The purpose of this paper is to examine the trend on the change of the cherry blossom flowering time due to the temperature change by selecting regions that have long periods of cherry blossom flowering time data as cases. With the flowering time data, the distribution of cherry blossom flowering time, time series change and change rate of cherry blossom flowering time were analyzed. Also, the correlation between the cherry blossom flowering time and the temperature was analyzed. The flowering of cherry blossom is earlier in metropolitan areas, and in the east coastal region than the west coastal region. The trend on the change of the cherry blossom flowering time is very similar to change the temperature. The change rate of the cherry blossom flowering time is rising up in the whole regions under study, and is relatively high in metropolitan areas. Especially, the cherry blossom flowering time festinated greatly in Pohang that is one of the heavily industrialized cities. From the analysis of correlation analysis between cherry blossom flowering time and temperature elements, the cherry blossom flowering time is highly related with mean temperature of March, which the month is just before the beginning of flowering.
A workflow is a flow of work supported by computers. An instance of a workflow is called case. Companies need to constantly refine their current workflows in order to meet various requirements. The change of current workflows is called dynamic change of the workflow. Since Ellis et al. proposed three change types, Flush, Abort, and Synthetic Cut-Over in 1995, various change types have been proposed. A promising change type is Migrate proposed by Sadiq et al., because Migrate changes workflow definitions immediately and makes the redo of cases minimum. However, the formal modeling and time-dependent analysis of Migrate has not been done. This paper proposes a method of computing change time of Migrate dynamic changes for time-dependent analysis. Change time is a measure for evaluating dynamic changes. We first show a Petri-nets-based model of Migrate dynamic changes. Then we present a method of computing change time based on the net model. Finally, we apply the method to 270 examples, and show experimental results, and comparison with Ellis et al..'s three change types.
This study has a purpose mainly to analyze the team interaction change by the duration of time in the Capstone-Design activities according to MBTI Modes. Study objects are four students of Mechanical Engineering at School of Engineering in C University located in Daejeon, and the team interaction change was analyzed through IPA (Interaction Process Analysis) method. From the result, first, ESTP showed the change of increase in interaction by the time duration of initial, mid, late periods in 'social-emotional area: positive' and 'task area: question', and the change of decrease by the same time duration of periods in 'task area: solution'. Also, there was no change in 'social-emotional area: negative' because there was no interaction. Second, ESFJ showed the change of decrease in interaction by the time duration of initial, mid, late periods in 'social-emotional area: positive' and 'task area: question', and the change of increase by the same time duration of periods in 'task area: solution' and 'social-emotional area: negative'. Third, ISTJ showed the change of decrease in interaction by the time duration of initial, mid, late periods in 'social-emotional area: positive', 'task area: question' and 'social-emotional area: negative', and the change of increase by the same time duration of periods in 'task area: solution'. Fourth, ENFP showed the change of decrease by the time duration of initial, mid, late periods in 'social-emotional area: positive', 'task area: solution' and 'social-emotional area: negative', and the change of increase by the same time duration of periods in 'task area: question'.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.31
no.11
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pp.918-925
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2007
In this paper, different criteria fur determining hue change time in the hue detection based transient liquid crystals technique were compared. Results showed that methods utilizing threshold of intensity or saturation gave many missing points and quality of the calculated results were strongly depends on the value of threshold. Wider bandwidth in the hue bandwidth method showed better distribution of calculated hue change time, but induced ambiguity in the hue change time. In the time-hue curve fitting method, the distribution of evaluated hue change time was smooth and reasonable, and, by the nature of curve fitting, the noise effect on the hue was successfully considered in calculating of the hue change time. Compared to other methods, it is expected that the time-hue curve fitting method would provide better and accurate hue change time in the hue detection based transient liquid crystals technique.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.12
no.1
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pp.19-26
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1987
