네트워크상에서 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 탐지를 위해 수집되는 트래픽 자료(BPS, PPS 등)는 시간 순서대로 발생하는 대용량 자료이다. 대용량 자료에서 공격 탐지를 위한 변화점 탐지 알고리즘은 정확성 뿐 아니라 시간과 공간적인 계산 수행의 효율성이 확보되어야 한다. 본 연구에서는 대용량자료에서 변화점 탐지에 대한 Ross 등(2011)이 연구한 순차적인 Sliding Window and Discretization(SWD) 방법을 확장하였다. 그리고 경험적 분포함수와 순위를 이용한 다섯 종류의 검정방법을 사용하면서 자료의 분포에 대한 가정없이 DDoS 공격을 탐지할 수 있도록 새로운 비모수 모형을 제안한다. 다양한 확률밀도 함수와 이에 대응하는 모평균과 분산을 변화시키면서 모의실험하여 본 연구에서 제안한 비모수적 검정방법을 SWD 방법에 적용하여 모형의 효율성을 탐색하고 토론한다. 그리고 실증 분석을 통해 공격 탐지율 및 공격 탐지의 정확성을 기준으로 성능을 측정하고 비교하였다.
한강 하구역에서 출현하는 자치어의 시공간적 분포 특성을 파악하고 해양환경요인과 자치어의 분포 및 출현양상과의 연관성을 평가하기 위해 한강 하구역을 대표하는 염하수로, 석모수로, 장봉수로에서 2007년 5월에서 2008년 8월 사이 계절별로 자료를 수집하여 분석하였다. 연구기간 동안 자치어는 총 13개 분류군 총 3,642개체가 출현하였고, 웅어속이 48.8%로 우점하였다. 장봉수로에서 총 11개 분류군이 출현하여 가장 많았다. 석모수로에서는 웅어속이 대량 채집되어 채집량이 2,428개체로 가장 높았다. 춘계와 하계에 출현량이 증가하였으며, 동계에는 흰베도라치만이 출현하였다. 염하수로 및 석모수로에서는 기수종이 주를 이루었고 장봉수로에서는 연안성 어종, 연안 회유성 어종, 연안정착성 어종 등 다양하게 출현하였다. 정준대응분석(CCA) 결과 자치어는 수온 및 염분과 유의한 상관관계를 보였다. 한강 담수유입에 따른 염분에 따라 주요 자치어는 2개의 그룹(염하 석모수로, 장봉수로)으로 구분되었다.
작물 모형의 품종모수를 추정하기 위한 기상자료는 일반적으로 생육 관측 자료가 수집된 시험지의 인근에 위치한 종관기상 관측자료가 사용되어왔으나, 지형적인 원인이나 시험지와 기상관측소 사이의 거리로 인해 실제 시험지의 기상과 차이가 발생할 수 있다. 반면, 비교적 높은 밀도로 분포하는 방재기상 관측자료를 활용할 경우 이러한 문제점을 보완할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 종관기상 관측자료와 방재기상 관측자료를 각각 사용하여 출수기에 영향을 미치는 DSSAT 모형의 모수들을 추정하고, 추정된 모수들의 신뢰도를 비교하고자 하였다. 모수 추정을 위해 사용한 재배관리 및 생육 관측값은 지역장려품종 선발시험과 작황시험으로부터 수집하였다. 모수 추정은 Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) 방법을 사용하였으며, 불확실성을 고려하여 100번의 반복 추정을 통해 100개의 모수 집합을 생성하였다. 모수 추정에 소요되는 시간을 단축하기 위해 도커 컨테이너를 기반으로 병렬적으로 GLUE를 구동하였다. 추정된 모수들을 사용하여 모의된 출수기의 평균은, 방재기상자료를 사용하였을 때 최대 4일로, 종관기상자료를 사용하였을 때 최대 오차가 7일이었던 것에 비하여 크게 개선되었다. 그러나, 방재기상자료의 원활한 활용을 위해서는 해당 자료에 대한 접근성이 향상되어야 할 것으로 예상되었다.
소프트웨어 시스템의 대규모자료의 적용 때문에 소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어 개발에 중요한 역할을 해왔다. 본 연구에서는 고장시간에 관련된 소프트웨어 신뢰성장모형이 제안되었다. 이러한 검사시간은 미리 정해진 절단 고정 시간을 의미한다. 본 연구에서는 소프트웨어의 강도함수, 평균값 함수 및 신뢰도와 모수추정에 대하여 나열하고 파레토 분포를 수명분포로 적용한 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우 추정 법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R_{SQ}$(결정계수)를 이용하고 예측 값과 실제 값의 차이에 의존한 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권1호
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pp.27-41
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2008
그림으로 일반화 선형모형의 적합성을 진단하는 방법을 제안한다. 이 그림은 일반화 선형모형에서 연결함수를 설명변수들의 선형결합으로 표현할 수 있다는 가정을 진단할 때 유용하다. 이 그림에서 연결함수와 설명변수들의 관계를 비모수적으로 추정하는 작업이 필요한데, 이를 위해 여러 가능한 기법중에서 부스팅 기법을 적용하였다. 정규분포와 이항분포 자료로 모의실험을 실시하여 새로이 제안한 진단그림의 효과성을 보였다. 그리고 진단그림의 한계와 기술적 세부사항들을 설명하였다.
