continuous n-tuple 알고리즘은 tuple의 무작위적 추출을 기본으로 한다. 무작위적 추출의 여러 가지 장점을 감안하더라도, 무작위적 추출을 통한 인식의 성능은 가변성물 가지게 된다. 그리고 무작위적 추출은 의미 있는 정보의 선택이 불가능하다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 무작위적 추출이 가지는 설러 가지 약점을 보완하기 위해서, 유전 알고리즘을 이용하여 얼굴인식에 효과적인 tuple을 선택하여 사용하였다. 유전 알고리즘을 이용함으로서 얼굴 인식에 효과적이지 않은 tuple의 필터링 효과를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 점근적으로 최적인 두가지의 무작위화 함수인 일라이어스(Elias) 함수와 페레즈(Peres) 함수의 장단점을 고려한 하이브리드 무작위화 함수를 제안한다. 무작위화 함수는 편향성이 있는 무작위수의 공급원으로부터 균등한 무작위수를 생성하는데 쓰이는 알고리즘을 수학적으로 추상화한 것이다. 일라이어스 함수와 페레즈 함수는 입력의 길이가 무한으로 증가함에 따라 그 출력효율성이 정보론적 한계치에 다가간다. 특히, 일라이어스 함수는 주어진 (유한의) 입력길이에 대해 최적인 무작위화 함수이다. 그러나 그 계산은 간단하지 않고, 주어진 입력길이에 의존한다. 반면, 페레즈 함수는 정해진 입력의 길이에 대해 출력효율이 최적이지는 않으나, 점근적으로는 최적이고, 간단한 재귀식에 의해 정의되어서 그 계산이 매우 간단하고 적은 메모리를 필요로 한다. 이러한 계산복잡도와 출력효율에 대한 두가지 무작위화 함수의 장단점에 주목하여, 각각의 장점을 고려한 하이브리드 무작위화 함수를 제안하고 이를 분석한다.
무작위성 개념에 대한 이해는 확률과 통계 영역의 교수와 학습에서 필수적인 것으로 다루어져왔다. 무작위성 개념은 자연현상, 사회현상을 수학적인 안목에서 이해하도록 하며, 합리적인 해석에 기초하여 이들 현상을 판단한다는 것이 무엇을 의미하는지 이해하는 토대가 된다. 본 연구에서는 예비교사들이 이와 같은 기회를 이해하고 다양한 문제 맥락에 포함되어 있는 무작위성 개념을 적절하게 이해하고 있는지 조사하였다. 연구결과 우연현상의 단순사건과 복합사건에 내재된 무작위성 개념은 쉽게 파악하는 반면, 측정과 관련된 맥락에서는 무작위성을 적절하게 인식하지 못하는 것으로 나타났다. 이는 측정상황의 본질인 변이성 개념의 인식이 부족함을 시사한다. 그러므로 예비교사를 대상으로 확률과 통계 관련 지도 관점을 다룰 때 측정상황을 도입할 필요가 있으며, 특히 변이성 개념에 비추어 이를 분석해야 한다는 점을 제안하였다.
SSH 서비스는 공개키를 이용하여 두 시스템 사이의 안전하고 암호화된 통신 채널을 제공한다. 그러나 이 서비스를 악용한 SSH 무작위 공격(SSH brute force attack)과 같은 해킹 시도가 지속적으로 발생하고 있다. SSH 무작위 공격은 사용자의 계정과 패스워드 조합을 추측하여 SSH 서버에 지속적으로 로그인을 시도한다. 본 논문에서는 2014년 국가 슈퍼컴퓨터를 대상(Target)으로 발생한 SSH 무작위 공격을 분석하고 이와 같이 공격을 탐지하고 대응하기 위한 실패로그 기반의 방법을 기술한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.779-786
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2009
로또복권은 이미 전 세계적으로 인기가 가장 높은 복권중의 하나이다. 우리나라의 경우 전체 45개의 번호 중 6개의 번호를 선택하는 방법으로 로또복권이 발행하고 있으며, 로또복권의 발행을 통해 얻은 수익 중 일부분을 복지사업에 지원하는 등 다양한 분야에 대한 지원 사업으로 사회 환원에도 적극적으로 앞장서고 있다. 하지만 이런 장점에도 불구하고 로또복권의 1등 당첨번호들이 과연 무작위로 선택되었는가 하는 의혹은 발행초기부터 지금까지도 끊이지 않고 제기되어 오고 있다. 따라서 본 연구에서는 로또복권의 총 331회의 1등 당첨번호들에 대하여 주관 사업체별, 그리고 로또복권의 가격변화로 구분하여 다변량 중심극한정리와 몬테카를로 모의실험을 이용한 검정 방법으로 당첨번호들에 대한 무작위성 검정을 실시하였다. 그 결과 모든 경우에서 당첨번호들이 무작위성을 만족하였다.
