This study presents a regional, probabilistic framework for estimating streamflow via spatial scaling in the Great Lakes basin, which is the largest lake system in the world. The framework follows a two-fold strategy including (1) a quadratic-programming based optimization model a priori to explore the model structure, and (2) a time-varying hierarchical Bayesian model based on insights found in the optimization model. The proposed model is developed to explore three innovations in hierarchical modeling for reconstructing historical streamflow at ungaged sites: (1) information of physical characteristics is utilized in spatial scaling, (2) a time-varying approach is introduced based on climate information, and (3) heteroscedasticity in residual errors is considered to improve streamflow predictive distributions. The proposed model is developed and calibrated in a hierarchical Bayesian framework to pool regional information across sites and enhance regionalization skill. The model is validated in a cross-validation framework along with four simpler nested formulations and the optimization model to confirm specific hypotheses embedded in the full model structure. The nested models assume a similar hierarchical Bayesian structure to our proposed model with their own set of simplifications and omissions. Results suggest that each of three innovations improve historical out-of-sample streamflow reconstructions although these improvements vary corrsponding to each innovation. Finally, we conclude with a discussion of possible model improvements considered by additional model structure and covariates.
본 논문에서는 XML 데이터베이스에서 XML 질의처리를 효율적으로 지원하기 위한 다차원 타입상속 색인구조(MD-TIX)들의 할당기법을 제시한다. MD-TIX는 중첩요소와 여러 타입상속 계층으로 이루어진 중첩술어의 처리를 효율적으로 지원하기 위하여 다차원 색인구조를 이용하는 색인기법이다. 본 논문에서는 타겟 타입 또는 도메인 타입의 대치가 있는 Xpath로 표현된 여러 중첩술어들의 접속으로 구성된 복합질의의 관점에서 MD-TIX 색인들의 할당에 따른 질의처리 기법들을 분석하고, 그 결과로서 가장 효과적인 객인 할당기법을 제시한다. 먼저, XML문서의 변경에 따른 MD-TIX 색인구조의 운용과 하나의 중첩술어를 가지는 질의처리에 대한 MD-TIX 색인의 할당에 대하여 분석한다. 그리고 경로들 사이에 공통의 부경로가 있는 겹침 경로 상에 주어지는 여러 개의 중첩술어들로 구성된 보다 일반적인 질의의 관점에서 MD-TIX 색인의 운용과 그 할당기법을 제시한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권2호
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pp.577-585
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2008
This paper suggests a marginal probability model for analyzing repeated polytomous response data when some factors are nested in others in treatment structures on a larger experimental unit. As a repeated measures factor, time is considered on a smaller experimental unit. So, two different experiment sizes are considered. Each size of experimental unit has its own design structure and treatment structure, and the marginal probability model can be constructed from the structures for each size of experimental unit. Weighted least squares(WLS) methods are used for estimating fixed effects in the suggested model.
본 연구에서는 1일(24시간) 단위로 표현되는 통근통행자의 통행패턴을 분석하기 위해 가정과 직장 및 기타 목적지를 선택하여 이루어지는 하루 동안의 통행패턴을 유형화하여 이들 선택대안의 선택행태를 분석하였다. 이러한 연구목적을 충족시키기 위하여 본 연구에서는 경산시와 영천시에 직장을 가진 직장인(통근통행 자)에 대하여 실시한 통행 설문조사자료를 이용하여 네스티드 로짓모형을 이용한 경험적 모형을 추정하고, 모형의 추정결과를 논의하였다. 본 연구에서는 통근통행자의 통행패턴이 단일목적 혹은 다목적 통행의 선택을 높은 단계, tour의 수를 낮은 단계의 선택으로 하는 네스티드 로짓모형에 의해 표현된다고 가정하였다. 이렇게 표현된 네스티드 로짓모형의 경험적 추정결과로부터 본 연구에서 가설화된 네스티드 로짓모형구조의 타당성을 확인할 수 있었다. 아울러 모형의 경험적 추정결과는 개인의 행태적 측면을 적절히 반영하는 것으로 확인되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권3호
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pp.701-718
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2006
In cancer microarray experiments, the experimenter or patient which is nested in each experimenter often shows quite heterogeneous error variability, which should be estimated for identifying a source of variation. Our study describes a Bayesian method which utilizes clinical information for identifying a set of DE genes for the class of subtypes as well as assesses and examines the experimenter effect and patient effect which is nested in each experimenter as a source of variation. We propose a Bayesian multilevel mixed effect model based on analysis of covariance (ANACOVA). The Bayesian multilevel mixed effect model is a combination of the multilevel mixed effect model and the Bayesian hierarchical model, which provides a flexible way of defining a suitable correlation structure among genes.
