We demonstrate how social media content can be used to predict the unemployment rate, a real-world indicator. We present a novel method for predicting the unemployment rate using social media analysis based on natural language processing and statistical modeling. The system collects social media contents including news articles, blogs, and tweets written in Korean, and then extracts data for modeling using part-of-speech tagging and sentiment analysis techniques. The autoregressive integrated moving average with exogenous variables (ARIMAX) and autoregressive with exogenous variables (ARX) models for unemployment rate prediction are fit using the analyzed data. The proposed method quantifies the social moods expressed in social media contents, whereas the existing methods simply present social tendencies. Our model derived a 27.9% improvement in error reduction compared to a Google Index-based model in the mean absolute percentage error metric.
Generally, The modeling method for the mathematical model is mdeled by using the physical laws and the system identification. In this paper, The arago's disk system of the operating principle of induction motors is selected as an example for identification. The system transfer function is derived from input/output data through experiment. Model is estimated by using ARX, ARMAX, BJ, OE model structure and compared each other.
The relationship of widely used Open circuit Voltage (OCV) versus State of Charge (SOC) is critical for any reliable SOC estimation technique. However, the hysteresis existing in all type of battery which has been come to the market leads this relationship to a complicated one, especially in Lithium Iron Phosphate (LiFePO4) battery. An accurate model for hysteresis phenomenon is essential for a reliable SOC identification. This paper aims to investigate and propose a method for hysteresis modeling. The SOC estimation is done by using Extended Kalman Filter (EKF), the parameter of the battery is modeled by Auto Regressive Exogenous (ARX) and estimated by using Recursive Least Square (RLS) filter to tract each element of the parameter of the model.
해시함수는 사회 전반에 걸쳐 무결성 및 인증을 제공하기 위하여서 사용하는 함수로써 암호학적으로 중요한 함수이다. 본 논문에서는 2014년 국가보안기술 연구소에서 개발한 해시함수 LSH를 하드웨어적인 구현이 아닌 소프트웨어적인 구현을 수행하였고 또한 Intel CPU 상에서 동작하는 SIMD 기법인 SSE를 이용하여 LSH 알고리즘의 최적화 구현을 수행한다. 고속해시함수 LSH 알고리즘에서 사용하는 주 연산은 ARX(Addition Rotation, Xor)연산으로 SIMD를 적용하기에 용이한 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 기존 32 비트 단위의 연산을 수행하는 LSH 알고리즘을 SIMD를 이용하여 128비트 단위의 연산을 수행 하도록 개발하였다. 그 결과 Intel Xeon CPU에서 SIMED를 적용한 결과 적용하지 않은 LSH 알고리즘보다 최대 2.79배의 성능의 향상을 확인 할 수 있다.
경량 암호는 컴퓨팅 파워가 부족한 저사양 프로세서를 위해 개발되었다. CHAM은 국산 경량 암호 중 하나로, 세 가지의 규격을 제공하며 ARX 구조를 사용한 암호이다. CHAM 발표 이후, 라운드 수를 조절하여 성능을 향상시킨 Revised CHAM이 제안되었다. 기존 CHAM은 8-bit AVR 프로세서 상에서 최적 구현이 이루어졌지만, 최신 기술인 Revised CHAM은 해당 구현물이 존재하지 않는다. 따라서 8-bit AVR 프로세서를 대상으로 Revised CHAM-64/128을 최적 구현하여 최상의 성능으로 연산이 진행되도록 한다. 본 논문에서는 최적 구현에 사용한 기법들을 소개하며, 기존에 제안된 기법과 성능 비교를 통해 본 기법의 우수함을 서술한다.
대규모 양자컴퓨터가 등장하면 기존 암호체계가 더 이상 안전하지 않을 것이라 예상한다. 양자 알고리즘인 Grover's brute-force 알고리즘은 대칭키 암호에 대한 attack을 가속화 시켜 보안강도를 감소시킨다. 따라서 양자컴퓨터의 가용 자원이 암호공격에 필요한 자원에 도달했을 때, 공격 대상 암호가 깨지는 시점으로 보고 있다. 많은 선행 연구들은 암호를 양자회로로 구현하여 공격에 필요한 자원을 추정하고 암호에 대한 양자 강도를 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 연구동기로 ARX 구조의 SIMECK 경량암호에 대한 양자회로를 처음으로 제안한다. 우리는 SIMECK 양자회로에 대한 최적의 양자회로 구현을 제시하고 각 함수의 동작을 설명한다. 마지막으로 SIMECK 양자회로에 대한 양자자원을 추정하고 SIMON 양자회로와 비교하여 평가한다.
상업용 12인치 급속가열장치(RTP)의 다변수 고급제어기를 개발하기 위하여 열전대가 부착된 웨이퍼를 대상으로 다변수 모델인식을 수행하였다. 웨이퍼에는 7개의 열전대가 설치되어 있으며 10개의 텅스텐-할로겐 램프 그룹으로 가열을 할 수 있다. 모델인식 실험과정에서 웨이퍼의 휨을 최소화하며 최종적으로 10-입력 7-출력의 균형 잡힌 상태공간 모델을 얻기 위한 모델인식방법을 제안하였다. 또한 넓은 온도영역에서 복사에 의한 비선형성을 가장 효과적으로 상쇄시킬 수 있는 출력변수 정의방법을 제안하였다. 600, 700, $800^{\circ}C$ 부근의 정상상태에서 실험을 수행하여 모델을 추정한 결과 상태의 차수는 80~100, 모델출력은 $y=T(K)^2$으로 결정하는 것이 바람직하며, 이때 one-step-ahead 온도예측 오차의 제곱평균은 0.125~0.135 K 정도로 나타났다.
