The results of fuzzy linear regression are very sensitive to irregular data. When this points exist in a set of data, a fuzzy linear regression model can be incorrectly interpreted. The purpose of this paper is to detect irregular data and to propose robust fuzzy linear regression based on M-estimators with triangular fuzzy regression coefficients for crisp input-output data. Numerical example shows that irregular data can be detected by using the residuals based on M-estimators, and the proposed robust fuzzy linear regression is very resistant to this points.
Cloudsat satellite data is sensitive to snowfall and collected during each month beginning with Dec 2007 and ending Feb 2008. In this study, we attempt to develop a snowfall retrieval algorithm using a combination of radiometer and cloud radar data. We trained data from the relation between brightness temperature measurements from NOAA's Advanced Microwave Sounder Unit-B(AMSU-B) and the radar reflectivity of the 2B-GEOPROF product from W-band(94 GHz) cloud radar onboard Cloudsat and applied it to the Korea peninsula. We use a principal components analysis to quantify the variations that are the result of the radiometric signatures of snowfall from those of the surface. Finally, we quantify the correlation between the higher principal component (orthogonal to surface variability) of the microwave radiances and the precipitation-sensitive CloudSat radar reflectivities. This work summarizes the results of applying this approach to observations over the East Sea during Feb. 2008. The retrieved data show reasonable estimation for snowfall rate compared with Cloudsat vertical image.
In this paper, a design of radiation detector for gamma column scanner is introduced. Distillation column is important unit in Petro-chemical industries, and its on-line diagnose is very important. To get density profile measured by the radiation transmitted through column is well method for on-line diagnose as gamma scanning. For this purpose radiation detection circuit, radiation source and mechanical system for moving source and detector are required. Conventional radiation detection circuit for this application is sensitive to electric noise because of interface between the radiation circuit and the controller for mechanical system. The radiation detection system introduced here is using loop coil instead of slip ring to remove contact noise. Radiation detection system designed here for gamma scanning consist of BGO detector, high voltage circuit, PHA circuit and FSK modem. The BGO detector is used as radiation sensor, high voltage circuit and peak height analysis circuit is essential to process the signal generated from BGO detector. Micro controller convert measured data into ASCII data. FSK modem transmit ASCII data. Transmitted ASCH data is picked up in antenna coil and processed for combined function with mechanical system. This method gives good result by isolating the controlling circuit of mechanical system from radiation detecting circuit which is sensitive to noise.
현재 인터넷과 같이 널리 사용되는 공개된 네트워크를 통해 법률적으로 유효한 문서나 상거래 계약서와 같은 엄격한 보안이 요구되는 기밀정보가 교환되고 있으며, 이와 동시에 이러한 기밀정보의 교환에 있어서 정보의 무결성과 인증을 위해 공개키 인증서가 사용되고 있다. 그러나 현 공개키 기반구조 환경에서는 공개키 인증서의 유효성을 확인하는데 있어서 전송용량 면이나 안전성면에서 여러 가지 문제점들을 내포하고 있다. 본 논문은 RSA 일방향 어큐뮬레이터를 사용하여 믿을 수 있는 정보제공자에 의해 유지되는 집합에 대한 사용자의 멤버쉽 질의에 대해 공모 가능한 디렉토리가 암호학적으로 검증된 응답을 제공하는 효율적이고 동적인 인증된 딕셔너리를 실현하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5654-5668
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2018
Driven by security and real-time demands of Internet of Things (IoT), the timing of fog computing and edge computing have gradually come into place. Gateways bear more nearby computing, storage, analysis and as an intelligent broker of the whole computing lifecycle in between local devices and the remote cloud. In fog computing, the edge broker requires X-aware capabilities that combines software programmability, stream processing, hardware optimization and various connectivity to deal with such as security, data abstraction, network latency, service classification and workload allocation strategy. The prosperous of Field Programmable Gate Array (FPGA) pushes the possibility of gateway capabilities further landed. In this paper, we propose a software-defined gateway (SDG) scheme for fog computing paradigm termed as Fog Computing Zero-Knowledge Gateway that strengthens data protection and resilience merits designed for industrial internet of things or highly privacy concerned hybrid cloud scenarios. It is a proxy for fog nodes and able to integrate with existing commodity gateways. The contribution is that it converts Privacy-Enhancing Technologies rules into provable statements without knowing original sensitive data and guarantees privacy rules applied to the sensitive data before being propagated while preventing potential leakage threats. Some logical functions can be offloaded to any programmable micro-controller embedded to achieve higher computing efficiency.
본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터의 프라이버시는 보호하면서도 피어슨(Pearson) 상관계수와 스피어만(Spearman)의 순위상관계수를 안전하게 계산하는 해결책을 각각 제안한다. 분산 컴퓨팅 환경에서 마이닝(또는 데이터 분석)을 수행하기 위해서는 원본 데이터를 상대방에게 제공해야 한다. 그러나, 원본 데이터는 민감한 정보를 포함하는 경우가 많고, 이때 데이터 제공자(소유자)는 프라이버시 보호를 이유로 정확한 값을 직접 노출하기를 원하지 않는다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경의 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터는 상대방에게 공개하지 않으면서 상관관계를 계산하는 문제, 즉 안전한 상관관계 계산(SCC: Secure Correlation Computation) 문제를 정형적으로 정의한다. 그리고, 임의 행렬 기반 안전한 스칼라 곱을 사용하여 피어슨 상관계수와 순위상관계수에 대한 SCC 문제를 해결하는 방법을 각각 제안한다. 제안한 해결책이 바르게 수행함을 보이기 위해, 정확성과 안전성을 정리로 제시하고 증명한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 수행 시간 측면에서도 실용적인 방법임을 보인다.
