• 지구물리와물리탐사
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• 제15권4호
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• pp.199-208
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• 2012

파랑잡음과 같은 강한 진폭의 무작위 잡음은 일반적인 해양탄성파 자료처리 과정에서 쉽게 제거되지 않는다. 이 논문에서는 파랑잡음을 제거하기 위하여 F-X 필터와 중앙값 필터를 연속적으로 적용하였다. 시험자료는 2010년 12월 남극반도의 북쪽에 위치한 남셰틀랜드군도 북부해역에서 획득한 해양탄성파 자료로서 일부 측선의 자료획득 중에 발생한 악천후로 인하여 강한 파랑잡음이 기록되었다. 파랑잡음이 심한 자료를 대상으로 F-X 필터를 시험 적용한 결과, 무작위 잡음이 대부분 제거되었으나 일부 저주파 잡음은 여전히 강하게 남아있었다. 중앙값 필터를 적용한 결과, 저주파 잡음은 효과적으로 제거되었지만 다른 주파수 영역에 존재하는 무작위잡음이 남아있었다. 이에 두 가지 필터를 연속적으로 적용한 결과, 저주파의 잡음과 무작위 잡음이 모두 효과적으로 제거되었다. 잡음제거 이후, 보다 정밀한 속도분포를 얻을 수 있었으며, 겹쌓기 단면의 신호 대 잡음비는 뚜렷이 개선되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제21권1호
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• pp.54-60
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• 2018

탄성파 탐사를 통해 취득된 자료는 적절한 자료처리 및 해석 과정을 거쳐 석유, 가스 자원의 부존여부를 파악하는데 활용할 수 있다. 자원의 부존여부를 지시하는 탄성파 속성은 진폭 정보로부터 도출되며, 이 때 탄성파 고유 감쇠를 표현하는 Q 값은 탄화수소 지시자로서 유용하게 사용된다. 따라서, Q 값을 산출하는 기법의 정확성이 자원 부존여부를 파악하는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 수치모형실험을 통해 탄성파 감쇠를 표현하는 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. 실제 현장자료를 모사하기 위해 무작위 잡음을 추가한 자료에 대하여 스펙트럼 진폭 비교법과 최대 주파수 이동법을 이용하여 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. Q 값을 산출한 결과 무작위 잡음을 추가하여 신호대 잡음비가 90 dB 일 때는 두 가지 방법 모두 비교적 정확한 값을 산출하였으나, 무작위 잡음의 크기가 증가할 경우 최대 주파수 이동법이 스펙트럼 진폭 비교법 보다 정확한 결과를 도출함을 알 수 있었다.

• Korean Journal of Acupuncture
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• 제25권3호
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• pp.43-51
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• 2008

배경 : 최근까지 이루어진 천식의 침치료 무작위 대조군 연구들에 의한 결과는 뚜렷한 효과를 보여주지 못하고 있다. 이러한 요인의 하나로 적절한 피험자 수를 정하기 위한 예비 임상시험의 부재가 거론되고 있다. 따라서 천식에 대한 침치료의 본 임상시험에 앞서 이의 실행 가능성 및 규모를 예측하는 예비임상시험이 필요한 상황이다. 목적 : 예비임상시험을 통해 서양의학적 치료를 받고 있는 천식환자들에 대한 침치료의 부가적 효과를 검증하기 위한 본 임상시험의 실현 가능성을 예측하기 위함. 방법 : 본 시험은 무작위 단일 맹검 대조군 평행 설계 예비 임상시험이다. 1차 평가변수는 최대 호기량 검사기로 집에서 아침, 저녁으로 매일 측정한 수치로 구해진 최대 호기 유속 일중 변동률의 1주간 평균치 변화이며 2차 평가변수는 의료기관에서 시행하는 폐기능 검사, 기준시점 호흡곤란 지수, 호흡곤란 변화에 대한 지수, 천식환자들의 삶의 질 평가를 위한 설문 등이다. 피험자 수는 총 45명으로 선정 및 제외기준을 통해서 참여하게 되며 1주간의 최대 호기 유속 기저치 평가 기간을 거친 후 진짜침 처치 군, 가짜침 처치 군, 대기군 세 군에 각각 무작위로 15명씩 할당된다. 모든 피험자에게 기존의 천식관련 약물의 사용을 허용하며, 진짜침 처치군 및 가짜침 처치군은 주 3회 4주간 해당 처치를 받고 2주 후에 각 평가 항목에 대하여 추적, 관찰하게 된다. 대기군은 기존의 천식관리를 유지하면서 2주마다 방문하여 총 6주간 평가를 받고 진짜침 처치를 4주간 받게 된다. 고찰 : 본 연구는 국내에서 최초로 이루어지는 천식에 대한 침 무작위 대조군 예비 임상시험으로 향후 적절한 피험자 수와 실행가능성을 예측할 수 있으리라 기대된다.

