본 논문에서는 양자난수발생기 Quantis의 후처리 과정에 대하여 암호학의 관점에서 실험을 통하여 안전성과 성능을 분석하였다. Quantis의 후처리 과정은 수학적 이론에 근거한 이진행렬-벡터 곱 연산을 통해 풀엔트로피(full-entropy)를 출력하도록 설계되었고, NIST SP 800-90B의 최소엔트로피(min-entropy) 추정 테스트를 이용하여 이를 검증하였다. 이진행렬-벡터 곱 연산에 최적화 기법을 사용함으로써 난수 생성 속도에 미치는 영향을 최소화하였음을 확인하고, NIST SP 800-90B에서 제시한 검증된 Conditioning과의 난수 출력 성능을 비교하였다. 또한, 미국 NIST와 독일 BSI의 난수발생기 표준 모델과 Quantis의 부합되는 요소와 아닌 요소를 구분하였다. Quantis를 암호학의 용도로 사용하고자할 경우, CMVP 기준에 적합하게 이용하기 위해 Quantis의 출력 데이터를 승인된 의사 난수발생기의 씨드로 사용하여 출력한 난수를 사용하는 것이 적절하다고 판단된다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제12권2호
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pp.109-118
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2008
We present a new version of the first return time test for pseudorandomness. Let $R_n$ be the first return time of initial n-block with overlapping. An algorithm to calculate the probability distribution of the first return time $R_n$ for each starting block is presented and used to test pseudorandom number generators. The standard Z-test for log $R_n$ is applied to test the pseudorandom number generators.
이 연구의 목표는 관개된 옥수수 밭에서의 복사, 에너지 및 엔트로피의 교환을 평가하고 문서화하는 것이다. 열역학적 관점에서, 우리는 이 농업생태계를 태양 복사로 인해 시스템 내부와 외부 사이에 큰 경도(gradient)가 부여되는 열린 열역학적 시스템으로 간주하였다. 따라서 시스템이 평형에서 멀어질 때, 열역학적 원칙에 따라 비평형 소산 과정(nonequilibrium dissipative process)인 이 생태-사회시스템이 모든 생물, 물리, 화학 및 인위적 구성 요소를 사용하여 태양으로부터 주어진 경도에 저항하여 이를 감소시키도록 움직인다고 가정하였다. 이 가설을 검증하기 위한 첫 단계로서 미국 네브라스카의 옥수수 밭에 위치한 AmeriFlux의 NE1 사이트에서 2003년부터 2014년까지 관측된 플럭스 및 미기상 자료를 사용하여 복사, 에너지 및 엔트로피의 교환을 정량화하였다. 12년 평균한 생장기간의 결과에 따르면, 시스템의 에너지 포획(순복사와 하향단파복사의 비, Rn/Rs↓)은 옥수수의 생장과 함께 증가하였고, 생장기간이 비생장기간보다 약 80% 높았다. 생장기간 동안 시스템 내의 엔트로피 생성(σ)은 평균 9.56 MJ m-2 K-1이었고, 주로 하향단파 복사에 의해 결정되었다. 엔트로피 수송(J)은 잠열플럭스, 순장파복사, 현열플럭스의 순으로 기여하였고, 시스템 외부 환경으로 퍼낸 양은 σ의 ~84%에 해당하는 -7.99 MJ m-2 K-1이었다. 따라서 매년 생장 기간동안 시스템 내에 순 축적된 엔트로피(dS/dt)는 1.57 MJ m-2 K-1이었다. 탄소 흡수 효율(CUE)은 1.25~1.62, 물 사용 효율(WUE)은 1.98~2.92 g C (kg H2O)-1이었고 모두 옥수수의 성장과 함께 증가하였다. 극심한 가뭄으로 관개가 더 빈번하게 행해진 2012년의 경우, σ와 J가 모두 평년보다 10% 많은 최대값을 보였고, 그 결과 서로 대부분 상쇄되어 dS/dt는 평년보다 조금 높은 수준에 머물렀다. 가뭄 중에도 빈번한 관개로 인해 엔트로피 수송의 주된 경로가 현열플럭스에서 잠열플럭스로 바뀌면서 생산량과 CUE는 평년 값을 웃돌았으나 물과 빛의 사용 효율은 오히려 낮아졌다. 이러한 결과에 근거하여 관개된 옥수수 생태-사회시스템의 지속가능성의 변화를 평가하기에는 아직 여러가지 문제가 남아있다. 자기-조직화 과정은 시스템과 주변 간의 경도를 효과적으로 감소시키는 역할을 한다. 따라서 엔트로피 자료와 함께, 지속가능성의 척도가 되는 자기-조직화 역량을 나타내는 스펙트랄 엔트로피, 또는 하부시스템의 구조 및 에너지·물질의 흐름의 강도와 방향의 변화를 가늠할 수 있는 역학적 과정망(dynamic process network) 분석 등의 추가 연구가 병행되어야 한다.
