• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.17-26
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• 2022

Sensor Nodes play a major role to monitor and sense the variations in physical space in various real-time application scenarios. These nodes are powered by limited battery resources and replacing those resource is highly tedious task along with this it increases implementation cost. Thus, maintaining a good network lifespan is amongst the utmost important challenge in this field of WSN. Currently, energy efficient routing techniques are considered as promising solution to prolong the network lifespan where multi-hop communications are performed by identifying the most energy efficient path. However, the existing scheme suffer from performance related issues. To solve the issues of existing techniques, a novel hybrid technique by merging particle swarm optimization and game theory model is presented. The PSO helps to obtain the efficient number of cluster and Cluster Head selection whereas game theory aids in finding the best optimized path from source to destination by utilizing a path selection probability approach. This probability is obtained by using conditional probability to compute payoff for agents. When compared to current strategies, the experimental study demonstrates that the proposed GTPSO strategy outperforms them.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.537-544
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• 2020

악성코드 기술 발전으로 변이, 난독화 등의 탐지 회피 방법이 고도화되고 있다. 이에 악성코드 탐지 기술에 있어 알려지지 않은 악성코드 탐지 기술이 중요하며, 배포된 악성코드를 통해 저자를 식별하여 알려지지 않은 악성코드를 탐지하는 악성코드 저자 식별 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 바이너리 기반 저자 식별 방법에 대해 중요 정보인 컴파일러 정보를 추출하고자 하였으며, 연구 간에 특징 선택, 확률 및 비확률 모델, 최적화가 분류 효율성에 미치는 민감성(Sensitive)을 확인하고자 하였다. 실험에서 정보 이득을 통한 특징 선택 방법과 비확률 모델인 서포트 벡터 머신이 높은 효율성을 보였다. 최적화 연구 간에 제안하는 프레임워크를 통한 특징 선택 및 모델 최적화를 통해 높은 분류 정확도를 얻었으며, 최대 48%의 특징 감소 및 51배가량의 빠른 실행 속도라는 결과를 보였다. 본 연구를 통해 특징 선택 및 모델 최적화 방법이 분류 효율성에 미치는 민감성에 대해 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제33권4호
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• pp.439-449
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• 2020

메타 분석은 여러 연구 결과들을 종합시켜주는 분석 방법 중 하나이다. 이 때 수집되는 연구 문헌들은 소규모 연구인 경우 통계적으로 유의한 결과를 보이는 연구가 출간될 확률이 높기 때문에, 선택 편향의 특수한 경우인 출판 편향이 종종 발생한다. 선택 편향을 보정하는 방법에는 조건부 가능도와 가중 추정 방정식이 있는데 이 방법들은 실제 얻기 힘든 정확한 선택 확률 모형을 필요로한다. 반면 쌍별 유사가능도 접근법은 선택 확률 모형을 정확히 알 수 없는 경우에도 선택 편향을 보정할 수 있는 방법으로 제안되었다. 본 논문은 메타분석에서 쌍별 유사가능도 접근법의 성능과 문제점을 수치적으로 연구한다.

• 산업공학
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• 제24권2호
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• pp.119-127
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• 2011

Most companies have been increasing temporary work projects to maximize the usage of their resources. They also have been developing the effective techniques for analyzing and managing the state of the projects. In order to monitor the state of a project in real-time and predict the project's future state more accurately, this paper suggests the Bayesian Network (BN) as a tool for discovering the causes of project risk and presenting the failure probability of the project. The proposed BN modeling method with consideration of the Earned Value Management (EVM) method shows how to induce the predictive and conditional probability of the risk occurrence in the future. The advantages of the suggested model are (1) that the cause of a project risk can be easily figured out via the BN, (2) that the future value of the project can be sufficiently increased by updating relevant components of the project, and (3) that more credible prediction can be made in the similar and future situation by using the data obtained in current analysis. A numerical example is also given.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.51-59
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• 2007

다양한 불확실성을 체계적으로 반영하는 신뢰성 기반 해석기법을 사면안정 해석의 한 형식으로 제시한다. 통계오차, 공간 변동성, 그리고 공간 평균의 효과를 고려할 수 있는 지반특성 표현식이 사용되었다. 여러 가지 형식의 지반특성 표현식을 이용하여 사면안정 신뢰성 해석을 수행한 결과 통계오차, 공간적 상관성, 그리고 조건부 해석기법을 사용할 경우가 기존의 단순 확률변수 기법에 비해 상당히 작은 파괴확률을 제시한다는 사실이 밝혀졌다. 이 결과는 사면안정 해석에서 공간적 변동성과 통계오차가 합리적으로 고려되어야 한다는 점을 제시한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제27권3호
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• pp.205-220
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• 2013

