• East Asian mathematical journal
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• 제29권3호
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• pp.279-292
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• 2013

It is well known that each kernel function defines a primal-dual interior-point method(IPM). Most of polynomial-time interior-point algorithms for linear optimization(LO) are based on the logarithmic kernel function([2, 11]). In this paper we define a new eligible kernel function and propose a new search direction and proximity function based on this function for LO problems. We show that the new algorithm has ${\mathcal{O}}((log\;p){\sqrt{n}}\;log\;n\;log\;{\frac{n}{\epsilon}})$ and ${\mathcal{O}}((q\;log\;p)^{\frac{3}{2}}{\sqrt{n}}\;log\;{\frac{n}{\epsilon}})$ iteration bound for large- and small-update methods, respectively. These are currently the best known complexity results.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권3C
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• pp.286-292
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• 2006

직렬 합성(composition)과 병렬 합성(XOR)은 암호 스킴의 안전성을 높이기 위해 널리 사용되고 있는 방법이다. 랜덤 순열을 직렬 합성하는 회수가 많아질수록 보다 안전한 랜덤 순열이 되고, 병렬 합성하는 회수가 많아질수록 보다 안전한 랜덤 함수가 된다. 이 두가지 방법을 결합해서, 본고는 다음과 같은 일반화된 형태의 랜덤 함수를 정의한다. $SUM^s - CMP^c = ({\pi}_{sc} ... {\pi}_{(s-1)c+1}){\oplus}...{\oplus}({\pi}_c...{\pi}_1)$. 여기서, ${\pi}_1...{\pi}_{sc}$는 랜덤 순열이다. 랜덤 순열의 총 개수가 고정되어 있을 때, 직렬 합성과 병렬 합성을 각각 얼마만큼 하느냐에 따라 위 함수의 안전성은 달라질 것이다. 임의의 두 암호 스킴의 안전성을 엄밀히 비교하기 위해서는 각각의 정확한 안전성 값을 대상으로 해야 한다. 그러나, 일반적으로 정확한 값이 알려진 경우는 거의 없다. 특히, 매개변수(위 함수의 경우, s, c)의 값이 작을 경우는 밀계(tight bound)가 알려져 있는 경우가 종종 있으나, 일반적인 매개변수에 대해서는 정확한 값이나 밀계가 알려진 경우가 거의 없다. 그래서, 실제 상황에서는 두 암호 스킴의 안전성 비교는, 각각의 불안전성(insecurity)의 상계(upper bound)를 비교함으로써 이루어진다. 안전성을 중요시하는 상황에서는 더 낮은 상계를 갖는 암호 스킴을 선호하게 된다. $SUM^s - CMP^c$의 불안전성은 기존의 여러 결과들을 조합해서 계산할 수 있다. 따라서, 특정$(s_1,c_1),(s_2.c_2)$에 대한 두 함수의 안전성은 각각의 불안전성의 상계값을 계산함으로써 비교될 수 있다. 본고는 일반적인 (s, c)에 대한 $SUM^s - CMP^c$의 불안전성의 상계값의 변화를 알아보고자 한다. 그리고, 보다 낮은 상계값을 얻기 위한 직렬/병렬 합성의 최적의 개수가 무엇인지 조사한다.

• 터널과지하공간
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• 제25권3호
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• pp.284-292
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• 2015

일반화된 Hoek-Brown 파괴함수는 GSI 지수를 이용하여 현장 암반의 강도정수를 결정하는 경험적 비선형 파괴조건식으로서 오늘날 다양한 암반공학적 설계에 널리 활용되고 있다. 그러나 여전히 많은 암반공학 전문가들이 암반의 강도를 마찰각과 점착력으로 표현하는 것에 익숙하다. 또한 거의 대부분의 암반안정성해석 수치해석 프로그램이 간편한 선형 Mohr-Coulomb 파괴조건식을 채택하고 있다. 이에 따라 Hoek-Brown 파괴함수를 Mohr-Coulomb 파괴함수 틀에서 이해하는 방법의 제시가 필요하다. 이 연구에서는 한계해석 상계정리를 적용하여 유도된 줄기초의 지지력 공식을 활용하여 Hoek-Brown 파괴조건을 따르는 천부 암반의 등가마찰각과 등가점착력을 계산하는 방법을 제안하였다. 일반화된 Hoek-Brown 파괴함수가 내포하는 접선점착력-접선마찰각 관계식을 이용하여 지지력 상계해를 마찰각의 함수로 표현한 후 최소 지지력 조건의 마찰각을 탐색하여 이를 등가마찰각으로 간주하였다. 제안된 방법을 활용하여 GSI, $m_i$, 교란계수 D가 등가마찰각과 등가점착력에 미치는 영향을 분석하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제33권1호
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• pp.109-112
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• 2009

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제2권2호
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• pp.3-12
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• 1995

Evaluation of permanents of some(0,1) circulants is known to be of major importance for designers of certain speech scrambling systems. In this paper we gicve a lower bound for the number of scaram-bling patterns we deal with by minimizing the permanent function over some matrix polyhedra.