In this paper, we propose a maximum entropy-based model, which can mathematically explain the bio-molecular event extraction problem. The proposed model generates an event table, which can represent the relationship between an event trigger and its arguments. The complex sentences with distinctive event structures can be also represented by the event table. Previous approaches intuitively designed a pipeline system, which sequentially performs trigger detection and arguments recognition, and thus, did not clearly explain the relationship between identified triggers and arguments. On the other hand, the proposed model generates an event table that can represent triggers, their arguments, and their relationships. The desired events can be easily extracted from the event table. Experimental results show that the proposed model can cover 91.36% of events in the training dataset and that it can achieve a 50.44% recall in the test dataset by using the event table.
This paper proposes a modified error function to improve the error back-propagation (EBP) algorithm for multi-Layer perceptrons (MLPs) which suffers from slow learning speed. It can also suppress over-specialization for training patterns that occurs in an algorithm based on a cross-entropy cost function which markedly reduces learning time. In the similar way as the cross-entropy function, our new function accelerates the learning speed of the EBP algorithm by allowing the output node of the MLP to generate a strong error signal when the output node is far from the desired value. Moreover, it prevents the overspecialization of learning for training patterns by letting the output node, whose value is close to the desired value, generate a weak error signal. In a simulation study to classify handwritten digits in the CEDAR [1] database, the proposed method attained 100% correct classification for the training patterns after only 50 sweeps of learning, while the original EBP attained only 98.8% after 500 sweeps. Also, our method shows mean-squared error of 0.627 for the test patterns, which is superior to the error 0.667 in the cross-entropy method. These results demonstrate that our new method excels others in learning speed as well as in generalization.
본 논문에서는 데이터베이스의 정보시스템을 구성하는 속성을 감축하여 빠른 검색을 보장하는 제어규칙의 생성에 관한 연구이다. 일반적으로 정보시스템에는 불필요한 많은 속성들이 존재하고 있다. 이때 정보시스템의 객체들이 비일관적일 경우에는 응답의 정확성을 기대하기 어렵게 된다. 그러므로 본 논문에서는 러프엔트로피의 개념과 베이지언 사후확률을 적용하여 불필요한 속성을 제거하여 정보시스템을 간결화 하는데 주안점을 두었다. 제안된 알고리즘에서는 러프이론에 기반한 최적의 리덕트를 생성하는 과정에서 사후확률을 적용하여 결정속성에 대한 조건속성의 함의를 러프엔트로피의 척도로 비교하여 영향력이 약한 속성을 제거하여 제어규칙을 간결하게 표현할 수 있다. 제안된 알고리즘을 신입사원의 채용에 적용하여 지식감축의 효용성을 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1573-1582
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2015
In lifetime data analysis, it is generally known that the lifetimes of test items may not be recorded exactly. There are also situations wherein the withdrawal of items prior to failure is prearranged in order to decrease the time or cost associated with experience. Moreover, it is generally known that more than one cause or risk factor may be present at the same time. Therefore, analysis of censored competing risks data are needed. In this article, we derive the Bayes estimators for the entropy function under the exponential distribution with an unknown scale parameter based on multiply Type II censored competing risks data. The Bayes estimators of entropy function for the exponential distribution with multiply Type II censored competing risks data under the squared error loss function (SELF), precautionary loss function (PLF) and DeGroot loss function (DLF) are provided. Lindley's approximate method is used to compute these estimators.We compare the proposed Bayes estimators in the sense of the mean squared error (MSE) for various multiply Type II censored competing risks data. Finally, a real data set has been analyzed for illustrative purposes.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제13권1호