대수정규분포와 와이블분포는 비정규분포를 하는 공정특성에 반영된다. Hahn 과 Shapir(1967)의 수치 예를 통해 이러한 대수정규분포와 와이블분포를 식별하는 검정방법으로 최우비 검정(RML)을 사용하였다. 검정결과 와이블분포를 하는 공정으로 판단되어, 와이블분포 의 모수 추정은 실무에서 그래프와 수식으로도 쉽게 추정할 수 있는 수정적률추정량(MME)를 이용하여 공정 능력을 평가하였다. 공정능력의 평가 측도로 공정능력지수와 불량률(PPM)의 측도와 병행하여 나타내었다. 공정능력 평가의 결과로 와이블분포를 하는 공정을 대수정규분포로 잘못 판단함으로써 발생하는 오류를 2가지 측도로 표현함으로써 올바르게 공정능력을 판단할 수 있도록 종합적인 정보를 제시하였다.
본 연구는 최근 기술변화환경에 중요한 패러다임으로 대변되는 융합기술환경에서 바람직한 과학기술정책체계수립을 위한 정책적 시사점을 제시하고자 동태적 기술역량분포에 대한 실증 분석하였다. 본 연구결과를 간단하게 요약하면 다음과 같다. 먼저 비모수적 Hill추정치와 모수적 Rank-1/2추정치가 유사하게 멱법칙의 존재를 나타냈다. 둘째, 기술역량분포를 결정하는 멱법칙의 추정계수가 1990년부터 2008년 분석기간동안 지속적으로 증가하여 파레토분포에 접근하고 있다. 본 분석결과는 다음과 같은 과학기술정책수립에 시사점을 제공한다. 첫째, 최근 멱법칙 결정계수의 증가추이로 볼 때, 그 작동원리가 상대적으로 약화되고 있으며, 연구대상 국가간에 기술역량이 수렴화 되고 있다는 사실을 보여준다. 이러한 기술역량의 국제적 수렴화경향은 국가간 기술격차역량의 차이가 줄어들고 있음을 보여준다. 둘째, 본 연구에서 분석한 바와 같이 만일 기술역량분포의 구조결정에 지속적으로 멱법칙이 존재한다면, 국제적으로는 과학기술역량의 규모가 큰 국가의 기술개발변동이 전 세계의 과학기술변동에 매우 큰 영향을 미치게 된다. 국내적으로는 과학기술역량이 몇 기업에 국한된 경우에 그 기업의 성과가 우리나라 과학기술발전에 큰 영향을 미치게 된다는 것을 의미한다. 즉 이러한 멱법칙의 존재는 융합기술환경에서 한 국가의 기술역량이 소수의 기술잠재역량있는 기술개발기업에 너무 의존적이 될 수 있다는 기술정책적 시사점을 제공한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.197-207
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2015
야구경기에서 타자의 능력을 평가하는 중요 측도에는 타율, 타점, 홈런, 득점, 출루율 등이 있지만 최근에는 타자의 능력을 OPS, ISO, SECA, TA, RC, XR 등과 같은 포괄적인 지표를 사용하여 나타내는 경우가 많다. 이러한 지표들은 흔히 특정 기간 동안 얻은 데이터를 이용하여 계산된 것이기 때문에 기간에 따라 대체로 큰 편차를 보이는 경우가 많으며 특정 모수 (parameter)를 추정하는 것도 아니다. 본 연구에서는 한국프로야구 선수들의 순수한 타격 능력 (hitting ability)을 모수로 간주하여 통계적 방법으로 추정하고자한다. 타격 능력에 추정에는 타수 (at bat)가 반영된 베이지안 방법이 사용될 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.781-790
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2009
본 논문에서는 퍼지수를 포함한 모수적 회귀모형을 추정하기 위하여 분포무관추정량으로 알려진 순위 변환방법과 Theil 방법을 소개한다. 순위 변환방법은 퍼지수의 ${\alpha}$-수준집합의 중심과 폭에 대한 순위를 이용하고 Theil 방법은 ${\alpha}$-수준집합의 중심과 폭에 대한 추정한 값들의 중위수를 이용한다. 예제를 이용하여 분포무관추정량으로 추정된 퍼지회귀모형의 효율성을 최소자승법과 여러 가지 방법으로 추정된 퍼지회귀모형과 비교한다.
이동가입자 수신단에서의 평균 수신전력 레벨이 핸드오프 임계값과 수신기 임계값 사이에 있는 영역을 핸드오프 영역이라 하며, 가입자가 핸드오프 영역에 머무르는 시간을 핸드오프 시간으로 정의한다. 본 논문에서는 이동통신시스템에서 트래픽 모델링 시 중요한 파라메타중 하나인 핸드오프 시간에 대한 확률분포를 추정한다. 첫 번째로 핸드오프 시간의 분포군을 선택하기 위해 시뮬레이션 결과로부터 얻어진 샘플 데이터를 이용하여 점 통계량을 적용하며, 두 번째로 구체적인 분포함수를 결정하기 위해서 모수(parameter)의 값들을 추정하는데, 이를 위해 최우추정량(MLE)을 사용하여 모수의 값들을 산출하고 이를 토대로 적합도 점정을 수행한다. 최종적인 분석 결과 핸드오프 시간은 감마분포를 따르는 것을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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