A Bayesian model-based clustering method is proposed for clustering objects on the basis of dissimilarites. This combines two basic ideas. The first is that tile objects have latent positions in a Euclidean space, and that the observed dissimilarities are measurements of the Euclidean distances with error. The second idea is that the latent positions are generated from a mixture of multivariate normal distributions, each one corresponding to a cluster. We estimate the resulting model in a Bayesian way using Markov chain Monte Carlo. The method carries out multidimensional scaling and model-based clustering simultaneously, and yields good object configurations and good clustering results with reasonable measures of clustering uncertainties. In the examples we studied, the clustering results based on low-dimensional configurations were almost as good as those based on high-dimensional ones. Thus tile method can be used as a tool for dimension reduction when clustering high-dimensional objects, which may be useful especially for visual inspection of clusters. We also propose a Bayesian criterion for choosing the dimension of the object configuration and the number of clusters simultaneously. This is easy to compute and works reasonably well in simulations and real examples.
In this paper, a model for two-layered video traffic is proposed. The performance analysis of the proposed model and the effects of two-layer coding scehemes in ATM networks are also studied. ATM-based networks give the possibility to support image codingat variable bit rate(VBR). Two layer coding is one of the very promising methods among many proposed methods to compensate the cell loss, the major drawback in ATM networks. From the experimental data of the 2-layer coded video traffics, it is observed that traffic patterns of base layer and enhanced layer are highly correlate to each other, when constant image quality is kept. With this observation, coded two layered video traffic can be modeled as 2-dimensional Markov chain. The model well fit the real experimental data. The model was used for the analysis of the performance of statistical multiplexer with priorites in ATM networks.
본 논문은 다양한 서비스 클래스가 제공되는 BcN (Broadband convergence Network) 환경에서 상위 우선순위 서비스의 품질을 보장하기 위한 능동 큐 관리 메커니즘 (Active-WRED)을 제안한다. 네트워크 혼잡 상황에서 제안된 메커니즘은 상대적으로 낮은 우선순위를 갖는 서비스의 drop 확률을 증가시키고 이에 따라 상위 우선순위 서비스의 drop 확률을 감소시킴으로써 상위 우선순위 서비스에 대해 패킷 손실로부터 품질을 보장할 수 있다. 제안된 능동 큐 관리 메커니즘의 성능을 분석하기 위해 이산 시간 큐잉 시스템의 통계적 분석 방법을 도입하였다. 두 서비스 클래스 (GS: Guaranteed Service, BS: Best Effort Service)만을 고려하여 제안 방안의 성능 분석을 위해 MMBP-2 (two-state Markov-Modulated Bernoulli arrival Process) 트래픽 소스 모델과 2차 이산시간 Markov 체인을 도입하였다.
이 논문에서는 지진 하중을 받는 꼬인 삼각대 지지구조를 갖는 해상풍력발전기의 지진 신뢰성 해석 방법을 제시한다. 수평하중에 대해서 면외 변위가 발생하는 꼬인 삼각대지지 구조의 기하학적 특성과 지반의 비선형성을 포함한 지반-말뚝 상호작용을 고려하기 위한 구조물의 3차원 동적 유한요소 모델을 제시하였다. 지진신뢰성 평가를 위해 재현주기별 인공지진파를 사용한 시간이력 해석을 통해 말뚝 두부의 수평변위로 정의된 한계 상태식에 대하여 파괴확률을 산정하였다. 비선형 시간이력해석에 의한 한계상태식 평가를 고려하여 효율적으로 신뢰성 해석을 하기 위해 Markov Chain Monte Carlo 샘플링 방법을 적용한 부분집합 시뮬레이션 방법의 적용을 제시하였다. 제시한 방법은 2차원 모델 및 정적해석만으로는 정확한 결과를 도출할 수 없는 꼬인 삼각대 지지구조를 갖는 해상풍력발전기의 신뢰성 평가 및 설계기준 개발에 활용될 수 있음을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.726-747
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2013
In order to support a large number of mobile stations (MSs) with statistical multiplexing in cellular networks, a random access scheme is widely used for uplink (UL) bandwidth request (BR). In the design of a random access based BR scheme, there are two important requirements: short connection delay and diverse Quality of Services (QoSs) support. Such requirements are crucial for IMT-Advanced systems like IEEE 802.16m to provide various types of fourth generation (4G) data services. IEEE 802.16m provides advanced UL BR schemes for non-real time polling service (nrtPS) and best-effort (BE) service to meet the requirements of short connection time and multiple QoS level support. In order to provide short connection time and multiple QoS support, three-step and differentiated BR procedures are adopted. In this paper, a novel modelling of IEEE 802.16m contention based BR scheme is proposed that uses a 2-dimensional discrete time Markov chain. Both the short access delay three-step BR procedures and normal five-step BR procedure are considered in the model. Our proposed model also incorporates the IEEE 802.16m differentiated BR procedure. With the proposed model, we extensively evaluate the performance of IEEE 802.16m BR for two different service classes by changing QoS parameters, such as backoff window size and BR timer. Computer simulations are performed to corroborate the accuracy of the proposed model for various operation scenarios. With the proposed model, accurate QoS parameter values can be derived for the IEEE 802.16m contention-based BR scheme.
