대표적인 소수판별법으로 밀러-라빈방법이 적용되고 있다. 밀러-라빈판별법은 m=[2, n-1]에서 m을 k개 선택하여 n-1=$2^sd$, $0\;{\leq}\;r\;{\leq}\;s-1$ 에 대해 $m^d\;{\equiv}\;1(mod\;n)$ 또는 $m^{2^rd}\;{\equiv}\;-1(mod n)$로 소수를 판별하여 $k{\times}r$회를 수행한다. 본 논문은 c=$p^{\frac{n-1}{2}}(mod\;n)$을 계산하여 c=-1이면 소수로 판별하여 k회 수행하였다. 제안된 판별법은 밀러-라빈 판별법의 $k{\times}r$회를 k회로 감소시켰다.
대표적인 소수판별법으로 밀러-라빈 방법이 적용되고 있다. 밀러-라빈 판별법은 카마이클 수 또는 반소수가 합성수임에도 불구하고 소수로 잘못 판별하는 단점이 있어 m=[2,n-1], (m,n)=1인 m을 k개 선택하여 소수 여부를 판별한다. 밀러-라빈 방법은 $n-1=2^sd$, $0{\leq}r{\leq}s-1$에 대해 $m^d{\equiv}1$(mod n) 또는 $m^{2^rd}{\equiv}-1$(mod n)로 소수를 판별한다. 본 논문은 m=2로 한정시켜 98.9%를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 $n=6k{\pm}1$, $n_1{\neq}5$로 1차로 합성수 여부를 판별한다. 2차에서는 $2^{2^{s-1}d}{\equiv}{\beta}_{s-1}$(mod n)과 $2^d{\equiv}{\beta}_0$(mod n)로 판별하였으며, 3차에서는 ${\beta}_0$ >1이면 $1{\leq}r{\leq}s-2$에서 ${\beta}_r{\equiv}-1$ 존재 여부로, ${\beta}_0=1$이면 m=3,5,7,11,13,17을 순서대로 적용하였다. 제안된 알고리즘을 n=[101,1000]에 적용한 결과 ${\beta}_0$ >1은 26개로 3.0%, ${\beta}_0$ = 1은 0.55%만 수행되었으며, 96.55%는 초기에 판별할 수 있었다.
본 연구에서는 GMM 기반의 음성/음악 판별 방법을 응용하여 FM 라디오 방송에서 순수한 음악 구간만을 판별하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 음성, 음악, 광고 음악, 기타 여러 가지 사운드가 혼합되어 있는 오디오 방송 프로그램에서 순수한 음악만을 판별하여 자동으로 저장하고자 한다. 음악의 시작 부분과 끝 부분을 보다 정교하게 검출하고자 순수한 음악으로 판별된 구간의 시작 부분과 끝 부분에 대해 후처리 과정을 추가하였다. PC 환경에서 FM 라디오 방송을 이용하여 구현된 시스템을 실시간으로 테스트한 결과 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 또한 SoC 구현을 고려하여 고정소수점 연산을 수행한 결과 3MIPS 이하의 적은 연산량으로 부동소수점 연산일 때와 동일한 결과를 얻을수 있었다.
본 논문에서는 현재 사용되고 있는 소수성 검정 알고리즘의 효율성을 비교하여 효과적인 알고리즘 사용에 관한 방향을 제시하려 한다. 현재 가장 일반적으로 사용하고 있는 Miller-Rabin 소수성검정법(Miller-Rabin primality test)에 대하여, Miller-Rabin 소수성 검정법 이외에 다른 확률적 소수성 검정법으로 제안된 Frobenius-Grantham 소수성 검정법(Frobenius-Grantham primality test) 이 있다. 그러나 합성수 판별에 대한 확률적 우세함에도 불구하고, Miller-Rabin 소수성 검정법을 대체하고 있지 못하는 이유는 시간복잡도(time complexity)가 Randomized polynomial time이기 때문에 같은 확률에 대한 평균 실행 속도가 Miller-Rabin 소수성 검정법보다 크게 효율적이지 못하기 때문이다. 또한, 2002년 Manindra Agrawal이 제시한 AKS 알고리즘(AKS algorithm)은 최초의 다항식 시간내 결정적 소수성 검정법(Polynomial time deterministic primality test)이지만, 시간 복잡도에서 다항식의 차수가 높기 때문에 현재 사용되고 있는 확률적 소수성 검정법(Probabilistic primality test)을 대체하지 못할 것으로 사료된다. 본 논문에서는 최근 발표된 소수성 검정법인 Frobenius-Grantham 소수성 검정법, AKS 알고리즘과 기존의 Miller-Rabin 소수성 검정법의 장단점을 비교·분석해 보고자 한다.
본 논문에서는 미지의 아미노산 서열이 신호 펩티다제 I에 의해 절단되는 분비성 단백질인지를 판별하고, 분비성 단백질일 경우에는 절단 위치를 예측하는 방법을 제안한다. 아미노산의 소수성을 이용한 전처리를 수행하여 분비성 단백질의 선도서열인 신호서열의 존재와 절단 위치를 추정한다. 전처리를 통해서 신호서열 아닌 서열을 초기에 제외함으로써 신호서열 예측의 정확도를 높인다. 지지벡터기계를 신호서열의 예측에 효과적으로 적용하기 위해서, 생물학적 정보와 관련된 아미노산 서열간의 거리를 제안한다. 아미노산의 세포내 위치를 예측할 수 있는 소수성 척도와 아미노산의 진화적인 관계를 나타낼 수 있는 치환행렬을 이용하여 아미노산 서열간의 거리를 정의한다. Swiss-Prot release 50 단백질 자료에 대하여 교차타당성 기법을 사용하여 실험한 결과 제안한 방법은 신호서열중에 98.9%를 신호서열로 판별하였고, 88%의 절단위치 예측정확도를 보였다. 기존의 방법과의 비교실험을 통해서 제안한 방법이 신호서열의 예측에 더욱 효과적임을 확인하였다.
