Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.3
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pp.497-506
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2007
Coverage-based NHPP SRGMs have been introduced in order to incorporate the coverage growth behavior into the NHPP SRGMs. The coverage growth function representing the coverage growth behavior during testing is thus an essential factor of the coverage-based NHPP SRGMs. This paper proposes a class of discrete time coverage growth functions and illustrates its application to real data sets.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.3
no.2
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pp.249-273
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1996
This paper reviews and develops several statistical models for extreme values, based on threshold methodology. Extreme values of a time series are modeled in terms of tails which are defined as truncated forms of original variables, and Markov property is imposed on the tails. Tails of the generalized extreme value distribution and a multivariate extreme value distributively, of the tails of the series. These models are then applied to real ozone data series collected in the Chicago area. A major concern is given to detecting any possible trend in the extreme values.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.2
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pp.191-203
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2019
The problem of examining how well an assumed distribution fits the data of a sample is of significant and must be examined prior to any inferential process. The observed failure time data of items are often not wholly available in reliability and life-testing studies. Lowering the expense and period associated with tests is important in statistical tests with censored data. Goodness-of-fit tests for perfect data can no longer be used when the observed failure time data are progressive Type II censored (PC) data. Therefore, we propose goodness-of-fit test statistics and a graphical method based on generalized Lorenz curve for PC data from a location-scale distribution. The power of the proposed tests is then assessed through Monte Carlo simulations. Finally, we analyzed two real data set for illustrative purposes.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.5B
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pp.443-450
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2011
The Internet has become an essential part in our modern life by providing useful information. So, the volume of Internet traffic has been increasing rapidly, which emphasizes the importance of network traffic analysis for effective network operation and management. Signature based analysis have been commonly used, but it is shown that the increase of signatures due to the increase of applications causes the performance degradation of real-time traffic analysis on high-speed network links. In this paper, we propose OS fingerprinting method for real-time traffic analysis. The previous problems can be solved by utilizing the OS information. The OS fingerprinting method for real-time traffic analysis, proposed in this paper, conducts under passive mode, and improves the limitation of a previous method such as low completeness and accuracy. In this paper, we enlarged an input data to improve completeness, and used the User-Agent field in HTTP packet to extract various OS signatures. Also, we changed an input data from packet to flow to improve accuracy.
The throughput requirement for many digital signal processing is such that multiple processing units are essential for real-time implementation. Advances in VLSI technology make it feasible to design and implement computer systems consisting of a large number of function units. The research on a very high throughput VLSI architecture for digital signal processing applications requires the development of an algorithm, decomposition scheme which can minimize data communication requirements as well as minimize computational complexity. The objectives of the research are to investigate computationally efficient algorithms for solution of the class of problems which can be modeled as DLSI systems or adaptive system, and develop VLSI architectures and associated multiprocessor systems which can be used to implement these algorithms in real-time. A new VLSI architecture for real-time 2-D digital signal processing applications is proposed in this research. This VLSI architecture extends the concept of having a single processing units in a chip. Because this VLSI architecture has the advantage that the complexity and the number of computations per input does not increase as the size of the input data in increased, it can process very large 2-D date in near real-time.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.8
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pp.535-544
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2018
As the spread of mobile devices equipped with various sensors and high-quality wireless network communications functionsexpands, the amount of spatio-temporal data generated from mobile devices in various service fields is rapidly increasing. In conventional research into processing a large amount of real-time spatio-temporal streams, it is very difficult to apply a Hadoop-based spatial big data system, designed to be a batch processing platform, to a real-time service for spatio-temporal data streams. This paper extends the MapReduce online framework to support real-time query processing for continuous-input, spatio-temporal data streams, and proposes a load management method to distribute overloads for efficient query processing. The proposed scheme shows a dynamic load balancing method for the nodes based on the inflow rate and the load factor of the input data based on the space partition. Experiments show that it is possible to support efficient query processing by distributing the spatial data stream in the corresponding area to the shared resources when load management in a specific area is required.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.6
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pp.557-573
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2015
In this paper we develop a Bayesian inference for a multiplicative double seasonal autoregressive (DSAR) model by implementing a fast, easy and accurate Gibbs sampling algorithm. We apply the Gibbs sampling to approximate empirically the marginal posterior distributions after showing that the conditional posterior distribution of the model parameters and the variance are multivariate normal and inverse gamma, respectively. The proposed Bayesian methodology is illustrated using simulated examples and real-world time series data.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.5
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pp.937-941
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2016
This paper proposed an efficient multiple TCP mechanism using Android smartphones for remote control video Wi-Fi stream transmission via network communications in real time. The wireless video stream transmission mechanism can be applied in various area such as real time server stream transmissions, movable drones, disaster robotics and real time security monitoring systems. Moreover, we urgently need to transmit data in timely fashion such as medical emergency, security surveillance and disaster prevention. Our parallel TCP transmission system can play an important role in several area such as real time server stream transmissions, movable drones, disaster robotics and real time security monitoring systems as mentioned in the previous sentence. Therefore, we designed and implemented a parallel TCP transmission (parallel stream) for an efficient real time video streaming services. In conclusion, we evaluated proposed mechanism using parallel TCP transmission under various environments with performance analysis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.24
no.2
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pp.115-127
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2017
This paper proposes a Bayesian test for the equivalence of survival functions in multiple groups. Proposed Bayesian test use the model of Cox's regression with time-varying coefficients. B-spline expansions are used for the time-varying coefficients, and the proposed test use only the partial likelihood, which provides easier computations. Various simulations of the proposed test and typical tests such as log-rank and Fleming and Harrington tests were conducted. This result shows that the proposed test is consistent as data size increase. Specifically, the power of the proposed test is high despite the existence of crossing hazards. The proposed test is based on a Bayesian approach, which is more flexible when used in multiple tests. The proposed test can therefore perform various tests simultaneously. Real data analysis of Larynx Cancer Data was conducted to assess applicability.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.3
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pp.247-259
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1992
In this paper, the types of the data exchange between a cell site and a cobile phonefor the call processing on the AMPS(Advanced Mobile Phone Service) are investigated, and the circuit for processing the wideband data stream according to the data types is designed and implemented. The circuit for detecting the Busy / Idle bit which is needed for determining the channel access, the circuit for detecting the word sync and the circuit for transmitting and receiving the wideband data is designed. The 3-out-of-5 majority vote of the 5received data is performed to reduce error and an algorithm requiring a small buffer size for real time processing of voting process is proposed. The method to overcome the computational complexity and the real time constraint of the conventional BCH decoding is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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