• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.355-358
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• 2001

본 논문에서는 객체의 움직임에 의한 모양 변화를 표현하기 위하여 MPEG-7 에 제안된 모양 시퀀스 기술자(Shape Sequence Descriptor)에 대하여 설명하고, 모양 시퀀스 기술자 추출에 필요한 Shape Variation Map 생성을 위한 두 가지 방법을 비교하였다. 기존의 방법은 물체의 평균 적인 모양에 가중치를 두어 생성되며, 새로운 방법은 물체의 움직임에 의해 변화되는 부분에 더 가중치를 두는 방법으로 생성된다. 또한 최종적으로 사용되는 특징 값으로 Zernike moment를 이용하는 방법과 ART(Angular Radial Transform)을 이용하는 방법을 비교하여 모양 시퀀스 검색을 위한 가장 효율적인 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.851-858
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• 2002

본 연구는 주식시장에서 투자종목을 선택할 때에 주로 사용되고 있는 '평균-분산(Mean-Variance)접근방법'과는 달리, '확률적 지배(stochastic dominance)'의 개념을 적용하여 포트폴리오를 구성하는 방법을 연구하였다. 즉, 기준이 되는 확률분포 (KOSPI)를 1차 확률적으로 지배하는 포트폴리오를 구성하는 최적가중치를 체계적으로 탐색하는 방법을 모색하였다. 최적화 과정에서 고려해야 하는 함수의 모양과 볼록성 여부를 알아보았고, 일차도함수를 분석적으로 구해서 도함수기법을 이용하는 알고리즘을 개발하여 그 효율성을 시험해 보았다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.5
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• pp.1227-1232
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• 2013

Recently, the expectation of quality about images over the increasing demand of digital devices is increasing with the development of the technology of the digital. But the images are degraded by a variety of causes, and the main reason is the noises. Therefore, the necessity of denoising comes to the fore, and the research for denoising is progressing dynamically. The images are mainly degraded by AWGN(additive white Gaussian noise), and the characteristics of denoising of existing methods such as mean filter are insufficient. In this paper, an algorithm combined by the spatial weighted filter and the modified adaptive weighted filter is proposed in order to effectively remove the AWGN. In the simulation result, the proposed algorithm showed excellent denoising capabilities.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.179-183
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• 2000

정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자여어질의를 입력 받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주 정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분서단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용하는 것이 성능의 향상을 보였다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2013.04a
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• pp.581-591
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• 2013

제조공정에서 사용되어 지는 SPC(Statistical Process Control)관리 기법은 가피원인을 탐지하여 변동을 감소시키는 통계적 공정관리 시스템이다. SPC의 대표적인 관리 기법으로는 Shewhart관리도, Cusum관리도, EWMA관리도가 있으며 이러한 관리 기법들은 공정을 보다 안정적으로 관리 할 수 있도록 유지 및 예측하는데 사용 되어 진다. 하지만 제조 공정의 유형에 따라 샘플링 방법, 관리한계선 등을 다양하게 설정하여 보다 효율적인 관리를 모색하고 있다. 공정 형태에 따라 다양한 관리 방법과 분석 결과가 나타난다. 일반적으로 Xbar-R 관리도와 같은 Shewhart 관리도를 사용하지만 Batch 단위의 공정, 연속 공정의 라인에서 사용되기에는 부분적인 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 일반적인 관리도와 공정 변화에 민감하게 반응 할 수 있는 누적합 관리도와 지수가중치이동평균 관리도를 비교해 보고 작은 변동에 대한 탐지 능력이 우수한 지수가중치이동평균 관리도에 대한 연구동향과 사례를 분석하여 제조 공정에 적합한 관리 방법을 모색하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.143-147
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안한다. Trace 변환을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 이 방법은 특징값을 추출하기 위해서 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특징들을 일차적으로 도출하고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전 반사에 관계없이 동일한 특징값이 추출됨을 확인할 수 있고, 곤충발자국의 고유한 패턴을 찾아 인식하기 위해서 추출된 특징값들은 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.457-459
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• 2004

본 논문에서는 NHPP에 기초한 여러 기존 소프트웨어 신뢰도 모델들이 가중 산술, 가중 기하, 또는 가중 조화평균의 개념을 적용하여 어떻게 유도되는가를 기술한다. 그 외에도, 이러한 3개의 가중치 평균에 근거하여 유사산술의 관점으로부터 좀더 일반적인 NHPP 모델을 제안한다. 상기 3개 평균 외에 변환의 파라미터 계열을 포함한 좀더 일반적인 변환을 공식화한다. 이러한 일반적인 프레임웍 하에서 기존의 NHPP를 입증하고 여러 가지 새로운 NHPP클 유도한다. 우리는 이러한 접근법들이 상이한 조건 하의 여러 가지 잘 알려진 모델들을 포함하는 것으로 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.5
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• pp.381-397
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• 2023

The most representative design used in clinical trials is randomization, which is used to accurately estimate the treatment effect. However, comparison between the treatment group and the control group in an observational study without randomization is biased due to various unadjusted differences, such as characteristics between patients. Propensity score weighting is a widely used method to address these problems and to minimize bias by adjusting those confounding and assess treatment effects. Inverse probability weighting, the most popular method, assigns weights that are proportional to the inverse of the conditional probability of receiving a specific treatment assignment, given observed covariates. However, this method is often suffered by extreme propensity scores, resulting in biased estimates and excessive variance. Several alternative methods including trimming, overlap weights, and matching weights have been proposed to mitigate these issues. In this paper, we conduct a simulation study to compare performance of various propensity score weighting methods under diverse situation, such as limited overlap, misspecified propensity score, and treatment contrary to prediction. From the simulation results overlap weights and matching weights consistently outperform inverse probability weighting and trimming in terms of bias, root mean squared error and coverage probability.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.3
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• pp.173-185
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• 2009

This paper proposes two new image contrast enhancement methods, RSWHE (Recursively Separated and Weighted Histogram Equalization) and RSWHS (Recursively Separated and Weighted Histogram Specification). RSWHE is a histogram equalization method based on histogram decomposition and weighting, whereas RSWHS is a histogram specification method based on histogram decomposition and weighting. The two proposed methods work as follows: 1) decompose an input histogram based on the image's mean brightness, 2) compute the probability for the area corresponding to each sub-histogram, 3) modify the sub-histogram by weighting it with the computed probability value, 4) lastly, perform histogram equalization (in the case of RSWHE) or histogram specification (in the case of RSWHS) on the modified sub-histograms independently. Experimental results show that RSWHE and RSWHS outperform other methods in terms of contrast enhancement and mean brightness preservation as well.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.3_4
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• pp.239-250
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• 2003

Recent recommender system user a method of combining collaborative filtering system and content based filtering system in order to slove the problem of the Sparsity and First-Rater in collaborative filtering system. In this paper, to make up for the prediction accuracy in hybrid Recommender system, the harmonic mean weight(CBCF_harmonic_mean) is used for calculating the user similarity weight. After setting up the threshold as 45 considering the performance of content based filtering, we apply significance weight of n/45 to user similarity weight. To estimate the performance of the proposed method, it if compared with that of combing both the existing collaborative filtering system and the content- based filtering system. As a result, it confirms that the suggested method is efficient at improving the prediction accuracy as solving problems of the exiting collaborative filtering system.