• 한국통신학회논문지
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• 제39A권9호
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• pp.514-518
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• 2014

트랙을 겹쳐서 쓰는 자기기록 방식은 인접한 트랙간 간섭이 심하게 발생한다. 또한 리드헤드가 트랙을 따라 돌면서 데이터를 읽을 때, 물리적인 영향으로 헤드가 틀어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 두 개의 헤드를 사용하는 이차원 이퀄라이저를 제안하였다. 헤드가 틀어진 경우 두 헤드의 위치를 현재 트랙의 중앙에 위치시킴으로 성능을 보완할 수 있다.

• 유체기계공업학회:학술대회논문집
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• 유체기계공업학회 2001년도 유체기계 연구개발 발표회 논문집
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• pp.23-29
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• 2001

Three-dimensional flow through a tubular centrifugal fan with airfoil type blades are analyzed using CFX-TASCflow. Standard k - $\epsilon$ model and k - $\omega$ model are used as turbulence closures. The numerical schemes for convetion terms, i.e., Upwind Differencing Scheme(UDS), Mass Weighted Skewed Upstream Differencing Scheme(MWS), Linear Profile Skewed Upstream Differencing Scheme(LPS), and Modified Linear Profile Skewed Upstream Differencing Scheme(MLPS) are also tested. And, the performance of these schemes coupled with two turbulence models are evaluated. Computational static pressure distributions are compared with experimental data obtained in this work.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.37-42
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• 2006

We shall consider an inference of the reliability P(Y

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.69-85
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• 2006

브로드캐스트는 하나 또는 여러 개의 채널을 이용해서 다수의 모바일 클라이언트들이 빈번하게 필요로 하는 데이타를 효과적으로 전송하기 위한 방법 중의 하나이다. 무선 브로드캐스트 환경에서는 채널의 상향 대역폭의 한계로 인해 기존의 동시성 제어 기법은 적합하지 않다. 무선 브로드캐스트 환경에서 서버는 종종 모바일 클라이언트의 접근 패턴을 고려하여 편향된 접근 빈도를 갖는 서로 다른 데이터 아이템을 브로드캐스트 하기도 한다. 무선 브로드캐스트 환경에서 모바일 트랜잭션을 위한 기존의 제안된 동시성 제어 기법들은 일정한 데이타 접근 패턴에 중점을 두고 있다. 하지만, 기존의 기법들은 데이터의 접근 패턴이 일정하지 않고 편향된 경우에는 오히려 심각한 성능 저하를 발생시킨다. 편향된 데이타 접근패턴을 갖는 갱신 모바일 트랜잭션들은 높은 접근 빈도를 같은 데이타를 동시에 접근하고자 하는 다른 모바일 트랜잭션들 간의 충돌로 인해 실행이 취소되고 재실행될 것이다. 본 논문에서는 일정한 데이타 접근패턴뿐만 아니라 편향된 데이타 접근 패턴을 갖는 모바일 트랜잭션을 위한 에너지 효율적인 동시성 제어기법을 제안한다. 본 논문에서는 임의 백오프 기법을 통해 갱신 모바일 트랜잭션의 빈번한 실행 취소와 재실행을 방지한다. 우리는 기존의 동시성 제어 기법과의 비교를 통해 본 논문에서 제안하는 기법을 심층적으로 분석한다. 또한 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 평균 접근 시간, 상향 및 하향 통신 대역폭의 사용량이 현저히 줄어드는 것을 보임으로써 제안하는 기법의 성능을 검증한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권2호
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• pp.179-188
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• 2005

지난 수년 동안 공간 데이터의 조인 연산에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 공간 조인연산 시 인덱스가 존재하지 않을 경우, 후보 객체의 여과 단계 처리에 중점을 둔다. 이 분야에 대한 여러 알고리즘들이 제안되었으며 대부분의 경우 공간 데이터의 조인 연산 시 우수한 성능을 나타내고 있다. 하지만, 조인을 위한 입력 테이블의 객체들이 편중되어 분포할 경우 조인 성능이 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있으며 이 문제를 해결하려는 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 공간 데이터의 편중 문제를 개선하기 위해 기존의 공간 조인 알고리즘 중 Spatial Hash Join 알고리즘과 SSSJ 알고리즘의 장점을 결합한 Spatial Hash Sip Join 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 SHJ 알고리즘의 객체 분포에 기반한 공간 분할 특성과 공간 조인 시 SSSJ 알고리즘의 우수한 I/O 특성을 이용한다. 본 논문에서 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능 평가를 위해 Tiger/line 데이터를 사용하여 기존 SHJ 알고리즘과 성능을 비교 평가 하였으며 평가 결과 인덱스가 존재하지 않는 입력 테이블에 대한 공간 조인 연산 시 모든 평가 파라미터에 대해 기존의 SHJ 알고리즘보다 우수함이 검증되었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권5호
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• pp.536-546
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• 2005

