The purpose of this paper is to examine the trend on the change of the cherry blossom flowering time due to the temperature change by selecting regions that have long periods of cherry blossom flowering time data as cases. With the flowering time data, the distribution of cherry blossom flowering time, time series change and change rate of cherry blossom flowering time were analyzed. Also, the correlation between the cherry blossom flowering time and the temperature was analyzed. The flowering of cherry blossom is earlier in metropolitan areas, and in the east coastal region than the west coastal region. The trend on the change of the cherry blossom flowering time is very similar to change the temperature. The change rate of the cherry blossom flowering time is rising up in the whole regions under study, and is relatively high in metropolitan areas. Especially, the cherry blossom flowering time festinated greatly in Pohang that is one of the heavily industrialized cities. From the analysis of correlation analysis between cherry blossom flowering time and temperature elements, the cherry blossom flowering time is highly related with mean temperature of March, which the month is just before the beginning of flowering.
A workflow is a flow of work supported by computers. An instance of a workflow is called case. Companies need to constantly refine their current workflows in order to meet various requirements. The change of current workflows is called dynamic change of the workflow. Since Ellis et al. proposed three change types, Flush, Abort, and Synthetic Cut-Over in 1995, various change types have been proposed. A promising change type is Migrate proposed by Sadiq et al., because Migrate changes workflow definitions immediately and makes the redo of cases minimum. However, the formal modeling and time-dependent analysis of Migrate has not been done. This paper proposes a method of computing change time of Migrate dynamic changes for time-dependent analysis. Change time is a measure for evaluating dynamic changes. We first show a Petri-nets-based model of Migrate dynamic changes. Then we present a method of computing change time based on the net model. Finally, we apply the method to 270 examples, and show experimental results, and comparison with Ellis et al..'s three change types.
This study has a purpose mainly to analyze the team interaction change by the duration of time in the Capstone-Design activities according to MBTI Modes. Study objects are four students of Mechanical Engineering at School of Engineering in C University located in Daejeon, and the team interaction change was analyzed through IPA (Interaction Process Analysis) method. From the result, first, ESTP showed the change of increase in interaction by the time duration of initial, mid, late periods in 'social-emotional area: positive' and 'task area: question', and the change of decrease by the same time duration of periods in 'task area: solution'. Also, there was no change in 'social-emotional area: negative' because there was no interaction. Second, ESFJ showed the change of decrease in interaction by the time duration of initial, mid, late periods in 'social-emotional area: positive' and 'task area: question', and the change of increase by the same time duration of periods in 'task area: solution' and 'social-emotional area: negative'. Third, ISTJ showed the change of decrease in interaction by the time duration of initial, mid, late periods in 'social-emotional area: positive', 'task area: question' and 'social-emotional area: negative', and the change of increase by the same time duration of periods in 'task area: solution'. Fourth, ENFP showed the change of decrease by the time duration of initial, mid, late periods in 'social-emotional area: positive', 'task area: solution' and 'social-emotional area: negative', and the change of increase by the same time duration of periods in 'task area: question'.
In this paper, different criteria fur determining hue change time in the hue detection based transient liquid crystals technique were compared. Results showed that methods utilizing threshold of intensity or saturation gave many missing points and quality of the calculated results were strongly depends on the value of threshold. Wider bandwidth in the hue bandwidth method showed better distribution of calculated hue change time, but induced ambiguity in the hue change time. In the time-hue curve fitting method, the distribution of evaluated hue change time was smooth and reasonable, and, by the nature of curve fitting, the noise effect on the hue was successfully considered in calculating of the hue change time. Compared to other methods, it is expected that the time-hue curve fitting method would provide better and accurate hue change time in the hue detection based transient liquid crystals technique.
In analyzing time series, estimating the level or the current mean of the process plays an important role in understanding its structure and in being able to make forecasts. The studies the class of time series models where the level of the process is assumed to follow a random walk and the deviation from the level follow an ARMA process. The estimation and forecasting problem in a Bayesian framework and uses the Kalman filter to obtain forecasts based on estimates of level. In the analysis of time series, we usually make the assumption that the time series is generated by one model. However, in many situations the time series undergoes a structural change at one point in time. For example there may be a change in the distribution of random variables or in parameter values. Another example occurs when the level of the process changes abruptly at one period. In order to study such problems, the assumption that level follows a random walk process is relaxed to include a major level change at a particular point in time. The major level change is detected by examining the likelihood raio under a null hypothesis of no change and an alternative hypothesis of a major level change. The author proposes a method for estimation the size of the level change by adding one state variable to the state space model of the original Kalman filter. Detailed theoretical and numerical results are obtained for th first order autoregressive process wirth level changes.
