• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.32 no.1
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• pp.23-34
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• 2023

The purpose of this paper is to review global stochastic optimization algorithms(GSOA) in case binary response experimentation is used and to compare the performances of them. GSOAs utilise estimator of probability of success $\^p$ instead of population probability of success p, since p is unknown and only known by its estimator which has stochastic characteristics. Hill climbing algorithm algorithm, simple random search, random search with random restart, random optimization, simulated annealing and particle swarm algorithm as a population based algorithm are considered as global stochastic optimization algorithms. For the purpose of comparing the algorithms, two types of test functions(one is simple uni-modal the other is complex multi-modal) are proposed and Monte Carlo simulation study is done to measure the performances of the algorithms. All algorithms show similar performances for simple test function. Less greedy algorithms such as Random optimization with Random Restart and Simulated Annealing, Particle Swarm Optimization(PSO) based on population show much better performances for complex multi-modal function.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.33 no.6
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• pp.45-50
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• 2005

To determine precise position GPS carrier phase measurements are used. In addition, the multi-antenna system consisting of 2 or more GPS antennas can make attitude determination effectively. When GPS carrier phase measurements are used the integer ambiguity must be fixed. The success rate is used to validate the integer ambiguity. For LEO satellite attitude determination the double difference carrier phase measurements are used, the success rate is calculated using the covariance matrix and the measurement matrix. The constraint that LEO satellite position vector and attitude vector is orthogonal is suggested for improving the success rate. The LEO satellite orbit model is KITSAT3. The results of the simulation are shown and analyzed.

• Digital Contents
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• no.12 s.103
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• pp.46-50
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• 2001

CRM은 딱 떨어지는 수학공식처럼 방법이 있어서 그대로 하면 반드시 성공하는 그런 것은 없다. 하지만 다른 기업에서 성공했던 방법을 응용하던지 인지도 있는 솔루션 회사에서 의뢰하던지, 또 CRM의 이론적 원칙을 잘 준수하게 될 성공할 확률이 조금 높다는 것 뿐이다.무작정 고객에게 접근하는 것보다 체계적이고 합리적으로 접근하는 것이 더 성공할 확률이 높다는 것은 당연한 것이 아니겠는가? 그래서 이번 장에는 CRM을 구축하는 방법론에 대해서 애기하려고 한다. 사실 여러 솔루션 제공회사에 수많은 방법론이 있지만 그 기본적인 고객에 대한 사상은 거의 같기 때문에 , CRM 구축에 인지도를 갖고 있는 SAS라는 회사의 CRM 방법론에 대해 설명하려고 한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.07a
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• pp.307-311
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• 2003

Okeya-Sakurai는［12］에서 단순한 형태의 랜덤한 덧셈-뺄셈 체인의 대응방법［14］은 SPA공격에 취약함을 보였다. 그러나 그들의 분석 방법은 복잡한 형태［14］에는 적용되지 않는다. 본 논문에서는 Okeya-Sakurai의 공격 알고리듬에 두 가지 잠재된 문제가 있음을 보인다. 또한［12,15］와는 다른 강하고 견고한 새로운 공격 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공격 알고리듬을 사용하면 복잡한 형태의 랜덤한 덧셈-뺄셈 체인［14］또한 완벽하게 분석된다. 본 논문의 결과를 표준에서 제안된 163비트로 실험한 결과 단순한 형태에서는 20개의 AD수열로 대략 94%의 확률로 공격이 성공하며 30개의 AD수열로는 대략 99%의 확률로 공격이 성공한다. 또한, 복잡한 형태에서는 40개의 AD수열로 94%의 확률로 70개의 AD수열로는 99%로의 확률로 공격이 성공한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.3
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• pp.298-300
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• 2016

We propose a RFID distance bounding protocol that RFID tag still responds when reader sends a void challenge in order to reduce the probability of a relay attack. We analyze the success probability of relay attack depending on the full challenge ratio. Our experimental results show that our protocol is secure to relay attack.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.6
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• pp.1109-1115
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• 2010

In this paper, exact confidence interval of hyper-geometric parameter, that is the probability of success p in the population is discussed. Usually, binomial distribution is a well known discrete distribution with abundant usage. Hypergeometric distribution frequently replaces a binomial distribution when it is desirable to make allowance for the finiteness of the population size. For example, an application of the hypergeometric distribution arises in describing a probability model for the number of children attacked by an infectious disease, when a fixed number of them are exposed to it. Exact confidence interval estimation of hypergeometric parameter is reviewed. We consider the performance of exact confidence interval estimates of hypergeometric parameter in terms of actual coverage probability by small sample Monte Carlo simulation.

