• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.289-294
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• 2015

생동성 시험과 같은 임상약리학분야의 연구는 일반적으로 한 개체 내에서 반복하여 측정된 자료구조를 사용하므로 선형혼합모형을 이용하여 분석하는 것이 보편적이다. 이러한 모형에서 랜덤효과는 개체 내 관측 자료 사이의 상관관계를 설명하고, 공분산행렬은 개체-내 변동을 설명한다. 생동성 분석은 두 약물의 약동학적 변수인 Cmax와 AUC의 기하평균비에 대한 90% 신뢰구간이 동등성 한계인 [0.8, 1.25] 범위에 드는지 알아보는 분석으로, 고정효과에는 시기, 순서군, 치료효과를, 랜덤효과에는 개체효과를 가지는 선형혼합모형을 이용하여 분석한다. 이러한 분석이 적용된 실제 예를 살펴보기 위하여 레보플록사신 연구의 자료를 활용하였다.

• 감성과학
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• 제20권2호
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• pp.149-160
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• 2017

가설검증 과정에서 자료 분석 결과 산출된 통계치에 대한 해석은 몇 가지 통계학적 이론을 토대로 분석 결과 산출된 관련 통계치의 이론적 확률 분포에 의해 좌우된다. 예를 들어 실험 조건 간 측정치의 평균 차이에 대한 통계적 유의미성은 대개 전집 특성에 대한 몇 가지 이론적 가정에 기초해 구성된 해당 평균 차이값의 확률 분포(예: Student's t)에 기초해 결정된다. 본 연구는 이러한 이론적 통계치의 분포가 아닌 실측정 자료의 무선 재구성을 통해 얻어진 경험적 통계치의 분포에 기초해 가설 검증을 시도하는 무선재추출법의 기본 논리와 장점을 살펴보고 사건관련전위 분석 상황에서의 응용 가능성을 모색하였다. 더 나아가 무선 추출 원리에 기초한 무선치환법이 적용된 구체적 사례를 소개하고 ERP 자료 분석에 있어서 경험적 통계 분석 적용에 앞서 유의할 점을 살펴봄으로써 뇌파 연구자들의 무선재추출법에 대한 정확한 이해를 도모하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권1호
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• pp.7-14
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• 2011

전력분석공격은 스마트카드와 같은 저전력 보안장치에 대한 매우 강력한 공격방법이나, 측정된 전력신호와 암호알고리듬 실행 시 추정되는 중간 값과의 상관도를 연산하는 시점이 시간적으로 일치되어야 가능하다. 보안장치에 랜덤클럭을 적용하면 측정된 전력신호 분석 시점이 서로 일치하지 않게 되므로 랜덤클럭이 전력분석 공격에 대한 방어대책으로 사용된다. 본 논문에서는 전력분석공격에서 랜덤클럭 전력신호에 대한 일정피치 기반의 시간적 정렬 방법을 제안한다. 제안방법은 랜덤클럭이 적용된 보안 장치로부터 측정된 전력신호를 일정한 크기를 갖는 기준피치에 맞추어 시간 축 상의 위치와 크기를 정렬하므로 랜덤 클럭 방어대책을 공격할 수 있는 새로운 방법이다. 마지막으로, 랜덤클럭이 적용된 스마트카드 환경에서 실행된 AES 블럭 암호화 알고리듬에 대하여 제안된 방법을 적용하여 그 공격 가능성을 검토한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.156-168
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• 2024

연구목적: 고속도로 교통사고의 추세는 증감을 반복하며 도로 종류 중 고속도로에서의 치사율은 최고치를 나타내고 있다. 따라서 국내 실정을 반영한 개선대책 수립이 필요하다. 연구방법: Random Forest를 활용해 2019년부터 2021년까지 전국 고속도로 노선 중 사고 다발 10개 노선에서 발생한 교통사고 자료로 사고 심각도 분석 및 사고 심각도에 미치는 영향요인을 도출하였다. 연구결과: SHAP 패키지를 활용해 상위 10개의 변수 중요도를 분석한 결과, 고속도로 교통사고 중 사고 심각도에 높은 영향을 미치는 변수는 가해자 연령이 20세 이상 39세 미만, 시간대가 주간(06:00-18:00), 주말(토~일), 계절이 여름과 겨울, 법규위반이 안전운전불이행, 도로 형태가 터널, 기하구조상 차로 수가 많고 제한속도가 높은 경우로 총 10개의 독립변수에서 고속도로 교통사고 심각도와 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다. 결론:고속도로에서의 사고 발생은 매우 다양한 요인의 복합적인 작용으로 인해 발생하므로 사고 예측에 많은 어려움이 있지만 본 연구로 도출된 결과를 활용해 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 주는 요인을 심층적으로 분석해 효율적이고 합리적인 대응책 수립을 위한 노력이 필요하다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제10권1호
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• pp.94-100
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• 2007

