This paper investigates spatial distribution of the knowledge-information occupations by utilizing Geographical Information System(GIS). The knowledge-information occupations, comprised mainly of professionals, engineers and managers, have played a key role in the knowledge-based information society. The uneven development of bureaucratization and informatization among regions have resulted in unequal spatial distribution of the knowledge-information occupations. Analysis of 1995 and 2000 Census shows that these occupations tend to concentrate in some major metropolitan areas, while the other areas show rather traditional occupational structure. This spatial unequality has been also found in the occupational distribution within Seoul. This tendency of spatial concentration in the occupational distribution inherited from the industrial society and is not going to diminish in the knowledge-information society. More aggressive policies to make the most of decentralizing impacts of information and communication technologies should be implemented to counter-balance this tendency.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.21
no.3
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pp.225-234
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2014
We propose a novel hierarchical clustering for distribution valued dissimilarities. Analysis of large and complex data has attracted significant interest. Symbolic Data Analysis (SDA) was proposed by Diday in 1980's, which provides a new framework for statistical analysis. In SDA, we analyze an object with internal variation, including an interval, a histogram and a distribution, called a symbolic object. In the study, we focus on a cluster analysis for distribution valued dissimilarities, one of the symbolic objects. A hierarchical clustering has two steps in general: find out step and update step. In the find out step, we find the nearest pair of clusters. We extend it for distribution valued dissimilarities, introducing a measure on their order relations. In the update step, dissimilarities between clusters are redefined by mixture of distributions with a mixing ratio. We show an actual example of the proposed method and a simulation study.
In this paper we propose a distribution planning method aiming the use in the real-life situations. The assumed form of the distribution network is arborescence. At every node in the distribution network, orders are placed periodically. At each renewal of planning horizon, demand informations of periods in the horizon are updated. The objective of the problem is to minimize the total cost, which is the sum of holding and backorder costs of all sites during planning horizon. For such a situation, this study addressed an effective distribution plan when demands for demand-sites are provided for a given planning horizon.
This paper presents a technique for estimating distribution of data stored in a database. This technique is very useful for accurate selectivity estimation, which is essential in query optimization and physical database design. To maintain data distribution, we employ the directory of the multilevel grid file, a multidimensional dynamic file organization. The major advantage of our technique is that data distribution information is maintained dynamically in the multilevel grid file. In contrast, other static methods such as the histogram method use static date structures, which requires periodic restructuring. Furthermore, we propose a method for keeping the abstract information of data distribution in main memory. This is advantageous in the situation where the size of main memory is not sufficient. Finally, We also suggest formulas for calculating selectivies of various queries based on our data distribution information.
Future e-Trade RFID/USN distribution should satisfy the new needs of reasonable customers such as efficient supply of goods, presentation of information, and communication by developing intermediate and long-term strategies through analysis of industrial conditions and customers' needs. Through preferential application of new technology, knowledge-based e-Trade RFID/USN distribution environment and DB of industrial portal sites should be developed, RFID/USN infra such as Supply Chain Management(SCM) should be expanded, future-oriented knowledge-based services should be developed to prepare specific and realistic plans for proper UT(Ubiquitous Technology). Such change in e-Trade distribution environment should have historical and environmental backgrounds to suggest specific tasks and directions as a conversion of structural concept of engineering and trade theory for new u-Trade. Accordingly, this study is to present all the problems available in RFID/USN distribution, develop an organized and technological estimate model and provide a foundation to apply it efficiently. This study aims to present an interpretational foundation of RFID/USN distribution, rather than technical directions.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.6
no.4
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pp.33-43
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2010
In this paper, we propose a floral scent recognition using odor sensors and a odor display using odor distribution system. Proposed odor recognition has method of correlation coefficient between sensors that select optimal sensors in floral scent recognition system of selective multi-sensors. Proposed floral scent recognition system consists of four module such as floral scent acquisition module, optimal sensor decision module, entropy-based floral scent detection module, and floral scent recognition module. Odor distribution system consists of generation module of distribution information, control module of distribution, output module of distribution. We applied to floral scent recognition for performance evaluation of proposed sensors decision method. As a result, application of proposed method with floral scent recognition obtained recognition rate of 95.67% case of using 16 sensors while applied floral scent recognition system of proposed sensor decision method confirmed recognition rate of 96% using only 8 sensors. Also, we applied to odor display of proposed method and obtained 3.18 thorough MOS experimentation.
Purpose: The purpose of this research is to determine optimal replacement age using non-informative prior information and Bayesian method. Methods: We propose a novel approach using Bayesian method to determine the optimal replacement age in block replacement policy by defining the prior probability with data on failure time and repair time. The Marcov Chain Monte Carlo simulation is used to investigate the asymptotic distribution of posterior parameters. Results: An optimal replacement age of block replacement policy is determined which minimizes cost and nonoperating time when no information on prior distribution of parameters is given. Conclusion: We find the posterior distribution of parameters when lack of information on prior distribution, so that the optimal replacement age which minimizes the total cost and maximizes the total values is determined.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.1
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pp.91-99
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2016
A certificate revocation list(CRL) should be distributed quickly to all the vehicles in the network to protect them from malicious users and malfunctioning equipments as well as to increase the overall security and safety of vehicular networks. However, a major challenge is how to distribute CRLs efficiently. In this paper, we propose a novel Regional CRL distribution method based on the vehicle location registration locally to manage vehicle mobility. The method makes Regional CRLs based on the vehicles' location and distributes them, which can reduce CRL size and distribution time efficiently. According to the simulation results, the proposed method's signaling performance of vehicle's registration is enhanced from 22% to 37% compared to the existing Regional CRL distribution method. It's CRL distribution time is also decreased from 37% to 67% compared to the existing Full CRL distribution method.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.1
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pp.113-118
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2003
In this paper, We assume that strengths of two components system follow a bivariate pareto distribution. And these two components are subjected to a common stress which is independent of the strength of the components. We obtain maximum likelihood estimator(MLE) for the system reliability from stress-strength relationship. Also we derive asymptotic properties of the MLE and present a numerical study.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.13
no.2
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pp.295-305
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2002
We shall propose several estimators for the shape and scale parameters in a generalized uniform distribution when both parameters are polynomial of a known exposure level, and obtain expectations and variances for their proposed estimators. And we shall compare numerically efficiencies for the several proposed estimators for the shape and scale parameters in a generalized uniform distribution in the small sample sizes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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