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몬테칼로 방법에 의한 Gamma Distribution의 형태모수 검정에 관한 연구
The purpose of this article is to provide a Monte Carlo alternative for testing hypothesis about the shape parameter of a gamma distribution. We propose to test the shape parameter regarded as the parameter of interest by computing the exact conditional distribution of its sufficient statistics, conditional on the observed values of the sufficient statistics for scale parameter regarded as remaining "nuisance" parameter. However, the computation is very complicated in the exact conditional test. Thus, we compute the probability of rejecting null hypothesis using Monte Carlo methods and estimate p-values with it. We conclude that this method is efficient when testing the shape parameter of a gamma distribution.
클라우드 컴퓨팅환경에서 다중 워크플로우 어플리케이션을 위한 비용 기반 스케줄링 기법
클라우드 컴퓨팅은 자원 공유를 위한 새로운 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 서비스를 위해 사용 하는 다양한 어플리케이션들은 워크플로우들로 표현된다. 이러한 워크플로우 어플리케이션은 클라우드의 자원 또는 서비스들에 적절하게 할당되어야 한다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경을 고려하여 다중 워크플로우 어플리케이션을 위한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비용 기반 스케줄링 알고리즘으로서 다중 워크플로우 어플리케이션을 고려할 뿐만 아니라, 서비스 평가를 위한 다양한 QoS 메트릭을 고려한다. 실험결과에서 제안한 알고리즘은 Ranl-HF, Rank-HYBD 알고리즘들에 비해 평균 총 처리시간, 평균 가용성, MTTR(Mean Time To Recovery)에서 향상된 결과를 보였다.