In analyzing time series, estimating the level or the current mean of the process plays an important role in understanding its structure and in being able to make forecasts. The studies the class of time series models where the level of the process is assumed to follow a random walk and the deviation from the level follow an ARMA process. The estimation and forecasting problem in a Bayesian framework and uses the Kalman filter to obtain forecasts based on estimates of level. In the analysis of time series, we usually make the assumption that the time series is generated by one model. However, in many situations the time series undergoes a structural change at one point in time. For example there may be a change in the distribution of random variables or in parameter values. Another example occurs when the level of the process changes abruptly at one period. In order to study such problems, the assumption that level follows a random walk process is relaxed to include a major level change at a particular point in time. The major level change is detected by examining the likelihood raio under a null hypothesis of no change and an alternative hypothesis of a major level change. The author proposes a method for estimation the size of the level change by adding one state variable to the state space model of the original Kalman filter. Detailed theoretical and numerical results are obtained for th first order autoregressive process wirth level changes.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.3
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pp.21-28
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2016
File Time information has a significant meaning in digital forensic investigation. File time information in Linux Ext4 (Extended File System 4) environment is the Access Time, Modification Time, Inode Change Time, Deletion Time and Creation Time. File time is variously changed by user manipulations such as creation, copy and edit. And, the study of file time change is necessary for evidence analysis. This study analyzes the change in time information of files or folders resulting from user manipulations in Linux operating system and analyzes ways to determine real time of malware infection and whether the file was modulation.
This paper considers a recent environment in the manufacturing process in which data in large amounts can be obtained on-line in real-time. Under this environment an on-line real-time Statistical Process Control (SPC) scheme equipped with detection of a process change, change-point estimation, and recognition of the change pattern is proposed. The proposed SPC scheme is composed of a Cusum chart, filtering methods and Akaike Information Criterion (AIC). We examine the performance of this scheme by Monte Carlo simulation and show its usefulness.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.4
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pp.369-388
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2023
In this paper, we develop the two-step procedure that detects and estimates the position of structural changes for multivariate nonstationary time series, either on mean parameters or second-order structures. We first investigate the presence of mean structural change by monitoring data through the aggregated cumulative sum (CUSUM) type statistic, a sequential procedure identifying the likely position of the change point on its trend. If no mean change point is detected, the proposed method proceeds to scan the second-order structural change by modeling the multivariate nonstationary time series with a multivariate locally stationary Wavelet process, allowing the time-localized auto-correlation and cross-dependence. Under this framework, the estimated dynamic spectral matrices derived from the local wavelet periodogram capture the time-evolving scale-specific auto- and cross-dependence features of data. We then monitor the change point from the lower-dimensional approximated space of the spectral matrices over time by applying the dynamic principal component analysis. Different from existing methods requiring prior information on the type of changes between mean and covariance structures as an input for the implementation, the proposed algorithm provides the output indicating the type of change and the estimated location of its occurrence. The performance of the proposed method is demonstrated in simulations and the analysis of two real finance datasets.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.5
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pp.115-121
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2009
In this paper, we propose an algorithm that reduces channel change delay time in the P2P based IPTV system. Channel change delay time is considered to be one of the most important performance measures in IPTV system. Proposed algorithm presents a method to reduce the channel change delay time effectively. The algorithm eliminates the first channel change delay time and reduces delay time on a continuous channel surfing. We will show the mathematical models to evaluate the performance of proposed scheme with respect to the channel change delay time.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.2
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pp.65-72
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2014
Change coupling is a measure to show how strongly change-related two entities are. When two source files have been frequently changed together, they are regarded as change-coupled files and they will probably be changed together in the near future. In the previous studies, the change coupling between two files is defined with the number of common changed time, that is, common commit time of the files. However, the frequency-based technique has limitations because of 'tangled changes', which frequently happens in the development environments with version control systems. The tangled change means that several code hunks have been changed at the same time, though they have no relation with each other. In this paper, the change types of the code hunks are also used to define change coupling, in addition to the common commit time of target files. First, the frequency vector based on change types are defined with the extracted change types, and then, the similarity of change patterns are calculated using the cosine similarity measure. We conducted experiments on open source project Eclipse JDT and CDT for case studies. The result shows that the applicability of the proposed method, compared to the previous studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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