• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.791-799
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• 2005

We consider two components parallel system in which the lifetimes have the bivariate Pareto model with bivariate random censored data. We assume that bivariate Pareto model is affected by common stress which is independent of the lifetimes of the components. We obtain estimators for the system reliability based on likelihood function and relative frequency. Also we construct approximated confidence intervals for the reliability based on maximum likelihood estimator and relative frequency estimator, respectively. Finally we present a numerical study.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권3호
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• pp.629-636
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• 2007

A kernel type semi-supervised estimate is proposed. The proposed estimate is based on the penalized least squares loss and the principle of Gaussian Random Fields Model. As a result, we can estimate the label of new unlabeled data without re-computation of the algorithm that is different from the existing transductive semi-supervised learning. Also our estimate is viewed as a general form of Gaussian Random Fields Model. We give experimental evidence suggesting that our estimate is able to use unlabeled data effectively and yields good classification.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.87-96
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• 2016

통행자 수단선택 연구에는 확률 효용 최대화 원칙(RUM)에 입각한 다항로짓모형이 주로 사용되어졌다. 그러나 최근 들어 RUM 원칙을 대신할 대안적 방법론의 제시가 이루어지고 있으며, 이러한 대안적 방법의 하나로 제시된 것이 확률적 후회 이론모형(RRM)이다. 본 연구는 지역간 통행자의 수단선택 행태를 모사함에 있어 RRM 모형을 적용하고, RUM 원칙을 적용한 다항로짓모형의 구축결과와 비교를 통하여 RRM 모형의 적용가능성을 검토하였다. 분석결과, RUM 모형과 RRM 모형 모두 모수 추정결과는 직관과 부합하는 결과를 보였으며, 모형의 자료 적합도는 RUM 모형보다 RRM 모형이 조금 더 높게 도출되었다. 결론적으로 자료적합성 측면에서 RRM 모형이 RUM 모형보다 낫다고 판단할 수 있으나, 아직 일부 사례에만 검토되어졌기 때문에 추후 경로선택, 화물 운송수단 선택 등 더 많은 통행자의 선택상황에 대한 추가적인 검토가 필요하다고 하겠다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권3호
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• pp.607-625
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• 2011

Two-party key exchange protocol is a mechanism in which two parties communicate with each other over an insecure channel and output the same session key. A key exchange protocol that is secure against an active adversary who can control and modify the exchanged messages is called authenticated key exchange (AKE) protocol. LaMacchia, Lauter and Mityagin presented a strong security definition for public key infrastructure (PKI) based two-pass protocol, which we call the extended Canetti-Krawczyk (eCK) security model, and some researchers have provided eCK-secure AKE protocols in recent years. However, almost all protocols are provably secure in the random oracle model or rely on a special implementation technique so-called the NAXOS trick. In this paper, we present a PKI-based two-pass AKE protocol that is secure in the eCK security model. The security of the proposed protocol is proven without random oracles (under three assumptions), and does not rely on implementation techniques such as the NAXOS trick.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.332-339
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• 1988

최근에 소개된, 순가산성 잡음뿐만 아니라 신호의존성 잡음과 적산성 잡음도 나타낼 수 있는 일반화된 관측모델을 이용하여 신호의존성 잡음이 있을 때 약한 확률적 신호를 검파하는 문제를 다루었다. 신호의존성 잡음이 있을 경우, 약한 확률적 신호를 검파하기 위한 국소최적 검파기의 검정통계량은 순가산성 잡음만 있을 때의 국소최적 검파기의 검정 통계량이 확장된 것임을 보였다. 이는 이미 발표된 적산성 잡음에서의 약한 확률적 신호 검파의 경우와 비슷한 상황이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.85-93
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• 2015

기존의 교통사고모형은 수집된 데이터에 대한 추정된 모수가 고정되어있다고 가정하여 교통량이나 기하구조의 길이와 폭 등은 설치형태와 관계없이 동일한 값을 적용하는 고정효과모형을 이용하여 개발하였다. 하지만 고정효과를 이용한 모형은 모형을 통해 추정된 계수의 표준오차 값이 과소 추정되거나 각 계수의 t-값이 과도하게 산정되어 모형의 설명력이 낮아지게 된다. 이를 극복하기 위하여 교통량, 기하구조, 그리고 관측되지 않은 다른 요인 등에 대한 이질성을 고려한 임의효과모형을 활용하여 모형을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 임의효과모형의 효용성을 파악하고자 대전광역시 주요 89개 교차로를 대상으로 데이터를 수집하여 임의효과와 고정효과를 이용한 음이항 회귀모형을 개발하고 이를 비교 분석하였다. 모형개발 결과 년평균일교통량, 제한속도, 차로수, 우회전 전용차로 설치유무, 전방신호등 설치유무 등이 유효한 설명변수로 나타났으며 모형의 설명력을 비교해보면 로그-우도함수값이 임의효과에서 -1537.802로 고정효과의 로그-우도함수값 -1691.327보다 모형 설명력이 좋은 것으로 나타났으며 우도비의 경우 임의효과에서 0.279로 고정효과의 0.207보다 개선된 것으로 나타나 임의효과를 이용한 모형이 고정효과를 이용한 모형보다 우수한 것으로 나타났다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제15권2호
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• pp.148-155
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• 2016

