is under-estimated. When the process variance is under-estimated, the narrower control limits result in the excessive false alarm rate although the sensitivity of the control chart is improved. In this paper, using the variance component model to incorporate the between-sample variance, we set the control limits using both the within- and between-sample variances, and evaluate the efficiency of the control chart in terms of the average run length (ARL). Considering the most widely used control chart types such as ${\bar{X}}$, EWMA and CUSUM control charts, we compared the differences between two cases, Case I and Case II, where the between-sample variance is ignored and considered, respectively. We also considered the two cases when the process parameters are given and estimated. The results showed that the false alarm rate of Case I increased sharply as the between-sample variance increases, while that of Case II remains the same regardless of the size of the between-sample variance, as expected.
The system performance is analized for the optimal design of the transmission links with dispersion management and optical phase conjugation for compensating for the optical signal distortion due to the group velocity dispersion and optical nonlinear Kerr effects in the long-haul optical transmission system. That is, the effect of the relation of the residual dispersion in both half transmission sections with respect with optical phase conjugator (OPC) on the net residual dispersion (NRD) is assessed. It is conformed that the best compensation is obtained in NRD of 10 ps/nm, which is only controlled by the difference of the residual dispersion between each half transmission sections.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.16
no.2
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pp.57-63
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2004
Wave lengths of tsunamis are shorter than those of tides, and the dispersion effect of tsunamis is relatively strong. Thus, it should be properly considered in the numerical simulation of distant tsunami propagation for better accuracy. In the present study an active dispersion-correction scheme using explicit scheme is developed to take into account the dispersion effect in the simulation of tsunami propagation using one-dimensional finite element method based on wave equation. The validity of the dispersion-correction scheme proposed in this study is confirmed through the comparision of numerical solutions calculated using the present scheme with analytical ones considering dispersion effect of waves.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.2
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pp.164-170
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2004
This paper proposes a Distributed Autonomous Robotic System(AIS) based on Artificial Immune System(AIS) and Distributed Genetic Algorithm(DGA). The behaviors of robots in the system are divided into global behaviors and local behaviors. The global behaviors are actions to search tasks in environment. These actions are composed of two types: dispersion and aggregation. AIS decides one among above two actions, which robot should select and act on in the global. The local behaviors are actions to execute searched tasks. The robots learn the cooperative actions in these behaviors by the DGA in the local. The proposed system is more adaptive than the existing system at the viewpoint that the robots learn and adapt the changing of tasks.
최근의 연구결과에 의하면 분산이 시간에 따라 변화하여 이분산적(異分散的)이며, 시계열상관(時系列相關)이 존재하는 것으로 나타나고 있다. 일정(一定)한 분산을 가정하여 주식수익률(株式收益率)의 움직임을 설명하는 기존의 모형들은 주식수익률(株式收益率)을 예측하는데 편의(偏倚)(bias)를 가지게 되며, 또한 투자자(投資者)들에게 정확한 위험측정(危險測定)의 수단을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 우리나라 주식수익률(株式收益率)의 분산이 시간에 따라 변화하는지를 살펴보기 위해 종합주가지수(綜合株價指數) 및 규모별(規模別) 지수(指數)를 사용하여 ARCH 및 GARCH 모형을 추정하였다. 또한 기대수익률(期待收益率)과 조건부(條件附) 분산(分散)사이의 다기간(多期間)(intertemporal) 관계를 ARCH-M 및 GARCH-M 모형을 사용하여 추정하였다. 추정결과는 우리나라 주식시장에도 유의적인 ARCH 및 GARCH 효과, 즉 주식수익률이 매우 이분산적(異分散的)인 것으로 나타났다. 그리고 기대수익률(期待收益率)과 조건부(條件附) 분산(分散)사이의 관계에서 ARCH-M 모형과 GARCH-M 모형의 추정결과가 다르게 나타났으나 전체적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구결과로 조건부(條件附) 분산모형(分散模型)을 통하여 기대수익률(期待收益率) 및 분산(分散)의 움직임을 더욱 잘 파악할 수 있을 것으로 생각되며, 따라서 주식수익률(株式收益率) 및 분산(分散)의 예측에 더 좋은 도구로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.40-41
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2011
동해를 전파하는 지진해일은 세계적으로 다른 지역에서 발생하는 지진해일과 비교하였을 때 상대적으로 파장이 짧고, 이에 비해 먼 거리를 전파한다. 그러므로 동해에서 발생한 지진해일의 전파에 대한 해석을 수행할 때 물리적인 분산효과가 매우 중요하다. 따라서 지배방정식으로 분산 효과가 충분히 고려된 선형 Boussinesq 방정식을 사용한다. 기존의 연구에서는 leap-frog 기법을 사용하여 선형 천수방정식을 차분할 때 발생하는 수치분산항에 분산 보정계수를 이용하여 선형 Boussinesq 방정식의 물리적 분산항과 같은 형태로 나타나도록 유도하여 수치모의를 수행하였다. 그러나 기존에 사용한 지배방정식은 수심이 일정하다는 가정을 통하여 유도된 것으로, 수심에 변화가 있는 실제 지형을 통과하는 지진해일에 대한 수치모의를 수행한 결과의 정확도에 문제가 생길 수 있다. 본 연구에서는 기존의 연구에서 발생할 수 있는 수심 변화에 따른 오류를 개선하기 위하여 바닥 지형이 1차원으로 변한다는 가정을 이용하여 지배방정식을 유도하였으며, 이로 인해 발생하는 수심 변화가 고려된 항을 기존의 분산보정기법에 추가하였다. 그리고 적용성을 높이기 위하여 수치모의 기법의 제한을 최소화하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서 제안한 수정 기법이 수심이 변화하는 지형을 전파하는 지진해일 수치모의 과정에서 경사에 대한 분산효과가 충분히 고려되는지 확인하기 위하여 Gaussian hump를 이용한 가상 지진해일을 원형 천퇴 지형에 통과시켰다. 본 연구에서 사용한 지형을 통과하는 Gaussian hump에 대한 해석해를 구하는 방법이 존재하지 않으므로, Boussinesq 방정식을 직접 차분하여 푸는 FUNWAVE를 사용하여 동일한 조건 하에서 수치모의를 수행하였다. 비교 결과를 통하여 본 연구에서 제안한 기법의 정확도 향상을 확인하게 되면, 실제 지형을 통과하는 지진해일의 수치모의에 대한 활용성을 높일 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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