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pp.115-125
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2021
Simulation-based hull form optimization is a typical HEB (high-dimensional, expensive computationally, black-box) problem. Conventional optimization algorithms easily fall into the "curse of dimensionality" when dealing with HEB problems. A recently proposed Cross-Entropy (CE) optimization algorithm is an advanced stochastic optimization algorithm based on a probability model, which has the potential to deal with high-dimensional optimization problems. Currently, the CE algorithm is still in the theoretical research stage and rarely applied to actual engineering optimization. One reason is that the Monte Carlo (MC) method is used to estimate the high-dimensional integrals in parameter update, leading to a large sample size. This paper proposes an improved CE algorithm based on quasi-Monte Carlo (QMC) estimation using high-dimensional truncated Sobol subsequence, referred to as the QMC-CE algorithm. The optimization performance of the proposed algorithm is better than that of the original CE algorithm. With a set of identical control parameters, the tests on six standard test functions and a hull form optimization problem show that the proposed algorithm not only has faster convergence but can also apply to complex simulation optimization problems.
배터리를 효율적으로 관리하기 위해서는 배터리의 건강 상태와 잔여 수명을 정확하게 추정하고 관리하는 것이 중요하다. 배터리는 같은 종류여도 설비용량 및 전압 등의 특성이 다르며 학습용 모델을 위한 배터리와 모델을 통한 예측을 위한 배터리가 서로 다를 경우에는 정확도 측정에 한계가 있다. 본 논문에서는 전압의 분포와 방전 시간을 이용한 엔트로피 지수를 일반화하고 4개의 배터리를 각각 1개씩 교차적으로 훈련 집합과 테스트 집합으로 정의하여 기계학습의 선형회귀 분석을 통하여 배터리의 건강 상태를 예측하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 평균 절대값 퍼센트 오차를 이용하여 95% 이상의 높은 정확도를 나타내었다.
There are so many methods to estimate the groundwater recharge. These methods can be categorized into four groups. First groupis related to the water balance analysis, second group is concerned with baseflow/springflow recession, and third group is interested in some types of tracers; environmental tracers and/or temperature profile. The limitation of these types of methods is that the estimated results of recharge are presented in the form of an average over some time period. Forth group has a little different approach. They use the time series data of hydraulic head and specific yield evaluated from field test, and the results of estimation are described in the sequential form. But their approach has a serious problem. The estimated results in forth typeof methods are generally underestimated because they cannot consider the discharge phase of water table fluctuation coupled with the recharge phase. Ketchum el. at. (2000) proposed calibrated method, considering recharge- and discharge-coupled water table fluctuation. But the dischargeis considered just as the areal average with discharge rate. On the other hand, there are many methods to estimate the source wavelet with observed data set in geophysics/signal processing and geophysical methods are rarely applied to the estimation of groundwater recharge. The purpose this study is the evaluation of the applicability of one of the geophysical method in the estimation of sequential recharge rate. The applied geophysical method is called minimum entropy deconvolution (MED). For this purpose, numerical modeling with linearized Boussinesq equation was applied. Using the synthesized hydraulic head through the numerical modeling, the relative sequenceof recharge is calculated inversely. Estimated results are very concordant with the applied recharge sequence. Cross-correlations between applied recharge sequence and the estimated results are above 0.985 in all study cases. Through the numerical test, the availability of MED in the estimation of the recharge sequence to groundwater was investigated
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[게시일 2004년 10월 1일]
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