1980년대 중반이후로 우리나라에서 영지의 재배면적과 생산량은 매년 증가해 오고 있지만 1980년대 말기부터 강화, 철원, 신탄지 등지에서 발생하기 시작한 새로운 병원성 진균의 출현에 의해서 영지재배는 막대한 경제적 손실을 입고 있으며 영지재배의 제한적 요인이 되고 있는 실정이다. 이 연구는 영지재배시에 발생하는 새로운 진균성 병해의 효과적인 방제수단을 찾기 위한 노력의 일환으로 병원성 진균을 분리하고 동정하기 위하여 실시되었다. 병원균에 의해 감염된 영지재배 원목에서 분리한 균주가 인공 접종시 전형적인 병징을 나타낼 수 있는지 병원성 검정을 실시하였고, 병원성 진균에 의해서 생성되는 병징, 균사, 분절포자, 자낭과, 자낭포자 등을 육안, 해부현미경, 광학현미경, 주사전자현미경 등을 사용하여 관찰하였다. 이 병원균에 의하여 형성되는 자낭과는 성숙시 검은색의 두꺼운 막으로 된 구형으로 직경은 $45{\sim}95\;{\mu}m$로 크기가 다양하였다. 자낭은 막이 얇고 형성되는 즉시 없어지기 때문에 매우 관찰하기 어려우며 자낭포자는 구형으로 무색이며 비교적 두꺼운 막으로 싸여 반들반들하게 보이고 크기는 $3.6{\sim}4.3\;{\mu}m$ 정도로 균일하였다. 분생자병은 즉시 막이 두꺼워지고 격막으로 나누어지면서 분절포자가 형성되었고 분절포자는 원통형으로 길이가 $3{\sim}6\;{\mu}m$족이 $3{\sim}4\;{\mu}m$정도였다. 따라서 이상의 형태학적인 특성에 기초하여 이 병원균의 완전세대는 Xylogone sphaerospora Van Arx & Nilsson로, 불완전세대는 Sporendonema purpurascens (Bonordon) Mason & Hughes로 동정되었으며, 이 균은 영지의 병원균으로는 처음 보고되는 것이다.
본 논문은 국내에서 연구가 미진한 적재설비의 지진 취약도 평가에 적용할 수 있는 FE 해석 기반의 연결부 모델을 개발하는데 목적이 있다. 이러한 목표를 달성하기 위하여, 적재설비 거동을 파악하기 위한 진동대 실험과 Modal Test, 그리고 구성 부재를 대상으로 한 다양한 부재실험(8가지 Push-over Test)을 진행하였다. 실험결과를 바탕으로 지진취약도 평가에 적용하기 위한 적재설비의 연결부 모델을 개발하기 위하여, NX-Nastran 프로그램을 활용하여 연결부의 상세 모델링을 진행하였다. 특히, 단순 걸쇠 방식으로 연결되는 기둥 부재와 보 부재의 연결을 모사하기 위하여 면대면 표면접촉 요소와 스프링 요소를 적용하였으며, 스프링 요소의 모델은 ARX (Auto Regressive eXogenous) 기반의 수학적 모델을 개발하여 적용하였다. FE 모델 기반의 simulation 결과는 부재 실험 결과와 비교하였을 때, 상호 오차율 8% 미만의 우수한 신뢰도를 보여주었다. 결과적으로 연구에서 개발한 FE해석 기반의 연결부 모델은 적재설비의 지진 취약도 평가를 위한 해석 모델에 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 NIST LWC 최종후보 중 하나인 SPARKLE을 64-비트 ARMv8 프로세서 상에서 최적화하는 방안에 대해 제안한다. 제안 방법은 두 가지로서 ARM A64 명령어를 이용한 구현과 NEON ASIMD 명령어를 이용한 구현이다. A64 기반 제안구현은 ARMv8 상에서 가용한 레지스터를 효율적으로 사용할 수 있도록 레지스터 스케줄링을 수행하여 최적화한다. 최적화된 A64 기반 제안구현을 활용할 경우 Raspberry Pi 4B에서 C언어 참조구현보다 1.69~1.81배 빠른 속도를 얻을 수 있다. 두 번째로, ASIMD 기반 제안구현은 하나의 벡터명령어를 통해 3개 이상의 ARX-box를 병렬적으로 수행하도록 데이터를 병렬적으로 구성하여 최적화한다. 최적화된 ASIMD 기반 제안구현은 A64 기반 제안구현보다 일반적인 속도는 떨어지지만, SPARKLE256에서 SPARKLE512로 블록 크기가 증가할 때 A64 기반 제안구현에서는 속도가 2.1배 느려지는 것에 비해 ASIMD 기반제안구현에서는1.2배밖에 느려지지 않다는 장점이 있다. 따라서 기존 SPARKLE보다 더 큰 블록 크기를 갖는 SPARKLE 변형 블록 암호 또는 순열 설계 시 ASIMD 기반 제안구현이 더 효율적이므로 유용한 자료로써 활용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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