Key is generally formed using the Random Number. How to make the Random Number is to cast coin or dice as classical method, to form the Real Random Number with Hardware and to make the Pseudo Random Number by means of utilizing mathematical algorithm. This thesis presented NRNG(New Random Number Generator) which put self-development Hardware to use as Key Generation Method and inspected to compare the Real Random Number with the Pseudo Random Number and special properties which PRNG(Pseudo-Random Number Generator) creates.
본 논문에서는 중기 국채(Treasure Note; T-Note)의 실제 자료를 이용하여 채권 가격에 대한 이자율을 예측하는 동적인 예측 알고리즘을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 이자율 기간 구조를 근본으로 하고 있으며 표준 위너 과정(standard Wiener process)과 같은 다양한 금융 모형의 대안으로 활용 가능하다. 본 논문에서는 실제 자료의 누적 분포 함수(Cumulative Distribution Function; CDF)를 이용하여 이자율을 측정하였으며 CDF는 수치적 방법인 보간법 중에 자주 활용되는 내츄럴 큐빅 스플라인(natural cubic spline; NCS)방법을 통하여 얻었다. 위에서 얻은 CDF를 통하여 난수 생성기법(random number generation scheme; RNGS)을 이용하여 채권의 가격를 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 얻은 실험결과로부터 제안된 예측 알고리즘에서 엄밀도(precision)의 낮은 값을 얻음으로써 채권의 가치가 더욱 예리하고 정확하게 평가되었음을 확인할 수 있었으며, 이는 매우 근거 있는 예측이라 할 수 있다.
본 논문에서는 고성능 병렬 계산 장치로 주목받고 있는 GPU에서의 선형 합동 방식(linear congruential)의 병렬 난수 생성 프로그램을 구현하였다. 난수는 임의성을 필요로 하는 모든 분야에서 중요하게 사용되며, 선형 합동 난수 방식은 컴퓨터 계산을 통하여 생성되는 의사 난수(pseudo random numbers) 생성 방식 중에 가장 많이 사용되는 방식이다. 본 논문에서는 NVIDIA CUDA 프로그래밍 모델을 사용하여 구현된 프로그램 및 MPI를 사용한 다중 GPU를 구동하는 병렬프로그램을 설명하고, 생성된 난수들의 임의성과 성능을 알아보았다. 또한 원주율(${\pi}$)을 계산하기 위한 몬테카를로 알고리즘을 사용하여 CUDA 라이브러리 함수인 cuRAND와 성능을 비교하였으며, 다수의 GPU를 동시에 계산한 성능의 변화도 알아보았다.
This paper presents a new method to find a optimal solution for stochastic system. This method uses Genetic Algorithm(GA) and simulation. GA is used to search for new alternative and simulation is used to evaluate alternative. The stochastic system has one or more random variables as inputs. Random inputs lead to random outputs. Since the outputs are random, they can be considered only as estimates of the true characteristics of they system. These estimates could greatly differ from the corresponding real characteristics for the system. We need multiple replications to get reliable information on the system. And we have to analyze output data to get a optimal solution. It requires too much computation to be practical. We address the problem of reducing computation. The procedure on this paper use GA character, an iterative process, to reduce the number of replications. The same chromosomes could exit in post and present generation. Computation can be reduced by using the information of the same chromosomes which exist in post and present current generation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권1호
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pp.161-171
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2006
In this paper, we consider the random number generation method for multivariate Poisson distribution with specific covariance matrix. Random number generating method for the multivariate Poisson distribution is considered into two part, by first solving the linear equation to determine the univariate Poisson parameter, then convoluting independent univariate Poisson variates with appropriate expectations. We propose a numerical algorithm to solve the linear equation given the specific covariance matrix.
Artificial intelligence with a sufficient amount of realistic big data in certain applications has been demonstrated to play an important role in designing new materials or in manufacturing high-quality products. To reduce cracks in ceramic products using machine learning, it is desirable to utilize big data in recently developed data-driven optimization schemes. However, there is insufficient big data for ceramic processes. Therefore, we developed a numerical algorithm to make "virtual" manufacturing data sets using indirect methods such as computer simulations and image processing. In this study, a numerical algorithm based on the random walk was demonstrated to generate images of cracks by adjusting the conditions of the random walk process such as the number of steps, changes in direction, and the number of cracks.
제한된 t 분포로부터의 난수 생성은 특히 베이지안 분석에서 제한이 있는 모수의 사후밀도함수를 추정하기 위하여 몬테카를로 적분을 하는 경우 등에 필요하다. 그런데 제한영역이 t분포의 극단 꼬리부분으로 주어졌을 때 기존의 난수생성기법의 적용은 매우 비효율적이 될 수 있다. 본 논문에서는 난수생성 알고리즘을 제시하과 기존의 기법들과 시뮬레이션을 통하여 효율을 비교하였다.
급속하게 늘어나는 악성앱을 효과적으로 분석하기 위해 악성앱 자동 분석 시스템이 구축 활용되고 있다. 악성앱의 행위를 보다 많이 활성화시키기 위해 무작위 터치를 발생시키는 자동 터치 모듈을 추가하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 사람의 터치와 자동으로 발생되는 무작위 터치와의 차이를 구별할 수 있는 방안을 제시한다. 실험을 바탕으로 사람들은 한번 터치 후 다음 터치와의 거리가 자동화 모듈보다 짧은 경향이 있으며, 손가락 움직임으로 터치할 수 있는 빠르기도 한계가 있고, 사람은 일반적으로 스마트폰의 최 외곽 지역은 잘 터치하지 않는다는 사실을 알게 되었다. 본 연구에서는 실험을 통해 얻은 통계적 수치를 이용하여 스마트폰의 터치에서 사람인지 자동화 모듈인지 판단할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구는 궁극적으로 자동 터치 발생을 통한 자동 분석 시스템 고도화에 기여할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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