암호학의 암호 생성과 해독, 소수판별법의 성능은 대부분 $a^b$(mod n)의 모듈러 지수연산의 효율적 구현여부로 결정된다. 모듈러 지수연산법에는 표준 이진법이 최선의 선택으로 알려져 있다. 그러나 큰 자리수의 b에 대해서는 d-ary, (d=2,3,4,5,6)이 보다 효율적으로 적용된다. 본 논문에서는 $b{\equiv}0$(mod m), $2{\leq}m{\leq}16$인 경우 b를 m-진법으로 변환시켜 수행하는 방법과 m-진법 수행과정에서 결과 값이 1 또는 a가 발생하는 경우 곱셈 수행횟수를 획기적으로 줄이는 방법을 제안하였다.
군집간의 개체 수의 차이가 큰 자료들을 불균형자료라고 한다. 불균형자료의 판별분석에서 다수 범주의 개체를 잘 분류하는 것 보다 소수 범주의 개체를 잘 분류하는 것이 더 중요하다. 그러나 개체 수가 상대적으로 작은 소수 범주의 개체를 개체 수가 상대적으로 많은 다수 범주의 개체로 오분류하는 경우가 많다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 HDBSCAN과 SMOTE를 결합한 방법을 제안한다. HDBSCAN을 이용하여 소수 범주의 노이즈와 다수 범주의 노이즈를 제거하고 SMOTE를 적용하여 새로운 자료를 만들어낸다. 기존의 방법들과 성능을 비교하기 위하여 AUC와 F1 점수를 이용하였고 그 결과 대부분의 경우에 HDBSCAN과 SMOTE를 결합한 방법이 높은 성능 지표를 보였고, 불균형자료를 분류하는데 있어 뛰어난 방법으로 나타났다.
성형외과에서는 웹 방문자를 늘리기 위하여 다양한 노력을 하고 있지만, 웹 사이트의 어떠한 속성이 웹 방문자 수를 증대시키는지에 대한 체계적인 연구는 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 방문자 수가 많은 성형외과 웹 사이트와 방문자 수가 적은 웹 사이트를 구분하는 속성을 규명하였다. 다중 판별 분석과 의사결정 나무 기법, 신경망 분석 기법을 이용하여 방문자의 다소 (多少)를 구분하는 속성들을 도출하였다. 웹 사이트의 속성 중 '가상성형프로그램', '정보추천' 등 소수의 속성이 방문자 수의 다소(多少)를 설명하는 것으로 드러났다.
인터넷 상에서의 허위정보 생산과 유통은 주로 가짜 뉴스를 통하여 이루어진다. 과거에는 신문이나 공중파 TV등 뉴스 기사의 생산과 유통이 매우 제한적이었지만 지금은 인터넷의 발달로 누구나 쉽게 뉴스를 생산하고 유통할 수 있다. 뉴스 생산의 용이성은 정보 공유의 즉각성과 수월성이라는 장점을 제공하지만 반대로 불확실한 뉴스 남발로 인한 정보의 신뢰성 하락과 선량한 피해자를 양산하는 단점 또한 존재한다. 이는 가짜 뉴스가 사회적 문제로 대두되고 있는 이유이다. 에이전트나 스파이더 등의 소프트웨어를 통해 인터넷으로 급속도로 전파되는 가짜 뉴스를 전통 방식인 소수의 전문가가 수동으로 잡아내는 것은 불가능하다. 이에 기술발달로 잡아내기 힘들어진 가짜뉴스에 대해, 역으로 발달된 기술을 활용하여 잡아내려는 시도가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 판별하는 다양한 기법들을 탐색하고 해결방안을 제시하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권2호
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pp.235-245
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2012
로지스틱판별분석은 금융 분야에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법으로 신용평가 시 해석이 쉽고 우수한 분별력으로 많이 활용되고 있지만 종속변수에 대한 설명변수들의 비선형적인 관계를 설명하는 부분에는 한계점이 있다. 일반화가법모형은 로지스틱판별모형의 장점과 함께 종속변수와 설명변수 사이의 비선형적인 관계도 설명할 수 있다. 그러나 연속형 설명변수의 수가 대단히 많은 경우이 두 방법은 모형에 유의한 변수를 선택해야하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 다수의 연속형 설명변수들을 공통요인분석자혼합모형에 의한 차원축소를 통해 변환된 소수의 요인점수들을 일반화가법모형의 새로운 연속형 설명변수로 사용하여 신용분류를 하는 방법을 제시한다. 실제 금융자료를 이용하여 로지스틱판별모형과 일반화가법모형, 그리고 본 연구에서 제안한 방법에 의한 정분류율을 비교한 결과 본 연구에서 제안한 방법의 분류 성능이 더 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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