많은 양의 데이터가 수집되는 산업분야에서의 IoT 플렛폼 활용도가 높아지면서 IoT플랫폼의 성능과 이상 감지가 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 IoT 플랫폼의 데이터 수집 성능을 저해하지 않으면서 산업분야에 활용되는 디바이스의 이상을 감지하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Soft Real-time 서비스를 제공하기 위해 데이터 전송주기를 고려한 Micro Batch를 활용했으며, 실험에는 산업분야의 이상 상황에 대한 자료수집이 사전에 이루어지기 어려운 상황을 고려해 Hotelling's $T^2$를 활용한 분석모델을 적용하였고 Hotelling's $T^2$는 이상징후를 사전에 감지하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권2호
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pp.313-323
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2003
For the growth curve model with arbitrary covariance structure, known as unstructured covariance matrix, the problems of detecting outliers are discussed in this paper. In order to detect outliers in the growth curve model, the test statistics using U-distribution is established. After detecting outliers in growth curve model, we test homo and/or hetero-geneous covariance matrices using PSR Quasi-Bayes Criterion. For illustration, one numerical example is discussed, which compares between before and after outlier deleting.
Networks, services and industries have been converging with the advent of digital convergence by technology advancements of digitalization, broadband and interactivity in the areas of information-communication and broadcasting technologies. Especially, this convergence of technology and market has been blurring the boundary of telecommunication and broadcasting sectors, and the severe competition seems to be inevitable due to the lack of the differentiation in broadcasting media and contents. In this study, we regard the competition phenomenon in the digital convergence between telecommunication and broadcasting as the platform competition in two-sided markets which have been actively studied since 2000, and analyzed it using modified Hotelling's location model. According to the analysis of platform competition on the effects of the differentiation of platform (t) , killer component $(\mu)$ and component compatibility $(\theta)$ , it is shown that two differentiated platforms are simultaneously used in case of the decrease of substitution effects, and the profit of platform with killer contents is increased, but the profit of platforms with higher compatibility is decreased. The policy implication is that it is especially necessary to modify the policy and regulation on media contents considering the growing competition in media. On the other hand, differentiated and reasonable policy is required to make fair competition and active market environment.
We analyze a duopoly competition when two firms face input cost increases. The objective of this study is to determine the firms' optimal strategy between a price increase and downsizing under conditions of a spatially differentiated market and consumers' diminishing utility on the product size. We develop a theoretical model of two competing firms offering homogenous products using the standard Hotelling model to determine how firms' optimal strategies change when facing input cost increases. In this paper, there are two types of duopoly competitions: symmetric and asymmetric. In the symmetric case, the two firms have the same marginal cost and are producing and selling identical products. In the asymmetric case, the two firms have different marginal costs. The results show that the optimal strategy decision depends on the size of the input cost increase and the cost differences between the two firms. We find that when two firms are asymmetric (i.e., they have different marginal costs), the two firms might choose asymmetric pairs of strategies in equilibrium under certain conditions. When the cost differences between the two firms are sufficiently large and the cost increase is sufficiently small, the cost leader chooses price increase, and the cost-disadvantaged firm chooses downsizing in equilibrium. This asymmetric strategy reduces price competition between two firms, and consumers are better off. When the cost differences between the two firms are sufficiently large, downsizing is the dominant strategy for the cost-disadvantaged firm. The cost-disadvantaged firm finds it more profitable to reduce the product size than to increase its price to reduce price competition, because consumers prefer downsizing to price increases. This paper might be a good starting point for further analytical research in this area.
최근에 빈번하게 발생하는 집중호우로는 강우자료의 경향성에 영향을 주고 있다. 하지만, 우리나라의 강우관측기록이 충분하지 못하여 통계학적 경향성 분석은 유의한 결과를 보여주고 있지 않아, 확률강우량 산정시 강우자료가 정상성을 지니고 있다고 가정하여 빈도분석을 실시하고 있다. 본 연구에서는 경향성이 나타나지 않는 강우관측소 49개지점중 4개의 지점을 선정하여 향후 경향성 여부를 분석하였다. 이들 관측자료가 가지는 경향성을 유지하면서 추계학적 시계열 모의발생기법을 이용하여 강우자료를 발생시킨 후 경향성 검정을 실시하였다. 이를 위하여 Regression model, ARMA model을 이용하여 강우자료를 발생시켰으며, 발생된 강우자료는 Mann-Kendall test, Hotelling-Pabst test, Wald-Wolfowitz test를 사용하였다. 그 결과 거의 모든 지점에서 가까운 미래에 경향성을 갖게 될 것임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 다변량 자료의 위치모수에 대한 로버스트 검정 방법으로 유사등변성과 고붕괴성을 만족하는 MVE와 MCD 추정량에 근거한 로버스트 검정방법을 제안하였다. 일반적으로 이들 추정방법은 낮은 효율성으로 인하여 통계적 추론보다는 잠재적 이상치의 발견과 같은 탐색적분석에서 사용된다. 우리는 검정력을 높이기 위하여 MVE와 MCD 추정량에 근거한 일단계 재가중절차를 사용했는데, 가중치 선정과 관련된 임계값을 조절함으로써 현실적으로 사용가능한 높은 효율성과 정확성을 갖춘 검정방법을 제시하였다. 모의실험 결과 본 연구에서 제안한 검정법은 모분포에 관계없이 모두 명목유의수준을 제대로 유지하고 검정력도 높게 나타났으며, 이상치를 포함하고 있는 사례를 이용하여 실제로 모평균에 대한 가설검정을 수행한 결과 기존 방법과는 달리 영향을 받지 않았다.
