소표본 분할표 자료에서 적합도 검정통계량들의 카이제곱 근사 적용 가능에 대하여 많은 연구가 진행되었다. 소표본에서 세 가지 검정 통계량(피어슨 카이제곱 $X^{2}$, 일반화 가능도비 $G^{2}$, 그리고 역발산 I(2/3) 검정통계량)에 관하여 비교한 Rudas(1986)의 연구를 확장하여, 최근에 제안된 차이측도(BWHD(1/9), BWCS(1/3), NED(4/3) 검정통계량)를 포함시켜 비교 분석하였다. 독립모형의 이차원 분할표, 조건부 독립모형과 한 변수 독립 모형을 따르는 삼차원 분할표에 대한 모의실험을 통하여 생성된 90과 95 백분위수와 이에 대응하는 95% 신뢰구간을 살펴보고 실제 백분위수와 비교하였다. 그 결과 $X^{2}$, I(2/3), 그리고 BWHD(1/9) 검정통계량이 유사한 결과를 나타내었고 이 통계량들이 기존에 제안된 검정통계량들보다 적은 표본크기에서도 카이제곱 근사방법에 적용 가능함을 발견하였다.
순서화된 척도모수들의 사전정보를 가지는 k-모집단 와이블분포의 모수추정을 위한 베이지안방법이 제시된다. 모수추정은 깁스샘플링에 의해서 이루어지며, 특히 깁스샘플러에서 형태모수의 조건부 사후분포는 로그-오목함수이므로 적응기각표집(Adaptive Rejection Sampling: ARS)방법에 의해 모수생성을 하였다. 논의된 모수추정법을 전기 절연유체 고장시간자료에 적용하여 척도모수의 순서화정보를 반영한 경우와 그렇지 않은 경우를 비교하였다.
VANET(Vehicular Ad-hoc Network)의 V2V 통신의 경우 차량 간의 안전한 통신을 위해 차량 인증 및 조건부 프라이버시 보호를 제공하기 위해서 그룹 서명 기법을 사용한 보안 기술들이 다양하게 연구되고 있다. 하지만 VANET은 MANET과 달리 빠른 이동성을 가지는 노드의 특성상 그룹 구성원의 가입과 탈퇴가 빈번하다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 그룹 구성원의 빈번한 가입과 탈퇴를 방지하기 위해 VANET 환경에 적합하고, 그룹 관리자에 의해 생성되는 차량 개인서명키에 대한 키 위탁문제를 해결하기 위한 그룹서명방식을 제안한다.
Post-mortem computed tomography (PMCT) is commonly employed in the field of forensic pathology. PMCT was mainly performed using a whole-body scan with a wide field of view (FOV), which lead to a decrease in spatial resolution due to the increased pixel size. This study aims to evaluate the potential for developing a super-resolution model based on conditional generative adversarial networks (CGAN) to enhance the image quality of CT. 1761 low-resolution images were obtained using a whole-body scan with a wide FOV of the head phantom, and 341 high-resolution images were obtained using the appropriate FOV for the head phantom. Of the 150 paired images in the total dataset, which were divided into training set (96 paired images) and validation set (54 paired images). Data augmentation was perform to improve the effectiveness of training by implementing rotations and flips. To evaluate the performance of the proposed model, we used the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Index Measure (SSIM) and Deep Image Structure and Texture Similarity (DISTS). Obtained the PSNR, SSIM, and DISTS values of the entire image and the Medial orbital wall, the zygomatic arch, and the temporal bone, where fractures often occur during head trauma. The proposed method demonstrated improvements in values of PSNR by 13.14%, SSIM by 13.10% and DISTS by 45.45% when compared to low-resolution images. The image quality of the three areas where fractures commonly occur during head trauma has also improved compared to low-resolution images.
본 연구는 35명의 예비교사와 현직교사를 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션의 난수 생성 아이디어에 관한 이해를 분석하여 학교현장에 교육적 함의를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구의 분석 결과, 실험 대상의 70%가 확률 문제 해결을 위해 제시된 세 가지 유형의 난수 생성 아이디어에서 적절한 아이디어를 선택하지 못했고, 자신의 선택을 설명하는 과정에서 오류를 나타냈다. 오류 유형으로는 첫째, 연속확률분포에서 한 점 또는 경계가 선택될 확률은 확률밀도함수에 대입한 값과 같다. 둘째, 교사B의 아이디어는 조건부확률로 문제를 변형하여 표본공간을 확장한 것임에도 처음 제시된 표본공간으로만 문제를 해석하려는 오류를 나타냈다. 셋째, 두 확률변수 X, Y가 독립일 때에만 $P(X=x,\;Y=y)=p(X=x){\times}P(Y=y{\mid}X=x)$이 성립한다는 오류를 나타냈다.
