Spatial models suitable for describing the evolving random fields in climate and environmental systems have been developed by many researchers. In general, rainfall in South Korea is highly variable in intensity and amount across space. This study characterizes the monthly and regional variation of rainfall fields using the spatial modeling. The main objective of this research is spatial prediction with the Bayesian hierarchical modeling (kriging) in order to further our understanding of water resources over space. We use the Bayesian approach in order to estimate the parameters and produce more reliable prediction. The Bayesian kriging also provides a promising solution for analyzing and predicting rainfall data.
Speech segmentation at phoneme level is important for corpus-based text-to-speech synthesis. In this paper, we examine acoustic modeling methods to improve the performance of automatic speech segmentation system based on Hidden Markov Model (HMM). We compare monophone and triphone models, and evaluate several model training approaches. In addition, we employ an energy-based postprocessing scheme to make correction of frequent boundary location errors between silence and speech sounds. Experimental results show that our system provides 71.3% and 84.2% correct boundary locations given tolerance of 10 ms and 20 ms, respectively.
To obtain realistic performance measures for wireless networks, one should consider changes in performance due to failure related behavior. In performability analysis, simultaneous consideration is given to both pure performance and performance with failure measures. SRN is an extension of stochastic Petri nets and provides compact modeling facilities for system analysis. In this paper, a new methodology to model and analyze performability based on stochastic reward nets (SRN) is presented. Composite performance and availability SRN models for wireless handoff schemes are developed and then these models are decomposed hierarchically. The SRN models can yield measures of interest such as blocking and dropping probabilities. These measures are expressed in terms of the expected values of reward rate functions for SRNs. Numerical results show the accuracy of the hierarchical model. The key contribution of this paper constitutes the Petri nets modeling techniques instead of complicate numerical analysis of Markov chains and easy way of performance analysis for channel allocation under SRN reward concepts.
The paper surveys various analytical models for IEEE 802.11 medium access control protocols and critically discusses recent issues developing in wireless mobile ad hoc networks and their MACs. The surveyed MAC protocols include the standard IEEE 802.11 MAC suites such as IEEE 802.11 DCF, IEEE 802.11 PCF, IEEE 802.11e EDCA, and IEEE 802.11 ad hoc mode; and also the newer, de facto MAC protocols. We study the analytic models of the standard MAC suites followed by the newer analytic models that have been published in recent years. Also, the paper tries to include most of current literatures discussing analytic modeling of MAC in conjunction to some critical issues such as contention among ad hoc nodes, hidden terminal problems, and real-time service support.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권2호
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pp.239-250
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2022
In many applications, we frequently encounter correlated multiple outcomes measured on the same subject. Joint modeling of such multiple outcomes can improve efficiency of inference compared to independent modeling. For instance, in developmental toxicity studies, fetal weight and number of malformed pups are measured on the pregnant dams exposed to different levels of a toxic substance, in which the association between such outcomes should be taken into account in the model. The number of malformations may possibly have many zeros, which should be analyzed via zero-inflated count models. Motivated by applications in developmental toxicity studies, we propose a Bayesian joint modeling framework for continuous and count outcomes with excess zeros. In our model, zero-inflated Poisson (ZIP) regression model would be used to describe count data, and a subject-specific random effects would account for the correlation across the two outcomes. We implement a Bayesian approach using MCMC procedure with data augmentation method and adaptive rejection sampling. We apply our proposed model to dose-response analysis in a developmental toxicity study to estimate the benchmark dose in a risk assessment.
손 포즈 모델링 및 추적은 컴퓨터 시각 분야에서 어려운 문제로 알려져 있다. 손 포즈 3차원 복원을 위한 방법에는 사용되는 카메라의 수에 따라 다중 카메라 또는 스테레오 카메라 기반 방식과 단일카메라 기반 방식이 있다. 다중 카메라의 경우 여러 대의 카메라를 설치하거나 동기화를 시키는 등에 대한 제약사항이 따른다. 본 논문에서는 확률 그래프 모델에서 신뢰 전파 (Belief Propagation) 알고리즘을 이용하여 단안 카메라에서 획득된 2차원 입력 영상으로부터 3차원 손 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 인식기로 하여 손가락 클릭 동작을 인식한다. 은닉 노드로 손가락의 관절 정보를 표현하고, 2차원 입력 영상에서 추출된 특징을 관측 노드로 표현한 확률 그래프 모델을 정의한다. 3차원 손 포즈 추적을 위해 그래프 모델에서의 신뢰 전파 알고리즘을 이용한다. 신뢰 전파 알고리즘을 통해 3차원 손 포즈를 추정 및 복원하고, 복원된 포즈로부터 손가락의 움직임에 대한 특징을 추출한다. 추출된 정보는 은닉 마르코프 모델의 입력값이 된다. 손가락의 자연스러운 동작을 위해 본 논문에서는 한 손가락의 클릭 동작 인식에 여러 손가락의 움직임을 함께 고려한다. 제안한 방법을 가상 키패드 시스템에 적응한 결과 300개의 동영상 테스트 데이타에 대해 94.66%의 높은 인식률을 보였다.
본 논문에서는 통계적 패킷 음성/데이터 다중화기의 성능을 연구하였다. 성능해석은 음성과 데이터가 서로 분리된 한정된 queue를 사용하고, 전송에 있어서 음성이 데이터보다 우선권을 갖는 것을 가정하고, 다중화기의 출력 link를 시간 slot단위로 나누고 음성은 (M+1)-state의 Markov Process로, 데이터는 Poisson process로 modeling 하여 수행하였다. 전송시 음성신호가 데이터 신호보다 우선권을 가지므로 음성의 queueing behavior는 data에 거의 영향을 받지 않는다. 다라서 본 연구에서는 음성의 queueing behavior를 먼저 해석한 다음 data의 queueing behavior를 해석하였다. 패킷 음성 다중화기의 성능 해석은 입력상태와 buffer의 점유를 2차원의 Markov chain을 가지고 formulation하였고, 집적된 음성/data의 다중화기는 data를 추가한 3차원 Markov chain으로 하였다. 이러한 model을 사용하여 Gauss-Seidel방법으로 결과를 얻고 simulation으로 입증하였다. 이들 결과로 부터 음성 가입자의 수, 출력 link용량, 음성의 queue크기, 음성의 overflow확률에서는 서로 trade-off가 있고 data에서도 비슷한 tradeoff가 있음을 알았다. 또한 입력 traffic량과 link의 용량에 따라서 음성과 데이타간의 성능에서 서로 tradeoff가 있고, TASI의 이득이 2이상이고 음성가입자의 수가 적을 경우 데이타의 평균 지연시간은 buffer의 최대길이 보다 길음을 알아내었다.
Tandem queueing systems well suit for modeling many telecommunication systems. Recently, very general $BMAP/G/1/N/1{\to}{\bullet}/PH/1/M-1$ type tandem queues were constructively studied. In this paper we illustrate application of the obtained results for optimization of a buffer pool design.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권4호
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pp.551-560
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2010
This paper considers a Bayesian approach to modeling a flexible regression function under structural measurement error model. The regression function is modeled based on semiparametric regression with penalized splines. Model fitting and parameter estimation are carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. Their performances are compared with those of the estimators under structural measurement error model without a semiparametric component.
Reliability evaluation methodologies of the multipath MIN system are reviewed and critically compared. Some guidelines are proposed to select efficient evaluation method for the system designers to use. Considering the switch failure and repair characteristics of the MIN system, three types of Markov models are proposed for the MIN system availability models. These models can be used for the MIN performance analysis. The performance of the MIN system are supposed to vary according to the failure state of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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