• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권3호
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• pp.23-27
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• 2022

In this paper, we explore a new type of Android evasive malware based on the Sequential Probability Ratio Test (SPRT) that does not perform malicious task when it discerns that dynamic analyzer is input generator. More specifically, a new type of Android evasive malware leverages the intuition that dynamic analyzer provides as many inputs within a certain amount of time as possible to Android apps to be tested, while human users generally provide necessary inputs to Android apps to be used. Under this intuition, it harnesses the SPRT to discern whether dynamic analyzer runs in Android system or not in such a way that the number of inputs per time slot exceeding a preset threshold is regarded as evidence that inputs are provided by dynamic analyzer, expediting the SPRT to decide that dynamic analyzer operates in Android system and evasive malware does not carry out malicious task.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.71-79
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• 2007

본 연구는 e-러닝 기반의 SPRT형 CAT모델에서 학습정보이력 요소(학습시간 및 모의테스트 점수)의 적용이 판정의 정확성에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 보았다. 그 결과, e-러닝 기반의 SPRT 판정에 학습정보이력요소(학습시간과 모의테스트 점수) 변인을 적용하면 SPRT 판정의 정확성을 효율적으로 개선할 수 있음을 밝혀내었다. 특히 모의테스트 점수 변인은 거의 90%에 이르는 개선 효과를 보여주어 실제 e-러닝 평가 환경에서 곧바로 활용할 수 있는 변인으로 판명되었다. 따라서 학습정보이력요소를 평가영역의 SPRT와 접목시킨다면 학습자의 성적을 보다 정확하고 신속하게 판정할 수 있어, 궁극적으로 e-러닝 학습자의 개별화 촉진에 실제적으로 기여할 수 있을 것이다. 향후 다양한 학습정보이력요소를 반영한 알고리즘을 개발한다면 한 단계 높은 수준의 e-러닝 평가 프로그램을 제작할 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.57-66
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• 2005

본 연구에서는 얼랑(Erlang)분포의 규모모수에 대 한 축차확률비검정(SPRT)과 관련된 적분방정식의 정학한 해를 구하는 법을 살펴보기로 한다. 축차확률비검정에서 그 평균 표본 개수, 그리고 1종 오류 확률과 2종 오류 확률은 프레돔 형태의 적분 방정식으로 나타나게 된다. 이러한 적분 방정식은 보통 가우시안 쿼드러쳐(qudrature)를 이용하여 근사적으로 그 해를 구하는 것이 일반적이다. 얼랑분포의 경우 이러한 적분방정식의 해가 정확하게 구할 수 있음이 알려져 있다. 본 연구에서는 얼랑분포에서 그 해를 구하는 구체적 방법을 살펴보기로 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권5호
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• pp.2067-2080
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• 2016

Cooperative spectrum sensing (CSS) for vacant licensed bands is one of the key techniques in cognitive radio networks. Currently, sequential probability ratio test scheme (SPRT) is considered as a powerful soft decision approach to improve the sensing result for CSS. However, SPRT assumes all secondary users (SU) are honest, and thus offering opportunities for malicious SUs to launch the spectrum sensing data falsification attack (SSDF attack). To combat such misbehaved behaviors, recent efforts have been made to trust mechanism. In this paper, we argue that powering SPRT with traditional trust mechanism is not enough. Dynamic SSDF attackers can maintain high trust in an alternant process of submitting honest or false sensing data, resulting in difficultly detecting them. Noting that the trust value of dymamic SSDF attackers behave highly volatile, a novel trusted SPRT scheme (VSPRT) based on volatility decay analysis is proposed in this paper to mitigate the harmful effect of dynamic SSDF attackers in the process of the soft-decision data fusion, and thus improving the accuracy of the final sensing result. Simulation results show that the VSPRT scheme outperforms the conventional SPRT schemes.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.51-57
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• 2010

스테가노그래피는 이미지의 외적인 면에서 미세한 변화를 가진 디지털 이미지에 자료를 은닉하기 위해 사용된다. 은닉이미지가 의심되는 스테고 신호 분석에서 개선된 통계량을 이용하여 갑작스러운 변화를 신속, 정확하게 감지하는 기법의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 축차적인 스테가노그래피에서 은닉된 메시지를 감지하고 그 위치를 찾아내는 방법을 제시한다. 즉, 검사하는 이미지에 은닉메시지의 존재 유무를 결정하고 그 위치를 찾아낼 때까지 CUSUM-SPRT 스테간 분석을 기반으로 하는 통계적 검정을 반복한다. 논문에서 일반화된 수식을 위해 개선된 $S^{t^*}_j$를 이용한 통계량 $g_t$를 사용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.989-992
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• 2005

