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홈 네트워크에서 적응적 차등화 서비스를 위한 동적 우선순위 조절 기법
정광모,임승옥,민상원 한국통신학회 2004 韓國通信學會論文誌 Vol.29 No.7B
홈 네트워크에서 다양한 응용(application) 트래픽(traffic) 간의 차등화 된 서비스를 제공하기 위해서 트래픽 변화에 따라 적응적으로 우선순위(priority)를 재할당하는 알고리즘을 제안하고, FPGA를 이용하여 구현하였다. 제안된 구조는 QoS를 위한 부가적인 시그널링 프로토콜이 없이도 네트워크 트래픽 조절이 가능하도록 설계되었고, 또한 홈 네트워크 트래픽을 그 특징에 따라 제어 데이터 트래픽, 일반 인터넷이나 데이터 트래픽, 그리고 멀티미디어 데이터 트래픽으로 분류하고 이를 네트워크 트래픽 상황에 적응적으로 차등화 서비스를 제공할 수 있도록 설계되었다. 시뮬레이션을 통하여 제시한 알고리즘의 성능을 검증하고 FPGA구현을 통하여 실현가능성을 제시하였다. We propose a dynamic traffic management model which uses adaptive priority reassignment algorithm to deliver service differentiation in home networks, and implement adaptive priority reassignment algorithm using FPGA. The proposed architecture is designed to handle home network traffic without the need for signaling protocol. We categorize home network traffic into three kinds of traffic class: control data traffic class, the Internet data and non-real-time data traffic class, and multimedia data traffic class (include non-real-time and real-time multimedia data traffic). To support differential service about these kinds of traffic class, we designed and implemented a traffic management framework that dynamically change each traffic class priority depending on bandwidth utilization of each traffic class.
Goodness-of-Fit for the Clustered Binomial Models
정광모 한국자료분석학회 2015 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.17 No.4
We sometimes encounter the violation of independence between binary responses within subjects in clustered data that is commonly observed in cluster randomized trials. Under this situation the standard statistical methods that assume binomial distribution are inappropriate to use. In cluster randomized trials we have a target for comparing homogeneity of proportions between several treatment groups. The standard Pearson chi-squared statistic applied to the clustered data has a tendency to inflate type I error. Many researchers studied various kinds of adjusted chi-squared statistics in analyzing clustered binary data by incorporating the variance inflation and the intra-class correlation. In this paper we suggest the likelihood ratio test and the Wald test based on generalized linear mixed model. We explain the testing procedure via practical examples and also compare the performances through a Monte Carlo study.
정광모 한국자료분석학회 2007 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.9 No.5
We usually perform the goodness-of-fit test for assessing the model fit. The Pearson chi-squared statistic and the likelihood ratio statistic are broadly used in the goodness-of-fit test of the generalized linear model. These test statistics do not have the limiting chi-square distribution in the presence of sparse data. When we fit logistic regression model having many covariate patterns the Pearson chi-square type statistic does not have the limiting chi-square distribution. The underlying assumptions of limiting distribution are not satisfied because of the sparse cell counts. We are to study the goodness-of-fit test for the ordinal response model, and also suggest the limiting distribution and the bootstrap approximation. The validity of bootstrap test will be explained through a Monte Carlo study and a practical example. 모형적합도 평가에는 적합도검정이 수반되는데 일반화선형모형의 경우 피어슨검정통계량이나 우도비검정통계량 등이 널리 이용된다. 희박자료의 상황에서는 이들 검정통계량이 카이제곱분포에 잘 근사하지 않게 된다. 희박자료에서는 칸 기대도수가 매우 작아져서 카이제곱근사에 필요한 조건을 만족하지 못하기 때문이다. 연속 공변량을 포함한 로지스틱회귀모형의 적합에서는 매우 여러 가지 공변량 패턴이 생겨나서 칸 도수가 작은 희박자료가 되므로 적합도검정통계량의 카이제곱근사가 적용되지 못한다. 순서다항반응모형의 적합도검정통계량을 제안하고 이론적 극한분포 및 붓스트랩 근사분포를 논의한다. 붓스트랩분포의 타당성을 모의실험을 통해 검토하고 실제 자료에 적용하여 설명한다.