지금까지의 애니메이션 작업은 애니메이터의 객관적 감성과 경험에 의해 이루어져 왔다. 소프트웨어 디자인에 있었어도 지성적인 데이터들을 바탕으로 제작되어져 왔다. 이는 객관화하기 용이한 자료로서 데이터화하기가 쉬웠기 때문 일 것으로 보인다. 이와는 반대로 인간의 감성은 객관화하고 디지털화하기 어려운 요소들이 많이 존재한다. 본 연구는 디지털화하기 어려운 인간의 감성적 데이터를 객관화하고 이를 정량적 데이터로 활용할 수 있는 방법에 대한 부분으로 나는(flying) 궤적(path)을 연구 대상으로 하였다. 실험에 있어 인간이 나는 제적에 대해 어떻게 표현하는지에 대한 감성어를 수집하였다. 수집한 감성어를 통해 감성 평가어를 추출하고 추출한 감성 평가어에서 느껴지는 나는 궤적에 대한 스케치 이미지를 수집하였다. 수집한 스케치 이미지를 기초로 본 연구의 핵심이 되는 실험 동영상 샘플을 제작하였다. 다음으로 나는 궤적을 나타내는 감성어에 대한 물리적 요소와 동영상 샘플과의 상관관계를 분석하기 위해 수량화이론III류와 수량화이론I류를 각각 이용하였다. 그 결과 감성어와 동영상 샘플과의 구조를 파악 할 수 있었고, 나는 궤적에 대한 감성반응의 물리적 자극요소 또한 분석 할 수 있었다. 나는 궤적은 오브젝트(object)가 지나간 경로(path)에 해당한다. 이러한 경로(궤적)를 보고 감성자극 요소들이 복합적으로 작용하여 독특한 감성어로 표현되어 지는 것으로 보인다. 여기엔 감성을 자극하는 요소들이 존재하는데, 그 요소로는 속도, 회전, 규칙 그리고 호의 길이가 그 물리적 요소인 것으로 파악되었다. 본 연구를 통해 나는 궤적의 애니메이션을 표현하는데 있어 애니메이터들의 주관적인 감성 표현들을 객관화, 정량화 시키고자 하였으며, 본 연구의 데이터는 감성 애니메이션 시스템 설계에 있어 기본 데이터로 적용되는 것을 목표로 하고 있다.
많은 응용프로그램들로부터 양질의 서비스를 제공받기 위해서 데이터 공개는 필수적이다. 하지만 원본 데이터를 그대로 공개할 경우 개인의 민감한 정보(정치적 성향, 질병 등)가 드러날 위험이 있기 때문에 원본 데이터가 아닌 재현 데이터를 생성하여 공개함으로써 프라이버시를 보존하는 많은 연구들이 제안되어왔다. 그러나 단순히 재현 데이터를 생성하여 공개하는 것은 여러 공격들(연결공격, 추론공격 등)에 의해 여전히 프라이버시 유출 위험이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 민감한 정보의 유출을 방지하기 위해, 재현 데이터 생성 모델로 주목받고 있는 GAN에 최신 프라이버시 보호 기술인 차분 프라이버시를 적용하여 프라이버시가 보존되는 재현 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 생성 모델은 레이블이 있는 데이터의 효율적인 학습을 위해 CGAN을 사용하였고, 데이터의 유용성 측면을 고려하여 기존 차분 프라이버시보다 프라이버시가 완화된 Rényi 차분 프라이버시를 적용하였다. 그리고 생성된 데이터의 유용성에 대한 검증을 다양한 분류기를 통해 실시하고 비교분석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권3호
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pp.471-479
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2003
Moving averages are the most popular statistics in analyzing time-series data like stock indices. However, moving averages are quite sensitive to unusual observations. In other words, they are not robust against unusual observations. We introduce the moving averages in terms of an M-estimator, and show how we can take advantages of using the proposed moving averages in fitting the data more than usual moving averages.
본 연구는 정보다양성 수용 정도와 종업원 태도간의 관계에서 조직 내 대인간 소통의 긍정적인 조절효과를 규명하고자 하였다. 최근 전 세계적으로 조직 내 다양성이 증대되고 있는 상황에서 국내 조직에서도 인적구성의 다양성이 심화되고 있다. 따라서 조직 내 다양성 관리를 어떻게 하느냐에 따라 조직성과에 미치는 영향이 달라질 수 있다. 기존 다양성 연구들은 객관적인 다양성 특성의 분산에만 초점을 맞추고 있기 때문에 혼재된 연구결과들을 도출하고 있다. 본 연구는 기존 다양성 연구들의 불일치된 연구결과들을 극복하기 위해 구성원들이 다양성을 어떻게 지각하는지에 대해 관심을 두고자 하였으며, 이를 위해 정보다양성 수용 정도라는 변수를 활용하였다. 분석을 위해 국내기업에 종사하는 301명의 조직구성원들을 대상으로 위계적 회귀분석을 활용하여 가설을 검증하였다. 분석결과, 정보다양성 수용 정도는 직무만족과 조직몰입에 정(+)적인 영향을 미쳤다. 소통의 조절효과에서는 동료와의 소통에서만 긍정적인 조절효과가 검증되어 소통 유형에 따라 변수들에 미치는 영향력이 다름을 확인하였다. 연구결과를 토대로 연구의 시사점과 향후 연구방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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