• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.727-733
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• 2011

주식수익률간의 상관행렬 분석을 통해 유의미한 정보를 추출 활용하는 것은 주식시장을 이해하는데 매우 중요하다. 최근 확률행렬이론을 이용 상관행렬을 분석하는 연구들이 많이 진행되어 왔는데, 본 논문에서는 단일 요인 모형을 확률행렬이론에 적용 한국주식시장에서 주식수익률간의 상관행렬에 관한 유의미한 정보를 추출하였다. 특히 단일 요인을 도입 상관행렬을 분석한 결과가 실제 데이터를 잘 설명함을 관찰하였고, 단일 요인 모형의 유용성을 확인하였다.

• Ocean Systems Engineering
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• 제6권2호
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• pp.191-201
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• 2016

Stern bearing is a key component of marine propulsion plant. Its environment is diverse, working condition changeable, and condition severe, so that stern bearing load is of strong time variability, which directly affects the safety and reliability of the system and the normal navigation of ships. In this paper, three affecting factors of the stern bearing load such as hull deformation, propeller hydrodynamic vertical force and bearing wear are calculated and characterized by random theory. The uncertainty mathematical model of stern bearing load is established to research the relationships between factors and uncertainty load of stern bearing. The validity of calculation mathematical model and results is verified by examples and experiment yet. Therefore, the research on the uncertainty load of stern bearing has important theoretical significance and engineering practical value.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2634-2648
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• 2020

In this paper, an adaptive sparse singular value decomposition (ASSVD) algorithm is proposed to estimate the signal matrix when only one data matrix is observed and there is high dimensional white noise, in which we assume that the signal matrix is low-rank and has sparse singular vectors, i.e. it is a simultaneously low-rank and sparse matrix. It is a structured matrix since the non-zero entries are confined on some small blocks. The proposed algorithm estimates the singular values and vectors separable by exploring the structure of singular vectors, in which the recent developments in Random Matrix Theory known as anisotropic Marchenko-Pastur law are used. And then we prove that when the signal is strong in the sense that the signal to noise ratio is above some threshold, our estimator is consistent and outperforms over many state-of-the-art algorithms. Moreover, our estimator is adaptive to the data set and does not require the variance of the noise to be known or estimated. Numerical simulations indicate that ASSVD still works well when the signal matrix is not very sparse.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.243-248
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• 2021

Although many different types of covert channels have been suggested in the literature, there are little work in directly applying game theory to building up covert channel. This is because researchers have mainly focused on tailoring game theory for covert channel analysis, identification, and covert channel problem solving. Unlike typical adaptation of game theory to covert channel, we show that game theory can be utilized to establish a new type of covert channel in IoT devices. More specifically, we propose a covert channel that can be constructed by utilizing the Nash Equilibrium with sensor data collected from IoT devices. For covert channel construction, we set random seed to the value of sensor data and make payoff from random number created by running pseudo random number generator with the configured random seed. We generate I × J (I ≥ 2, J ≥ 2) matrix game with these generated payoffs and attempt to obtain the Nash Equilibrium. Covert channel construction method is distinctly determined in accordance with whether or not to acquire the Nash Equilibrium.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2298-2304
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• 2015

본 논문은 다중 셀 다중입력 단일 출력 (MISO : multiple-input single-output) 하향링크 능동 안테나 시스템 (AAS : active antenna systems)에서 기지국의 수직 각도를 최적화하는 새로운 기법을 제시한다. 본 연구에서는 기존의 전역 탐색 방식 대신 간단하면서 최적의 값에 근사한 알고리듬들을 제안한다. 먼저, random matrix theory의 특성을 반영하여 평균 전송용량에 large system approximation이 적용된 수직적 빔포밍 알고리듬을 소개한다. 다음으로, signal-to-leakage-and-noise ratio (SLNR)을 기반으로 최적화 문제를 간단하게 만드는 수직적 빔포밍 알고리듬을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬들의 성능이 기존의 전역 탐색 알고리듬에 비해 복잡도가 매우 감소됨에도 불구하고 거의 비슷한 성능을 보임을 증명하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• 재무관리논총
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• 제14권1호
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• pp.83-96
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• 2008

