Communications for Statistical Applications and Methods
/
제26권4호
/
pp.359-370
/
2019
Grouping structures in covariates are often ignored in regression models. Recent statistical developments considering grouping structure shows clear advantages; however, reflecting the grouping structure on the quantile regression model has been relatively rare in the literature. Treating the grouping structure is usually conducted by employing a group penalty. In this work, we explore the idea of group penalty to the quantile regression models. The grouping structure is assumed to be known, which is commonly true for some cases. For example, group of dummy variables transformed from one categorical variable can be regarded as one group of covariates. We examine the group quantile regression models via two real data analyses and simulation studies that reveal the beneficial performance of group quantile regression models to the non-group version methods if there exists grouping structures among variables.
Apache Storm이란 대표적인 실시간 분산 처리 시스템으로써, 분산 서버를 통해 실시간 데이터를 빠르게 처리하는 특징을 갖는다. 기존에 Storm은 다수의 서버에 트래픽을 분배할 때, 셔플(Shuffle) 그룹핑은 처리 지연 문제가 발생하며 이를 개선한 로컬(Local-or-Shuffle) 그룹핑은 트래픽이 특정 노드에 편중되는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문은 이러한 기존 Storm 그룹핑에서 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위한 지역성 고려(Locality-aware) 그룹핑을 제안한다. 실험에서는 제안하는 지역성 고려 그룹핑이 기존의 셔플 그룹핑 및 로컬 그룹핑에 비해 우수함을 확인하였다. 본 논문은 기존의 Storm의 한계점인 지역성과 로드 밸런싱을 동시에 고려한 우수한 결과라 사료된다.
프로그램 과제물과 같은 많은 프로그램을 모두 일일이 비교하는 것은 비용이 많이 든다. 더군다나 검수자가 과제물을 검사한다든가, 점수를 부여하고자 한다면 더욱 많은 시간이 요구된다. 물론 검수자가 많은 시간을 두고 평가해도 객관성이 떨어질 수도 있다. 이러한 문제점은 프로그램 과제물에 대해서 유사한 프로그램으로 서로 묶어 놓는다면 쉽게 해결할 수 있다. 즉, 유사한 프로그램으로 서로 묶어놓고 검사한다면 쉽게 검사나 평가가 가능하다. 본 논문에서는 많은 프로그램에 대해서 유사성이 높은 프로그램으로 그룹 짓기(grouping)를 수행하는 알고리즘을 제시하고 구현한다. 그룹 짓기 알고리즘은 (9)에서 제시한 프로그램 유사도 평가 알고리즘을 이용하여 유사도를 측정한 후, 유사성이 높은 프로그램을 그룹 짓기를 수행한다. 이 그룹 짓기 알고리즘을 이용하면 n개의 프로그램에 대해서 최대 n(n-1)/2 번에서 최소 (n-1)번까지 비교 횟수를 줄일 수가 있다. 본 논문의 실험 및 평가 부분에서는 실제로 모 대학의 과제물 10개를 추출하여 유사성을 기준으로 실험 평가한 결과를 보여준다.
맵리듀스(MapReduce)는 대용량의 데이터를 여러 컴퓨터에서 분산, 병렬 처리하는 프레임워크이다. Grouping sets 질의는 사용자가 지정한 여러 개의 group-by들을 모두 구하는 질의로서, 롤업(rollup)과 큐브(cube)가 너무 많은 결과를 반환하는 단점을 보완하여 원하는 group-by들에 대한 결과만 얻을 수 있도록 한다. 본 논문은 맵리듀스 환경에서 grouping sets 질의를 효율적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 grouping sets 질의를 2개의 맵리듀스 잡(job)을 통해 단계적으로 계산한다. 첫 번째 맵리듀스 잡은 grouping sets 질의에 포함된 group-by들이 모두 계산될 수 있는 '부모' group-by를 먼저 계산한다. 두 번째 맵리듀스 잡은 부모 group-by를 입력으로 하여 grouping sets 질의에 포함된 group-by들을 각각 계산한다. 부모 group-by의 크기가 입력 데이터의 크기에 비해 매우 작은 경우, 제안 방법은 입력 데이터로부터 각 group-by를 독립적으로 구하는 단순 방법보다 좋은 성능을 보인다. 실험을 통해 제안 방법이 각 group-by를 독립적으로 구하는 단순 방법보다 좋은 성능을 가짐을 보인다.