• Korean Journal of Logic
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• v.9 no.1
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• pp.31-62
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• 2006

이 논문은 포퍼의 후기 확률론인 성향적 확률론에 대한 것이다. 포퍼가 확률에 관한 성향이론을 제시한 가장 중요한 동기는 단일 사건에 확률값을 부여하기 위함이었다. 그의 성향이론은 전기와 후기로 나누어지는데, 전기의 이론은 성향을 반복가능한 조건들의 집합으로, 후기의 이론은 성향을 특정 시각에서의 우주의 상태로 설명한다. 이 글은 포퍼의 전기와 후기 성향이론이 성공적이지 않음을 논증한다. 전기 성향이론에 대해서는 가장 좁은 준거집합의 원리의 문제에 부딪혀서 단일 사건에 대하여 객관적인 확률값을 부여할 수 없기 때문이고, 후기 성향이론은 성향을 약한 인과라고 해석하는 문제와 함께 포퍼 자신의 의도와 달리 형이상학적인 이론이 되어버렸기 때문이다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.11a
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• pp.16-21
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• 2000

본 연구는 대형 프로젝트의 위험분석을 위한 확률적 Network 시뮬레이션모델의 연구로서 Simulation방법으로 프로젝트의 성공 및 실패확률을 산정 하였다. 프로젝트의 주요 불확실성 요소(Uncertainty Factors)인 프로젝트의 수행기간(Time), 비용(Cost) 및 성과(Performance) 등의 계획은 실패 없이 추진되어야 하는 것이 중요하다. 연구 개발 및 신기술개발과 같이 대형 프로젝트의 경우, 그 성과 달성의 위험(Risk)성은 매우 크며 이러한 위험 예측 및 분석이 프로젝트의 성공적인 수행을 위하여 매우 중요 시 된다. 본 연구에서는 이를 위한 위험분석(Risk Analysis)의 방법으로 일반적으로 쉽게 사용할 수 있는 위험요인법(Risk Factor Analysis)과 확률적 Network 시뮬레이션모델을 제시하였으며 또한 이를 위한 Simulation프로그램을 개발하였으며 이를 신 기술개발 프로젝트에 응용하는 과정을 보였다. 본 연구에서 개발된 관련 프로그램을 보완 할 경우 대형 프로젝트의 각종 의사결정 시에 매우 유용하게 활용될 수 있으리라 생각된다.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.7 no.3
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• pp.3-11
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• 2008

Robust design pioneered by Dr. G. Taguchi has been applied to versatile engineering problems for improving quality. Since 1980s, the Taguchi method has been introduced to numerical optimization, complementing the deficiencies of deterministic optimization, which is often called the robust optimization. In this study, the robust optimization strategy is proposed by considering the robustness of objective and constraint functions. The statistics of responses in the functions are surrogated by kriging models. In addition, objective and/or constraint function is represented by the probability of success, thus facilitating robust optimization. The mathematical problem and the two-bar design problem are investigated to show the validity of the proposed method.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.6
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• pp.1175-1182
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• 2011

In this paper, properties of exact confidence interval and some approximate confidence intervals of hyper-geometric parameter, that is the probability of success p in the population is discussed. Usually, binomial distribution is a well known discrete distribution with abundant usage. Hypergeometric distribution frequently replaces a binomial distribution when it is desirable to make allowance for the finiteness of the population size. For example, an application of the hypergeometric distribution arises in describing a probability model for the number of children attacked by an infectious disease, when a fixed number of them are exposed to it. Exact confidence interval estimation of hypergeometric parameter is reviewed. We consider the approximation of hypergeometirc distribution to the binomial and normal distribution respectively. Approximate confidence intervals based on these approximation are also adequately discussed. The performance of exact confidence interval estimates and approximate confidence intervals of hypergeometric parameter is compared in terms of actual coverage probability by small sample Monte Carlo simulation.