본 연구는 주로 의사결정과제를 통해 검증되어왔던 무작위적 리더 선출 방법의 우수성을 실제 수행과제로 확장시켰고, 리더 선출 방법과 집단 효능감의 집단수행에 대한 상호작용효과를 살펴보았다. 2(리더 선출 방법: 공식적/무작위적) × 2(집단 효능감: 저/고) 피험자간 실험설계를 통해 집단수행에 대한 영향을 검증했다. 연구 결과, 리더 선출 방법의 주효과가 유의하여 공식적으로 리더가 선출된 집단보다 리더가 무작위적으로 선출된 집단의 수행이 유의하게 높았다. 또한, 두 변인 간의 상호작용이 유의하였는데, 집단 효능감이 낮을 때는 리더가 공식적으로 선출된 집단과 무작위적으로 선출된 집단 간의 수행차이가 유의하지 않았으나, 집단 효능감이 높을 때는 리더가 공식적으로 선출된 집단보다 무작위적으로 선출된 집단의 수행이 유의하게 높았다. 본 연구의 결과는 높은 집단 효능감이 집단의 수행에 긍정적인 영향을 주기 위해서는 리더가 집단의 사회정체성을 손상시키지 않는 방법(예. 리더와 구성원의 차이점을 부각시키기 보다는 동질성에 대한 지각을 높이는 방식)으로 선출되어야 한다는 점을 제안함으로써 조직과 작업 현장에 기여할 수 있다. 향후에 본 연구를 작업 팀으로 확장하여 연구할 필요성을 논의하였다.
얼굴 인식을 위한 명도값 매칭 알고리즘들 중에서도 Continuous n-tuple classifier는 tuple의 무작위적 추출을 기본으로 하여 만들어 졌다. 무작위적 추출은 단순성과 빠른 속도 등의 장점에 반해 인식의 성능의 가변성을 단점으로 갖는다. 그리고 학습 데이터 추출 방법의 변화에 따른 인식률 변화라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 무작위적 추출이 가지는 여러 가지 약점을 보완하기 위해서, 유전 알고리즘을 이용하여 얼굴 인식에 효과적인 tuple을 선택하여 사용하였다. 유전 알고리즘을 이용함으로서 얼굴 인식에 효과적인 tuple의 필터링 효과를 기대할 수 있다. 또한 학습 데이터 추출 방법의 변화에 따른 인식 성능의 향상을 확인할 수 있었다.
Compressive sensing 및 희소 복원 문제(sparse recovery problem)는 기존 디지털 기술의 한계를 극복할 수 있는 새로운 이론으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 신호 재구성에서 l1 norm 최적화 문제 해결에 많은 연산이 수행되며 따라서 병렬 처리 기법이 필요하다. 이 과정에서 무작위 행렬과 벡터 연산을 통한 변환 연산이 전체 과정 중에서 많은 부분을 차지하는데, 특히 원본 신호의 크기로 인해 이 과정에서 필요한 무작위 행렬을 메모리에 저장하기 곤란하며 계산 시 무작위 행렬의 절차적(procedural) 처리 방식이 필수적이다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해결책으로 단일 명령 다중 스레드(SIMT) 병렬 플랫폼 상에서 무작위 부분적 Haar 웨이블릿 변환을 절차적으로 계산할 수 있는 새로운 병렬 알고리듬을 제안한다.
이 논문은 자본시장이 무작위 행보를 운동법칙으로 삼고 있는가, 아니면 정상성의 시계열에 의하여 움직이고 있는가를 심도있게 분석한다. 주가가 무작위 행보를 따른다는 가설을 긍정적 입장에서, 부정적 측면에서, 그리고 이 양자가 공존하고 있다는 관점에서 각 측면에 합당한 방법론을 통한 실증적 분석에 의하여 검정한다. 여러 검증방법을 사용하여 종합주가지수 수익률을 분석하였는 바, 주가 시계열은 무작위 행보가 아니라 정상성의 확률과정(stationary precess) 임이 밝혀졌다. 이와 같은 결과는 우리나라의 증권시장의 성질 중의 하나가 평균회귀라는 것을 입증하는 증거이다. 그리고 평균회귀가 단기적으로 발생하여 그 속도가 매우 빠르다. 주가 시계열에 충격이 가해져 영향을 받을 때 3일 정도가 경과하면 그 충격이 거의 모두 소멸하고 있다. 우리나라 증권시장은 volatility가 높다. 주가는 상당히 높은 자기상관 관계를 갖고 있으며, 이 상관계수가 음수로서 약 -0.50이다. 무척 빠른 속도의 평균회귀와 높은 시계열 상관에 비추어 볼 때 우리나라의 자본시장이 효율적 시장이라는 가설에는 큰 의심이 든다. 뿐만 아니라 이 실증적 결과는 단기적 예측 가능성이 존재할 수 있음을 시사하고 있다. 주가 시계열은 이분산성(異分散性)이 꽤 높다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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