디지털 포렌식 조사에서 파일의 시간정보는 중요한 의미를 가진다. 리눅스의 Ext4(Extended File System 4) 환경에서 획득할 수 있는 파일의 시간정보는 파일 접근 시간(Access Time), 수정 시간(Modification Time), Inode 변경 시간(Change Time), 삭제 시간(Deletion Time), 생성 시간(Creation Time)이다. 일반적으로 파일의 생성, 수정, 복사 등 여러 가지 행위에 따라 시간 정보가 변화되며, 증거 분석을 위해 행위에 따른 파일 시간변화에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 리눅스 Ext4 환경에서 파일 및 폴더의 다양한 행위에 따른 시간정보를 분석하였고 이를 이용하여 악성코드의 실제 감염시간과 파일의 변조 여부를 확인하는 방안을 연구하였다.
This paper considers a recent environment in the manufacturing process in which data in large amounts can be obtained on-line in real-time. Under this environment an on-line real-time Statistical Process Control (SPC) scheme equipped with detection of a process change, change-point estimation, and recognition of the change pattern is proposed. The proposed SPC scheme is composed of a Cusum chart, filtering methods and Akaike Information Criterion (AIC). We examine the performance of this scheme by Monte Carlo simulation and show its usefulness.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권4호
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pp.369-388
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2023
In this paper, we develop the two-step procedure that detects and estimates the position of structural changes for multivariate nonstationary time series, either on mean parameters or second-order structures. We first investigate the presence of mean structural change by monitoring data through the aggregated cumulative sum (CUSUM) type statistic, a sequential procedure identifying the likely position of the change point on its trend. If no mean change point is detected, the proposed method proceeds to scan the second-order structural change by modeling the multivariate nonstationary time series with a multivariate locally stationary Wavelet process, allowing the time-localized auto-correlation and cross-dependence. Under this framework, the estimated dynamic spectral matrices derived from the local wavelet periodogram capture the time-evolving scale-specific auto- and cross-dependence features of data. We then monitor the change point from the lower-dimensional approximated space of the spectral matrices over time by applying the dynamic principal component analysis. Different from existing methods requiring prior information on the type of changes between mean and covariance structures as an input for the implementation, the proposed algorithm provides the output indicating the type of change and the estimated location of its occurrence. The performance of the proposed method is demonstrated in simulations and the analysis of two real finance datasets.
공중파 방송과는 달리 통신망을 이용하는 IPTV는 사용자가 채널을 변경하면 변경된 채널 데이터를 서버로부터 받아와야 하므로 지연시간이 발생하게 되며 이러한 채널변경 지연시간의 발생은 사용자의 체감품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 다중체인 구조를 이용한 P2P기반의 IPTV시스템에서 채널을 변경할 때 발생하는 지연시간을 감소시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 인접한 채널을 함께 전송하는 방법과 새로운 채널그룹에 접속할 때 미리 구성되어 있는 테이블을 이용하여 유효한 peer로 직접 접속하는 방법으로 구성된다. 이 방법은 첫 번째 채널변경에서의 지연시간을 없애고 사용자가 채널을 계속 변경하면서 원하는 채널을 찾는 채널탐색 환경에서도 지연시간을 줄이는 장점이 있다. 수치적인 분석을 통해서 제안하는 구조의 지연시간 감소 효과가 높다는 것을 보여준다.
변경 결합도는 두 요소들 사이의 향후 변경 연관성을 알려준다. 만약, 소스 파일들이 자주 함께 변경된다면, 그 소스 파일들의 변경 결합도는 높다고 볼 수 있으며, 나중에 다시 함께 변경될 확률이 높다. 일반적으로 소스 파일들 사이의 변경 결합도는 공통 변경 횟수에 기반하여 정의되었다. 그런데 연관성이 낮은 변경들이 일괄적으로 함께 커밋되는 경우, 즉 뒤얽힌 변경(tangled change)과 같은 경우들이 빈번히 발생한다. 따라서 함께 변경된 횟수만으로 소스 파일의 변경 결합도를 결정하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 보완하기 위해, 소스 파일의 변경 시간뿐 아니라 소스 코드 변경 유형의 유사성을 함께 고려하는 것을 제안하였다. 이를 위하여, 우선 추출된 변경 유형 정보를 이용하여 변경 유형 빈도 벡터를 정의하고, 다음에 코사인 유사도 측정을 통해서 각 소스 파일 버전에서 적용된 코드 변경 유사성을 계산한다. 이후 Eclipse 프로젝트인 JDT와 CDT에 대한 사례 연구를 통해 제안된 방법의 효용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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