Kurkjian 과 Zelen(1963)에 의해 조화행렬에서 행결합 행렬의 특성에 관계된 성질(Property) A가 제안되었다. 한편으로 Paik(1985)은 조화행렬이 블럭행렬로 분할되고, 분할된 블럭행렬간, 블럭행렬내에서 각각 순환하는 다중순환형식행렬을 갖는 경우를 정의하고, Paik(1985)은 이러한 특성을 갖는 계획을 성질 C라 하였다. 본 논문에서는 다중순환형식행렬을 갖는 조화행렬의 구조에 의하여 불완비블럭계획을 분류하였으며 분류의 목적은 축소된정규방정식의 해와 배치계획을 쉽게 하는데 있다.
This paper considers a problem of optimizing torch paths to cut stock plates nested with open contours. For each contour, one of the two ending points is to be selected as a starting point of cutting with the other being the exit point. A torch path is composed of a single depot and a series of starting and ending points of contours to be cut. The torch path optimization problem is shown to be formulated as an extended version of the standard travelling salesman problem. To solve the problem, a hybrid genetic algorithm with the local search of torch paths is proposed. The genetic algorithm is tested for hypothetical problems whose optimal solutions are known in advance due to the special structure of them. The computational results show that the algorithm generates very near optimal solutions for most cases of the test problems, which verifies the validity of the algorithms.
본 논문에서는 순차루프를 이용한 간단한 병렬화 컴파일러를 제안한다. 이것은 컴파일 시간에 중첩 병렬 DOALL루프로 바꾸어주는 순차루프의 자동 변환에 관한 절차이다. 이를 위해서, Parafrase II 병렬화 컴파일러의 원시 프로그램을 분석하였으며 중첩루프에서 효율적인 병렬처리를 위한 새로운 병렬성 추출 방법을 구현하였다.
XML은 웹상에서 데이터를 만들고 교환하기 위한 새로운 표준이 되었다. 그러나 대부분의 비즈니스 데이터는 아직까지 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로 저장되고 관리되고 있다. 따라서 효과적으로 관계형 데이터를 인터넷 기반의 XML 데이터로 변환하는 필요성이 증대되고 있다. 변환 과정에서 가장 중요한 점은 관계형 스키마의 구조적, 의미적 관계 정보를 XML 스키마에 정확히 반영하는 것이다. 그러나 대부분의 변환 방법들이 이러한 관계 정보들을 지원하지 못하는 문제점을 지니고 있다. 이 논문에서는 관계형 데이터베이스 스키마를 XML 스키마인 XML Schema로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 변환에는 명시적/묵시적 참조 무결성 관계 정보뿐만 아니라 데이터 중복이 없는 중첩 구조의 높은 단계를 달성할 것이다. 이 논문에서의 절차는 우선 참조 무결성 정보를 추출하여 중복 배제 스키마 모델을 제안하고, 그리고 중첩 구조를 탐사함으로 데이터 중복이 없는 XML Schema 구조를 개선한다.
XML은 정형적(regular) 구조로부터 비정형적(irregular) 구조, 평탄한(flat) 구조로부터 깊게 내포된(deeply nested) 구조에 이르기까지 다양한 형태의 자료를 표현할 수 있다. 따라서, 현재 XML은 효율적인 데이타 교환 및 통합 기능을 제공하면서 웹 문서 표준으로 부각되고 있다. 또한, XML로 표현되어 있는 정보를 검색하기 위한 다양한 질의 언어들이 제안되었다. XPath와 XQuery같은 XML 질의 언어들은 XML 엘리먼트(element)로 이루어진 비정형적 구조를 탐색하기 위하여 경로 표현식(path expression)을 기반으로 한다. 이러한 경로 표현식을 효율적으로 처리하기 위하여 다양한 경로 인덱스들이 제안되었으나, 기존의 경로 인덱스들은 XML 데이타의 구조 정보만을 이용하여 생성된다. 따라서, 본 논문에서는 XML 데이타의 구조 정보와 질의 부하(workload)를 이용한 적응형 경로 인덱스를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 적응형 경로 인덱스는 질의 성능을 향상하기 위하여 해쉬 트리와 그래프 구조를 이용하여 자주 사용되는 경로 정보와 XML 데이타의 구조 요약을 관리한다. 실험 결과로서, 적응형 경로 인덱스가 기존의 경로 인덱스들에 비하야 평균적으로 2배에서 69배 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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