International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.33-40
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2023
Machine-learning techniques are discovering effective performance on data analytics. Classification and regression are supported for prediction on different kinds of data. There are various breeds of classification techniques are using based on nature of data. Threshold determination is essential to making better model for unlabelled data. In this paper, threshold value applied as range, based on min-max normalization technique for creating labels and multiclass classification performed on rainfall data. Binary classification is applied on autism data and classification techniques applied on child abuse data. Performance of each technique analysed with the evaluation metrics.
차세대 양방향데이터방송 (BIFS: BInary Format for Scenes) 서비스에서는 하향링크(downlink) 데이터 전송률에 상응하는 높은 상향링크(uplink) 데이터 전송률이 요구되고 있다. 이에 무선 전송 채널의 한정된 자원 환경 속에서 상향링크 전송용량 증대를 위한 주파수 효율성 제고 기술의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 차세대 양방향데이터방송을 위한 다중 모바일(mobile) 사용자의 클러스터(cluster) 기반 상향링크 협동 다이버시티(cooperative diversity) 기법을 제안한다. 제안된 기법은 하나의 단일 안테나(single antenna) 방송 기지국과 다수의 단일 안테나 모바일 사용자가 있는 상향링크 시분할다중접속 (TDMA: Time Division Multiple Access) 시스템에서 데이터 지연허용(delay-tolerant)에 따라 클러스터를 구성하고 제곱 다이버시티 차수(square diversity order)의 협동 프로토콜(cooperative protocol)을 통해 높은 공간다이버시티 이득(spatial diversity gain)을 얻는다. 또한, 비대칭(asymmetric) 무선 채널 환경에서 공정성(fairness)을 보장한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권5호
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pp.433-444
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2016
When we observe binary responses in a cluster (such as rat lab-subjects), they are usually correlated to each other. In clustered binomial counts, the independence assumption is violated and we encounter an extra-variation. In the presence of extra-variation, the ordinary statistical analyses of binomial data are inappropriate to apply. In testing the homogeneity of proportions between several treatment groups, the classical Pearson chi-squared test has a severe flaw in the control of Type I error rates. We focus on modifying the chi-squared statistic by incorporating variance inflation factors. We suggest a method to adjust data in terms of dispersion estimate based on a quasi-likelihood model. We explain the testing procedure via an illustrative example as well as compare the performance of a modified chi-squared test with competitive statistics through a Monte Carlo study.
Data storage related with writing and retrieving requires high storage capacity, fast transfer rate and less access time. Today any data storage system cannot satisfy these conditions, however holographic data storage system can perform faster data transfer rate because it is a page oriented memory system using volume hologram in writing and retrieving data. System can be constructed without mechanical actuating part so fast data transfer rate and high storage capacity about 1Tb/cm3 can be realized. In this research, to correct errors of binary data stored in holographic data storage system, a new method for reduction errors is suggested. First, find cluster centers using subtractive clustering algorithm then reduce intensities of pixels around cluster centers. By using this error reduction method following results are obtained ; the effect of Inter Pixel Interference noise in the holographic data storage system is decreased and the intensity profile of data page becomes uniform therefore the better data storage system can be constructed.
A mathematical definition of the cluster is suggested. A nonlinear 0-1 integer programming formulation for the multi-dimensional entity clustering problem is developed. A heuristic method named MDEC (Multi-Dimensional Entity Clustering) using centroids and the binary partition is developed and the numerical examples are shown. This method has an advantage of providing bottle-neck entity informations.
Mass and radius of a neutron star in low-mass X-ray binary (LMXB) can be estimated simultaneously when the observed light curve and spectrum show the photospheric radius expansion feature. This method has been applied to 4U 1746-37 and the mass and radius were found to be unusually small in comparison with typical neutron stars. We re-estimate the mass and radius of this target by considering that the observed light curve and spectrum can be affected by other X-ray sources because this LMXB belongs to a very crowded globular cluster NGC 6441. The new estimation increases the mass and radius but they do not reach the typical values yet.