이 연구의 목적은 스토리텔링 수학 모델 교과서의 유형 중 의사결정형에 초점을 맞추어 의사결정과 스토리텔링에 관한 선행연구를 살펴보고, 조건부 확률 단원을 중심으로 개발한 의사결정형 스토리텔링 수학교과서의 개발 원리 및 개발 사례를 제시하는 것이다. 이를 위해 의사결정에 관한 선행연구들을 종합하여 의사결정의 의미를 정립하고 의사결정에 관련된 주요 단계를 정리하여 스토리텔링이 학생의 의사결정 역량을 개발하는데 기여할 수 있는 교육적 수단으로서 역할을 할 수 있는 방안을 탐색하였다. 구체적으로 의사결정형 스토리텔링 모델 교과서의 개발 원리로 '맥락성의 원리', '과정지향성의 원리', '소통의 원리', '다양성의 원리'를 제시하였다. 내용 전개를 위한 틀에 해당하는 (1) 문제 제기 (2) 수학적 개념 탐구 (3) 문제해결 (4) 판단과 정당화 그리고 (5) 성찰의 다섯 단계로 이루어졌다. 이들 개발 원리와 의사결정 단계가 스토리텔링 모델 교과서 개발에 적용된 사례를 조건부 확률 단원을 중심으로 예시를 통해 서술하였으며 제시하면서 향후 의사결정형 스토리텔링을 적용하는 수학 교과서의 개발 가능성 및 방향에 대하여 탐색할 것이다.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권12호
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• pp.1-11
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• 1993

This paper concentrates on models useful for analyzing the error performance of ML(Maximum Likelihood) estimators of a single unknown signal parameter: that is the error intensity model. We first develop the point process representation for the estimation error and the conditional distribution of the estimator as well as the distribution of error candidate point process. Then the error intensity function is defined as the probability dessity of the estimate and the general form of the error intensity function is derived. We then develop several intensity models depending on the way we choose the candidate error locations. For each case, we compute the explicit form of the intensity function and discuss the trade-off among models as well as the extendability to the case of multiple parameter estimation.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.265-272
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• 2002

An Integer-valued autoregressive integrated (INARI) model is introduced to eliminate stochastic trend and seasonality from time series of count data. This INARI extends the previous integer-valued ARMA model. We show that it is stationary and ergodic to establish asymptotic normality for conditional least squares estimator. Optimal estimating equations are used to reflect categorical and serial correlations arising from panel count data and variations arising from three random processes for obtaining observation into estimation. Under regularity conditions for martingale sequence, we show asymptotic normality for estimators from the estimating equations. Using cancer mortality data provided by the U.S. National Center for Health Statistics (NCHS), we apply our results to estimate the probability of cells classified by 4 causes of death and 6 age groups and to forecast death count of each cell. We also investigate impact of three random processes on estimation.

• Smart Structures and Systems
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• 제11권1호
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• pp.103-122
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• 2013

It is essential to update the model with reflecting observation or inspection data for reliability estimation of existing structures. Authors proposed updated reliability analysis by using Particle Filter. We discuss how to apply the proposed method through numerical examples on reinforced concrete structures after verification of the method with hypothetical linear Gaussian problem. Reinforced concrete structures in a marine environment deteriorate with time due to chloride-induced corrosion of reinforcing bars. In the case of existing structures, it is essential to monitor the current condition such as chloride-induced corrosion and to reflect it to rational maintenance with consideration of the uncertainty. In this context, updated reliability estimation of a structure provides useful information for the rational decision. Accuracy estimation is also one of the important issues when Monte Carlo approach such as Particle Filter is adopted. Especially Particle Filter approach has a problem known as degeneracy. Effective sample size is introduced to predict the covariance of variance of limit state exceeding probabilities calculated by Particle Filter. Its validity is shown by the numerical experiments.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.427-432
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• 2005

This paper is concerned with a simultaneous design of TSK (Takagi-Sugeno-Kang)-linguistic fuzzy models with uncertain model output and the computationally efficient representation. For this purpose, we use the fundamental idea of linguistic models introduced by Pedrycz and develop their comprehensive design framework. The design process consists of several main phases such as (a) the automatic generation of the linguistic contexts by probabilistic distribution using CDF (conditional density function) and PDF (probability density function) (b) performing context-based fuzzy clustering preserving homogeneity based on the concept of fuzzy granulation (c) augment of bias term to compensate bias error (d) combination of TSK and linguistic context in the consequent part. Finally, we contrast the performance of the enhanced models with other fuzzy models for automobile MPG predication data and coagulant dosing process in a water purification plant.