• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2568-2584
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• 2015

Spectral clustering has become one of the most popular clustering approaches in recent years. Similarity graph constructed on the data is one of the key factors that influence the performance of spectral clustering. However, the similarity graphs constructed by existing methods usually contain some unreliable edges. To construct reliable similarity graph for spectral clustering, an efficient method based on Markov random walk (MRW) is proposed in this paper. In the proposed method, theMRW model is defined on the raw k-NN graph and the neighbors of each sample are determined by the probability of the MRW. Since the high order transition probabilities carry complex relationships among data, the neighbors in the graph determined by our proposed method are more reliable than those of the existing methods. Experiments are performed on the synthetic and real-world datasets for performance evaluation and comparison. The results show that the graph obtained by our proposed method reflects the structure of the data better than those of the state-of-the-art methods and can effectively improve the performance of spectral clustering.

• 말소리와 음성과학
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• 제5권1호
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• pp.91-98
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• 2013

This paper investigated Korean prosody as it relates to graded internal structure in an identification function. Within Korean prosody, variants regarded as dialectal variations can appear as different prosodic scales, which contain the range of within-category variations. The current experiment was intended to show how the prosodic scale corresponding to the range of within-category differences relates to f0 contours for speakers of two Korean dialects, North Kyungsang and South Cholla. In an identification task, participants responded by selecting an item from two answer choices. The probability of choosing the correct response from the two choices was computed by a logistic regression analysis using intercepts and slopes. That is, the correct response between two choices was used to show a linear line with an s-shape presentation. In this paper, to investigate the graded internal structure of labeling, 25%, 50%, and 75% of predicted probability were assessed. Listeners from North Kyungsang showed progressive variations, whereas listeners from South Cholla revealed random patterns in the internal structure of the identification function. In this paper, the results were plotted using scatterplot graphs, applying the range of within-category variation and predicted probability obtained from the logistic regression analyses. The scatterplot graphs showed the different degree of the responses for f0 scales (i.e., variations within categories). The results demonstrate that the gradient structures of native pitch accent users become more progressive in response to f0 scales.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.48-60
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• 2024

With the exponential growth of satellite data utilization, machine learning has become pivotal in enhancing innovation and cybersecurity in satellite systems. This paper investigates the role of machine learning techniques in identifying and mitigating vulnerabilities and code smells within satellite software. We explore satellite system architecture and survey applications like vulnerability analysis, source code refactoring, and security flaw detection, emphasizing feature extraction methodologies such as Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG). We present practical examples of feature extraction and training models using machine learning techniques like Random Forests, Support Vector Machines, and Gradient Boosting. Additionally, we review open-access satellite datasets and address prevalent code smells through systematic refactoring solutions. By integrating continuous code review and refactoring into satellite software development, this research aims to improve maintainability, scalability, and cybersecurity, providing novel insights for the advancement of satellite software development and security. The value of this paper lies in its focus on addressing the identification of vulnerabilities and resolution of code smells in satellite software. In terms of the authors' contributions, we detail methods for applying machine learning to identify potential vulnerabilities and code smells in satellite software. Furthermore, the study presents techniques for feature extraction and model training, utilizing Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG) to extract relevant features for machine learning training. Regarding the results, we discuss the analysis of vulnerabilities, the identification of code smells, maintenance, and security enhancement through practical examples. This underscores the significant improvement in the maintainability and scalability of satellite software through continuous code review and refactoring.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.244-254
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• 2013

1994년 Townend가 해수면 상승으로 인한 연안 지역의 파랑 특성 변화를 산정하는 방법을 규칙파에 대하여 제시한 바 있으며, 본 연구에서는 이를 불규칙파로 확장하였다. 수심변화율에 따른 불규칙파의 파장, 굴절계수, 천수계수, 그리고 파고 등의 변화율을 계산하였다. 파장 및 굴절계수의 변화율은 규칙파 공식에 유의파 주기와 주파향을 사용하여 계산하였다. 한편, 천수계수와 파고의 변화율 산정을 위해서는 쇄파대를 포함한 연안 지역에서의 불규칙파의 천수 및 파랑 변형 계산을 위해 제안된 공식을 사용하였다. 각 결과는 식과 그래프의 형태로 제안되었으며 파고의 경우 규칙파에 대한 결과와 비교하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제59권1호
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• pp.47-62
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• 2020

본 연구에서는 이산확률분포 파악에 필요한 지식을 표본공간의 각 원소에 정의된 확률, 이산확률변수의 정의, 이산확률변수에 정의되는 확률, 그리고 이들 사이의 관계에 대한 지식으로 정의하고, 예비수학교사가 해당 지식을 어느 정도 이해하고 있는지에 대하여 살펴보았다. 이를 위해 검사 도구를 개발하고 사범대학생 47명을 대상으로 조사하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권4호
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• pp.1643-1660
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• 2016

Connectivity and trust in social networks have been exploited to propose applications on top of these networks, including routing, Sybil defenses, and anonymous communication systems. In these networks, and for such applications, connectivity ensures good performance of applications while trust is assumed to always hold, so as collaboration and good behavior are always guaranteed. In this paper, we study the impact of differential behavior of users on performance in typical social network-enabled routing applications. We classify users into either collaborative or rational (probabilistically collaborative) and study the impact of this classification and the associated behavior of users on the performance of such applications, including random walk-based routing, shortest path based routing, breadth-first-search based routing, and Dijkstra routing. By experimenting with real-world social network traces, we make several interesting observations. First, we show that some of the existing social graphs have high routing costs, demonstrating poor structure that prevents their use in such applications. Second, we study the factors that make probabilistically collaborative nodes important for the performance of the routing protocol within the entire network and demonstrate that the importance of these nodes stems from their topological features rather than their percentage of all the nodes within the network.