MVRS's measuring principles are based on the Doppler principle. It measures the velocities near the muzzle using the doppler signal output from the antenna and then predicts the velocity of the bullet leaving the muzzle by performing the regression analysis on previous measured velocities. There are a number of error sources when calculating the muzzle velocity. Antenna has long term frequency stability error and the doppler signal from the antenna has noise. These two error sources influence the accuracy of estimated velocities from the doppler signal. Estimated velocity errors result in the random error of data statistics. And when performing a regression analysis these random error components are transferred to the fitting error component. This study also analyzed the error components according to the hardware limitations of MVRS-700 and the signal processing method, and presented the calculated uncertainty of muzzle velocity.

• 산업경영시스템학회지
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• 제26권2호
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• pp.62-67
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• 2003

This paper deals with a First-Come, First-Served queueing model to analyze the behavior of heterogeneous finite source system with a single server Each sources and the processor are assumed to operate in independently Markovian environments, respectively. Each request is characterized by its own exponentially distributed source and service time with parameter depending on the state of the corresponding environment, that is, the arrival and service rates are subject to random fluctuations. Our aim is to get the usual stationary performance measures of the system, such as, utilizations, mean number of requests staying at the server, mean queue lengths, average waiting and sojourn times. In the case of fast arrivals or fast service asymptotic methods can be applied. In the intermediate situations stochastic simulation Is used. As applications of this model some problems in the field of telecommunications are treated.

• 한국경영과학회지
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• 제27권2호
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• pp.51-61
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• 2002

By using the arrival time approach of Chae et at. [6], we derive various performance measures including the queue length distributions (in PGFs) and the waiting time distributions (in LST and PGF) for both M$^{x}$ /G/1 and Geo$^{x}$ /G/1 queueing systems, both under the assumption that the server, when it becomes idle, takes multiple vacations up to a random maximum number. This is an extension of both Choudhury[7] and Zhang and Tian [11]. A few mistakes in Zhang and Tian are corrected and meaningful interpretations are supplemented.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제11권2호
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• pp.123-138
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• 2010

This paper investigates a mathematical model of a system composed of two non-identical unit parallel system with common-cause failure, critical human error, non-critical human error, preventive maintenance and two type of repair, i.e. cheaper and costlier. This system goes for preventive maintenance at random epochs. We assume that the failure, repair and maintenance times are independent random variables. The failure rates, repair rates and preventive maintenance rate are constant for each unit. The system is analyzed by using the graphical evaluation and review technique (GERT) to obtain various related measures and we study the effect of the preventive maintenance preventive maintenance on the system performance. Certain important results have been derived as special cases. The plots for the mean time to system failure and the steady-state availability A(${\infty}$) of the system are drawn for different parametric values.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권7호
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• pp.350-358
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• 2021

In modern years, the performance of the students is analysed with lot of difficulties, which is a very important problem in all the academic institutions. The main idea of this paper is to analyze and evaluate the academic performance of the college students with bipolar disorder by applying data mining classification algorithms using Jupiter Notebook, python tool. This tool has been generally used as a decision-making tool in terms of academic performance of the students. The various classifiers could be logistic regression, random forest classifier gini, random forest classifier entropy, decision tree classifier, K-Neighbours classifier, Ada Boost classifier, Extra Tree Classifier, GaussianNB, BernoulliNB are used. The results of such classification model deals with 13 measures like Accuracy, Precision, Recall, F1 Measure, Sensitivity, Specificity, R Squared, Mean Absolute Error, Mean Squared Error, Root Mean Squared Error, TPR, TNR, FPR and FNR. Therefore, conclusion could be reached that the Decision Tree Classifier is better than that of different algorithms.

• 산업경영시스템학회지
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• 제22권50호
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• pp.1-9
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• 1999

The purpose of this study is to establish a basis for assessing construct validity of measures used in organizational research. The classic Campbell and Fiske's(1959) criteria are found to be lacking in their assumptions, diagnostic information, and power. The inherent confounding of measurement error with systematic trait and method effects is a severe limitation for a proper interpretation of convergent and discriminant validity. The confirmatory factor analysis(CFA) approach overcomes most of the limitations found in Campbell and Fiske's(1959) method. However, the CFA approach confounds random error with unique variance specific to a measure. The second-order confirmatory factor analysis(SOCFA) was shown to harbor rather restrictive assumptions and is unlikely to be met in practice. The first-order, multiple-informant, multiple-item(FOMIMI) model is a viable option, but it may also be of limited use because of the large number measures.