• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.821-834
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• 2013

Law 등 (2004)은 군집분석에서 변수선택을 위해 정규분포기반 "두각 혼합모형(salient mixture model)"의 사용을 제안하였다. 본 논문에서는 이 모형의 적합 상의 문제점과 변수선택의 결함을 지적하고 그 대안을 제시한다. 모의자료와 실자료를 바탕으로 제안된 방법이 기존의 방법보다 유용함을 보였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제23권2호
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• pp.325-340
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• 1994

Effects of temporal aggregation on estimation for ARMA models are studied by investigating the Hannan & Rissanen (1982)'s procedure. The temporal aggregation of autoregressive process has a representation of an autoregressive moving average. The characteristic polynomials associated with autoregressive part and moving average part tend to have roots close to zero or almost identical. This caused a numerical problem in the Hannan & Rissanen procedure for identifying and estimating the temporally aggregated autoregressive model. A Monte-Carlo simulation is conducted to show the effects of temporal aggregation in predicting one period ahead realization.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.193-206
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• 2024

디지털 시대의 발전과 더불어, 디지털 자료의 중요성과 그로 인한 디지털 포렌식 수사의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 디지털 증거의 수집 및 분석 과정에서 정보저장매체의 손상이나 안티포렌식 등으로 발생하는 주요 문제점인 손상된 파일의 데이터 식별 불가능으로 증거 수집이 원활하게 이뤄지지 않고 있다. 또한, 손상된 파일복구를 위한 기존 도구의 기술적 한계로 인해 복구에 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문은 디지털 자료 생성에 활용되는 손상된 MS Office 파일의 복구 방안을 제시하고자 한다. 복구 방안 제시를 위하여 MS Office 파일 구조인 OOXML포맷을 분석하고, 기존 복구 도구의 한계를 극복하기 위한 새로운 접근 방식을 제시한다. 이를 통해 손상된 데이터를 보다 효율적으로 복구하고 식별할 수 있는 방안을 마련함으로써 디지털 포렌식 분야에서 증거 수집의 질을 향상하는데 기여하고자 한다.