멀티미디어 서비스를 제공하는 미래의 이동통신 시스템에서는 데이터의 신뢰성 있는 전송을 위해 데이터링크 계층에서 제공하는 프레임 에러율(FER: Frame Error Rates)을 감소시켜야 한다. 이를 위해 라디오링크 프로토콜(RLP: radio link protocol) 계층에서는 ARQ(Automatic Repeat request) 기법을 사용한다. 본 논문에서는 기지국에서 이동 호스트로 전송되는 국부적인 재전송 프레임(Frame)의 순서가 연속된 에러로 인하여 순서가 뒤바뀌고, 이로 인하여 기지국 데이터 링크계층에서 잦은 재전송으로 발생되는 높은 상호지연을 줄이기 위해 개선된 비순서적 재전송 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 재전송방법 중 선택적 거절(selective-reject) ARQ의 비순서적 재전송에 수정한 빠른 재전승 기법을 적용하였으며, 기지국과 이동호스트 사이에서 데이터그램(Datagram)의 단편화(fragment)로 인한 링크계층의 Re-Sequencing을 하지 않기 때문에, 종단간 지연된 성능을 향상 시킬 수 있다.
최근 Mobile IP의 기술 동향은 다양한 핸드오버 메커니즘에 초점을 이뤄 진행되고 있다. 일반적인 네트워크 구조에서 MN(Mobile Node)의 핸드오버 시점을 전후로 CN(Correspondent Node)에서 MN로 전송되는 패킷의 비 순서화는 여러 가지 문제점을 야기 시킨다. 애를 들면 전송측의 재전송 메시지 증가와 패킷손실 등 종단간에서의 심각한 성능 저하를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 IETF에서 제안한 계층적 Mobile IPv6 기반의 네트워크 구조를 바탕으로 더블 버퍼링 방식을 제안하였고 이를 통해 핸드오버 시 발생되는 비 순서적인 패킷 전송을 순서화 함으로써 위와 같은 문제점을 극복하여 종단간에 성능 향상이 기대된다.
웹 응용 프로그램은 운영체제에서 동작하는 응용프로그램에 비해 사용의 범위와 양이 폭발적으로 증가하는 추세이다. 이러한 흐름에 맞추어 다양한 웹 응용프로그램이 개발되고 있고, 다중의 사용자가 동일한 페이지를 볼 수 있는 실시간 웹 프레젠테이션 프로그램을 폴링 기법을 활용하여 제작되고 있다. 하지만 이러한 문제가 있어 비동기 데이터의 순서제어에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비동기 데이터의 순서 제어에 대해 연구하였고, 타임스템프 기법을 활용하여 해결하고자 하였다. 타임스템프 기법을 활용하여 클라이언트와 서버는 각각 결과의 순서와 요청의 순서를 제어하여 불필요한 통신 대역폭 낭비를 줄였으며, 순차적으로 진행 되어야 하는 프레젠테이션 응용 프로그램의 특성에 맞는 결과를 보일 수 있게 되었다.
일반적으로 비동기식 센서 네트워크 MAC 프로토콜들은 별도의 충돌회피 알고리즘을 사용하지 않기 때문에 동기식 MAC 프로토콜에 비해 충돌에 의한 성능 저하가 크게 나타난다. 본 논문에서는 충돌에 따른 비동기식 MAC 프로토콜의 성능 저하 문제를 최소화하기 위해 수신 노드가 충돌을 야기한 송신 노드들의 전송 순서를 제어하여 추가적인 충돌을 제거할 수 있는 비동기식 MAC 프로토콜용 충돌해결 알고리즘을 소개한다. 충돌을 감지한 수신 노드는 충돌을 일으킨 송신 노드들에 대한 정보를 수집하고 이를 이용하여 충돌이 발생하지 않는 전송 순서를 각 송신 노드에게 지정한다. 송신 노드들은 지정된 순서에 따라 독점적인 채널 사용 권한을 얻으며 이를 통해 송신 노드간의 충돌을 회피할 수 있다. 실험에 대한 분석에 따르면 본 논문에서 제안하는 충돌해결 알고리즘은 반복적인 충돌을 방지하여 그로 인해 낭비되는 시간과 대역폭을 줄이고 이를 통해 각 노드당 평균 데이터 처리량을 약 18.6% 증가시킬 수 있다.
