• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.167-174
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• 2022

본 논문에서는 여러 개의 독립적인 모집단들 사이에서 상관계수들의 등가성에 대한 퍼뮤테이션 검정을 조사한다. 퍼뮤테이션 검정은 관측값들의 상호교환성에 기초하는 비모수적인 검정 방법이며 상호교환성이란 독립적이고 동일한 확률변수들의 개념을 일반화한 개념이다. 퍼뮤테이션 검정을 사용함으로써 근사적으로 정확한 검정에 가까운 검정을 실시할 수 있다. 퍼뮤테이션 검정은 근사적으로 보수적인 검정만큼의 검정력을 지니며, 표본의 크기가 작거나 정규성 가정이 충족되지 않을 때 유용한 방법이다. 본 논문에서는 먼저 상관계수들의 등가성을 검정하는 모수적인 방법들을 소개하고 이들을 퍼뮤테이션 검정과 비교한다. 끝으로 모든 검정들은 Iris 데이터를 예를 들어 비교된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.899-910
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• 2016

근사검정은 종종 표본이 작은 순서척도의 범주를 갖는 분할표를 분석할 때 그 p값이 과대추정 되거나 과소추정 되기 때문에 적절하지 못한 것으로 여겨진다. 본 논문에서는 순서화된 범주를 갖는 $k{\times}k$ 분할표에서 특정 범주에 대한 가중 일치도에 대해 정확한 p값과 재표본 기법에 의해 p값을 구하는 퍼뮤테이션 방법을 제시한다. 이를 위해 두 명의 평가자가 특정의 범주에서 얼마나 일치된 평가를 하는 지를 측정하기 위해 $Kv{\dot{a}}lseth$가 제안한 특정 범주에 대한 가중 일치도 (weighted specific-category kappa)를 사용한다. 사례 데이터로서 $3{\times}3$ 분할표 형태의 실제 데이터와 가상데이터 그리고 $4{\times}4$ 분할표 형태의 가상데이터를 이용하며, 정확한 퍼뮤테이션 p값과 재표본 퍼뮤테이션 p값 그리고 근사검정의 p값을 계산하여 비교한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.157-164
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• 2021

회귀분석은 반응변수와 예측변수들 간의 관련성을 설명하기 위해 사용되는 잘 알려진 통계 테크닉이다. 특히 연구자들은 두 개의 독립 모집단에서의 모형들의 회귀계수들(절편과 기울기)을 비교하는데 관심이 있다. Gregory Chow에 의해 제안된 Chow 검정은 회귀모형들을 비교하고 선형회귀모형 안에 구조적 브레이크가 존재하는지를 검정하기 위해 보통 사용되는 방법들 중의 하나이다. 본 연구에서는 두 독립 선형회귀모형들의 등가성을 검정하기 위해 퍼뮤테이션 방법을 제안하고 Chow 검정과 비교한다. 그리고 퍼뮤테이션 검정과 Chow 검정의 검정력을 조사하기 위해 시물레이션 연구를 진행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.179-187
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• 2023

본 논문은 크론바흐 알파 신뢰계수의 유의성 검정에서 이상치가 검정력에 미치는 영향을 연구한 것이다. 표본 크기, 문항들의 수, 이상치의 수, 모집단의 크론바흐 알파 레벨의 네 개의 변수들에 변화를 주었다. 데이터 시물에이션을 위해 다변량 정규분포를 사용했고 균일분포로부터 이상치를 추출하여 사용했다. 크론바흐 알파 신뢰도의 유의성 검정을 위해 모수적 검정(F 검정)과 퍼뮤테이션 검정을 사용하였다. 결과적으로 퍼뮤테이션 검정의 검정력은 F검정의 검정력 보다 크거나 같았고, 두 검정의 검정력은 모두 이상치의 수가 많아질수록 감소하였으며 이러한 이상치의 영향은 모집단의 알파 레벨이 증가할수록 크게 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.175-182
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• 2020

연속형 분포로부터 얻은 독립적인 p값들을 통합하는 Fisher의 고전적인 방법은 널리 사용되고 있지만 이산형 확률분포로부터 얻은 p값들을 통합하기에는 적절하지 않다. 대신에 유사 Fisher의 통합방법이 이산형 확률분포의 p값들을 통합하는 대안으로 사용된다. 본 논문에서는 첫째, 여러 표본들의 위치검정(Fisher-Pitman 검정과 Kruskal-Wallis 검정) 데이터와 관련된 이산형 확률분포로 부터 퍼뮤테이션 방법에 의해 p값들을 구하고, 둘째로 이 p값들을 유사 Fisher의 통합방법을 이용하여 통합한다. 그리고 Fisher의 고전적인 방법과 유사 Fisher의 통합방법의 결과를 비교한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.869-879
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• 2023

