기존의 지수실험장치에 PLC와 스텝핑 모터로 구성된 자동화 제어장치를 부착하여 중성자 선원과 검출기를 자동으로 정확하게 이동할 수 있도록 개선하였다. 또한 GENIE 2000 라이브러리에 기반을 둔 MCA와 PLC를 동시에 구동할 수 있는 통합자동화 프로그램을 개발하였다. 이와 같이 체계적인 장치로 개선된 실험장치를 사용하여 고리 1 호기의 사용후핵연료 집합체, Cl4, Jl4 및 G23과 고리 2 호기의 사용후핵연료 집하체, J44의 대한 지수실험을 수행하였다. 그 결과 4 개 집합체에 대한 평균 지수감쇠계수는 각각 0.1302, 0.1267, 0.1247 및 0.1210으로 결정되었다.
일반화된 삼각함수 퍼지집합은 삼각함수 퍼지수의 일반화이다. Zadeh([7])는 확률을 이용하여 퍼지이벤트에 대한 확률을 정의하였다. 우리는 정규분포와 지수분포를 각각 이용하여 실수 $\mathbb{R}$ 위에서 정규퍼지확률과 지수퍼지확률을 정의하고, 일반화된 삼각함수 퍼지집합에 대하여 정규퍼지확률과 지수퍼지확률을 계산하였다.
데이터마이닝 분야에서 빈발항목집합 탐사에 관한 연구는 활발히 진행되어 왔지만 여전히 많은 메모리 공간과 시간을 필요로 한다. 특히 apriori 알고리즘에 기반한 방법들은 긴 패턴이 생성될수록 지수적으로 시간과 공간이 증가한다. 최근에 발표된 fp-growth는 일반적인 데이터 집합에서 우수한 성능을 보이나 희소 데이터 집합에서 효율적인 성능을 보여주지 못한다. 본 논문에서는 길이가 2인 빈발항목집합 L2에 기반한 L2-tree 구조를 제안한다. 또한 L2-tree에서 빈발항목집합을 탐사하는 L2-traverse 알고리즘을 제안한다. L2-tree는 L2를 기반으로 하기 때문에 L2가 상대적으로 적은 희소 데이터 집합 환경에서 적은 메모리 공간을 사용하게 된다. L2-traverse 알고리즘은 별도의 추출 데이터베이스를 생성하는 FP-growth와 달리 단순히 L2-tree를 오직 한번의 깊이 우선 탐사를 통해 빈발항목집합을 찾는다. 최적화 기법으로써 길이가 3인 빈발항목집합 L3가 되지 않는 L2 패턴들을 미리 제거하는 방법으로 C3-traverse 알고리즘을 제안하며 실험을 통해 기존 알고리즘과 비교 검증한다.
암호시스템에서 효율성은 매우 중요한 요소 중의 하나이다. 천정희 외 3인은 이산대수 문제에 기반하는 암호 시스템에서 지수승 연산 속도를 높이기 위해 새로운 지수 형태를 제안하였다. 제안된 변형은 고정된 원소 ${\alpha}$와 작은 해밍 웨이트를 가지는 두 원소 $e_1$, $e_2$에 대해 $e_1+{\alpha}e_2$로 표현되며 스플릿 지수라 불린다. 그들은 $e_1$, $e_2$를 각각 $Z_p$의 부분집합이면서 언밸런스드 부분집합인 $S_1$, $S_2$에서 선택하였다. 본 논문에서는 $S_1$, $S_2$를 $Z_p$의 부분집합이면서 밸런스드 부분집합이 되도록 하여 효율성을 개선한다. 결과적으로, 이진 유한체에서의 지수승 연산 속도는 9.1%, 코블리츠 곡선에서의 스칼라 곱셈 연산 속도는 12.1% 빨라진다.
