The emergence of various Internet worms, including the stand-alone Code Red worm that caused a distributed denial of service (DDoS), has prompted many studies on their propagation speed to minimize potential damages. Many studies, however, assume the same probabilities for initially infected nodes to infect each node during their propagation, which do not reflect accurate Internet worm propagation modelling. Thus, this paper analyzes how Internet worm propagation speed varies according to the number of vulnerable hosts directly connected to infected hosts as well as the link costs between infected and vulnerable hosts. A mathematical model based on centrality theory is proposed to analyze and simulate the effects of degree centrality values and closeness centrality values representing the connectivity of nodes in a large-scale network environment on Internet worm propagation speed.
In this paper, we consider simultaneous confidence intervals for the difference of proportions between two groups taken from multivariate binomial distributions in a nonparametric way. We briefly discuss the construction of simultaneous confidence intervals using the method of adjusting the p-values in multiple tests. The features of bootstrap simultaneous confidence intervals using non-pooled samples are presented. We also compute confidence intervals from the adjusted p-values of multiple tests in the Westfall (1985) style based on a pooled sample. The average coverage probabilities of the bootstrap simultaneous confidence intervals are compared with those of the Bonferroni simultaneous confidence intervals and the Sidak simultaneous confidence intervals. Finally, we give an example that shows how the proposed bootstrap simultaneous confidence intervals can be utilized through data analysis.
Recently, particle induced X-ray emission (PIXE) analysis system was installed at the 2MV ion acceleration system in Korea institute science and technology (KIST). This installation is for complement to low atomic resolution of heavy atoms at Rutherford backscattering spectrometry (RBS) system. For quantitative analysis, a mass calibration of the PIXE set-up has been done with thin film standards and. The GUPIX software package has been used to process the PIXE spectra and the results are compared with the values from RBS system. Therefore, the instrumental constant H (solid angle and correction factor) is determined relying completely on the GUPIX data base (cross-sections, fluorescence and Coster-Kronig probabilities, stopping powers and attenuation coefficients) for a large set of elements. These H values can be used in future analysis.
This paper presents a geostatistical methodology to model local uncertainty in spatial estimation of sediment grain size with high-resolution remote sensing imagery. Within a multi-Gaussian framework, the IKONOS imagery is used as local means both to estimate the grain size values and to model local uncertainty at unsample locations. A conditional cumulative distribution function (ccdf) at any locations is defined by mean and variance values which can be estimated by multi-Gaussian kriging with local means. Two ccdf statistics including condition variance and interquartile range are used here as measures of local uncertainty and are compared through a cross validation analysis. In addition to local uncertainty measures, the probabilities of not exceeding or exceeding any grain size value at any locations are retrieved and mapped from the local ccdf models. A case study of Baramarae beach, Korea is carried out to illustrate the potential of geostatistical uncertainty modeling.
This paper reports the results of a study to elicit willingness to pay (WTP) for changes in health risks from exposure to As, Pb, THM in tap water using experimental market method. The experimental market method, compared with other non-market valuation methods, allows us to use incentive compatible demand revealing scheme, to acquire market-like experience through repetitive auctions, and to incorporate learning process by providing new information during the session. Participants seemed to utilize the objective risk information in a 'rational' manner, and to change their WTP bids accordingly. Moreover they were able to reduce the 'ambiguity' in risk perception processes when objective risk probabilities provided are quite different from their subjective perceptions. Nonetheless, anchoring effects appeared to be still persistent in spite of market-like experience and learning opportunity. And implicit values entailed by WTP bid/risk tradeoffs indicate a wide variation in values across alternative risk reductions and overrated responses to very small risk reductions.
The performance of speaker identifier is severely degraded in noisy environments. A study suggested the concept of observation membership for enhancing performances of speaker identifier with noisy speech [1]. The method scaled observation probabilities of input speech by observation identification values decided by SNR. In the paper [1], the authors suggested heuristic parameter values for membership function. In this paper we attempt to apply particle swarm optimization (PSO) for obtaining the optimal parameters for speaker identification in noisy environments. With the speaker identification experiments using the ETRI database we prove that the optimization approach can yield better performance than using only the original membership function.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1167-1170
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1993
We look at the problem of defuzzification in situations in which in addition to the usual fuzzy output of the controller there exists some ancillary restriction on the allowable defuzzified values. We provide two basic approaches to address this problem. In the first approach we enforce the restriction by selecting the defuzzified value through a random experiment in which the values which have nonzero probabilities are in the allowable region, this method is based on the RAGE defuzzification procedure and makes use of a nonmonotonic conjunction operator. The second approach which in the spirit of the commonly used methods, a kind of expected value, converts the problem to a constraint optimization problem.
ANOVA 검정에서 검정통계량은 단일 또는 이중 비중심F분포를 따르며 비중심F분포는 일반적인 선형 가설 검정에서 검정함수 계산에 적용되고 있다. 기존 비중심F분포의 함수 계산에 대한 연구로 여러 접근 방법이 제시되었지만, 하나의 정확한 함수값을 구하는데도 많은 시간이 소요되는 문제점이 발생되었다. 본 논문에서는 기존 함수 계산의 문제점을 해결하기 위하여 다층 퍼셉트론 네트워크로부터 역전파 학습 알고리즘을 적용하여 비중심F분포의 함수값을 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 신경망에 의한 함수값과 기존 Patnaik이 제시한 분포식에 의한 함수값의 차이를 표와 그림을 통하여 비교하였으며, 정확성과 계산속도를 고려할 때 Patnaik의 함수식에 의한 방법보다 신경망을 이용한 방법이 효율적임을 알 수가 있다.
데이터웨어하우스에서 실체뷰는 사용자의 정보처리 요구에 신속하게 응답하기 위한 주요한 수단이다. 데이터웨어하우스내에 실체뷰의 개수가 많을수록 사용자의 질의요구를 실체뷰내에서 처리할 수 있는 확률이 높아지므로 신속한 응답이 가능하다. 데이터웨어하우스내에 유지할 수 있는 실체뷰의 개수에 대한 주요 제약은 기본릴레이션의 변화에 기인하는 실체뷰 갱신시간이다. 본 논문에서는 MIN/MAX 함수를 포함하는 실체뷰에 대해서 기본릴레이션의 MIN/MAX값의 변화가 빈번할 경우에도 실체뷰 갱신시간을 절약할 수 있는 효율적인 실체뷰 갱신정책을 제안한다. 기본릴레이션의 MIN/MAX값의 변경을 삽입/삭제연산으로 구분하여 실체뷰를 갱신하면 실체뷰의 MIN/MAX값 갱신을 위하여 기본릴레이션에 접근해야 할 횟수가 줄어든다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1281-1288
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2010
한 조로 사용 되는 네 개의 윷가지의 크기와 모양이 같아서 각 윷가지의 등이 나올 확률이 같은 윷놀이를 생각한다. 윷놀이에서는 모나 윷이 나오면 한 번 더 던지는 규칙이 있으므로, 한 사람의 차례에서 윷을 던져 말이 가는 거리 X에 관심이 있게 된다. 따라서, 거리 X에 대한 확률질량함수를 구하고, 각 윷가락의 등이 나올 확률의 몇 개의 값에 대하여 확률을 표로 나타낸다. 또한, 거리 X의 기댓값, 분산, 왜도, 첨도를 구하며, 주어진 윷의 등의 확률의 몇 개 값에 대하여 값을 구하여 표로 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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