본 연구에서는 복단면 개수로 난류흐름에 대한 직접수치모의(DNS)를 수행하였다. DNS 자료를 이용하여 평균흐름 및 난류 구조를 제시하며, 기존의 실험자료 및 수치해석결과와 비교된다. 주수로와 홍수터의 접합부 부근에서 쌍와(雙渦)가 생성되는데, 그 최대크기는 체적평균된 주흐름방향 유속의 약 5%로 나타났다. 쌍와(雙渦)의 영향에 의해 접합부에서 벽전단응력이 최대값을 보였는데, 이는 기존 LES 자료와는 일치하지만 기존 실험연구결과와는 다른 것으로 그 원인에 대해 상세히 논의되었다. 사분면 해석을 통해 접합부 부근에서 레이놀즈 전단응력은 주로 쓸기현상 및 분출현상에 의해 생성되는 것으로 나타났다. 또한 조건부사분면 해석을 통해 지배적인 고유구조의 방향성이 레이놀즈 전단응력 및 쌍와(雙渦)의 생성을 결정한다는 것을 확인하였다.
최근 인터넷 환경에서 시스템 불법 침입은 계속적으로 증가하고 있다. 이러한 침입을 탐지하기 위한 기법들은 크게 비정상 탐지와 오용 탐지로 분류할 수 있다. 전자는 통계적 방법, 특징 추출 등을 이용하며, 후자는 조건부 확률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 적용한다. 현재 연구된 침입탐지 시스템들은 결합된 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 상태전이 기법과 연관 마이닝 기법을 결합한 새로운 침입 탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 첫 번째 단계는 네트워크를 통해서 입력된 명령어에 대해서 상태 테이블을 작성하는데, 이는 기존의 상태전이 분석 방법과 유사하다. 다음 단계는 연관 마이닝 기법을 이용하여 침입의 유형을 판정한다. 이러한 처리 과정에 따라 본 연구에서는 자동화된 침입 시나리오 생성 알고리즘을 제안한다.
나이브베이즈분류기($na\ddot{i}ve$ Bayes classifier)는 학습, 적용 및 계산자원 이용의 측면에서 매우 효율적인 모델이다. 또한, 그 분류 성능 역시 다른 기법에 비해 크게 떨어지지 않음이 다양한 실험을 통해 보여져 왔다. 특히, 데이터를 생성한 실제 확률분포를 나이브베이즈분류기가 정확하게 표현할 수 있는 경우에는 최대의 효과를 볼 수 있다. 하지만, 실제 확률분포에 존재하는 조건부독립성(conditional independence)이 나이브베이즈분류기의 구조와 일치하지 않는 경우에는 성능이 하락할 수 있다. 보다 구체적으로, 각 자질변수(feature variable)들 사이에 확률적 의존관계(probabilistic dependency)가 존재하는 경우 성능 하락은 심화된다. 본 논문에서는 이러한 나이브베이즈분류기의 약점을 효율적으로 해결할 수 있는 자질변수의 통합기법을 제시한다. 자질변수의 통합은 각 변수들 사이의 관계를 명시적으로 표현해 주는 방법이며, 특히 상호정보량(mutual information)에 기반한 통합 변수의 선정이 성능 향상에 크게 기여함을 실험을 통해 보인다.
For successful automatic target recognition(ATR) with synthetic aperture radar(SAR) imagery, SAR target images of the database should have the identical or highly similar resolution with those collected from SAR sensors. However, it is time-consuming or infeasible to construct the multiple databases with different resolutions depending on the operating SAR system. In this paper, an approach for resolution conversion of SAR target images is proposed based on conditional generative adversarial network(cGAN). First, a number of pairs consisting of SAR target images with two different resolutions are obtained via SAR simulation and then used to train the cGAN model. Finally, the model generates the SAR target image whose resolution is converted from the original one. The similarity analysis is performed to validate reliability of the generated images. The cGAN model is further applied to measured MSTAR SAR target images in order to estimate its potential for real application.
본 연구에서는 국부적인 퍼지제어 셀(fuzzy control cell:cell)을 도입하여 계산량 감소를 달성하고, 추론과정을 선형근사화한 조직적인 설계를 통하여 선형제어 이론을 FLC의 실용적인 면에 접목하고자 한다. 이를 위하여, 확률밀도함수 형태의 멤버쉽함수(membership function)와 선형화된 제어공간이 얻어지도록 전반적인 제어방 책을 결정한 다음, 주어진 상태에 가장 지배적(dominant)인 규칙을 갖는 몇 개의 대표 점을 찾아서 그 점들로 구성된 퍼지제어 셀을 생성하고, 퍼지연산을 생성된 셀에서만 수행하여 알고리즘과 계산을 단순화시킨다. 평가기준을 공평함에 두어서 조건부연결 어 'AND'에 T-norm인 대수곱을 적용하여 적합도를 취하고, 규칙들의 작용이 병렬발화 라는 관점으로 규칙연결어 'ALSO'는 'AND'의 공액인 'OR'에 해당되는 대수합연산 대신 에 확률측도와 유사한 산술평균을 적용하여 퍼지추론을 한다. 그리고, 각각의 제어 규칙에 대하여 퍼지추론한 결과와 그것의 평균중심을 곱하여 통합한 후, 무게중심법으 로 역퍼지화하여 일반화된 제어값을 얻는다. 이 값을 PID제어기를 이용하여 구현한 디지틀 보상기를 통과시켜 시스템에 한 제어를 얻는 조직적인 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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