Existing power plants may consume significant amounts of fuel and require high operating costs, partly because of poor electrical power output estimates. This paper suggests a continuous conditional random field (C-CRF) model to predict more precisely the full-load electrical power output of a base load operated combined cycle power plant. We introduce three feature functions to model association potential and one feature function to model interaction potential. Together, these functions compose the C-CRF model, and the model is transformed into a multivariate Gaussian distribution with which the operation parameters can be modeled more efficiently. The performance of our model in estimating power output was evaluated by means of a real dataset and our model outperformed existing methods. Moreover, our model can be used to estimate confidence intervals of the predicted output and calculate several probabilities.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3656-3671
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• 2016

Most of the research in the area of wireless communications exclusively relies on simulations. Further, it is essential that the mobility management strategies and routing protocols should be validated under realistic conditions. Most appropriate mobility models play a pivotal role to determine, whether there is any subtle error or flaw in a proposed model. Simulators are the standard tool to evaluate the performance of mobility models however sometimes they suffer from numerous documented problems. To accomplish the widely acknowledged lack of formalization in this domain, a Coloured Petri nets (CPNs) based random direction mobility model for specification, analysis and validation is presented in this paper for wireless communications. The proposed model does not suffer from any border effect or speed decay issues. It is important to mention that capturing the mobility patterns through CPN is challenging task in this type of the research. Further, an appropriate formalism of CPNs supported to analyze the future system dynamic status. Finally the formal model is evaluated with the state space analysis to show how predefined behavioral properties can be applied. In addition, proposed model is evaluated based on generated simulations to track origins of errors during debugging.

• 한국해안해양공학회지
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• 제8권2호
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• pp.185-192
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• 1996

연안에서의 효율적인 확산해석을 위해 연산자 분리기법에 의한 Eulerian-Lagrangian 농도모형과 random walk 방법이 결합된 모형이 수립되었다 수립한 입자추적모형은 특히 고농도 변화 지역에서 오차 없이 만족스럽게 해석할 수 있는 수단으로 판단된다. 모형실험결과 오염원 방류초기의 ▽C$\geq$0.005에서 거의 정확해와 일치하는 결과를 얻었고, ▽C$\leq$0.002에서는 만족스럽지 못한 결과가 유도되어 입자추적모형의 적용한계의 기준으로 제시되었다. 따라서 실제 해역에서의 적용에서 고농도의 오염원이 발생되는 근역에서는 입자추적모형을 적용하고 이후의 전역에 대해서는 농도모형을 이용하여 해석상의 능률 제고와 정도의 향상을 도모할 수 있었다.

• 대기
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• 제29권5호
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• pp.551-566
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• 2019

Quantitative understanding of a random error that is associated with Lagrangian particle dispersion modeling is a prerequisite for backward-in-time mode simulations. This study aims to quantify the random error of the WRF-FLEXPART model and suggest an optimum number of the Lagrangian particles for backward-in-time simulations over the Seoul metropolitan area. A series of backward-in-time simulations of the WRF-FLEXPART model has conducted at two receptor points by changing the number of Lagrangian particles and the relative error, as a quantitative indicator of random error, is analyzed to determine the optimum number of the release particles. The results show that in the Seoul metropolitan area a 1-day Lagrangian transport contributes 80~90% in residence time and ~100% in atmospheric enhancement of carbon monoxide. The relative errors in both the residence time and the atmospheric concentration enhancement are larger when the particles release in the daytime than in the nighttime, and in the inland area than in the coastal area. The sensitivity simulations reveal that the relative errors decrease with increasing the number of Lagrangian particles. The use of small number of Lagrangian particles caused significant random errors, which is attributed to the random number sampling process. For the particle number of 6000, the relative error in the atmospheric concentration enhancement is estimated as -6% ± 10% with reduction of computational time to 21% ± 7% on average. This study emphasizes the importance of quantitative analyses of the random errors in interpreting backward-in-time simulations of the WRF-FLEXPART model and in determining the number of Lagrangian particles as well.