We consider the problem of testing cell probabilities in sparse multinomial data. Aerts et al. (2000) presented T=${{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2$ as a test statistic with the local least square polynomial estimator ${{p}_{i}}^{*}$, and derived its asymptotic distribution. The local least square estimator may produce negative estimates for cell probabilities. The local maximum likelihood polynomial estimator ${{\hat{p}}_{i}}$, however, guarantees positive estimates for cell probabilities and has the same asymptotic performance as the local least square estimator (Baek and Park, 2003). When there are cell probabilities with relatively much different sizes, the same contribution of the difference between the estimator and the hypothetical probability at each cell in their test statistic would not be proper to measure the total goodness-of-fit. We consider a Pearson type of goodness-of-fit test statistic, $T_1={{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2/p_{i}$ instead, and show it follows an asymptotic normal distribution. Also we investigate the asymptotic normality of $T_2={{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2/p_{i}$ where the minimum expected cell frequency is very small.
We present a procedure for the application of global orthogonal polynomial into an atmospheric re-entry maneuvering problem. This trajectory optimization is imbedded in a family of canonically parameterized optimal control problem. The optimal control problem is transcribed to nonlinear programming via global orthogonal polynomial and is solved a sparse nonlinear optimization algorithm. We analyze the optimal trajectories with respect to the performance of re-entry maneuver.
무선 센서 네트워크 환경에서 이동 객체 추적 기법은 환경 모니터링이나 군사 지역에서 적의 이동을 추적하는 실제 응용을 위한 핵심적인 기반 기술이다. 기존 연구에서는 저밀도를 갖는 실제 센서 네트워크 환경에 의해 발생되는 감지 공백 영역을 고려하지 않았다. 따라서 많은 이동 객체 추적 실패가 발생하여 에너지 소모가 증가하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 저밀도 환경과 감지 공백 영역을 고려한 이동 객체 추적 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다항 회귀 분석을 이용해 객체의 경로를 예측하여 최소한의 센서 노드를 활성화시킨다. 또한 이동 객체 추적 실패가 발생할 경우 감지 공백 영역의 경계 노드만을 활성화 시키는 객체 추적 복구 기법을 수행한다. 이를 통해, 제안하는 기법은 에너지 소모량을 줄이고 감지 공백 영역 안에서도 높은 예측 정확도를 보장한다. 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 이동 객체 추적에 소모되는 에너지를 평균 약 47% 감소시켰고, 센서 노드가 낮은 밀도로 배치된 상황에서 발생하는 감지 공백 영역에서도 평균 약 91%의 예측 정확도를 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권2호
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pp.303-311
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2003
We consider the problem of testing cell probabilities in sparse multinomial data. Aerts, et al.(2000) presented $T_1=\sum\limits_{i=1}^k(\hat{p}_i-p_i)^2$ as a test statistic with the local polynomial estimator $(\hat{p}_i$, and showed its asymptotic distribution. When there are cell probabilities with relatively much different sizes, the same contribution of the difference between the estimator and the hypothetical probability at each cell in their test statistic would not be proper to measure the total goodness-of-fit. We consider a Pearson type of goodness-of-fit test statistic, $T=\sum\limits_{i=1}^k(\hat{p}_i-p_i)^2/p_i$ instead, and show it follows an asymptotic normal distribution.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권2호
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pp.179-188
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1998
커널형 회귀함수의 추정법 중에서 국소 다항회귀 추정법이 가장 우수한 것으로 알려져 있다. 국소다항회귀 추정법에서도 다른 종류의 커널추정량과 마찬가지로 평활량이 중요한 역할을 한다. 특히 회귀함수가 복잡한 구조를 가질 때 변수평활량(variable band-width)을 사용하는 것이 타당할 것이다. 본 연구에서는 완전자료기저(fully automatic, fully data-driven) 변수평활량 선택법을 제안한다. 이 선택법은 편향과 분산의 예비추정에 필요한 평활량을 교차타당성 방법으로 선택하여 MSE를 추정하고 그 값을 최소화하는 평활량을 택하는 것이다. 제안된 방법의 우수성을 모의실험을 통하여 확인하였다. 그리고 제안된 방법은 자료점이 성긴(sparse)부분에서 생길 수 있는 문제점 즉 X'X의 비정칙성(non-singularity)을 해결할 수 있는 방법이라는 데에도 큰 의미가 있다.
공학문제 해결을 위한 수치적 프로그램에서 원하는 해와 그 해의 변이 값에 대하여 같은 수준의 오차를 유지할 수 있는 기존의 복합유한 요소방법을 소개하고 이에 대한 효과적인 프로그램 재사용을 이용한 Matrix 생성기법을 소개한다. 또한, 원하는 임의의 차수의 기저에 대한 Matrix의 자동 생성기법을 제안한다. 여기서, 자동 생성된 Matrix는 최소한의 nonzero element를 갖고, 이는 Inverse Matriix 형성에 있어서 최소오차와 효율성을 보장한다. 위에서 제안한 MatriBt 생성기법을 최소표면적 문제에 적용하여 본다.
To model a numerical problem space under the limitation of available data, we need to extract sparse but key points from the space and to efficiently approximate the space with them. This study proposes a sampling method based on the search process of genetic algorithm and a space modeling method based on least-squares approximation using the summation of Gaussian functions. We conducted simulations to evaluate them for several kinds of problem spaces: DeJong's, Schaffer's, and our original one. We then compared the performance between our sampling method and sampling at regular intervals and that between our modeling method and modeling using a polynomial. The results showed that the error between a problem space and its model was the smallest for the combination of our sampling and modeling methods for many problem spaces when the number of samples was considerably small.
다변수 이차식 기반 암호알고리즘은 양자컴퓨터에 안전하다고 믿어지는 수학적 난제에 기반을 둔 공개키 암호알고리즘 중의 하나로 현재 사용하고 있는 공개키 암호를 대체할 수 있는 양자내성암호 중의 하나이다. NIST 양자내성암호 공모 3라운드 최종 후보 알고리즘으로 선정되었던 다변수 이차식 기반 전자서명 알고리즘 Rainbow의 다중레이어를 사용하는 구조에 대한 진화된 공격이 대두된 후에 단일 레이어를 이용하는 UOV의 구조에 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 단일 레이어를 갖는 UOV 구조를 유지하면서 일차식의 특별한 구조, 희소다항식, 랜덤다항식의 다양한 조합을 통해 비밀키의 길이를 대폭 줄이고, 블록 부분 행렬의 역행렬을 이용하여 선형 시스템의 해를 구하는 방법을 적용한 효율적인 다변수 이차식 기반 전자서명 알고리즘을 제안한다. 제안한 전자서명의 안전성 분석을 통해 안전한 파라미터를 설정하고 각 파라미터에서의 키길이와 서명 길이를 비교 분석한다. 제안한 다변수 이차식 기반 전자서명 알고리즘은 서명의 길이가 양자내성 전자서명 중 가장 짧고, 기존 다변수 이차식 기반 전자서명에 비해 비밀키 길이가 최대 97%의 축소 효과를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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