CAT(Computer Adaptive Testing : 컴퓨터 기반 적응적 검사)는 기존의 종이 시험지에서 이루어지던 시험과 달리 수험자에게 적절한 맞춤식 출제로 보다 정확한 수험자의 능력 판단 및 빠른 수험진행을 가능케 하였다. 기존의 CAT는 많은 인원과 문제가 있어야만 그 결과에 신뢰성이 있다고 알려져 있다. CAT의 대표적인 알고리즘인 SPRT와 EXSPRT-R을 이용하여 10명의 적은 인원으로 JLPT 4급 기출문제를 적용한 실험을 하였다. SPRT 에서는 인원수와, 문제 난이도를 무시한 결과로 인하여 만족 할만한 결과를 얻지 못하였으나, EXSPRT-R의 경우에는 적은 인원에서도 충분히 CAT를 이용할 수 있음을 발견할 수 있었다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제48권1호
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• pp.45-51
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• 2009

본 연구의 목적은 쌀 저장창고에서 추출기를 이용하여 해충의 밀도를 추정하기 위한 축차추출법을 개발하는데 있다. 쌀 저장창고에서는 쌀을 주로 1톤의 톤백에 저장하는데, 현미로 저장되는 경우 어리쌀바구미 성충과 화랑곡나방 유충은 모두 부의 이항분포를 보였다. 축차추출법은 표본 추출 단위당 방제 시작 밀도를 0.1(현미 1 kg당 5마리), 비처리 밀도를 0.05(현미 1 kg당 2.5마리) 그리고 I($\alpha$), II형($\beta$) 오류를 0.3으로 설정하여 순차적 확률비 검정(sequential probability ratio test (SPRT))을 통해 개발하였다. 이러한 결과들은, SPRT법을 사용함으로써, 관리자들이 단지 20회의 표본 추출로도 잘못된 판단의 위험을 최소화하면서 의사결정을 할 수 있다는 것을 보여준다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권8호
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• pp.1910-1920
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• 1993

An experimental study to investigate the unconventional chip formation called triangulation of chip in cutting with a SPRT (self-propelled rotary tool) is performed using acoustic emission (AE) signal analysis. In doing that, a quantitative model of the AE RMS signal in triangulation with a SPRT is first developed. The predicted results from this model show good correlation between the AE RMS signal and the general characteristics of triangular chip formation. Then, effects of various process parameters such as cutting conditions (cutting speed, depth of cut, oblique angle and normal rake angle) and the work material properties on the chip formation in cutting with a SPRT are explored. Special attention is paid to the work material properties which are found to have significant effects on triangulation.

• 품질경영학회지
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• 제24권4호
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• pp.1-13
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• 1996

The sequential sampling inspection method is an extension of the double-sampling and multiple-sampling methods and its theory is based on the sequential probability ratio test(SPRT). In this paper, the characteristics of SPRT for testing the propotion of defectives are approximated by using the estimated excess over the boundaries. The use of the estimated excess shows good performances in estimating the operating characteristic function and the average sample number of SPRT compared to the method by neglecting the excess. It also makes it possible to determine the boundary values which satisfy the desired error probabilities.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제33권5호
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• pp.483-497
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• 2001

In this work, a neuro-fuzzy inference system combined with the wavelet denoising, PCA (principal component analysis) and SPRT (sequential probability ratio test) methods is developed to detect the relevant sensor failure using other sensor signals. The wavelet denoising technique is applied to remove noise components in input signals into the neuro-fuzzy system The PCA is used to reduce the dimension of an input space without losing a significant amount of information. The PCA makes easy the selection of the input signals into the neuro-fuzzy system. Also, a lower dimensional input space usually reduces the time necessary to train a neuro-fuzzy system. The parameters of the neuro-fuzzy inference system which estimates the relevant sensor signal are optimized by a genetic algorithm and a least-squares algorithm. The residuals between the estimated signals and the measured signals are used to detect whether the sensors are failed or not. The SPRT is used in this failure detection algorithm. The proposed sensor-monitoring algorithm was verified through applications to the pressurizer water level and the hot-leg flowrate sensors in pressurized water reactors.