순서적 다항 반응변수의 경우 종종 과도하게 많은 수의 관측치가 0 범주에서 발생하는 영 과잉 특성을 지닌다. 이러한 영 과잉 자료에서 0범주를 발생시키는 요인이 여러 개 존재할 때 일반적인 순서적 프로빗 모형은 자료를 설명함에 있어서 한계를 지닌다. 본 논문에서는 영 과잉 특성을 반영한 이 단계 영 과잉 순서적 프로빗 모형의 베이지안 분석기법을 제시하고 이를 2008년도 통계청에서 조사한 한국인의 음주소비 자료에 적용시킨다. 첫 번째 단계에서는 음주소비가 하나도 없다고 답한 0 범주에 속하는 비음주자들을 신념 또는 영구적 건강상의 문제 등으로 상황에 관계없이 음주를 하지 않는 절대적 비음주자(genuine non-drinker, non-participant)와 현재 소비가 없지만 상황에 따라 음주자가 될 가능성이 있는 잠재적 음주자(zero consumption potential drinker)로 구분하는 프로빗 모형을 적용시켜 분석한다. 두 번째 단계에서는 잠재적 음주자와 1 이상의 범주에 속하는 실제적 음주자를 합하여 음주자 집단으로 보고 이에 대하여 순서적 프로빗 모형을 적용하여 분석한다. 분석결과, 비음주자 중 약 30%가 절대적 비음주자로 음주자료가 일반적 순서적 자료에 비하여 뚜렷한 영 과잉 특성을 가짐을 알 수 있었다. 각 변수의 한계효과를 분석함으로써 같은 설명변수가 절대적 비음주자와 잠재적 음주자에 미치는 영향이 서로 반대로 나타날 수 있음을 발견하였고, 따라서 한국인의 음주자료에 대하여 제안된 영 과잉 순서적 프로빗 모형이 유용함을 보여주었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권3호
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pp.753-763
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1997
컴퓨터의 발전에 따른 MCMC를 비동질적 포아송 과정에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고려하였다. 특히 분포가 이중지수, 곰페르츠, 랄리, 감마, 그리고 검벨인 일반 순서통계량 모형에 대하여 깁스 샘플링과 메트로폴리스 알고리즘을 활용한 베이지안 계산과 모형선택을 제시하였다.
인터넷에서 댓글 시스템은 자신의 의사표현을 위한 시스템으로 널리 사용되고 있다. 하지만 이를 악용하여 상대방에 대한 혐오를 드러내기도 한다. 악성댓글에 대한 적절한 대처를 위해 빠르고 정확한 탐지는 필수적이다. 본 연구에서는 악성 댓글 분류 문제를 해결하기 위해서 순서가 있는 분류 레이블의 성질을 활용한 순서형 회귀 (Ordinal regression) 기반의 분류 모델을 제안한다. 일반적인 분류 모형과는 달리 혐오 발언 정도에 따라 다중 레이블을 부여하여 학습을 진행하였다. 실험을 통해 Korean Hate Speech Dataset에 대해 LSTM기반의 모형의 출력층을 다르게 구성하여 순서형 회귀 기반의 모형들의 성능을 비교하였다. 결과적으로 예측 결과에 대한 조율이 가능한 순서형 회귀 모형이 일반적인 순서형 회귀 모형에 비해서 편향된 예측에 대해 추가적인 성능 향상을 보였다.
랜덤화 블록 계획법은 동질적인 실험단위를 묶어 여러 개의 블록으로 나눈 후, 각 블록의 실험단위에 처리를 적용하는 방법이다. 랜덤화 블록 계획법에서 Jonkckheere (1964)와 Terpstra (1952), Page (1963) 그리고 Hollander (1967) 등이 순서대립가설의 다양한 방법을 제안하였다. 특히, 블록 내 순위합의 가중치를 주는 방법으로 Page (1963) 검정법이 있다. 본 논문에서는 Page 검정을 확장하여 순서대립가설에 새로운 비모수적 방법론을 제안하였다. 또한, 몬테카를로 모의시험 연구를 통해 제안된 방법과 이전의 방법들의 검정력을 비교하였다.
조미료로서 된장의 수용도를 높일 수 있는 자료를 제공하고자 황곡균으로 개량식 된장을 제조하고 이것을 180일 간 숙성시키면서 맛성분으로 중요한 역할을 하는 유리당, 휘발성 유기산, 비휘발성 유기산을 분석하였다. 그 결과 된장의 감미원인 유리당은 glucose>xylose> arabinose순서로 많이 존재하였다. 휘발성 유기산은 ace-tic, formic, butyric, propionic acid가 검출되었고 총량은 숙성 60일가지 증가하였다. 180일 숙성 후, 휘발성유기 산의 함량은 acetic>propioniclbutyric>formic acid순서 로 많이 존재하였다. 비휘발성 유기산은 담금 직후부터 succinic>glutaric>lactir acid순서로 많았으며 숙성 45일부터 tartaric>citric>malic이 뒤를 이은 순서로 생성되었다.
비순서화된 스트림은 윈도우 기반의 질의를 처리할 때 부정확하거나 지연된 결과를 유발할 수 있다. 기존의 방식에서는 일반적으로 버퍼를 이용하여 비순서화된 스트림을 정렬하며, 버퍼의 크기를 추정하기 위해 네트워크 지연의 최대값에 기반한 방식을 이용한다. 그러나 이러한 방식은 버퍼의 크기를 불필요하게 큰 값으로 추정할 수 있으며, 지연된 질의 결과를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 지연의 변화에 따라 적응적으로 버퍼의 크기를 추정하기 위한 확률론적인 접근 방법을 제안한다 제안하는 방법에서는 튜플의 생성이 포아송 분포를 따르며 네트워크 지연은 정규 분포를 따른다고 가정한다. 그리고 이러한 가정을 바탕으로 추정식을 유도한다. 추정식은 튜플의 손실율을 입력인자로 요구하며, 이는 실시간에 튜플의 손실에 있어서 허용 가능한 백분율을 나타낸다. 사용자는 손실율을 질의문에서 정의함으로써, 응용의 요구에 따라 질의 결과의 정확성이나 처리속도 중 원하는 특성에 중점을 둘 수 있다. 본 논문의 실험 결과는 제안한 추정식이 기존의 네트워크 지연의 최대값에 기반한 추정식에 비해 적응성이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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