• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.29-34
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• 2002

$p=(p_{}1,p_{2},{\cdots},p_{k})^{T}$의 확률벡터를 가진 다항분포로부터 관측된 칸 돗수(cell frequency) 벡터가 $N=(N_{1},N_{2},{\cdots},N_{k})^{T}$이며 ${\sum}{\limits}_{j=1}^{k}N_{j}=n$이라 하자. 총돗수 n이 칸의 총갯수 k에 비하여 상대적으로 매우 작을 때 이러한 이산형 자료를 희박다항분포자료(sparse multinomial data)라 한다. 이러한 희박다항분포자료의 칸들이 순서화 되어 있을 때 우리는 i번째 칸의 확률 $p_{i}$를 돗수 추정량 $N_{j}/n$ 들을 평활함으로써 추정 할 수 있다. Aerts, et al.(1997)과 Baek(1998) 등에 의해 제안된 국소최소제곱기준에 근거한 국소다항커널추정량은 희박점근일치성의 좋은 성질을 가짐에도 불구하고 확률추정지가 음수값을 가질 수 있는 단점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 국소최대우도 기준에 근거한 새로운 커널추정량을 제안하고, 그것의 점근적 성질을 연구하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.48 no.2
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• pp.6-13
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• 2011

This paper deals with the interconnection problem in ad-hoc networks or sensor networks, where relay nodes are deployed additionally to form connections between given nodes. This problem can be reduced to a NP-hard problem. The nodes of the networks, by applications or geographic factors, can be deployed densely in some areas while sparsely in others. For such a case one can make an approximation scheme, which gives shorter execution time, for the additional node deployments by ignoring the interconnections inside the dense area of nodes. However, the case is still a NP-hard, so it is proper to establish a polynomial time approximation scheme (PTAS) by implementing a dynamic programming. The analysis can be made possible by an elaboration on making the definition of the objective function. The objective function should be defined to be able to deal with the requirement incurred by the substitution of the dense area with its abstraction.