낸드 플래시 메모리는 저전력, 빠른 접근 속도, 저렴한 가격 등의 특징을 가지고 있어 저장장치로 널리 사용되고 있다. 하지만 낸드 플래시 메모리는 제자리 덮어쓰기가 지원되지 않아 기존의 하드 디스크 기반 응용 프로그램을 구동하기 위해서는 FTL(Flash Translation Layer)이 필요하다. FTL은 주소 매핑, 가비지 컬렉션, 마모도 균등화 작업 등을 포함하고 있어 저사양 임베디드 장치에 구현하기에는 메모리와 연산에 대한 비용이 많이 든다. 그래서 이런 장치들을 위해 낸드 플래시 메모리에 최적화된 색인 자료구조들이 연구되고 있다. 연구된 방법들은 쓰기에 소요되는 시간을 줄여 성능을 향상시켰지만 레코드 탐색에 소요되는 시간이 증가된다는 단점을 가지고 있다. 레코드 탐색시간을 증가시키지 않고 쓰기 횟수를 줄이기 위해 본 논문에서는 페이지 매핑 로그 테이블을 이용한 색인 관리 기법을 제안한다. 낸드 플래시 메모리의 단점인 제자리 덮어쓰기 불가로 인해 발생하는 페이지 쓰기 횟수를 줄이기 위해 매핑 로그 테이블은 B+ 트리에서 변경된 노드 페이지 주소를 저장하고 레코드 검색 시 이를 이용한다. 실험 평가를 통해 제안된 기법은 다른 기법들과 비교 시 레코드 탐색에서 발생하는 페이지 읽기 횟수를 최대 약 61% 줄였으며, 레코드 삽입에서 페이지 쓰기 횟수를 최대 약 31% 줄일 수 있었다.
The objectives of the study were to examine non-genetic factors that influence somatic cell counts in dairy cattle and to estimate the genetic parameters of somatic cell counts. A total of 34, 097-test day somatic cell count records were obtained from the Zimbabwe Dairy Services Association (ZDSA). The data were from 5, 615 Holstein daughters of 390 sires and 2, 541 dams tested between May 1994 and December 1998. First lactation cows contributed 22, 147 records to the data set, while 11, 950 records were from second and later parity cows. The model for analysis included fixed effects of month of calving, year of calving, stage of lactation, calving interval and test date. Milk yield and age on test day were fitted in the model as covariates. The additive genetic effects pertaining to cows, sires and dams and the residual error were the random effects. The Average Information Restricted Maximum Likelihood algorithm was used for analysis. The heritability of somatic cell scores was low at $0.027{\pm}0.013$ for parity one cows and $0.087{\pm}0.031$ for parity two and above. Repeatability estimates were $0.22{\pm}0.01$ and $0.30{\pm}0.01$ for the two lactation groups, respectively. Genetic and phenotypic correlations between the somatic cell scores and test day milk production were small and negative. It seems that there is no genetic link between somatic cell counts and milk yield in Holstein cattle in Zimbabwe. The results also seem to indicate that somatic cell count is a trait that is mainly governed by environmental factors.
The advent of the quality-improvement movement caused a great expansion in the use of statistically designed experiments in industry. The regression method is often used for the analysis of data from such experiments. However, the data for a quality characterstic often takes the form of counts or the ratio of counts, e.g. fraction of defectives. For such data the analysis using generalized linear models is preferred to that using the simple regression model. In this paper we introduce the generalized linear model and show how it can be used for the analysis of non-normal data from quality-improvement experiments.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권1호
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pp.103-125
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2022
In this paper, we analyze the time series data of the case and death counts of COVID-19 that broke out in China in December, 2019. The study period is during the lockdown of Wuhan. We exploit functional data analysis methods to analyze the collected time series data. The analysis is divided into three parts. First, the functional principal component analysis is conducted to investigate the modes of variation. Second, we carry out the functional canonical correlation analysis to explore the relationship between confirmed and death cases. Finally, we utilize a clustering method based on the Expectation-Maximization (EM) algorithm to run the cluster analysis on the counts of confirmed cases, where the number of clusters is determined via a cross-validation approach. Besides, we compare the clustering results with some migration data available to the public.
