하중저항계수설계법에 의한 철근콘크리트 라멘 구조물의 최적설계

구봉근, 강종수(충북대학교 공과대학 토목공학과), 김유식(대전공업대학 토목공학과), 김태봉(충북대학교 대학원 토목공학과) 충북대학교 건설기술연구소 1988 충북대학교 건설기술연구소 논문집 Vol.7 No.1

-본문참고-

Multivariate Poisson Distribution Generated via Multivariate Reduction from Independent Poisson Variates

김대학,정형철 한국데이터정보과학회 2006 한국데이터정보과학회지 Vol.17 No.3

Let’s say that we are given a number of random variables following Poisson distribution that are individually dependent and which forms multivariate Poisson distribution. We particularly dealt with a method of creating random numbers that satisfies the covariance matrix, where the elements of covariance matrix are parameters forming a multivariate Poisson distribution. To create such random numbers, we propose a new algorithm based on the method reducing the number of parameter set and deal with its relationship to the Park et al.(1996) algorithm used in creating multivariate Bernoulli random numbers.

실제포함확률을 이용한 초기하분포 모수의 근사신뢰구간 추정에 관한 모의실험 연구

김대학,Kim, Dae-Hak 한국데이터정보과학회 2011 한국데이터정보과학회지 Vol.22 No.6

In this paper, properties of exact confidence interval and some approximate confidence intervals of hyper-geometric parameter, that is the probability of success p in the population is discussed. Usually, binomial distribution is a well known discrete distribution with abundant usage. Hypergeometric distribution frequently replaces a binomial distribution when it is desirable to make allowance for the finiteness of the population size. For example, an application of the hypergeometric distribution arises in describing a probability model for the number of children attacked by an infectious disease, when a fixed number of them are exposed to it. Exact confidence interval estimation of hypergeometric parameter is reviewed. We consider the approximation of hypergeometirc distribution to the binomial and normal distribution respectively. Approximate confidence intervals based on these approximation are also adequately discussed. The performance of exact confidence interval estimates and approximate confidence intervals of hypergeometric parameter is compared in terms of actual coverage probability by small sample Monte Carlo simulation. 본 연구는 초기하분포의 모수, 즉 성공의 확률에 대한 신뢰구간추정에 대하여 설펴보았다. 초기하분포의 성공의 확률에 대한 신뢰구간은 일반적으로 잘 알려져 있지 않으나 그 응용성과 활용성의 측면에서 신뢰구간의 추정은 상당히 중요하다. 본 논문에서는 초기하분포의 성공의 확률에 대한 정확신뢰구간과 이항분포와 정규분포에 의한 근사신뢰구간을 소개하고 여러 가지 모집단의 크기와 표본 수에 대하여, 그리고 몇 가지 관찰값에 대한 정확신뢰구간과 근사신뢰구간을 계산하고 소 표본의 경우에 모의실험을 통하여 실제포함확률의 측면에서 살펴보았다.

On the Multivariate Poisson Distribution with Specific Covariance Matrix

김대학,정형철,정병철 한국데이터정보과학회 2006 한국데이터정보과학회지 Vol.17 No.1

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.

이단계 지분계획법의 오차제곱합 유도와 그 활용

김대학,Kim, Daehak 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.6

확률화 블록계획법이나 교차된 이원분류표에 대한 분산분석과 오차제곱합의 성질은 널리 알려져있다. 본 논문에서는 인자에 따른 수준에 또 다른 인자들이 내포되어 있는 지분계획 특히 이단계 지분계획에 대하여 구조적 특징을 설명하고 오차제곱합의 성질에 대하여 살펴보았다. 또한 이단계 지분계획의 활용으로 크로스오버 계획을 소개하고 생물학이나 약학 등의 분야에서 많이 사용되는 동등성 검정의 신뢰구간 구축에 대하여 설명하였고 실제자료와 SPSS 통계 페키지를 이용하여 분석함으로서 응용성을 부각시켰다. The analysis of variance for randomized block design or two way classification data is well known. In this paper, particularly, we considered two stage nested design in which the levels of one factor is not identical for different levels of another factor. We investigate the structural properties of two stage nested design and the properties of error sum of squares for random effect model. For the application of two way nested design, we consider two-period crossover design which is used commonly for the equivalence test to bio-similar product. The confidence interval estimation of the difference of two population means in the crossover design is discussed based on statistical package SPSS.