In this paper, we have presented a dynamic, predictive location update scheme that takes into account each user's mobility patterns. A user's past movement history is used to create two-dimensional transition probability matrix which makes use of two directional consecutive location areas. A mobile terminal utilizes the transition probability to develop a predictive path which consists of several predictive nodes and then the location update is saved as long as a mobile user follows the predictive path. Using continuous-time Markov chain, cost functions of location update and paging are derived and it is shown that the number of predictive nodes can be determined optimally. To evaluate the proposed scheme, simulations are designed and the numerical analysis is carried out. The numerical analysis features user's mobility patterns and regularity, call arrival rates, and cost ratio of location update to paging. Results show that the proposed scheme gives lower total location management cost, compared to the other location update schemes.
The main purpose of this study is to fit catch-per-unit-effort (CPUE) data about Korea chub mackerel (Scomber japonicus) stock with a state-space production (SSP) model, and to provide stock assessment results. We chose a surplus production model for the chub mackerel data, namely annual yield and CPUE. Then we employed a state-space layer for a production model to consider two sources of variability arising from unmodelled factors (process error) and noise in the data (observation error). We implemented the model via script software ADMB-RE because it reduces the computational cost of high-dimensional integration and provides Markov Chain Monte Carlo sampling, which is required for Bayesian approaches. To stabilize the numerical optimization, we considered prior distributions for model parameters. Applying the SSP model to data collected from commercial fisheries from 1999 to 2017, we estimated model parameters and management references, as well as uncertainties for the estimates. We also applied various production models and showed parameter estimates and goodness of fit statistics to compare the model performance. This study presents two significant findings. First, we concluded that the stock has been overexploited in terms of harvest rate from 1999 to 2017. Second, we suggest a SSP model for the smallest goodness of fit statistics among several production models, especially for fitting CPUE data with fluctuations.
It is essential to guarantee a handoff dropping probability below a predetermined threshold for wireless mobile networks. Previous studies have proposed admission control policies for integrated voice/data traffic in wireless mobile networks. However, since QoS has been considered only in terms of CDP (Call Dropping Probability), the result has been a serious CBP (Call Blocking Probability) unfairness problem between voice and data traffic. In this paper, we suggest a new admission control policy that treats integrated voice and data traffic fairly while maintaining the CDP constraint. For underprivileged data traffic, which requires more bandwidth units than voice traffic, the packet is placed in a queue when there are no available resources in the base station, instead of being immediately rejected. Furthermore, we have adapted the biased coin method concept to adjust unfairness in terms of CBP. We analyzed the system model of a cell using both a two-dimensional continuous-time Markov chain and the Gauss-Seidel method. Numerical results demonstrate that our CAC (Call Admission Control) scheme successfully achieves CBP fairness for voice and data traffic.
In wireless cellular networks, previous researches on admission control policies and resource allocation algorithm considered the QoS (Quality of Service) in terms of CDP (Call Dropping Probability) and CBP (Call Blocking Probability). However, since the QoS was considered only within a predetermined cell capacity, the results indicated a serious overload problem of systems not guaranteeing both CDP and CBP constraints, especially in the hotspot cell. That is why a close interrelationship between CDP, CBP and cell capacity exists. Thus, it is indispensable to consider optimal cell capacity guaranteeing multiple QoS (CDP and CBP) at the time of initial cell planning for networks deployment. In this paper, we will suggest a distributed determination scheme of optimal cell capacity guaranteeing both CDP and CBP from a long-term perspective for initial cell planning. The cell-provisioning scheme is performed by using both the two-dimensional continuous-time Markov chain and an iterative method called the Gauss-Seidel method. Finally, numerical and simulation results will demonstrate that our scheme successfully determines an optimal cell capacity guaranteeing both CDP and CBP constraints for initial cell planning.
In this paper, we propose a call admission control(CAC) scheme fer the mixed voice/data DS-CDMA systems and analyze the Er-lang capacity under the proposed CAC scheme. Voice and data traffics require different system resources based oil their Quality of Service(QoS) requirements. In the proposed CAC scheme, some system resources are reserved exclusively for handoff calls to have high priority Over new calls. Additionally the queueing of both new and handoff data traffics that are not sensitive to delay is allowed. Ar a performance measure for the suggested CAC scheme. Erlang capacity is utilized. For the performance analysis, a four-dimensional Markov chain model is developed. Erlang capacity of a practical IS-95B type system depicts, and optimum values of system parameters such as the number of reservation channels and queue lengths are found with respect to Erlang capacity. Finally, it is observed that Erlang capacity is improved more than two times by properly selecting the system parameters with the proposed CAC scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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