Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권1호
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pp.53-64
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2022
High dimensional time series is gaining considerable attention in recent years. The sparse vector heterogeneous autoregressive (VHAR) model proposed by Baek and Park (2020) uses adaptive lasso and debiasing procedure in estimation, and showed superb forecasting performance in realized volatilities. This paper extends the sparse VHAR model by considering non-convex penalties such as SCAD and MCP for possible bias reduction from their penalty design. Finite sample performances of three estimation methods are compared through Monte Carlo simulation. Our study shows first that taking into cross-sectional correlations reduces bias. Second, nonconvex penalties performs better when the sample size is small. On the other hand, the adaptive lasso with debiasing performs well as sample size increases. Also, empirical analysis based on 20 multinational realized volatilities is provided.
To investigate the effect of spatial variability on hydraulic properties of unsaturated soils, a numerical model is set up which can simulate seepage process in an unsaturated heterogeneous soil. The unsaturated heterogeneous soil is composed of matrix sand embedded with a small proportion of clay for simulating the heterogeneity. Soil-water characteristic curve and unsaturated hydraulic conductivity curve of the unsaturated soil are expressed by Van Genuchten model. Hydraulic parameters of the matrix sand are considered as random fields. Different autocorrelation lengths (ACLs) of hydraulic parameter of the matrix sand and different proportions of clay are assumed to investigate the influence of spatial variability on the equivalent hydraulic properties of the heterogeneous soil. Four model sizes are used in the numerical experiments to investigate the influence of scale effects and to determine the sizes of representative volume element (RVE) in the numerical simulations. Through a number of Monte Carlo simulations of unsaturated seepage analysis, the means and the coefficients of variations (COVs) of the equivalent hydraulic parameters of the heterogeneous soil are calculated. Simulations show that the ACL and model size has little influence on the means of the equivalent hydraulic parameters, but they have a large influence on the COVs of the equivalent hydraulic parameters. The size of an RVE is mainly affected by the ACL and the proportion of heterogeneity. The influence of spatial variability on the hydraulic parameters of the heterogeneous unsaturated soil can be used as a guidance for geotechnical reliability analysis and design related to unsaturated soils.
본 논문에서는 헬스 빅데이터 플랫폼에서 이기종 라이프로그 마이닝 모델을 제안한다. 이는 사용자의 라이프 로그를 실시간으로 수집하고 헬스케어 서비스를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 마이닝 모델이다. 제안하는 방법은 이기종 라이프 로그 데이터를 분산처리하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 처리한다. 이를 이기종 온톨로지를 기반으로 구성한 환경에 적합하도록 상위 온톨로지 방식으로 지식베이스를 재구성한다. 재구성한 지식베이스는 Jena 4.0 추론엔진을 이용해 추론 규칙들을 생성하고, 규칙 기반 추론 방법으로 실시간 헬스 서비스를 제공한다. 라이프로그 마이닝을 숨겨진 관계에 대한 분석과 시계열적 생체신호에 대한 예측모델을 구성한다. 이는 관계나 추론규칙에서 포함되지 않은 음의 상관관계나 양의 상관관계를 탐색하여 사용자의 생체신호에 대한 변화를 감지하고 예방 의료 서비스를 현실화하는 실시간 헬스케어 서비스가 가능하다. 성능 평가는 제안한 이기종 라이프로그 마이닝 모델 방법이 정확도에서 0.734, 재현율에서 0.752로 다른 모델에 비해 우수하게 나타난다.
본 논문에서는 MDA(Model Driven Architecture) 기반의 임베디드 소프트웨어 컴포넌트 개발 방법을 소개한다. 이 방법은 이종의 임베디드 시스템에서 소프트웨어의 재사용성에 관한 문제점을 해결하고자 MDA기법을 임베디드 소프트웨어 개발에 적응한 것이다. 제안한 방법을 통해 하나의 메타 모델(Target Independent Model)을 각각의 다른 도메인에 맞는 타겟 종속적 모델(Target Specific Model)들을 만들고, 그에 따른 소스 코드(Target Dependent Code)를 개발하는 것이다. 이때 기 개발된 메타모델은 이종의 임베디드 시스템 개발에 재사용하려는 것이 목적이다. 우리는 이 방법에 따른 도구에 기존 xUML의 동적 모델링에서 표현되지 못하는 부분(병렬성, 실시간 등)을 보완하기 위해 확장하여 채택하였다. 확장된 xUML 노테이션을 기반으로 구현한 모델링 도구를 소개한다. 이는 임베디드 또는 병렬/실시간 소프트웨어의 모델링이 가능하다. 제안한 방법의 적응사례로서 이종 임베디드 시스템의 모델링을 통한 필드 개발을 보여준다.