• 한국광학회지
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• 제17권3호
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• pp.231-239
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• 2006

본 논문에서는 직교성의 특성을 가진 Walsh code 영상과 무작위 위상 영상을 이용하여 계층적인 영상의 암호화 및 복호화로 영상 정보의 수준에 따른 효율적인 정보보호와, 암호화의 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안한 암호화 과정은 각각의 원 영상과 무작위 위상 영상을 곱한 영상을 푸리에 변환 후, Walsh code 영상과 이진 무작위 위상영상을 곱한 영상에 확산시켜 암호화한다. 복호화 키는 암호화 과정에 사용된 Walsh code 영상을 정보의 수준에 따라 더함으로써 계층적인 복호화 키를 생성한다. 그러므로 하나의 복호화 키로도 정보 보호의 수준에 따라 각 암호화 영상을 복호화할 수 있다. 또한 이진 무작위 위상과 무작위 위상 영상은 암호화 영상을 백색 잡음의 패턴과 유사하여 암호화 수준이 높은 장점을 가진다. 컴퓨터 실험과 고찰을 통하여 암호화의 적합함을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권1호
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• pp.41-49
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• 2005

이 연구에서는 메탄 하이드레이트 부존 지역의 속도 분포를 구하기 위해서 무작위 불균질 모델을 개발하였다. P 파 물리검층 자료는 von Karman 유형의 자기상관함수와 비가우스 확률 분포를 가진다. 속도 분포는 수백 m/s의 차이가 나는 두 개의 정점(peak)들을 갖는다. 이중모드 속도 분포를 가진 무작위 불균질 매질의 모델은 normal spectral-based generation 방법에 의해 만들어진, 가우스 속도 분포를 갖는 매질의 사상을 통해 만들어졌다. 또한 타원 자기상관 함수를 이용하여 무작위 매질에 자기상관 길이의 이방성을 첨가하였다. 유사 P 파 속도 검층기록은 현장자료의 특징을 잘 구현해냈다. 이 모델을 두 개의 탄성파 전파 수치 모형에 적용하였다. 두 개의 다른 주파수 대역의 송신신호들에 의해 만들어진 합성 반사 단면도들을 통해 이중모드 분포를 가진 무작위 모델의 속도 변화가 파의 산란에 영향을 줌으로써 BSR의 주파수 의존성의 원인이 됨을 알 수 있다. 합성 시추공간 단면도는 현장자료에서 보여지는 심한 감쇠가 산란에 의한 부가적인 진폭 감쇠에 의한 것임을 보여주고 있다. 결론적으로 이중모드 분포를 가진 무작위 불균질성은 하이드레이트 부존층 모델링의 핵심이고, 이를 통해 하이드레이트 부존 지역의 탄성파 단면도들에서 관찰되는 주파수 의존성과 산란현상에 대해 설명할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권9호
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• pp.283-290
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• 2023

최근 IoT 기술이 꾸준하게 발전되면서 의료 시스템, 스마트 TV 시계 등에서 많이 활용되고 있다. 소프트웨어 개발의 66%가 메모리 공격에 취약한 C 언어를 통해 개발되고 C 언어를 사용하는 IoT 기기에 위협적으로 작용한다. 스택스매싱 오버플로 공격은 사용자가 정의한 버퍼 크기보다 큰 값을 삽입하여 반환 주소가 저장된 영역을 덮어쓰게 하여 프로그램이 정상적으로 동작하지 못하게 한다. 메모리 가용량이 적은 IoT 기기는 스택스매싱 오버플로 공격에 취약하다. 또한, 기존의 백신 프로그램을 그대로 적용하게 되면 IoT 기기가 정상적으로 동작하지 못한다. 연구에서는 IoT 기기에 대한 스택스매싱 오버플로 공격을 방어하기 위해 여러 탐지 방법 중 카나리아를 사용하여 각각 무작위 값, 체크썸, DSLR(무작위 저장 위치)로 조건을 설정했다. 2개의 카나리아를 버퍼 내에 배치하여 하나는 버퍼의 끝인 반환 주소 앞에 배치하고 나머지 하나는 버퍼 내 무작위 위치에 저장했다. 이는 고정된 위치에 저장된 카나리아 값은 공격자가 위치를 예측하기 쉬우므로 무작위한 위치에 카나리아를 저장하여 공격자가 카나리아의 위치를 예측하기 어렵게 했다. 탐지 프로그램 실행 후 스택스매싱 오버플로 공격이 발생 후 각 조건을 만족하게 되면 프로그램이 종료된다. 설정한 조건을 각각 조합하여 8가지 경우의 수를 만들었고 이를 테스트했다. 이를 통해 IoT 기기에는 다중 조건을 사용한 탐지 방법보다 DSLR을 이용한 탐지 방법을 사용하는 것이 더 효율적이라는 결과를 얻었다.

• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.115-122
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• 2014

이 논문에서는 이진확률수열의 무작위성을 검정하는 방법을 제안한다. 연의 길이는 절사된 기하분포를 따르는데 제안하고자 하는 검정통계량은 연의 평균길이를 기초로 하고 있으며 표본크기가 커지면 점근적으로 ${\chi}^2_2$-분포를 따른다. 검정크기와 검정력을 비교하기 위해 몬테칼로모의실험을 실시했다. 로또 6/45에서의 추첨여부에 대한 수열에 적용해 보았으며 로또는 무작위성을 만족하는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.915-918
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• 2004

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.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권6호
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• pp.354-367
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• 2010

시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있다. 그러나 주식시장의 경우 시계열 데이터임에도 불구하고 패턴 분석 및 예측은 많은 연구가 이루어지지 않고 있으며 예측도가 매우 낮다. 그 이유는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 하면 어떠한 과학적 방법으로도 그 예측은 불가능하다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov 복잡도를 이용해 측정하여 그 무작위의 정도와 본 논문에서 제시한 반 전역정렬(semi-global alignment)로 예측할 수 있는 주가의 예측의 정확간의 깊은 상관관계가 있음을 보인다. 이를 위해서 주가지수의 등락을 양자화된 문자열로 변환하고 그 문자열의 Kolmogorov 복잡도를 이용해 주가 변동의 무작위성을 측정하였다. 우리는 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이를 실험용 데이터로 사용하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov 복잡도가 높은 경우에는 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov 복잡도가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 3종류의 예측율에 대해서 투자자들이 관심이 많은 등락 예측율은 단기 예측은 12% 이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1254-1259
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• 2009

과거 관측된 수문자료는 분석을 통해 다양한 수문모형의 평가 및 예측과 수자원 정책결정에서 활용된다. 하지만 관측장비의 오작동 및 관측범위의 한계에 의해 수집된 자료에는 결측이 존재한다. 단순히 결측이 존재하는 벡터를 제외하거나, 결측이 존재하는 자료 구간에 선형성이 존재한다는 가정 하에 평균을 활용하기도 했으나, 이로 인하여 자료의 통계특성에 왜곡이 야기될 수 있다. 본 연구는 결측의 보정으로 자료가 보유하는 정보의 손실 및 왜곡을 최소화 할 수 있는 방안을 연구하고자 한다. 자료의 결측은 크게 완벽한 무작위 결측(missing completely at random, MCAR), 무작위 결측(missing at random, MAR), 무작위성이 없는 결측(nonrandom missingness)으로 분류되며, 수문자료는 결측을 포함한 기간이 그 외 기간의 자료와 통계적으로 동일하지는 않지만 결측자료의 추정이 가능한 MAR에 속하는 것이 일반적이므로 이를 가정으로 결측을 보정하였다. Local Lest Squares Imputation(LLSimput)을 결측의 추정을 위해 사용하였으며, 기존에 쉽게 사용되던 선형보간법과 비교하였다. 적용성 평가를 위해 소양강댐 일 유입량 자료에 1 - 5 %의 결측자료를 임의로 생성하였다. 동일한 양의 결측자료에 대해 100개의 셋을 사용하여 보정의 불확실성 범위를 적용된 방법에 대해 비교..평가하였으며, 결측 증가에 따른 보정효과의 변화를 검토하였다. Normalized Root Mean Squared Error(NRMSE)를 사용하여 적용된 두 방법을 평가한 결과, (1) 결측자료의 비가 낮을수록 간단한 선형보간법을 사용한 보정이 효과적이었다. (2) 하지만 결측의 비가 증가할수록 선형보간법의 보정효과는 점차 큰 불확실성과 낮은 보정효과를 보인 반면, (3) LLSimpute는 결측의 증가에 관계없이 일정한 보정효과 및 불확실성 범위를 나타내는 것으로 드러났다.