반도체 공정에 사용되는 진공펌프는 가혹한 운전조건과 비선형적 특성으로 인하여 고장시점을 정확히 예측해내기가 어려운데 이로 인해 불량품이 양산되거나 불필요한 재원이 낭비되는 등의 문제가 발생하게 된다. 따라서 펌프의 운전상태를 올바르게 모니터링하고 고장 지점을 정확히 인지해 적절한 펌프 교체 시점을 알려주는 진공펌프 상태진단 모델의 개발은 매우 시급하고도 중대한 문제라 할 수 있겠다. 본 연구에서는 다변량 통계기법을 이용하여 영향력 있는 인자들을 종합적으로 고려하였으며 최종적으로 Hotelling's T2 통계량을 이용한 진공펌프 상태진단 모델을 제안하였다. 핵심적인 알고리즘으로는 Multiway Principal Component Analysis(MPCA)와 Dynamic Time Warping Algorithm(DTW Algorithm) 기법 등이 사용되었다.
COVID-19 이후 원격진료, 스마트 병원, AI 진단 등 ICT 기술과 데이터사이언스를 활용한 새로운 의료서비스모형의 활용이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 최근 미국에서 원격진료와 대면진료의 혼합 모형 운영, 소비자 중심의 온라인의약품 배송, 가정용 진단기기 개발, 그리고 진료 및 처방, 의약품 배송, 진단기기의 활용이 통합적으로 제공되는 새로운 모형 제시 등 미국 헬스케어산업에서 파괴적 혁신을 선도하는 아마존의 헬스케어 사업 모형을 살펴보았다. 특히 아마존 기존 사업분야와의 시너지 효과 등으로 인해 적극적 시장 확대 및 소비자 가치 증대가 발생함을 다품목시장에서의 시장확대 모형을 통해 보였고, 또한 소비자 선택 유도 확대 시 의료서비스 시장에서의 경쟁이 활성화됨을 호텔링의 공간경쟁모형을 통해 보였다. 분석 결과 소비자 가치 증대의 장점과 함께 공급기반 감소에 따른 경쟁 약화의 부작용이 있을 수 있으므로 장기적으로 공정경쟁 관리 차원의 정책적 관심이 필요할 것으로 보인다.
개인용 컴퓨터의 보급이 급격히 늘어남에 따라 자료의 통계분석에 개인용 컴퓨터가 많이 이용되고 있다. 컴퓨터의 하드웨어가 하루가 다르게 발전하고 있음으로 웬만큼 많은 양의 자료를 분석하는 데에는 컴퓨터의 기억용량이나 처리속도등이 문제되지는 않는다. 자료가 축차적(sequentially)으로 주어질 때 어떤 통계량을 계산하기 위하여 매번 전체 자료를 다시 읽어야 한다면 이는 번거로운 작업이 될 것이며 기억용량의 낭비임에 틀림없다. 이러한 문제점을 S/W 적인 입장에서 해결하고자 하는 노력이 바로 갱신 알고리즘(Updating Algorithm)이다. 이 연구에서는 몇가지 통계량에 대한 갱신 알고리즘들을 알아보고 그들의 특성을 밝힘으로써 소형 및 개인용 컴퓨터를 이용하여서도 많은 양의 자료분석이 가능하도록 하고자 한다.
The proliferation of the internet technologies and applications has intensified business activities on the Internet. This study considered the price competition between two shopping channels, one on-line seller and the other traditional off-line retailer. Based on the Hotelling's linear market model, we derive the Nash and Stackelberg equilibria as a function of the cost parameters which represent the characteristics of the online and off-line channels. By analyzing the equilibrium solutions, the following significant findings were obtained. First, pricing by Stackelberg equilibrium always outperformed that of Nash equilibrium. However the value of the cost parameters played a crucial role in determining both channels' preferred position (price leader or follower). Second, the online seller could benefit more in terms of profit by lowering its efficiency when its efficiency belongs to a certain interval. Third, when the online seller's efficiency is low, lowering its delivery cost has no contribution to its profit. To benefit more from lowering its delivery cost, increasing its channel efficiency to a certain level should be preceded.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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