In this paper, the Saigo's k-fractional integral and derivative operators involving k-hypergeometric function in the kernel are applied to the generalized k-Bessel function; results are expressed in term of k-Wright function, which are used to present image formulas of integral transforms including beta transform. Also special cases related to fractional calculus operators and Bessel functions are considered.
The memory response of nonlocal systematical formulation size-dependent coupling of viscoelastic deformation and thermal fields for piezoelectric materials with dual-phase lag heat conduction law is constructed. The method of the matrix exponential, which constitutes the basis of the state-space approach of modern control theory, is applied to the non-dimensional equations. The resulting formulation together with the Laplace transform technique is applied to solve a problem of a semi-infinite piezoelectric rod subjected to a continuous heat flux with constant time rates. The inversion of the Laplace transforms is carried out using a numerical approach. Some comparisons of the impacts of nonlocal parameters and time-delay constants for various forms of kernel functions on thermal spreads and thermo-viscoelastic response are illustrated graphically.
이 논문은, 델타함수열에 기본을 둔 블라인드 알고리듬을 복소 채널에 적용할 수 있도록 그 복소화 과정을 소개하고 복소 채널의 블라인드 등화에서 채널의 위상왜곡 문제를 해결할 수 있음을 보였다. 또한, 기존의 랜덤 심볼열을 사용한 방식에 비해 가우시안 커널의 폭이 비교적 작은 값을 갖는 것으로 나타나, 출력 신호점을 원하는 심볼점에 끌어오는 정보 포텐셜의 값이 보다 큰 것으로 분석되었다. 16 QAM 시스템에 복소 위상왜곡 채널을 기준으로 하여 자승평균오차 (MSE)의 수렴 성능과 심볼점 집결성능을 평가하였으며 시뮬레이션 결과에서 채널 위상 왜곡이 효과적으로 보상됨을 성상도 성능에서 보였으며 정상상태 MSE 성능에서는 기존 방식보다 5 dB 이상 개선되었다.
본 논문은 마이크로소프트사의 CAPI를 대체하기 위하여 제안된 CNG의 구조와 특징, 프로그래밍 기법을 분석하였다. CNG는 플러그인 구조 기반의 독립된 모듈들로 구성되어 있기 때문에 구현해야 할 함수 및 기능의 범위를 최소화할 수 있어 개발비용과 확장 용이성 부분에서 CNG의 우수성을 잘 설명하고 있다. 또한, 확장성과 함께 최신의 암호화 알고리즘 및 감사 기능, 커널 모드 지원이 기업 및 공공기관 등의 환경에서 핵심 암호화 서비스로의 역할을 할 수 있게 한다. 따라서 이러한 기능들을 기반으로 기업과 공공기관이 조직 고유의 보안 요구사항에 맞게 CNG를 확장할 수 있도록 CNG 암호 라이브러리 구조에 대하여 분석하였다. 또한, 분석 결과를 기반으로 CNG 라이브러리를 활용하는 프로그램의 오류를 검출하기 위한 도구를 구현하였다.
Let C[0, t] denote a generalized Wiener space, the space of real-valued continuous functions on the interval [0, t] and define a random vector $Z_n:C[0,t]{\rightarrow}{\mathbb{R}}^n$ by $Zn(x)=(\int_{0}^{t_1}h(s)dx(s),{\cdots},\int_{0}^{t_n}h(s)dx(s))$, where 0 < $t_1$ < ${\cdots}$ < $t_n$ < t is a partition of [0, t] and $h{\in}L_2[0,t]$ with $h{\neq}0$ a.e. In this paper we will introduce a simple formula for a generalized conditional Wiener integral on C[0, t] with the conditioning function $Z_n$ and then evaluate the generalized analytic conditional Wiener and Feynman integrals of the cylinder function $F(x)=f(\int_{0}^{t}e(s)dx(s))$ for $x{\in}C[0,t]$, where $f{\in}L_p(\mathbb{R})(1{\leq}p{\leq}{\infty})$ and e is a unit element in $L_2[0,t]$. Finally we express the generalized analytic conditional Feynman integral of F as two kinds of limits of non-conditional generalized Wiener integrals of polygonal functions and of cylinder functions using a change of scale transformation for which a normal density is the kernel. The choice of a complete orthonormal subset of $L_2[0,t]$ used in the transformation is independent of e and the conditioning function $Z_n$ does not contain the present positions of the generalized Wiener paths.
