Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권5호
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pp.727-735
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2008
Consider a clinical trial in which the main end-point is survival. Suppose after the start of the study an intermediate event occurs which may be influenced by a covariate(or treatment). In many clinical studies the occurrence of an intermediate event may change the survival distribution. This investigation develops two-stage model which, in the first stage, models the effect of covariate on the intermediate event and models the relationship between survival time and covariate as well as the intermediate event. In this paper, the two-stage model is presented in order to model intermediate event and a test based on this model is also provided. A numerical simulations are carried out to evaluate its overall significance level.
The progressive in English is taken to be an operator which takes a non-stative predicate and returns a predicate which denotes a process with a temporal frame around some definite time or event. When, it is combined with a predicate which has a culmination in the event, the sentence means that the culmination has not come yet. So the event denoted by the base predicate is not true at the current time. On the other hand, when it is combined with a predicate which has no culmination in the event, the event denoted by the base predicate is taken to be true. In this paper, this is explained by the semantics of the progressive based on the notion of contributiveness. I propose that a progressive sentence is verified by some subevents which are contributive to the current situation and the progress of the event beyond the threshold level of the event denoted by the base predicate. A sub-situation is contributive if the addition of it to the previous situation is more likely to lead to the whole situation than the previous situation.
In this research was to analyze 3-D kinematics variables for handspring of basic motion in the heavy gymnastics in order to investigate kinematical difference between expert and novice. Therefore, the purpose of this research was provide quantitative information, systematic provision, rules, establishment of basic skill for improving skill and teaching athletes. And in the research, results were as followings. 1. In the time variables, total time was that expert took 0.745sec and novice took 0.829sec, and as duration time of each event, expert was faster than novice in the all motion event except till second event of the preparation motion. 2. In the center of body variables, vertical direction variables, the displacement of body center hight was that expert showed 61.26% and novice showed 54.48% in the third event of all motion, also all event were showed expert was higher displacement than novice except first of event in preparatory stage. 3. In the angle displacement of main joint, the right direction was that expert showed 154.12degree and novice showed 174.85degree and the left direction was that expert showed 159.29degree and novice showed 171.46degree In the second event of main joint curved point at the same time hand was reached floor. In the angle displacement of knee joint in the third event of all motion, expert showed 155.25degree and novice showed 154.00degree In right, and expert showed 155.24degree and novice showed 154.55degree in left. In this result, both were same motion type. In the angle displacement of hip joint in the third event of the all motion, expert showed 142.80degree and novice showed 134.17degree in right, and expert showed 140.28degree and novice showed 144.94degree in left. In this result, motion pattern of expert was same both sides, but novice was different. According to the results, to increase efficiency of motion and aesthetic effect in the all motion, it should stretch displacement and height of body center and make similarly angle of right and left joint.
One fundamental element of probabilistic safety assessment (PSA) is the initiating event (IE) analysis. Since IE frequencies can change over time, time-trend analysis is required to obtain optimized IE frequencies. Accordingly, such time-trend analyses have been employed to estimate industry-average IE frequencies for use in the PSAs of U.S. nuclear power plants (NPPs); existing PSAs of Korean NPPs, however, neglect such analysis in the estimation of IE frequencies. This article therefore provides the method for and results of estimating Korean industry-average IE frequencies using time-trend analysis. It also examines the effects of the IE frequencies obtained from this study on risk insights by applying them to recently updated internal events Level 1 PSA models (at-power and shutdown) for an OPR-1000 plant. As a result, at-power core damage frequency decreased while shutdown core damage frequency increased, with the related contributions from each IE category changing accordingly. These results imply that the incorporation of time-trend analysis leads to different IE frequencies and resulting risk insights. The IE frequency distributions presented in this study can be used in future PSA updates for Korean NPPs, and should be further updated themselves by adding more recent data.