A diversity of wireless networks, with rapidly evolving wireless technology, are currently in service. Due to their innate physical layer vulnerability, wireless networks require enhanced security components. WLAN, WiBro, and UMTS have defined proper security components that meet standard security requirements. Extensive research has been conducted to enhance the security of individual wireless platforms, and we now have meaningful results at hand. However, with the advent of ubiquitous service, new horizontal platform service models with vertical crosslayer security are expected to be proposed. Research on synchronized security service and interoperability in a heterogeneous environment must be conducted. In heterogeneous environments, to design the balanced security components, quantitative evaluation model of security policy in wireless networks is required. To design appropriate evaluation method of security policies in heterogeneous wireless networks, we formalize the security properties in wireless networks. As the benefit of security protocols is indicated by the quality of protection (QoP), we improve the QoP model and evaluate hybrid security policy in heterogeneous wireless networks by applying to the QoP model. Deriving relative indicators from the positive impact of security points, and using these indicators to quantify a total reward function, this paper will help to assure the appropriate benchmark for combined security components in wireless networks.
Increasing convergence among heterogeneous radio networks is expected to be a key feature of future ubiquitous services. The convergence of radio networks in combination with dynamic spectrum allocation (DSA) could be a beneficial means to solve the growing demand for radio spectrum. DSA might enhance the spectrum utilization of involved radio networks to comply with user requirements for high-quality multimedia services. This paper proposes a simple spectrum allocation algorithm and presents an analytical model of dynamic spectrum resource allocation between two networks using a 4-D Markov chain. We argue that there may exist a break-even point for choosing whether or not to adopt DSA in a system. We point out certain circumstances where DSA is not a viable alternative. We also discuss the performance of DSA against the degree of resource sharing using the proposed analytical model and simulations. The presented analytical model is not restricted to DSA, and can be applied to a general resource sharing study.
A kinetic model of the cyclodextrin formation in a heterogeneous enzyme reaction system using swollen extrusion starch as substrate was derived emphasing the structural features of extrusion starch. The degree of gelatinization, the ratio of accessible and inaccessible portion of extrusion starch, adsorption of CGTase on swollen starch, the structural transformation during reaction, and product inhibition caused by produced CDs were considered in deriving kinetic model. Various kinetic constants were also evaluated. The derived kinetic equation was numerically simulated, which result showed that the derived kinetic equations can be used to predict the experimental data reasonably well under the various experimental conditions. Kinetic model can be utilized for the optimization of enzyme reactor and the process development for CD production from swollen extrusion starch.
Recently, the demand for connection between various heterogeneous dataset and BIM as a construction data model hub is increasing. In the past, in order to connect model between BIM and heterogeneous dataset, related dataset was stored in the RDBMS, and the service was provided by programming a method to link with the BIM object. This approach causes problems such as the need to modify the database schema and business logic, and the migration of existing data when requirements change. This problem adversely affects the scalability, reusability, and maintainability of model information. This study proposes an ontology BIM-based knowledge service framework considering the connectivity and scalability between BIM and heterogeneous dataset. Through the proposed framework, ontology BIM mapping, semantic information query method for linking between knowledge-expressing dataset and BIM are presented. In addition, to identify the effectiveness of the proposed method, the prototype is developed. Also, the effectiveness and considerations of the ontology BIM-based knowledge service framework are derived.
도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
This paper describes a new mechanistic thermal conductivity model considering the heterogeneous microstructure of MOX fuel. Even though the thermal conductivities of MOX have been investigated numerously by experimental measurements and theoretical analyses, they show the large scattering making the performance analysis of MOX fuel difficult. Therefore, a thermal conductivity model that depends on the heterogeneous microstructure of MOX fuel has been developed by using a general two-phase thermal conductivity model. In order to apply this model for developing the thermal conductivity for heterogeneous MOX fuel, the fuel is assumed to consist of Purich particles and U02 matrix including Pu02 in solid solution. Since little relevant data on Purich particles is available, FIGARO and SiemensKWU results are only used to characterize the microstructure of unirradiated and irradiated fuel. Philliponneaus and HALDEN models are selected for the local thermal conductivities for Purich particles and matrix, respectively. Then by combining the two models, overall thermal conductivity of MOX fuel is obtained. The new proposed model estimates the MOX thermal conductivity about 10% less than the value of U02 fuel, which is in the range of MOX thermal conductivity from HALDEN. The developed thermal conductivity model has been incorporated into KAERIs fuel performance code, COSMOS, and then verified using the measured data in the FIGARO program. Comparison of predicted and measured temperatures shows the reasonable agreement within acceptable error bounds together with satisfactory results for the fission gas release and gap pressure.essure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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