• 산업경영시스템학회지
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• 제29권1호
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• pp.1-8
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• 2006

This paper proposes a real-time resource allocation algorithm for minimizing the completion time of overall workflow process. The jobs in a workflow process are interrelated through the precedence graph including Sequence, AND, OR and Loop control structure. A resource should be allocated for the processing of each job, and the required processing time of the job can be varied by the resource allocation decision. Each resource has several inherent restrictions such as the functional, geographical, positional and other operational characteristics. The algorithm suggested in this paper selects an effective resource for each job by considering the precedence constraint and the resource characteristics such as processing time and the inherent restrictions. To investigate the performance of the proposed algorithm, several numerical tests are performed for four different workflow graphs including standard, parallel and two series-parallel structures. In the tests, the solutions by the proposed algorithm are compared with random and optimal solutions which are obtained by a random selection rule and a full enumeration method respectively.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권7호
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• pp.949-958
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• 2005

이 논문에서 우리는 여러 사용자들이 동시에 세션키를 교환하는 키 교환 스킴에 대해서 연구한다. 이런 상황은 사용자들을 그래프 노드들로 표현하고 두 사용자간에 키를 만들어야 하는 상황을 에지로 표현하는 키 그래프에 의해서 묘사될 수 있다. 우리는 키 그래프에 있는 모든 에지들을 위한 세션키들을 하나의 세션에서 동시에 만드는 키 교환 스킴을 설계한다. 키 그래프를 위한 키 교환은 양자간 키 교환의 확장판이라고 할 수 있다. 우리는 양자간 키 교환 안전성 모델을 확장해서 키 그래프를 위한 키 교환 안전성 모델을 제안한다. 우리는 란수 직 산용 테크닉을 사용해서 두개의 키 그래프를 위한 키 교환 스킴을 설계하며 안전성을 증명한다. 우리가 제안하는 스킴들의 안전성은 decisional Diffie-Hellman 가정에 의존한다. 첫 번째 스킴은 일 라운드 키 교환 프로토콜이며 키 독립성을 보장한다. 두 번째 스킴은 일 라운드이며 전방위 안전성을 보장한다. 제안하는 두 가지 스킴들의 안전성은 모두 표준 모델에서 증명된다. 제안되는 프로토콜들은 최초의 다중 키 교환 프로토콜이며, 단순히 양자간 키 교환 프로토콜들을 반복 사용해서 키들을 만드는 것보다 훨씬 효율적이다. 예로서 한 사용자가 n명의 다른 사용자와 키를 만든다고 가정하자. 가장 단순한 프로토콜은 각각의 사용자들과의 키 교환을 위해서 양자간 키 교환을 사용하는 것으로서, 이 때는 계산량과 메시지 전송량이 n에 비례하게 된다. 제안되는 프로토콜들은 n개의 키를 만드는데 있어서 계산량은 n에 비례하나 전송되는 메시지의 양은 교환되는 키들의 수에 상관없이 일정하다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제5권1호
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• pp.27-34
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• 1989

이 연구는 지진이 일어나는 동안 균질토의 사면에 대한 확률론적 해적이다. 사면의 안정은 전통적인 안전율 보다는 파괴확률로써 측정된다. 최대지반가속도는 Donovan과 McGuire식을 사용하였다 지진크기는 무작위변수로 취급하였으며 이의 확률분포는 Richter의 법칙을 사용하여 얻어진다. 사면의 파괴면은 대수나선곡선으로 고려하였다. 통계적으로 균질한 흙의 사면에서 파괴면을 따라 흙의 전단강도 정수의 불확실정은 1차원 Random Field Model을 사용하여 나타냈으며 확률분포의 평균과 분산은 1차근사해석(wrist-order approximate analysis) 방법으로 계산하였다. 중요한 지진 계수들이 사면의 파괴확률에 미치는 영향에 대하여 검토하였고 그 결과가 그림이나 표에서 보여준다. 이 결과에서 다음과 같은 결론을 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.47-55
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• 2022

최근 우리나라에서도 인공지능 모델을 이용한 수온예측 관련 연구가 활발히 진행되고 있으나 한반도 주변 해역의 수온을 예측한 대부분의 연구는 주로 해수면 온도 예측에 중점을 두고 진행되었다. 반면 본 연구는 XBT(eXpendable Bathythermograph, 소모성 연직수온측정기) 데이터와 기계 학습 모델(RandomForest, XGBoost, LightGBM)을 사용하여 잠수함 작전 및 대잠전(Anti-Submarine Warfare)에 있어서 군사적으로 중요한 동해의 수직 수온분포를 예측하였다. 동해 특정해역의 해수면부터 수심 200m까지 측정된 XBT 데이터를 이용하여 모델을 학습시키고 절대 평균 오차(MAE, Mean Absolute Error)와 수직 수온분포 그래프를 통해 예측정확도를 평가하였다.