4-NQO에 대한 감수성을 이용한 A.nidulans uvs 유전자들의 epistatic grouping은 자외선 및 MMS의 감수성을 이용한 grouping과 동일한 결과를 보였다. 한편, MMS에 대한 감수성을 기준으로 분류한 epistasis group에서 uvsA는 UvsF group 유전자인 uvsF 및 uvsH와 synergistic interaction을 보였으며, uvsA;uvsB 및 uvsA;uvsC 이배체는 uvsB, uvsC의 반수체와 동일한 감수성을 나타내었다. Germination한 뒤 4시간 후의 자외선 감수성을 기준으로 한 uvsI의 epistatic grouping은 conidia 상태에서 자외선을 쬐어 조사한 grouping과 유사하여, uvsH, uvsC, uvsB와 synergistic interaction을 보였다. 하지만, quiescent conidia 상태에서의 additive effect를 보인 uvsI와 uvsF 돌연변이체는 4h germination 후에는 epistatic interaction을 나타내었다. uvsI 돌연변이체의 Intergenic-intragenic recombination frequency는 야생주와 유사하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제7권1호
/
pp.1-6
/
2009
In order to obtain a 3-D urban model, an abstraction of the surface model is required. This paper describes works on the 3D reconstruction and modeling by the grouping 3D line segments extracted from the stereo matching of edges, which is derived from multiple images. The grouping is achieved by conditions of degrees and distances between lines. Building objects are determined by the junction combinations of the grouped line segments. The proposed algorithm demonstrates effective results of 3D reconstruction of buildings with 2D aerial images.
본 논문에서는 EPCglobal Class-1 Generation-2 (Gen2) 기반 Probabilistic Slotted 충돌방지 알고리즘에 대하여 살펴보고, 태그인식시간, 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 QueryAdjust 명령어를 사용한 FAFQ (fixed adjustable framed Q) 알고리즘과 AAFQ (adaptive adjustable framed Q) 알고리즘을 제안하며, 또한 Gen2 기반으로 태그 인식 효율을 향상 시킬 수 있는 Grouping 방법을 제안한다. 제안한 방법들 모두 Q 알고리즘의 성능 향상을 보이며, 제안하는 방법 중 AAFQ 알고리즘이 가장 높은 성능 향상을 나타낸다. 즉, AAFQ 알고리즘에 의하여 5% 정도의 시스템 효율 성능 향상과 4.5% 정도의 충돌 비율 감소를 얻을 수 있다. Grouping 방법은 FAFQ 알고리즘과 AAFQ 알고리즘에 대해선 Ungrouping 방법과 비슷한 성능을 보이지만, Gen2 Q 알고리즘의 경우 Ungrouping 방법과 비교 하였을 때 태그인식시간 및 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량 및 시스템 효율을 증가 시킨다.
A top-down approach is known to be a useful and effective technique for the design and analysis of metabolic systems. In this Study, we have constructed a grouped metabolic network for Lactococcus lactis under aerobic conditions using grouped enzyme kinetics. To test the usefulness of grouping work, a non-grouped system and grouped systems were compared quantitatively with each other. Here, grouped Systems were designed as two groups according to the extent of grouping. The overall simulated flux values in grouped and non-grouped models had pretty similar distribution trends, but the details on flux ratio at the pyruvate branch point showed a little difference. This result indicates that our grouping technique can be used as a good model for complicated metabolic networks, however, for detailed analysis of metabolic network, a more robust mechanism Should be considered. In addition to the data for the pyruvate branch point analysis, Some major flux control coefficients were obtained in this research.
본 논문은 다중 사용사 네트워크 게임에서 응답 시간과 응답 데이타 손실을 줄일 수 있는 가상 그룹핑 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 게임상의 모든 맵을 일정 크기의 영역으로 분할하고, 이들 각각의 영역을 그룹으로 묶은 후 각각의 그룹을 가상의 그룹으로 분할하고 각각의 가상 그룹에 데이타를 전송하는 방법이다. 또한 된 논문에서는 주어진 비용 함수를 최소화하는 최적 그룹수를 유도하였고, 제안된 방법이 기존의 그룹핑 방법과 비교하여 유용함을 보였다.
In a microcellular personal communication service (PCS) it is required to minimize the paging and location updating signals. We propose a multi-layered location registration scheme to reduce the paging and updating signals. In this scheme the subscribers are grouped by their characteristics (velocity and call arrival rate) and are served by appropriately sized location registration area. In order to group the subscriber, we define subscriber grouping problem (SGP). Proposition are examined to solve the grouping problem. The performance of the proposed subscriber grouping algorithm is tested with examples. Simulation results indicate that the subscriber grouping procedure is effective for designing the multi-layered location registration scheme.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.