• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.1
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• pp.135-145
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• 2017

Principal component analysis (PCA) describes the variation of multivariate data in terms of a set of uncorrelated variables. Since each principal component is a linear combination of all variables and the loadings are typically non-zero, it is difficult to interpret the derived principal components. Sparse principal component analysis (SPCA) is a specialized technique using the elastic net penalty function to produce sparse loadings in principal component analysis. When data are structured by groups of variables, it is desirable to select variables in a grouped manner. In this paper, we propose a new PCA method to improve variable selection performance when variables are grouped, which not only selects important groups but also removes unimportant variables within identified groups. To incorporate group information into model fitting, we consider a hierarchical lasso penalty instead of the elastic net penalty in SPCA. Real data analyses demonstrate the performance and usefulness of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.175-177
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• 2000

본 논문에서는 다수의 페이지로 구성된 복잡한 구조의 문서로부터 SGML/XML에 기반한 전자 문서를 생성하기 위한 구문론적인 구조분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 구조분석의 정확성과 처리속도의 향상을 위하여 텍스트 영역의 계층적인 트리를 파싱하여 논리적인 계층 구조를 추출한다. 또한 본 논문은 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서 모델을 정의한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence로부터 스캐닝한 372개의 논문 영상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구와 달리 다수의 문서 영상으로 구성된 문서에 대하여 논리적인 구조분석을 효율적으로 지원하였다. 특히 제안된 방법은 논리적인 구조분석의 최종 결과로서 SGML/XML 문서를 생성하기 때문에 문서의 재사용성과 호환성을 높인다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.5 no.2
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• pp.211-227
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• 1992

In this paper we consider the definition and mathematical properties of similarity or dissimilarity which have often used in clust analysis, and we apply a hierarchical agglomerative cluster algorithm to a dissimilarity metrx generated by these distance. Here we investigate the effect of relation between distance function and cluster algorithm on the retrieval ability of natural clusters. We present an empirical results for qualitative data as well as quantitative data.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.20 no.4
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• pp.205-211
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• 2019

Steganalysis is a technique that aims to detect and recover data hidden by steganography. Steganalytic methods detect hidden data by analyzing visual and statistical distortions caused during data embedding. However, for recovering the hidden data, they need to know which steganographic methods the hidden data has been embedded by. Therefore, we propose a hierarchical convolutional neural network (CNN) structure that identifies a steganographic method applied to an input image through multi-level classification. We trained four base CNNs (each is a binary classifier that determines whether or not a steganographic method has been applied to an input image or which of two different steganographic methods has been applied to an input image) and connected them hierarchically. Experimental results demonstrate that the proposed hierarchical CNN structure can identify four different steganographic methods (LSB, PVD, WOW, and UNIWARD) with an accuracy of 79%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.466-466
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• 2015

지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.7
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• pp.524-536
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• 2001

본 논문에서는 다수의 페이지로 구성된 복잡한 구조의 문서로부터 SGML/XML에 기반한 전자 문서를 생성하기 위한 구문론적인 구조분석 방법을 제안한다. 특히 제안된 파싱 기법은 텍스트 라인을 기본 단위로 하는 기존 연구보다 논리적인 계층 구조를 보다 정확하고 빠르게 생성하기 위하여 텍스터 영역의 계층적인 트리 구조를 입력으로 받아들인다. 또한 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서모델을 정의하고, 이의 자동 생성과 점증적인 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 과학 기술 논문으로부터 스캐닝한 372개의 논문 연상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구와 달리 다수의 문서 영상으로 구성된 문서에 대하여 논리적인 구조분석과 문서 모델의 자동 생성을 효율적으로 지원하였다. 특히 제안된 방법은 논리적인 구조분석의 최종 결과로서 SGML/XML 문서를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성과 호환성을 높인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.736-738
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• 2002

