정보검색 시스템에서 문서 클러스터링 기술은 사용자 질의에 대해 검색된 문서들을 문서간의 유사도를 기반으로 특정 주제에 따라 재배치하여 놓는 기술로써 사용자에게 검색의 편의성을 제공하고, 그 결과들을 시각적으로 보여줄 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 사용하여 문서를 클러스터링하며 문서를 대표하는 색인어에 가중치를 부여하는 기법에 대하여 논한다. 클러스터링 결과를 시각적으로 보여주기 위하여 문서와 클러스터 중심들을 2차원 공간으로 사상하기 위한 Latent Semantic Indexing 접근 방법을 적용하였다. 실험 결과 문서의 색인어에 대한 가중치 부여 방법을 동일하게 하거나 또는 유사한 수식을 적용한 사례보다는 로컬가중치, 글로벌가중치, 정규화 요소를 모두 부여한 사례에서 문서들이 2차원 벡터 공간에서 군집하여 분포하는 클러스터링 효과가 우수하였다. 특히 로컬 가중치와 글로벌 가중치에 logarithm을 적용하였을 때 문서 분포의 군집도는 현저하게 나타남을 알 수 있었다.
최단 보폭-최장 보폭 알고리즘은 n을 $m={\lceil}\sqrt{n}{\rceil}$개의 원소를 가진 m개의 블록으로 분할하고 첫 번째 블록의 m개에 대해 $a^x$ (mod n) 값을 저장한다. 다음으로 m개의 블록에 대한 mod n을 계산하여 첫 번째 블록의 원소 값을 검색하여 일치하는 블록을 찾는 방법이다. 본 논문에서는 첫 번째로, $a^{{\phi}(n)/2}{\equiv}1(mod\;n)$과 $a^x(mod\;n){\equiv}a^{{\phi}(n)+x}$ (mod n)의 특징을 적용하여 m개의 원소를 가진 ${\lceil}m/2{\rceil}$개의 블록으로 분할하는 방법을 적용하여 최장보폭의 수행횟수를 50% 감소시켰다. 두 번째로, ${\lceil}m/2{\rceil}$개의 최단 보폭을 먼저 수행하여 저장하고, 첫 번째 블록의 m개 원소를 수행하는 최단 보폭을 수행하는 방법으로 최단 보폭-최장 보폭 알고리즘을 역으로 수행하는 방법을 제안하였다. 이 알고리즘은 최단 보폭-최장 보폭 알고리즘의 m개 저장과 검색을 ${\lceil}m/2{\rceil}$개로 50% 감소시키는 특징이 있다.
암호시스템에서 효율성은 매우 중요한 요소 중의 하나이다. 천정희 외 3인은 이산대수 문제에 기반하는 암호 시스템에서 지수승 연산 속도를 높이기 위해 새로운 지수 형태를 제안하였다. 제안된 변형은 고정된 원소 ${\alpha}$와 작은 해밍 웨이트를 가지는 두 원소 $e_1$, $e_2$에 대해 $e_1+{\alpha}e_2$로 표현되며 스플릿 지수라 불린다. 그들은 $e_1$, $e_2$를 각각 $Z_p$의 부분집합이면서 언밸런스드 부분집합인 $S_1$, $S_2$에서 선택하였다. 본 논문에서는 $S_1$, $S_2$를 $Z_p$의 부분집합이면서 밸런스드 부분집합이 되도록 하여 효율성을 개선한다. 결과적으로, 이진 유한체에서의 지수승 연산 속도는 9.1%, 코블리츠 곡선에서의 스칼라 곱셈 연산 속도는 12.1% 빨라진다.
양자적 특성을 활용한 Shor 알고리즘은 인수분해 및 이산대수 문제를 효율적으로 풀 수 있다. 이로 인해 RSA, 타원곡선(ECC: Elliptic Curve Cryptography) 등 인수분해와 이산대수 문제의 어려움에 기반하고 있는 기존 공개키 암호 시스템이 위협받고 있다. 이에 미국 국립표준기술연구소(NIST)에서는 양자 컴퓨터의 강력한 연산 능력에도 안전한 새로운 공개키 암호 체계의 표준인 양자 내성 암호(PQC: Post Quantum Cryptography)를 선정하는 공모를 진행하고 있다. 양자 내성 암호 후보군 중 다변수 이차식 기반 서명 기법은 짧은 서명 길이와 빠른 서명 및 검증으로 인해 사물인터넷(IoT) 등 제한된 자원을 갖는 기기에 적합하다. 이에 본 논문에서는 다변수 이차식 기반 서명 중 유일하게 3 라운드까지 최종 선정된 Rainbow에 대한 클래식 공격 기법과 양자적 특성을 이용한 공격 기법들을 분석하고, 현재 3라운드에 제시된 레인보우 파라미터에 대한 공격 복잡도를 계산하여 양자 내성 암호표준화 후보 알고리즘인 레인보우 서명기법이 제공하는 보안 강도를 분석한다.