최근 인용 네트워크 분석을 통해서 단일 문헌의 인용 영향력을 측정하려는 시도가 다양하게 전개되고 있다. 널리 알려진 PageRank를 보완하려는 일부 시도와 함께 h-index를 단일 문헌의 인용 영향력 측정에 적용한 단일문헌 h-index도 제안되었다. 이 연구에서는 Web of Science에서 검색한 계량정보학 분야 문헌집합을 대상으로 여러 측정 방식의 특징을 비교해본 후, 새로운 인용지수 2종을 제안하였다. 제안한 인용지수는 PageRank처럼 전역 네트워크 분석 방식인 지수 1종과 h-index처럼 지역 네트워크 분석 방식인 지수 1종으로서 상황에 따라 선택하여 사용할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권1호
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pp.37-47
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2011
주가지수 옵션시장에는 많은 투자전략이 개발되어 있다. 그중 차익거래 전략은 시장이 효율성 유지측면에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 이러한 차익거래 전략 중 박스스프레드 전략을 적용하여 과거 옵션 데이터를 통해 사후 검증하고 러프 집합을 이용해 수익성을 향상시키고자 한다. 옵션 데이터는 2002년 1월부터 2006년 12월까지 실제 증권거래소에서 거래되었던 틱 데이터를 기반으로 하고 있으며 비주얼 베이직을 이용해 9시부터 오후 3시까지의 1분 마다의 종가인 1분봉으로 변형하여 분석을 하였다. 박스스프레드 전략은 낮은 위험, 낮은 이익 구조를 가지고 있다. 기존의 전략을 과거 데이터를 기반으로 백 테스팅 해보고 러프 집합을 이용하여 거래 진입 시점을 제한함으로써, 동일 위험 대비 좀 더 높은 수익구조를 만들어 낼 수 있는 전략을 구사한다면 낮은 위험으로 안정적 수익을 취할 수 있다.
본 논문에서는 고차원의 특성을 가진 범주형 데이터 집합의 군집 유효화 기술에 대하여 알아본다. 먼저, 범주형 데이터 집합에 대하여 한 군집의 센트로이드를 정의함에 따라 일반적인 군집화 방법에서 사용되는 쌍 유사성 측정을 가능하게 한다. 다음으로, 범주형 데이터 집합에 대한 증분 군집 알고리즘을 통하여 도출된 결과에 대해 최적 군집 수의 결정하기 위하여 엔트로피 기반 군집 유효화 지수를 사용한다. 이를 통하여 일반적인 군집 알고리즘에서 최적 결과를 얻기 위해 필요한 문턱값 결정 문제를 손쉽게 해결한다. 마지막으로, 위의 개념들을 여러 데이터 집합에 대해 실험한다.
사회기반시설의 지중화로 인하여 쉴드 TBM 적용이 점차 확대되고 있는 추세다. 합리적인 공기기간 및 공사비 산정을 위해 쉴드 TBM의 실굴진율을 정확하게 예측하는 것은 매우 중요한 사안이라 할 수 있다. 이러한 이유로 국내에서는 지반의 물성을 합리적으로 반영한 쉴드 TBM의 실굴진율 예측모델이 필요한 상황이다. 본 연구는 쉴드 TBM의 순굴진율 산정을 위해 현장 데이터베이스를 기반으로 현장관입지수의 통계적 예측절차를 모듈화 하였다. 출력인자로 현장관입지수를 선정하였고, 비정상치 제거 및 전처리 그리고 최상 부분집합선택이 고려된 능형회귀를 적용한 예측시스템을 모듈에 포함하였다. 또한 현장 굴진 데이터를 활용하여 예측모델의 적용성을 확인하였다.
군집 유효화 평가란 기본적으로 클래스 (Class)에 대한 정보가 주어지지 않은 상태에서 다양한 입력 변수에 의해 발생되는 군집화의 결과들을 평가하여 그들 중에서 주어진 데이터 집합의 자연적인 분할 상태에 가장 적합한 결과를 찾는 기법을 말한다. 군집 유효화 평가에서 그 척도로 사용되는 것이 군집 유효화 지수이다. 본 논문에서는 우선 현존하는 다양한 군집 유효화 지수들 중에서 합 형식을 가지는 지수들을 다룬다. 구체적으로 이 지수들의 설계 원리와 각 지수들의 부합성 (Compliance) 분석한다. 다음으로 분석을 통해 밝혀진 그들의 단점을 보완할 수 있는 새로운 군집 유효화 지수들을 제안한다. 마지막으로 기존의 군집 유효화 지수들을 포함한 새로이 제안한 지수들의 성능을 실험 학습을 통해 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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