악성코드 기술 발전으로 변이, 난독화 등의 탐지 회피 방법이 고도화되고 있다. 이에 악성코드 탐지 기술에 있어 알려지지 않은 악성코드 탐지 기술이 중요하며, 배포된 악성코드를 통해 저자를 식별하여 알려지지 않은 악성코드를 탐지하는 악성코드 저자 식별 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 바이너리 기반 저자 식별 방법에 대해 중요 정보인 컴파일러 정보를 추출하고자 하였으며, 연구 간에 특징 선택, 확률 및 비확률 모델, 최적화가 분류 효율성에 미치는 민감성(Sensitive)을 확인하고자 하였다. 실험에서 정보 이득을 통한 특징 선택 방법과 비확률 모델인 서포트 벡터 머신이 높은 효율성을 보였다. 최적화 연구 간에 제안하는 프레임워크를 통한 특징 선택 및 모델 최적화를 통해 높은 분류 정확도를 얻었으며, 최대 48%의 특징 감소 및 51배가량의 빠른 실행 속도라는 결과를 보였다. 본 연구를 통해 특징 선택 및 모델 최적화 방법이 분류 효율성에 미치는 민감성에 대해 확인할 수 있었다.
최적 발주방식을 선정하는 것은 해당 사업의 성공적 수행을 위한 것이며, 이는 곧 사업의 목표를 달성시키는 것이다. 또한 사업특성에 적합한 발주방식의 선정과 사업의 성과는 밀접한 연관성을 갖는다. 이러한 취지에서 재정경제부는 2007년 10월 국가계약법시행령 개정을 통해 "기술제안입찰", "설계공모${\cdot}$기술제안입찰"이라는 발주제도를 새로이 도입하였다. 다양해진 발주제도를 효율적으로 운영할 수 있도록 하기 위해 본 연구는 공공건설사업의 특성을 정량적, 정성적으로 평가하여 해당 사업에 가장 적합한 발주방식을 선정할 수 있도록 하는 발주방식 선정모델을 제시하였다. 그리고 발주방식 성과평가 모델을 함께 제시하여 발주방식 선정 및 운영의 결과를 후속 사업의 피드백 할 수 있도록 하였다. 이와 같은 표준적인 모델은 공공발주기관의 의사결정을 지원하는 도구로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 공공시설의 적지선정을 위해 기존의 방법과는 다른 방법론을 제시하였다. 본 연구의 적지선정모형은 다양한 입지인자를 고려하여 입지인자의 상대적인 중요도에 따라 다단계로 가중치를 부여하여 후보지를 평가하는 방법이다. 여기에 GIS의 도면중첩방법(지도대수)을 적용하여 여러 다양한 입지요인을 만족시키는 후보지를 찾아내는 방법을 제시하였다. GIS를 이용한 적지분석은 간단하면서도 효과적이고, 많은 자료를 시각화할 수 있는 장점이 있다. 이 방법을 사례지구인 대구시 달성군 군청사의 입지선정에 적용하여 후보지를 평가하였다.
본 연구의 목적은 최근 활발하게 연구되고 있는 클라우드 데이터 센터에 대한 최적입지 선정을 위한 요소를 분석하고, 재해로부터 안전한 지역을 분석하기 위한 GIS 기반의 입지선정 모델을 개발하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 자연재해 및 인적재해 위험지역과 지형조건을 고려하여 최적의 데이터센터 입지선정을 위한 ArcGIS 기반의 공간 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 부산시를 연구대상으로 과거 10년간 부산시 풍수해 이력정보를 고려하여 데이터 센터의 최적입지 분석에 적용하였으며, 적용결과 강서구에 위치한 6개동이 1순위의 최적입지로 분석되었다.
지형의 기복변화를 수치적으로 표현하는 수치표고모델에서 보간 기준점의 선정방법은 매우 중요하다. 하지만 아직까지 정확한 기준이 정해진 것 없이 사용자가 임의로 선정하여 보간을 수행하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 수치표고모델을 보다 정확하고 효과적으로 구축하기 위한 보간 기준점 선정방법을 연구하였다. 점의 수를 적용한 선정 방법과 비정규적으로 분포되어 있는 점들을 정규 격자형태로 가정하고 구한 점들간의 평균거리를 적용한 기준점 선정 방법이 분석되었다. 그 결과 점들간 평균거리를 적용한 크리깅 방법이 수치표고모델을 구축하는데 보다 효과적인 방법임을 알 수 있었다.