이 논문은 공간 조인연산 시 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블에 대한 후보 객체들의 여과 단계 처리이다 이 분야에 대한 기존 알고리즘들은 대개 공간 데이타의 조인 연산에서는 우수한 성능을 나타내고 있지만 입력 테이블에 객체들이 편중되어 있을 경우 성능이 저하되는 문제를 가지고 있으며, 이러한 단점을 보완할 수 있는 방법에 대한 연구는 미흡한 상태이다 따라서, 이 논문에서는 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블의 편중된 객체에 대한 문제를 해결하기 위해 기존 연구인 Spatial Hash Join 알고리즘을 개선한 Spatial Hash Strip loin 알고리즘을 제안한다. SHSJ 알고리즘과 기존 SHJ 알고리즘의 차이점은 입력 데이타 집합을 버킷에 할당 시 버킷 용량에 제한을 두지 않는다는 점과 버킷의 조인 단계에서 SSSJ 알고리즘을 사용한다는 것이다. 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능 평가를 위해 Tiger/line 데이타를 사용하여 평가한 결과 인덱스가 존재하지 않으며 편중 분포를 갖는 입력 테이블에 대한 공간 조인 연산의 성능이 기존 SHJ와 SSSJ 알고리즘보다 우수함이 검증되었다.

• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.1125-1145
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• 2010

For modeling(skewed) semicircular data, we derive a new exponential family of distributions. We extend it to the l-axial exponential family of distributions by a projection for modeling any arc of arbitrary length. It is straightforward to generate samples from the l-axial exponential family of distributions. Asymptotic result reveals that the linear exponential family of distributions can be used to approximate the l-axial exponential family of distributions. Some trigonometric moments are also derived in closed forms. The maximum likelihood estimation is adopted to estimate model parameters. Some hypotheses tests and confidence intervals are also developed. The Kolmogorov-Smirnov test is adopted for a goodness of t test of the l-axial exponential family of distributions. Samples of orientations are used to demonstrate the proposed model.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권2호
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• pp.129-142
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• 2017

In this paper we consider the problem of the model selection/discrimination among three different positively skewed lifetime distributions. Lindley, Weibull, and gamma distributions have been used to effectively analyze positively skewed lifetime data. This paper assesses how much closer the Lindley distribution gets to Weibull and gamma distributions. We consider three techniques that involve the likelihood ratio test, asymptotic likelihood ratio test, and minimum Kolmogorov distance as optimality criteria to diagnose the appropriate fitting model among the three distributions for a given data set. Monte Carlo simulation study is performed for computing the probability of correct selection based on the considered optimality criteria among these families of distributions for various choices of sample sizes and shape parameters. It is observed that overall, the Lindley distribution is closer to Weibull distribution in the sense of likelihood ratio and Kolmogorov criteria. A real data set is presented and analyzed for illustrative purposes.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권3호
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• pp.227-244
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• 2023

In this paper, a depth-based nonparametric test for a multivariate two-sample scale problem is proposed. The proposed test statistic is based on the depth-induced ranks and is thus distribution-free. In this article, the depth values of data points of one sample are calculated with respect to the other sample or distribution and vice versa. A comprehensive simulation study is used to examine the performance of the proposed test for symmetric as well as skewed distributions. Comparison of the proposed test with the existing depth-based nonparametric tests is accomplished through empirical powers over different depth functions. The simulation study admits that the proposed test outperforms existing nonparametric depth-based tests for symmetric and skewed distributions. Finally, an actual life data set is used to demonstrate the applicability of the proposed test.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권6호
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• pp.518-532
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• 2008

모바일 환경에서는 상향링크와 하향링크의 대역특이 비대칭적이며 전력이 한정되어 있기 때문에 보다 효율적인 데이타 전송기술인 브로드캐스팅 방법이 연구되어 왔다. 브로드캐스트에서 인덱스를 사용하면 원하는 데이타가 언제 방송되는지를 알 수 있어 튜닝 시간을 줄이고, 전력의 소비를 줄일 수 있다. 지금까지 연구된 싱글 채널 인덱스 기법들은 모든 데이타 아이템이 동일한 확률로 접근되는 flat 브로드캐스트에 적합한 인덱스 기법들이다. 데이타 아이템에 대한 접근 확률이 편향되는 경우에는 멀티디스크 방송기법을 사용해야 효과적인 전송이 가능하나, 기존의 인덱스 기법들은 인덱스가 한 방송 주기 내에서 반복되어 방송되는 데이타 아이템을 가리킬 수 없기 때문에 멀티디스크 방송 기법에는 효과적이지 않다. 본 논문에서는 싱글 채널 인덱스 기법으로서 멀티디스크 방송에 적용되는 인덱스 기법인 MDEI (Multi-disk Exponential Index) 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 MDEI 기법은 각 디스크 별로 인덱스를 구성하기 때문에, 데이타에 대한 접근확률이 편향되는 경우에 flat 브로드캐스트를 사용하는 다른 인덱스 기법들보다 평균 접근 지연시간 시간을 크게 줄일 수 있다. 실험 결과는 데이타에 대한 접근 확률이 편향된 환경에서 MDEI가 평균 접근 지연시간에 있어서 매우 좋은 성능을 갖는 것을 보여준다.