현재 스마트폰 사용자의 증가에 따른 영향으로 스마트폰 기반의 악성코드가 많이 발견되고 있다. 그 중에서 안드로이드(android) 악성코드의 개체수가 많은 것은 사용자와 개발자에 대한 개방형 정책과 시스템 접근의 용이성에서 원인을 찾을 수 있다. 인텐트(intent)는 안드로이드 어플리케이션간의 메시지 객체를 전송하여 해당 컴포넌트를 사용할 수 있게 하는 통신 매커니즘이다. 인텐트의 이용은 기존에 존재하는 컴포넌트를 재사용하여 개발자에게 편의성을 제공하지만 보안적인 측면에서는 취약점으로 활용될 수 있다. 인텐트의 보안 취약점은 어플리케이션의 주어진 고유 권한을 임의로 사용 가능하게하고 의도한대로 어플리케이션을 제어할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 이용자가 커스텀 커널(custom kernel) 사용에 따른 인텐트 보안 취약점에 대해서 대응한다. 브로드캐스트 인텐트의 취약점은 브로드캐스트 리시버에 주요 인텐트를 등록하여 탐지와 차단을 한다. 또한 검증되지 않은 인텐트의 접근 흐름을 실시간으로 감시하여 보안 취약성을 탐지하는 기법을 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권2호
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pp.279-289
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2010
이 논문에서는 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자를 대상으로 입퇴원 결정을 위한 간편한 통계모형을 제안한다. 이것을 위해 55개 변수 중 임상전문가에 의해 중요하다고 선택된 11개 변수를 설명변수로 이용하였다. 먼저 변환과정으로 11개 연속형 변수 각각에 대해 실제 입원과 퇴원 환자의 커널밀도함수에 의해 퇴원구간을 설정하였다. 다음으로 11개 설명변수 중 퇴원구간에 속한 변수의 개수를 가지고 환자의 퇴원여부를 결정하는 최적 모형을 선택하였다. 입원과 퇴원 환자수의 불균형 때문에 최적 모형의 선택기준으로는 민감도와 특이도의 산술평균과 민감도와 정확률의 조화평균을 이용하였다. 그 결과 11개의 검사결과 중 7개 이상에서 퇴원구간이 나오면 퇴원을 결정하는 것이 최적 모형이 되었다.
방사선 측정기로 사용되는 원통형 전리함의 위치별 반응 함수를 좁은 방사선장에서 측정하였다. 광자선 에너지 4MV, 6MV, 15MV, 전리함 내경 0.5cm~3.05cm 인 전리함들에 대하여 방사선면의 크기를 0.2$\times$20$\textrm{cm}^2$로 하여 물속 10cm 깊이에서 전리함 반응함수를 측정하였다. 좁은 방사선면의 선량분포 profile 을 EGS4(Electron Gamma Shower 4) 몬테카를로 시뮬레이션 코드를 이용하여 계산하였고, 이 결과를 측정된 전리함의 반응 함수 값에서 되겹말림 (deconvolution) 기법으로 제거하여 순수하게 $\delta$함수 모양의 방사선장으로부터 측정된 반응함수로 보정하였다. 전리함 반응함수는 보정전에는 에너지에 따라 다르게 나타났으나 EGS4 계산으로 얻어진 선량분포 프로파일 (profile)을 보정한 결과 전리함 반응 함수는 에너지와 무관한 것으로 나타났다.
기업의 신용을 평가하는데 있어 정확한 파산확률의 추정은 무엇보다도 중요한 요소이다. 선형로지스틱회귀모형보다 성능이 좋은 기대효용최대화 (Maximum Expected Utility) 모형이 제안되었다. 그러나 이 모형에 포함되어 있는 모수의 일부가 북미와 유럽지역의 자료를 토대로 경험적으로 추정되어진 것이므로 우리나라 기업에 바로 적용하기에는 무리가 있다. 따라서 우리나라 중소기업의 자료를 바탕으로 모수를 재추정하여 한국형 MEU모형을 제안하고자 한다. 34,057개의 중소기업을 이용하여 한국형 MEU모형을 설계한 결과, 기존의 북미 유럽형 모형과 차이가 많이 나는 것으로 나타났으며 성능면에서도 선형로지스틱회귀모형보다 전 산업분류에 걸쳐 한국형 MEU모형이 매우 우수한 것으로 나타났다.
Viscoelastic sandwich structures (VSSs) are widely used in mechanical equipment, but in the service process, they always suffer from aging which affect the whole performance of equipment. Therefore, aging state recognition of VSSs is significant to monitor structural state and ensure the reliability of equipment. However, non-stationary vibration response signals and weak state change characteristics make this task challenging. This paper proposes a novel method for this task based on adaptive second generation wavelet packet transform (ASGWPT) and multiwavelet support vector machine (MWSVM). For obtaining sensitive feature parameters to different structural aging states, the ASGWPT, its wavelet function can adaptively match the frequency spectrum characteristics of inspected vibration response signal, is developed to process the vibration response signals for energy feature extraction. With the aim to improve the classification performance of SVM, based on the kernel method of SVM and multiwavelet theory, multiwavelet kernel functions are constructed, and then MWSVM is developed to classify the different aging states. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed method, different aging states of a VSS are created through the hot oxygen accelerated aging of viscoelastic material. The application results show that the proposed method can accurately and automatically recognize the different structural aging states and act as a promising approach to aging state recognition of VSSs. Furthermore, the capability of ASGWPT in processing the vibration response signals for feature extraction is validated by the comparisons with conventional second generation wavelet packet transform, and the performance of MWSVM in classifying the structural aging states is validated by the comparisons with traditional wavelet support vector machine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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