• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권7호
• /
• pp.1344-1356
• /
• 2009

DDS(Data Distribution Service)는 데이터 중심의 통신 기술로서 DDS 디스커버리(discovery) 기법을 이용하여 각 데이터(토픽: Topic)에 대한 참여자의 위치정보 자동설정을 통해 참여자의 동적 플러그 앤 플레이를 지원하는 효율적인 통신 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 기존 DDS 디스커버리 기법들의 성능 및 문제점들을 비교 및 분석하여 대규모 분산시스템에 적합한 계층적 구조 기반의 DDS 디스커버리 기법(SPDP-TBF)을 제안한다. 제안하는 SPDP-TBF 기법은 등록/검색을 담당하는 별도의 계층별 관리자들을 두어 연관된 참여자들만의 주기적인 디스커버리를 수행함으로써 참여자 정보를 관계된 참여자에게만 전송하여 메시지 전송의 효율성을 높이며, 나아가 계층별 관리자 노드를 통해 계층적 디스커버리를 수행함으로써 대규모 분산시스템에도 적용할 수 있는 높은 확장성을 제공할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제1권1호
• /
• pp.11-20
• /
• 2012

스트림 데이터는 시간에 따라 연속적으로 변화하는 일련의 값들로 나타난다. 이러한 스트림 데이터의 특성상 다양한 시간 간격의 기준에 따라 계속적으로 그 동향이 달라질 수 있다. 이 때문에 스트림 데이터의 추세 예측은 간격이 갱신될 때 마다 연속적인 환경에서 여러 간격들을 기준으로 동시에 이루어지는 연속 다중 예측(Continuous Multiple Prediction, CMP)이 지원되어야 한다. 본 논문은 스트림 데이터의 연속 다중 예측을 효과적으로 지원하기 위하여, 신피질 학습 모델인 계층형 시간적 메모리(Hierarchical Temporal Memory, HTM) 모델을 확장하여 연속통합 HTM(Continuous Integrated HTM, CIHTM) 네트워크를 제안한다. 이를 위해 우리는 HTM 네트워크를 구성하는 기존 노드들 외에 새롭게 이동 벡터 파일 센서, 시공간 분류 노드, 다중 통합 노드를 고안하였다. 그리고 이들을 바탕으로 CIHTM 네트워크의 학습과 추론 알고리즘을 개발하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제9권2호
• /
• pp.227-235
• /
• 1998

In this paper, we consider a hierarchical Bayes estimation of the parameter, the reliability and hazard rate function based on type-II censored samples from a Rayleigh failure model. Bayes calculations can be implemented easily by means of the Gibbs sampler. A numerical study is provided.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제9권2호
• /
• pp.543-553
• /
• 2002

Principal component analysis is applied to reduce p-dimensions into q-dimensions ( $q {\leq} p$). Any partition of a collection of data points with p and q variables generated by the application of six hierarchical clustering methods is re-classified by discriminant analysis. From the application of discriminant analysis through each hierarchical clustering method, correct classification ratios are obtained. The results illustrate which method is more reasonable in exploratory data analysis.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제9권2호
• /
• pp.515-520
• /
• 2002

In general, we use the hierarchical Poisson-gamma model for the Poisson data in generalized linear model. Time effect will be emphasized for the analysis of the observed data to be collected annually for the time period. An extended model with time effect for estimating the effect is proposed. In particularly, we discuss the Quasi likelihood function which is used to numerical approximation for the likelihood function of the parameter.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.157-164
• /
• 1989

Three-dimensional imaging and manipulation of CT data are becoming increasingly important for deterRing the complex structure and pathologies. Octree which is a hierarchical data model is used to reconstruct three- dimensional objects from CT scans. Orthogonal cross sections are displayed by traverse the octree partially. Arbitrary oblique planes are derived by intersecting the square region of plane and cubic volume of octal node. Thia method enables the display of multi-structured complex organ ann the realization by personal computer.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제11권2호
• /
• pp.313-318
• /
• 2000

This article addresses aspects of combining information, with special attention to meta-analysis. In specific, we consider hierarchical Bayesian models for meta-analysis under priors which are scale mixtures of normal, and thus have tail heavier than that of the normal. Numerical methods of finding Bayes estimators under these heavy tailed prior are given, and are illustrated with an actual example.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제21권2호
• /
• pp.379-385
• /
• 2010

This paper considers Bayesian approach to modeling a flexible regression function under functional measurement error model. The regression function is modeled based on semiparametric regression with penalized splines. Model fitting and parameter estimation are carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. Their performances are compared with those of the estimators under functional measurement error model without semiparametric component.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제24권4호
• /
• pp.885-893
• /
• 2013

This paper considers Bayes estimations of the small area means under Fay-Herriot model with measurement errors. We provide empirical Bayes predictors of small area means with the corresponding jackknifed mean squared prediction errors. Also we obtain hierarchical Bayes predictors and the corresponding posterior standard deviations using Gibbs sampling. Numerical studies are provided to illustrate our methods and compare their eciencies.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제17권3호
• /
• pp.1009-1019
• /
• 2006

In this paper, we consider the simultaneous estimation problem for the normal means. We set up the model structure using the several different distributions of the errors for observing their effects of model perturbation for the error terms in obtaining the empirical Bayes and hierarchical Bayes estimators. We compare the performance of those estimators under model perturbation based on a simulation study.