EPCIS(EPC Information Services) system is a core component of EPCglobal Architecture Framework offering information of the freights, the time of awareness and the location of awareness on the EPCglobal Network. The role of EPCIS is to exchange information based on EPC. There are four kinds of event data which are object event data, aggregation event data, quantity event data, and transaction event data. These EPCIS events data are stored and managed in EPCIS repository. This study suggest the quantitative modeling about total number of EPCIS event data under the assumption to aware the RFID tags of items, cases(boxes), vehicles(carriers, forklifts, auto guided vehicles, rolltainers) at a time on the reading points. We also estimate the number of created EPCIS event data by the suggested quantitative modeling under scenario of process in the integrated logistics center based on RFID system And this study compare the TO-BE model with the AS-IS model about the total sizes of created EPCIS event data using the simulation, in which we suggested the TO-BE model as the development of the repository by skipping the overlapped records.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권5호
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pp.9-18
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2020
The research paper examines the influence of elections on the stock market. The study analyses whether the market reaction would be the same when a party wins and comes to power for the second consecutive time. The study employs Market Model Event study methodology. The sample period taken for the study is 2014 to 2019. A sample of 31 companies listed in Bombay Stock Exchange is selected at random for the purpose of the study. For the elections held in 2014, an event window of 82 days was taken with 39 days prior to the event and 42 days post event. The event (t0) being the declaration of the election results. For the elections held in 2019 an event window of 83 days was taken with 41 days prior to the event and 41 days post event. The results indicate that the market reacts positively with significantly positive Average Abnormal Returns. The findings of the study reveal that the impact on the market is not the same between any two elections even when the same party comes to power for the second time. The semi-strong form of efficient market hypothesis holds true in the context of emerging markets like India.
As weapon systems are becoming advanced and intelligent, they are designed to have such events like ejecting sub-munitions. So it is continually requested to measure the event time and position exactly. We can measure the event time and position by analyzing the complex signal of the instrumentation radar in the time domain and can also obtain the spin rate of the target by analyzing the complex signal in the frequency domain.
시점기반 복합 이벤트 처리는 각 이벤트에 하나의 타임스탬프를 사용하여 즉각적인 이벤트를 처리한다. 하지만, 시점기반의 이벤트 처리로는 이벤트의 활동 기간이 중요한 역할을 하는 금융, 멀티미디어, 의학, 기상학 같은 분야에서 복합적인 시제 관계를 표현하기에는 불충분하다. 실세계의 애플리케이션 분야에서, 이벤트는 기간을 가지며, 두 종류 이상의 이벤트는 시간적으로 겹쳐질 수도 있고, 하나의 이벤트가 다른 이벤트를 포함할 수도 있다. 이런 종류의 이벤트들에 대한 관계는 시점기반 이벤트처럼 연속적이지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 기간기반 이벤트를 사용하여 복합 이벤트의 패턴을 검출하는 방법을 설계하고 구현한다. 기간기반 이벤트는 시점기반 이벤트가 다룰 수 없는 이벤트들 사이의 겹침과 포함관계를 표현할 수 있다. 기간기반 이벤트 연산자는 시작 끝점과 종료 끝점을 사용하여 이벤트의 기간을 나타내고, 기간기반 이벤트의 시퀀스를 표현하여 복합 이벤트 패턴을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 복합 이벤트 패턴 검출의 효율성을 높이기 위해 활성 인스턴스 스택을 사용하는 알고리즘을 제시하며, 이벤트의 시퀀스를 구성할 때 중간 결과의 개수를 줄이기 위해 윈도우 푸시다운 기법을 적용하여 수행시간과 메모리의 효율을 높인다.
In this paper, we present a distributed algorithm for detecting dynamic event regions in wireless sensor network with the consideration on energy saving. Our model is that the sensing field is monitored by a large number of randomly distributed sensors with low-power battery and limited functionality, and that the event region is dynamic with motion or changing the shape. At any time that the event happens, we need some sensors awake to detect it and to wake up its k-hop neighbors to detect further events. Scheduling for the network to save the total power-cost or to maximize the monitoring time has been studied extensively. Our scheme is that some predetermined sensors, called critical sensors are awake all the time and when the event is detected by a critical sensor the sensor broadcasts to the neighbors to check their sensing area. Then the neighbors check their area and decide whether they wake up or remain in sleeping mode with certain criteria. Our algorithm uses only 2 bit of information in communication between sensors, thus the total communication cost is low, and the speed of detecting all event region is high. We adapt two kinds of measure for the wake-up decision. With suitable threshold values, our algorithm can be applied for many applications and for the trade-off between energy saving and the efficiency of event detection.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권5호
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pp.989-998
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2011
Cloud computing provides computation, software, data access, and storage services that do not require end-user knowledge of the physical location and configuration of the system that delivers the services. Cloud computing providers have setup several data centers at different geographical locations over the Internet in order to optimally serve needs of their customers around the world. One of the fundamental challenges in geographically distributed clouds is to provide efficient algorithms for supporting inter-cloud data management and dissemination. In this paper, we propose a group quorum system (GQS)-based dissemination for improving the interoperability of inter-cloud in time-critical event dissemination service, such as computing policy updating, message sharing, event notification and so forth. The proposed GQS-based method organizes these distributed clouds into a group quorum ring overlay to support a constant event dissemination latency. Our numerical results show that the GQS-based method improves the efficiency as compared with Chord-based and Plume methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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