• 대한수학회지
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• 제39권4호
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• pp.495-507
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• 2002

In this paper, the characterization results related to Chernoff-type inequalities are applied for exponential-type (continuous and discrete) families. Upper variance bound is obtained here with a slightly different technique used in Alharbi and Shanbhag [1] and Mohtashami Borzadaran and Shanbhag [8]. Some results are shown with assuming measures such as non-atomic measure, atomic measure, Lebesgue measure and counting measure as special cases of Lebesgue-Stieltjes measure. Characterization results on power series distributions via Chernoff-type inequalities are corollaries to our results.

• ETRI Journal
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• 제15권3_4호
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• pp.35-45
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• 1994

In this paper we develop an approximation formalism on the queue length distribution for general queueing models. Our formalism is based on two steps of approximation; the first step is to find a lower bound on the exact formula, and subsequently the Chernoff upper bound technique is applied to this lower bound. We demonstrate that for the M/M/1 model our formula is equivalent to the exact solution. For the D/M/1 queue, we find an extremely tight lower bound below the exact formula. On the other hand, our approach shows a tight upper bound on the exact distribution for both the ND/D/1 and M/D/1 queues. We also consider the $M+{\Sigma}N_jD/D/1$ queue and compare our formula with other formalisms for the $M+{\Sigma}N_jD/D/1$ and M+D/D/1 queues.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.63-69
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• 2013

근접 빈발 패턴 마이닝은 향상된 효율성을 위해 정확한 패턴보다 허용되는 범위 안에서 근접 빈발 패턴을 마이닝한다. 데이터베이스의 크기가 증대함에 따라 거대한 데이터베이스를 처리하기 위해서 더 빠른 마이닝 기법이 필요하게 되고 있다. 또한, 노이지나 데이터의 다양성 때문에 패턴을 마이닝 하는 것에 대한 정확한 결과를 찾기가 더 어렵다. 이러한 경우들에 대해, 근접 빈발 패턴 마이닝을 함으로 실행시간, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 더 효율적인 마이닝을 수행할 수 있다. 이 논문에서는 확률 기법에 근간한 근접 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고 척도가 되는 확률 기법에 기반한 근접 패턴 마이닝 알고리즘에 대해 성능 평가를 한다. 최종적으로 성능의 향상을 위해 테스트 결과를 분석한다.