• 대한수학회보
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• 제41권2호
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• pp.213-220
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• 2004

In this paper, we generalize the Bishop-Gromov volume comparison theorem by considering an integral bound for the part of the radial Ricci curvature which lies below a given smooth function. We also establish a compactness theorem from this result.

• 대한수학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.1193-1202
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• 2020

We consider the integral ${{\int}_{0}^{\infty}}(\frac{sin\;x}{x})^n\;dx$ as a function of the positive integer n. We show that there exists an asymptotic series in ${\frac{1}{n}}$ and compute the first terms of this series together with an explicit error bound.

• ETRI Journal
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• 제34권4호
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• pp.511-517
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• 2012

The best linear unbiased estimator (BLUE) is most suitable for practical application and can be determined with knowledge of only the first and second moments of the probability density function. Although the BLUE is an existing algorithm, it is still largely unexplored and has not yet been applied to channel estimation in amplify and forward (AF)-based wireless relay networks (WRNs). In this paper, a BLUE-based algorithm is proposed to estimate the overall channel impulse response between the source and destination of AF strategy-based WRNs. Theoretical mean square error (MSE) performance for the BLUE is derived to show the accuracy of the proposed channel estimation algorithm. In addition, the Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound (CRLB) is derived to validate the MSE performance. The proposed BLUE channel estimation algorithm approaches the CRLB as the length of the training sequence and number of relays increases. Further, the BLUE performs better than the linear minimum MSE estimator due to the minimum variance characteristic exhibited by the BLUE, which happens to be a function of signal-to-noise ratio.

• 경영과학
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• 제33권2호
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• pp.75-87
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• 2016

Quality function deployment (QFD) is a widely adopted customer-oriented product development methodology by analyzing customer requirements. It is a main activity in QFD planning process to determine the optimal values of the technical attributes (TAs) so as to achieve the customer requirements (CRs) from the House of Quality (HoQ). In most of the previous research, all the TAs in QFD are assumed to have either continuous or discrete values. In the real world applications, the continuous TAs and the discrete TAs are often mixed in QFD. In this paper, a mixed integer linear programming model is formulated to obtain the optimal values for the continuous TAs and the discrete TAs in QFD planning as well as Branch and Bound (B and B) algorithm is proposed as the solution approach. Finally, the proposed model and solution approach are illustrated with an office chair under multi-segment market, and the sensitivity analysis is performed to study how the proposed model and its solutions respond to the variation for the two elements which are budget and CRs' weights.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제28권2호
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• pp.225-234
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• 1999

We consider the following semi-parametric non-linear mixed effect regression model : y\ulcorner=f($\chi$\ulcorner;$\beta$)+$\sigma$$\mu$($\chi$\ulcorner)+$\sigma$$\varepsilon$\ulcorner,i=1,…,n,y*=f($\chi$;$\beta$)+$\sigma$$\mu$($\chi$) where y'=(y\ulcorner,…,y\ulcorner) is a vector of n observations, y* is an unobserved new random variable of interest, f($\chi$;$\beta$) represents fixed effect of known functional form containing unknown parameter vector $\beta$\ulcorner=($\beta$$_1$,…,$\beta$\ulcorner), $\mu$($\chi$) is a random function of mean zero and the known covariance function r(.,.), $\varepsilon$'=($\varepsilon$$_1$,…,$\varepsilon$\ulcorner) is the set of uncorrelated measurement errors with zero mean and unit variance and $\sigma$ is an unknown dispersion(scale) parameter. On the basis of finite-sample, small-dispersion asymptotic framework, we derive an absolute lower bound for the asymptotic mean squared errors of prediction(AMSEP) of the regular-consistent non-linear predictors of the new random variable of interest y*. Then we construct an optimal predictor of y* which attains the lower bound irrespective of types of distributions of random effect $\mu$(.) and measurement errors $\varepsilon$.