Sparkle은 NIST에서 최근까지 진행한 경량 암호 표준화 프로세스의 최종 후보 알고리즘 중 하나로서, 비선형 퍼뮤테이션이며, 인증 암호화 알고리즘 Schwaemm 및 해시함수 Esch의 핵심 구성 요소이다. 본 논문에서는 Sparkle의 두 버전 Sparkle384의 6 라운드와 Sparkle512의 7 라운드에 대해 특정한 형태의 입력 차분과 출력 차분을 제시하고, 그것을 만족시키는 입력쌍을 찾는 복잡도에 관한 공식을 제시한다. 또한, 같은 입출력 크기를 갖는 랜덤 퍼뮤테이션에 대한 동일 작업 보다 복잡도가 훨씬 낮을 가능성이 매우 크다는 것을 보인다. 그러므로, 이것들은 유효한 구별 공격이 된다. 공격되는 라운드 수(6과 7)는 실제 사용되는 라운드 수의 최소값(7과 8)과 매우 가깝다.

• 응용통계연구
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• 제7권2호
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• pp.289-297
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• 1994

블럭계획에서 조화행렬(concordance matrix)이 퍼뮤테이션 행렬(permutation matrix)들의 크로네커 곱(Kronecker product)의 선형결합으로 표시되면, 그러한 블럭 계획들은 특성치 C (Property C)를 갖고 특성치 C를 갖는 블럭계획들은 역행렬의 계산없이 블럭내 분석이 가능하다(Paik, 1985). $L_i$ 계획($L_i$ PBIB design)이 특성치 C에 속하는 것을 보이기 위하여, 조화행렬의 구조가 다중순환형식임을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.40-48
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• 1998

병렬 컴퓨터 구조의 통신 시스템에 있어서 수많은 반도체 소자의 연결을 가능하게 하는 선형 사이즈의 팽창기가 병렬 상호 연결망과 관련된 여러 분야에서 활발히 연구 되어왔다. 그러나 이러한 병렬 컴퓨터 구성의 주요한 단점은 프로세서와 메모리간의 병렬 상호 연결망 구성에 있어서 요구되는 비용이 크다는 것이다. 선형 사이즈의 팽창기를 이용한 집중기는 기존의 병렬 상호 연결망 보다 이론적으로 최적의 병렬 상호 연결망 구조로 구성 될 수 있다. 현존하는 구조는 커다란 팽창 상수를 갖는 팽창기에 근거한다. 이는 현실적으로 반도체 기술에 부합하는 네트워크의 구성에 비현실성을 내포한다. 팽창 상수를 줄임으로서 현실성이 있는 팽창기에 근거하여 집중기를 구성하는 것이 바람직하다. 본 논문은 식, $\mid\Gamma_x\mid\geq[1+d(1-\midX\mid/n)]\midX\mid$을 만족하는 향상된 팽창 상수를 찾기 위한 증명 과정에서 퍼뮤테이션 함수의 일치점을 세분화하여 이용하였고, 그 팽창 상수를 집중기 구성에 적용하여 희귀적 네트워크의 구조를 갖는 보다 현실성있는 초집중기의 구성을 제안한다. 결과적으로, (n, 5, $1-\sqrt{3/2}$)로 구성된 팽창기를 이용하여, Gabber와 Gali의 구조에 적용 함으로서 209n의 복잡도를 갖는 초집중기를 구성한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1842-1850
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• 1997

이 논문은 멀티스테이지 역 셔플익스체인지 네트워크에서 하나의 새로운 재정돈 알고리즘을 제안한다. 대칭성 멀티스테이지에 있어서 재정동성을 위한 가장 잘 알려진 스테이지의 최저 경계는 2logN-1이다. 그러나, 지금까지 비대칭성 멀티 스테이지에 있어서 재정돈성이 증명된 사실은 없다. 현재, 비대칭성 멀티스테이지에 있어서 재정돈성에 있어서 최상의 경계는 3logN-3이다. 따라서, 이 논문에서 모든 임의의 $N{\le}16$인 퍼뮤테이션에 대하여 멀티스테이지 역 셔플익스체인지 인터커넥션 네트워크의 재정돈성을 설정한다. 이러한 재정돈성은 일련의 재정돈 가능한 네트워크에 있어서 위상적 동일성을 유지하고 중간 스테이지에 하나의 스테이지를 첨가하여 그 스위치를 제안된 알고리즘을 적용하여 결정함으로서 전체적으로 감소된 크기의 네트워크를 허용하도록 설정한다. 결과적으로 이 논문은 역 셔플익스체인지 네트워크를 재정돈성에 있어서 $N{\le}16$의 경우 최상의 경계 2logN을 가능하게 하고, 입력의 수가 증가하는 N>16의 경우 가능성을 보여준다.