Supply Chain Management(SCM) system is a critical investment that can affect future competitiveness and performance of a company. When adopting a new SCM system, organizations experience increasing difficulty in decision making because information technology is changing so rapidly these days. Therefore, organizations have been looking for industry standards and proven methods of selection that they can utilize to choose the best SCM system. To select an optimum solution, we need to consider a number of different quantitative and qualitative factors such as cost, user interface and convenience, reference site, and so on. In this study, we propose a solution selection model of SCM systems using Fuzzy AHP to maximize the return on investment in information technology. The proposed model can systematically construct the objectives of SCM system selection to support the business goals.
This paper presents a new method for multiobjective optimization using Genetic Algorithm-Sexual Reproduction Model(SR model). In SR model, each individual consists of chromosome pairs. Sex cells(gametes) are produced through artificial meiosis in which crossover and mutation occur, The proposed method has two selection operators, one, individual selection which selects the individual to fertilize, and the other, gamete selection which makes zygote for offspring production, The two selection schemes are repectively conducted according to different fitness(or objective) function and consequently give a solution which is unbiased to any objectives. We apply the proposed method to optimization of the design parameters of Linear Induction Motor(LIM) and show its effectiveness.
Multiperiod portfolio selection problem attracts more and more attentions because it is in accordance with the practical investment decision-making problem. However, the existing literature on this field is almost undertaken by regarding security returns as random variables in the framework of probability theory. Different from these works, we assume that security returns are uncertain variables which may be given by the experts, and take absolute deviation as a risk measure in the framework of uncertainty theory. In this paper, a new multiperiod mean absolute deviation uncertain portfolio selection models is presented by taking transaction costs, borrowing constraints and threshold constraints into account, which an optimal investment policy can be generated to help investors not only achieve an optimal return, but also have a good risk control. Threshold constraints limit the amount of capital to be invested in each stock and prevent very small investments in any stock. Based on uncertain theories, the model is converted to a dynamic optimization problem. Because of the transaction costs, the model is a dynamic optimization problem with path dependence. To solve the new model in general cases, the forward dynamic programming method is presented. In addition, a numerical example is also presented to illustrate the modeling idea and the effectiveness of the designed algorithm.
Many Firms consider the application of a cross-docking system to reduce inventory and lead-time. However, most studies mainly concentrate on the design of a cross-docking system. This study presents the method that selects the cross-docking center under the existing logistics network. Describing the operation environment to apply the cross-docking system, the selection criteria of the cross-docking center, and the main constraints of transportation planning under the environment of multi-level logistics network, we define the selection problem of the cross-docking center applied to a logistics field. We also define the simulation model that can analyze variously the cross-docking volume and develop the selection methodology of the cross-docking center. The simulation model presents the algorithm and influence factors of the cross-docking system, the decision criteria of the system, policy parameter, and input data. In addition, this study analyzes the effect of increasing the number of simultaneous receiving and shipping docks, and the efficiency of the overnight transportation and cross-docking by evaluating each scenario after simulating the scenarios with the practical data of the logistics field.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권3호
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pp.287-299
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2022
In radiation epidemiology, the excess relative risk (ERR) model is used to determine the dose-response relationship. In general, the dose-response relationship for the ERR model is assumed to be linear, linear-quadratic, linear-threshold, quadratic, and so on. However, since none of these functions dominate other functions for expressing the dose-response relationship, a Bayesian semiparametric method using splines has recently been proposed. Thus, we improve the Bayesian semiparametric method for the selection of the tuning parameters for splines as the number and location of knots using a Bayesian knot selection method. Equally spaced knots cannot capture the characteristic of radiation exposed dose distribution which is highly skewed in general. Therefore, we propose a nonparametric Bayesian knot selection method based on a Dirichlet process mixture model. Inference of the spline coefficients after obtaining the number and location of knots is performed in the Bayesian framework. We apply this approach to the life span study cohort data from the radiation effects research foundation in Japan, and the results illustrate that the proposed method provides competitive curve estimates for the dose-response curve and relatively stable credible intervals for the curve.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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