지금까지는 Pollard의 Rho 알고리즘이 대칭키의 암호를 해독하는 이산대수 문제에 대해 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 알고리즘은 거인걸음 보폭 m=⌈${\sqrt{p}}$⌉개의 데이터를 저장해야 하는 단점과 더불어 O(${\sqrt{p}}$) 수행 복잡도를 보다 감소시킬 수 있는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 이산대수의 사이클 검출을 위한 Nivasch의 스택 법의 데이터 갱신 횟수를 73% 이상 감소시키는 배열법을 제안하였다. 제안된 방법은 배열을 적용하였으며, (xi<0.5xi-1)∩(xi<0.5(p-1))인 경우에 한해 배열 값을 갱신하는 방법을 적용하였다. 제안된 방법은 스택법과 동일한 모듈러 연산횟수를 보였지만 스택 법에 비해 이진탐색 법을 적용하여 배열 갱신 횟수와 탐색 시간을 획기적으로 감소시켰다.
Mayumi Saiki;Timothy A. Matthews;Norito Kawakami;Wendie Robbins;Jian Li
Safety and Health at Work
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제15권1호
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pp.59-65
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2024
Background: Different job strain formulations based on the Job Demand-Control model have been developed. This study evaluated longitudinal associations between job strain and psychological distress and whether associations were influenced by six formulations of job strain, including quadrant (original and simplified), subtraction, quotient, logarithm quotient, and quartile based on quotient, in randomly selected Japanese workers. Methods: Data were from waves I and II of the Survey of Midlife in Japan (MIDJA), with a 4-year followup period. The study sample consisted of 412 participants working at baseline and had complete data on variables of interest. Associations between job strain at baseline and psychological distress at follow-up were assessed via multivariable linear regression, and results were expressed as β coefficients and 95% confidence intervals including R2 and Akaike information criterion (AIC) evaluation. Results: Crude models revealed that job strain formulations explained 6.93-10.30% of variance. The AIC ranged from 1475.87 to 1489.12. After accounting for sociodemographic and behavioral factors and psychological distress at baseline, fully-adjusted models indicated significant associations between all job strain formulations at baseline and psychological distress at follow-up: original quadrant (β: 1.16, 95% CI: 0.12, 2.21), simplified quadrant (β: 1.01, 95% CI: 0.18, 1.85), subtraction (β: 0.39, 95% CI: 0.09, 0.70), quotient (β: 0.37, 95% CI: 0.08, 0.67), logarithm quotient (β: 0.42, 95% CI: 0.12, 0.72), and quartile based on quotient (β: 1.22, 95% CI: 0.36, 2.08). Conclusion: Six job strain formulations showed robust predictive power regarding psychological distress over 4 years among Japanese workers.
The partition of proteins in the salt-rich phase of polyethylene glycol (pEG)/salt aqueous two-phase systems is limited by the salting-out effects of salt. The logarithm of the concentration of proteins partitioned in the salt-rich phase decreases linearly with increases in the concentration of salt in the salt-rich phase (salting-out). Therefore, the partition of a given protein in the salt-rich phase of aqueous two-phase systems can be estimated from the salting-out constant. The slope of the solubility line (salting-out con-stant) for a given protein is determined by the type of salt in the two-phase systems.
For evaluating kinetic parameters of various reactions and materials a straight- forward method has been studied by the variable heating rate method in DSC analysis. Based on the linear relationship between the logarithm of the heating rate and reciprocal Peak temperature, this method allows calculation of activation energy and the Arrhenius frequency factor by only one observation of the peak temperature versus the heating rate. According to tile D function, D=-In P(x)/dx, to x(=$\frac{E}{RT}$) we can calculate reasonably accurate activation energy, tile Arrhenius factor and the rate constant, and predict half-life times of various materials from the kinetic calculation.
비구형 입자들의 크기와 형태에 따른 침강 특성의 영향을 검토하였다. 비구형입자를 포함하는 서스펜션의 침강에서 $log \mu_{c}$대 $log \varepsilon$로부터 얻은 기울기 지표n값은 형태와 크기가 다른 입자는 같은 부피 농도에서 흡착되는유체량이 달라져 입자크기가 감소하거나 불균일한 경우 증가하는 경향을 나타내었다. 실험결고 비구형입자를 포함하는 서스펜션의 침강에서 기울기 지표 $n_{i}$값에 대하여 $n_{i}=n(a+b/d_{v})$와 같은 식을 얻었으며 이때 a, b는 입자형태에 따른 상수이다.
Let $X_1,X_2,\cdots$ be identically distributed $\rho$-mixing random variables with mean zeros and positive finite variances. In this paper, we prove $$\array{\lim\\{\in}\downarrow0}{\in}^2 \sum\limits_{n=3}^\infty\frac{1}{nlogn}P({\mid}S_n\mid\geq\in\sqrt{nloglogn}=1$$, $$\array{\lim\\{\in}\downarrow0}{\in}^2 \sum\limits_{n=3}^\infty\frac{1}{nlogn}P(M_n\geq\in\sqrt{nloglogn}=2 \sum\limits_{k=0}^\infty\frac{(-1)^k}{(2k+1)^2}$$ where $S_n=X_1+\cdots+X_n,\;M_n=max_{1{\leq}k{\leq}n}{\mid}S_k{\mid}$ and $\sigma^2=EX_1^2+ 2\sum\limits{^{\infty}_{i=2}}E(X_1,X_i)=1$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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