Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.5
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pp.961-969
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2009
A hybrid censoring is a mixture of Type-I and Type-II censoring schemes. This paper deals with estimation based on Type-I hybrid censored samples from the half triangle distribution. We derive some estimators of the scale parameter of the half triangle distribution based on Type-I hybrid censored samples. We compare the proposed estimators in the sense of the mean squared error for various censored samples.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.10
no.1
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pp.164-169
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1986
Walsh analysis is applied to the numerical specification of the volume distribution which is the key parameter in the formulation of the constitutive equations of heterogeneous media, indicating the geometrical state of the mixture. An example of two-dimensional volume distribution, its approximation, and the Walsh correlation coefficients are presented and the change of the information distribution in the operations is investigated. The phenomena of information concentration upon the large-scale Walsh coefficients are applied to the volumetric response of porous slids, clarifying the validity of the spherical-model calculation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.7
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pp.85-92
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2016
The law of large numbers, central limit theorem, and connection among binomial distribution, normal distribution, and statistical estimation require dynamics of continuous visualization for students' better understanding of the concepts. During this visualization process, the differences and similarities between statistical probability and mathematical probability that students should observe need to be provided with the intermediate steps in the converging process. We propose a visualization method that can integrate intermediate processes and results through Excel. In this process, students' experiences with dynamic visualization help them to perceive that the results are continuously changed and extracted from multiple situations. Considering modeling as a key process, we developed a classroom exercise using Excel to estimate the population mean and standard deviation by using a sample mean computed from a collection of data out of the population through sampling.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.6
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pp.1455-1464
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2013
This paper develops maximum likelihood estimators (MLEs) of unknown parameters in an exponentiated half-logistic distribution based on a progressively type-II censored sample. We obtain approximate confidence intervals for the MLEs by using asymptotic variance and covariance matrices. Using importance sampling, we obtain Bayes estimators and corresponding credible intervals with the highest posterior density and Bayes predictive intervals for unknown parameters based on progressively type-II censored data from an exponentiated half logistic distribution. For illustration purposes, we examine the validity of the proposed estimation method by using real and simulated data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.9
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pp.2017-2036
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2012
Based on the current solutions to the problem of energy hole, this paper proposed a nonuniform node distribution clustering algorithm, NNDC. Firstly, we divide the network into rings, and then have an analysis and calculation on nodes' energy consumption in each ring of the network when clustering algorithm is applied to collect data. We also put forward a scheme of nonuniform node distribution on the basis of the proportion of nodes' energy consumption in each ring, and change nodes' active/hibernating states under density control mechanism when network coverage is guaranteed. Simulation shows NNDC algorithm can satisfyingly balance nodes' energy consumption and effectively avoid the problem of energy hole.
Transactions of the Society of Information Storage Systems
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v.1
no.2
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pp.132-136
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2005
It is widely accepted that the reading mechanism of Super-RENS(super-resolution near field structure) and Super-ROM(super-resolution read only memory) is closely related with non-linear temperature dependent material properties such as refractive indices, phase change. Furthermore, the dynamic change of the temperature distribution also an essential part of reading mechanism of Super-RENS/ROM. Therefore, the knowledge of the temperature distribution as a function a time is one of the important keys to reveal the physics of reading mechanism in Super-RENS/ROM. We calculated time-dependent temperature distribution in a 3-dimensional Super-ROM disk structure when moving laser beam is irradiated. With a help of commercial software FEMLAB which employed finite element method, we simulated the temperature distribution of ROM structure whose pit diameter is 120-nm with 50-nm depth. Energy absorption by moving laser irradiation, time variations of heat transfer processes, heat fluxes, heat transfer ratios, and temperature distributions of the complicate 3-dimensional ROM structure have been obtained.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.7
no.2
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pp.1-8
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2011
In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure non-homogeneous Poisson process models presented and the life distribution applied extreme distribution which used to find the minimum (or the maximum) of a number of samples of various distributions. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than automatic error that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a numerical example of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.5
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pp.1618-1637
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2014
Clustering wireless sensor network is an efficient way to reduce the energy consumption of individual nodes in a cluster. In clustering, multihop routing techniques increase the load of the Cluster head near the sink. This unbalanced load on the Cluster head increases its energy consumption, thereby Cluster heads die faster and create an energy hole problem. In this paper, we propose an Energy Balancing Cluster Head (EBCH) in wireless sensor network. At First, we balance the intra cluster load among the cluster heads, which results in nonuniform distribution of nodes over an unequal cluster size. The load received by the Cluster head in the cluster distributes their traffic towards direct and multihop transmission based on the load distribution ratio. Also, we balance the energy consumption among the cluster heads to design an optimum load distribution ratio. Simulation result shows that this approach guarantees to increase the network lifetime, thereby balancing cluster head energy.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.2A
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pp.196-201
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2010
Measurement of Quality of Service (QoS) parameters and its statistical analysis becomes a key issue for Mobile WiMAX service providers to manage the converged network efficiently and to support end-to-end QoS. In this paper, we investigate the population distribution of end-to-end one-way delay which is the most important QoS parameter in Mobile WiMAX networks. The samples are analyzed with Chi-Square Goodness-of-Fit test, Kolmogorov-Smirnov (K-S), and Anderson-Darling (A-D) test to verify the distribution of parent population. The relation with confidence level and the minimum number of sample size is also performed for logistic distribution. The statistical analysis is a promising approach for measuring the performance Mobile WiMAX networks.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.2
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pp.487-493
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2015
Time series data sometimes show violation of normal assumptions. For cases where the assumption of normality is untenable, more exible models can be adopted to accommodate heavy tails. The exponential power distribution (EPD) is considered as possible candidate for errors of time series model that may show violation of normal assumption. Besides, the use of exible models for errors like EPD might be able to conduct the robust analysis. In this paper, we especially consider EPD as the exible distribution for errors of autoregressive models. Also, we represent this distribution as scale mixture of uniform and this form enables efficient Bayesian estimation via Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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