계층적 클러스터링(hierarchical clustering)은 유전자 발현 데이터를 분석할 때 일반적으로 사용하는 방법이다. 계층적 클러스터링의 결과물은 유전자 발현 데이터의 덴드로그램이다. 이 덴드로그램에서 인접한 리프 노드들간의 유사도는 높아지게 하고 멀리 떨어진 노드들간의 유사도는 낮아지게 하기 위해서, 리프 노드들을 재배열하는 과정을 리프오더링이라고 한다. 본 논문에서는 전체 리프 노드들을 대상으로 하는 리프오더링 알고리즘들을 변형하여 각 클러스터별로 리프오더링을 하는 접근방식을 제안하고, 기존의 리프오더링 알고리즘을 사용했을 때의 결과와 제안하는 접근방식을 사용했을 때의 결과를 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.709-711
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• 1998

범 구조적 병렬 컴퓨팅 모델인 린다 모델의 비결합성, 확장성, 부하균등, 동기화 문제 해결과 같은 많은 특성을 가지고 있는 반면, 튜플 스페이스로의 메시지 집중 현상으로 전체 시스템의 성능을 저하시키는 결정적인 문제를 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 계층적 튜플 스페이스를 제공함으로써 기존 린다 모델의 장점을 모두 수용함과 동시에 메시지 집중 현상을 줄일 수 잇는 계층적 튜플 스페이스 린다 몰델을 제안한다. 또한 RP층적 튜플 스페이스를 구성하기 위한 병렬 코드 생성 방법을 모색하고, 그 과정에서 분석결과 및 프로그램성능 분석을 통해 실제 시스템에 균등하게 사상함으로써 전체적인 프로세서의 효율적인 수행을 가능하게 하는 사상 기법을 제안한다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.18 no.6
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• pp.465-479
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• 2008

For the quantitative identification of rock behavior in shallow tunnels, we recommend using the rock behavior index (RBI) by the analytic hierarchy process (AHP) and the Rock Engineering Systems (RES). AHP and RES can aid engineers in effectively determining complex and un-structured rock behavior utilizing a structured pair-wise comparison matrix and an interaction matrix, respectively. Rock behavior types are categorized as rock fall, cave-in, and plastic deformation. Seven parameters influencing rock behavior for shallow depth rock tunnel are determined: uniaxial compressive strength, rock quality designation (RQD), joint surface condition, stress, pound water, earthquake, and tunnel span. They are classified into rock mass intrinsic, rock mass extrinsic, and design parameters. An advantage of this procedure is its ability to obtain each parameter's weight. We applied the proposed method to the basic design of Seoul Metro Line O and quantified the rock behavior into RBI on rock fall, cave-in, and plastic deformation. The study results demonstrate that AHP and RES can give engineers quantitative information on rock behavior.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.49-51
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• 2006

휴대폰의 사용영역이 넓어지면서 휴대폰에 저장되는 컨텍스트 정보 활용에 관심이 높아지고 있다. 하지만 정보의 양이 방대하기 때문에 개인이 정보를 분석하여 자신에게 필요한 정보로 바꾸기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 휴대폰으로부터 컨텍스트 정보를 수집하여 활용할 수 있는 방법으로 개인이 하루 동안 경험한 일에 대한 정보를 한 눈에 알아볼 수 있도록 도와주는 계층적 이야기 구성 모델을 제안한다. 계층적 이야기 구성 모델은 3단계로 구성된다. 우선 각각의 로그를 분석하여 관련 있는 것들을 그룹으로 분류하고 분류된 그룹 내에서 설정된 경로에 대한 가중치를 계산하여 해당 그룹의 가중치로 저장한다. 마지막으로 그룹간의 경로에 대한 가중치를 계산하여 가장 높은 가중치를 갖는 경로를 한아 이야기 구성 모델로 설정한다. 계층적으로 이야기 경로를 선택한 경우와 그룹으로 분류하지 않고 경로를 계산한 경우의 시간 복잡도를 비교 평가하여 성능을 측정하였다. 이야기 구성모델을 계층적으로 분류했을 때의 성능이 분류하지 않은 경우보다 경로를 선정할 때 더 높은 성능을 나타내었다.