A practical application of cluster analysis using SPSS

김대학 한국데이터정보과학회 2009 한국데이터정보과학회지 Vol.20 No.6

Basic objective in cluster analysis is to discover natural groupings of items or variables. In general, clustering is conducted based on some similarity (or dissimilarity) matrix or the original input text data. Various measures of similarities (or dissimilarities) between objects (or variables) are developed. We introduce a real application problem of clustering procedure in SPSS when the distance matrix of the objects (or variables) is only given as an input data. It will be very helpful for the cluster analysis of huge data set which leads the size of the proximity matrix greater than 1000, particularly. Syntax command for matrix input data in SPSS for clustering is given with numerical examples.

Fast Computation of LOO-CV Function for SVM Classification

김대학,정형철 한국자료분석학회 2008 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.10 No.5

Support vector machine classification(SVC) is known to provide a more complete description of the linear and nonlinear relationships between input vectors and classifiers. Model selection of SVC is concerned about the choice of appropriate hyper-parameters which affect the performance of SVC. In this paper, we propose a fast computation method of a leave-one-out cross-validation(LOO-CV) function used in the model selection of SVC. Numerical results are then presented which illustrate the efficiency of the proposed computation method of LOO-CV function.

엑셀 매크로기능을 이용한 DES 암호화 교육도구 개발

김대학,Kim, Daehak 한국데이터정보과학회 2014 한국데이터정보과학회지 Vol.25 No.6

본 논문에서는 1977년 미국 국립기술표준원이 FIPS (연방정보처리기준; federal information processing standard) 46으로 공표한 암호화 표준인 현대 대칭키 블록 암호 DES (data encryption standard)의 암호화 전 과정에 대하여 엑셀 매크로 기능을 활용하여 암호화와 복호화에 사용할 수 있는 매크로를 개발하였다. 평문과 암호문과의 관계를 숨기는 확산과 암호문과 암호 키 사이의 관계를 숨기는 혼돈을 반복하는 라운드는 DES 구조의 핵심이다. 평문을 암호화 하는 DES 구조를 살펴보고 엑셀 매크로기능을 이용하여 암호화를 완성하는 매크로의 구현을 제안하고 개발된 매크로의 정확성과 활용성을 서술하였다. In this paper, we consider the development of encryption of DES (data encryption standard) based on Microsoft Excel Macro, which was adopted as the FIPS (federal information processing standard) 46 of USA in 1977. Concrete explanation of DES is given. Algorithms for DES encryption are adapted to Excel Macro. By repeating the 16 round which is consisted of diffusion (which hide the relation between plain text and cipher text) and the confusion (which hide the relation between cipher key and cipher text) with Excel Macro, we can easily get the desired DES cipher text.

엑셀 매크로기능을 이용한 DES의 라운드 키 생성개발

김대학,Kim, Daehak 한국데이터정보과학회 2012 한국데이터정보과학회지 Vol.23 No.6

본 논문에서는 1977년 미국 국립기술표준원이 연방정보처리기준 46으로 공표한 암호화 표준인 현대 대칭키 블록 암호 DES (data encryption standard)의 라운드 키 생성기에 대한 엑셀 매크로 기능을 활용한 라운드 키 생성을 개발하였다. 평문과 암호문과의 관계를 숨기는 확산과 암호문과 암호 키 사이의 관계를 숨기는 혼돈을 반복하는 라운드의 반복으로 평문을 암호화 하는 DES의 설명과 라운드 키 생성 알고리즘을 소개하고 이를 엑셀 매크로기능을 이용하여 라운드 키를 구현하는 생성개발을 제안하고 개발된 매크로의 정확성과 활용성을 서술하였다. In this paper, we consider the development of round key generator of DES (data encryption standard) based on Microsoft Excel Macro, which was adopted as the FIPS (federal information processing standard) of USA in 1977. Simple introduction to DES is given. Algorithms for round key generator are adapted to excel macro. By repeating the 16 round which is consisted of diffusion (which hide the relation between plain text and cipher text) and the confusion (which hide the relation between cipher key and cipher text) with Microsoft Excel Macro, we can easily get the desired DES round keys.

On the clustering of huge categorical data

김대학 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.6

Basic objective in cluster analysis is to discover natural groupings of items. In general, clustering is conducted based on some similarity (or dissimilarity) matrix or the original input data. Various measures of similarities between objects are developed. In this paper, we consider a clustering of huge categorical real data set which shows the aspects of time-location-activity of Korean people. Some useful similarity measure for the data set, are developed and adopted for the categorical variables. Hierarchical and nonhierarchical clustering method are applied for the considered data set which is huge and consists of many categorical variables.