Kim, Na-Kyeong;Park, Jung-Min;Lee, Jung-Hoon;Kim, Ha-Jung;Oh, Sejong;Imm, Jee-Young;Lim, Kwang-Sei;Kim, Jin-Man
한국축산식품학회지
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제35권1호
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pp.143-148
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2015
Yogurt powder is fermented milk processed in the form of dry yogurt, and has advantages such as stability, storability, convenience, and portability. China and Vietnam are important export target countries because of the increased demand for dairy products. Therefore, we surveyed dairy product standardization in order to establish an export strategy. Lactic acid bacteria counts are unregulated in Korea and Vietnam. In China, lactic acid bacteria counts are regulated at $1{\times}10^6$ colonyforming units (CFU)/mL and detected at $6.24{\pm}0.33\;Log\;CFU/mL$. All three countries have regulated standards for total bacterial counts. In China, total bacterial counts of milk powder are regulated to n=5, c=2, m=50,000, M=200,000 and detected at $6.02{\pm}0.12\;Log\;CFU/mL$, exceeding the acceptable level. Lactic acid bacterial counts appeared to exceed total bacterial counts. Coliform group counts, Staphylococcus aureus, Listeria monocytogenes, and Salmonella species were not detected. Acidity is not regulated in Korea and Vietnam. In China, acidity was regulated to over $70^{\circ}T$ and detected $352.38{\pm}10.24^{\circ}T$. pH is unregulated in all three countries. pH was compared to that of general fermented milk, which is 4.2, and that of the sample was $4.28{\pm}0.01$. Aflatoxin levels are not regulated in Korea and China. In Vietnam, aflatoxin level is regulated at 0.05 ppb. Therefore, all ingredients of the yogurt powder met the safety standards. This data obtained in this study can be used as the basic data in assessing the export quality of yogurt powder.
Moore and Stubblebine(1981) suggested a chi-square test for multivariate normality based on cell counts calculated from the sample Mahalanobis distances. They derived the limiting distribution of the test statistic only when equiprobable cells are employed. Using conditional limit theorems, we derive the limiting distribution of the statistic as well as the asymptotic normality of the cell counts. These distributions are valid even when equiprobable cells are not employed. We finally apply this method to a real data set.
The generalized linear mixed model(GLMM) is widely used in fitting categorical responses of clustered data. In the numerical approximation of likelihood function the normality is assumed for the random effects distribution; subsequently, the commercial statistical packages also routinely fit GLMM under this normality assumption. We may also encounter departures from the distributional assumption on the response variable. It would be interesting to investigate the impact on the estimates of parameters under misspecification of distributions; however, there has been limited researche on these topics. We study the sensitivity or robustness of the maximum likelihood estimators(MLEs) of GLMM for counts data when the true underlying distribution is normal, gamma, exponential, and a mixture of two normal distributions. We also consider the effects on the MLEs when we fit Poisson-normal GLMM whereas the outcomes are generated from the negative binomial distribution with overdispersion. Through a small scale Monte Carlo study we check the empirical coverage probabilities of parameters and biases of MLEs of GLMM.
Bootstrap method, a computer-intensive statistical technique to estimate the distribution of a statistic was applied to deal with uncertainty and variability of the experimental data in stochastic prediction modeling of microbial growth on a chill-stored food. Three different bootstrapping methods for the curve-fitting to the microbial count data were compared in determining the parameters of Baranyi and Roberts growth model: nonlinear regression to static version function with resampling residuals onto all the experimental microbial count data; static version regression onto mean counts at sampling times; dynamic version fitting of differential equations onto the bootstrapped mean counts. All the methods outputted almost same mean values of the parameters with difference in their distribution. Parameter search according to the dynamic form of differential equations resulted in the largest distribution of the model parameters but produced the confidence interval of the predicted microbial count close to those of nonlinear regression of static equation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1610-1623
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2013
In-network caching is a key component of information-centric networking (ICN) for reducing content download time, network traffic, and server workload. Data center network (DCN) is an ideal candidate for applying the ICN design principles. In this paper, we have evaluated the effectiveness of caching placement and replacement in DCN with butterfly-topology. We also suggest a new cache placement policy based on the number of routing nodes (i.e., hop counts) through which travels the content. With a probability inversely proportional to the hop counts, the caching placement policy makes each routing node to cache content chunks. Simulation results lead us to conclude (i) cache placement policy is more effective for cache performance than cache replacement, (ii) the suggested cache placement policy has better caching performance for butterfly-type DCNs than the traditional caching placement policies such as ALWASYS and FIX(P), and (iii) high cache hit ratio does not always imply low average hop counts.
The properties of pulsed photostimulated luminescence (PPSL) were measured to use as basis data for the detection of irradiated foodstuffs (34 different foods). Samples were packed in polyethylene bags and irradiated at 1, 5, and 10 kGy with a dose rate of 10 kGy/h. The samples irradiated were introduced in the sample chamber without other preparation and measured PPSL photon counts for 60 and 120 s. The PPSL photo counts of the irradiated samples were higher than the unirradiated, increased with increasing irradiation dose, and showed a good relationship between irradiation doses and photon counts in a multinomial expression. These results suggest that the detection of irradiated foodstuffs was possible by PPSL. Therefore, PPSL can be proposed as the method for the detection of irradiated foodstuffs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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