Background: Personal socio-economic abilities are crucial as it affects health inequalities. These multidimensional inequalities across the regions have been structured and fixed. This study aimed to analyze health vulnerabilities by regional cluster and identify regional health disparities of self-rated health, using nationally representative cross-sectional data. Methods: This study used personal and regional data. Data from the Community Health Survey 2021 were analyzed. K-means cluster analysis was applied to 250 si-gun-gu using administrative regional data. The clusters were based on three areas: physical environment, health-related behaviors and biological factors, and the psychosocial environment through the conceptual framework for action on the social determinants of health. And binary logistic regression analyses were conducted to examine the differences in self-rated health status by the regional clusters, controlling human biology, environment, lifestyle, and healthcare organization factors. Results: The most vulnerable group was group 3, the moderate vulnerable group was group 1, and the least vulnerable group was group 2. The group 2 was more likely to have high self-rated health status than the moderate vulnerable group (odds ratio [OR], 1.023; p<0.001). And the group 3 showed low self-rated health status than the moderate vulnerable group (OR, 0.775; p<0.001). However, the moderate vulnerable group had significantly higher self-rated health status than the most vulnerable group (group 2: OR, 1.023; p<0.001; group 3: OR, 0.775; p<0.001). Conclusion: These results demonstrate that community members' health status is influenced by regional determinants of health and individual levels. And these contribute to understanding the importance of specific and differentiated interventions like locally tailored support programs considering both individual and regional health determinants.
This paper proposes a robust watermarking scheme for GIS digital map by using the geometric properties of polyline and polygon, which are the fundamental components in vector data structure. In the proposed scheme, we calculate the lengths and the perimeters of all polylines and polygons in a map and cluster them to a number of groups. Then we embed the binary watermark by changing the mean of lengths and perimeters in an embedding group. For improving the safety and robustness, we permute the binary watermark through PRNS(pseudo-random number sequence) processing and embed it repeatedly in a model. Experimental results verified that our scheme has a good invisibility, safety and robustness to various geometric attacks and also our scheme needs not the original map in the extracting process of watermark.
Gibbs ensemble Monte Carlo simulations were performed to calculate the vapor- liquid coexistence properties for the binary mixtures $CO_2/C_3H8$, $CO_2/CH_3OCH_3$, and $CO_2/CH_3COCH_3.$ For all the molecules the potential between sites in different molecules was simply calculated by the Lennard-Jones potential. Density of the mixture, composition of the mixture, the pressure-composition diagram, the chemical potential of component, and the radial distribution function were calculated at vapor- liquid equilibrium. The composition and the density of both vapor and liquid from simulation agreed considerably well with the experimental values over a wide range of pressures. The radial distribution functions in the liquid mixtures showed that $CO_2$ molecules tended to form cluster with each other and $C_3H8$ molecules also aggregated each other due to the weak interaction between $CO_3$ and $C_3H8$ molecule. However the interaction potentials between the same components were similar to those between the different components in the liquid mixtures $CO_2/CH_3OCH_3$ and $CO_2/CH_3COCH_3$.
본 연구는 지리정보시스템 및 원격탐사기법을 응용하여 북한의 자연환경을 조사하기 위한 기초연구로서 수행되었으며, 과거 약 20년 동안의 평양 및 남포지역의 산림면적의 변화 및 경관구조 변화측면에서의 산림 파편화 양상을 조사하였다. 조사자료로는 Landsat MSS 및 TM 영상의 NDVI값을 이용하였으며, 보다 정확한 피복분류를 위하여 변형된 Cluster-Busting 알고리즘을 활용하여 산림과 비산림지역으로 단순화시켜 분석하였다. 경관구조의 변화를 살피기 위해서 조각밀도, 형태 및 핵심내부지역의 면적 등의 경관지수(Landscape Indices)를 활용하였다. 분석과정을 거쳐서 도출된 결론은 다음과 같다. 첫째, Cluster-busting 방법을 활용한 토지피복 분류결과 87.3%의 총 분류 정확도를 얻었으며, Binary Map을 이용한 변화감지(Change Detection)기법 또한 그 결과가 정확한 것으로 판단되었다. 둘째, '79년에서 '98년에 이르는 기간동안, 평양의 경우 '79년 산림면적의 15%, 그리고 남포지역의 경우 14%가 감소하였다. 셋째, 경관지수를 이용하여 북한 산림의 파편화 변화를 조사한 결과 산림조각의 개수는 늘어나고 조각의 평균면적 및 핵심내부면적은 감소하였으며 조각크기의 다양성 또한 낮아졌다. 산림조각 형태지수 또한 매우 증가하였는데 이러한 결과들은 평양 및 남포지역의 산림조각이 파편화되고 그 형태 또한 불규칙적이며 복잡하게 변화하였음을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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