본 연구는 Random Matrix Theory(RMT)방법에 의하여 분해된 상관행렬이 원래 주식간 상호작용을 충분히 반영하고 있는지 여부를 Mantegna(1999)에 의하여 제안된 주식 네트워크와 실증적으로 결합 검증하였다. 분석결과에 의하면, RMT 방법으로 분해된 상관행렬을 주식 네트워크와 결합하였을 때, 분해된 상관행렬은 주식간 상호작용에서 의미 있는 요인들의 속성을 적절히 반영하고 있다는 것을 실증적으로 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통하여, 주식간 상호작용을 계량화한 상관행렬을 RMT방법에 의하여 특정 속성을 갖는 상관행렬로 분해하여 재무이론과 결합 검증한다면, 주식간 상호작용을 보다 잘 이해하는데 유용한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.

• 대한수학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.1137-1145
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• 1996

A Steinhaus graph is a labelled graph whose adjacency matrix $A = (a_{i,j})$ has the Steinhaus property : $a_{i,j} + a{i,j+1} \equiv a_{i+1,j+1} (mod 2)$. We consider random Steinhaus graphs with n labelled vertices in which edges are chosen independently and with probability $\frac{1}{2}$. We prove that almost all Steinhaus graphs are Hamiltonian like as in random graph theory.

• Computers and Concrete
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• 제7권5호
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• pp.469-482
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• 2010

This paper investigates the concrete permeability through a numerical and statistical approach. Concrete is considered as a random heterogeneous composite of three phases: aggregates, interfacial transition zones (ITZ) and matrix. The paper begins with some classical bound and estimate theories applied to concrete permeability and the influence of ITZ on these bound and estimate values is discussed. Numerical samples for permeability analysis are established through random aggregate structure (RAS) scheme, each numerical sample containing randomly distributed aggregates coated with ITZ and dispersed in a homogeneous matrix. The volumetric fraction of aggregates is fixed and the size distribution of aggregates observes Fuller's curve. Then finite element method is used to solve the steady permeation problem on 2D numerical samples and the overall permeability is deduced from flux-pressure relation. The impact of ITZ on overall permeability is analyzed in terms of ITZ width and contrast ratio between ITZ and matrix permeabilities. Hereafter, 3680 samples are generated for 23 sample sizes and 4 contrast ratios, and statistical analysis is performed on the permeability dispersion in terms of sample size and ITZ characteristics. By sample theory, the size of representative volume element (RVE) for permeability is then quantified considering sample realization number and expected error. Concluding remarks are provided for the impact of ITZ on concrete permeability and its statistical characteristics.

• Computers and Concrete
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• 제33권6호
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• pp.671-688
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• 2024

The modeling efficiency of concrete meso-models close to real concrete is one of the important issues that limit the accuracy of mechanical simulation. In order to improve the modeling efficiency and the closeness of the numerical aggregate shape to the real aggregate, this paper proposes a method for generating a two-dimensional concrete meso-model based on pixel matrix and skeleton theory. First, initial concrete model (a container for placing aggregate) is generated using pixel matrix. Then, the skeleton curve of the residual space that is the model after excluding the existing aggregate is obtained using a thinning algorithm. Finally, the final model is obtained by placing the aggregate according to the curve branching points. Compared with the traditional Monte Carlo placement method, the proposed method greatly reduces the number of overlaps between aggregates by up to 95%, and the placement efficiency does not significantly decrease with increasing aggregate content. The model developed is close to the actual concrete experiments in terms of aggregate gradation, aspect ratio, asymmetry, concavity and convexity, and old-new mortar ratio, cracking form, and stress-strain curve. In addition, the cracking loss process of concrete under uniaxial compression was explained at the mesoscale.