• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.95-97
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• 2001

공간자료의 예측문제에 있어 전통적 예측방법인 크리깅방법과 최근 통계적문제 적용되기 시작한 신경망분석방법 간의 비교를 사례연구를 통해 행하였다. 일반적으로 크리깅에 의한 선형예측은 공간자료에 대한 일반적 통계모형으로서 간주되어 왔다. 한편 예측문제에 있어 뉴럴네트워크에 기초한 비모수적 방법이 관심의 대상이 되고 있으며 특히 대용량 자료의 경우 데이터마이닝 기법의 한 분야로 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 공간 자료의 예측에 있어 유전자 알고리즘을 신경망분석 모형을 결합하여 기존의 크리깅방법과의 예측력을 비교한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.441-442
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• 2007

본 논문은 H.264 MB Layer 비트율 제어를 위한 적응적인 MAD 예측 방법을 제안한다. 첫째, 공간 인접 MB 들 간의 유사도를 기반으로 공간예측 MAD를 구하고 둘째, 프레임의 픽셀 평균값의 차이로 장면 전환을 검출한다. 셋째, 공간예측 MAD와 시간예측 MAD에 MB의 예측 움직임 벡터를 이용한 가중치를 주어 적응적으로 MAD를 예측한다. 실험 결과를 통해 제안한 MAD 예측 방법이 JM11.0의 방법보다 더욱 우수한 예측 성능을 보임을 살펴본다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.141-147
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• 2005

공간정보체계 관련 구축 사업들이 시작되면서 전문분야별 소요인력에 대한 문제가 제기되었고, 다양한 방법에 의하여 전문 인력양성을 추진하여 왔다. 초장기 인력 규모의 예측은 사업 규모에 기반하여 예측되어졌고 인력 수요기관의 요구와 특징이 반영되지 못한게 사실이다. 이제는 공간정보체계가 광범위하게 확산되어 산업 현장을 통하여 소요 인력의 예측이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 인력 소요처들로부터 필요한 인력 규모를 조사하여 소요인력을 예측하고, 인력의 변화 특성들을 파악함으로서 기술수요에 따른 인력 육성분야와 수요량을 기반으로 하는 인력양성에 활용하고자 하는데 그 목적이 있다. 인력 소요예측은 소요 인력이 활용되는 기업 등을 중심으로 산업적 성장성과 개별 기업의 인력 요구 등을 고려한 공간정보체계의 각 분야별 인력 소요 예측을 수행하도록 한다. 이를 토대로 산업적 특성, 기술적 특성, 소요 인력의 수요 증가 형태 및 특징을 분석하여 종합적인 소요 인력 규모를 산정하고 있다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.273-279
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• 2007

환경분야에서 사용되는 대부분의 자료는 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나 모든 지점에서 자료를 획득하는 것이 불가능하므로 몇 개의 대표 지점에서 필요로 하는 자료를 수집한 후 이를 미관측 지역까지 확장하여 사용하게 된다. 관측된 자료를 이용하여 미관측 지점의 값을 예측하는 과정에는 공간보간 기법이 사용되는데, 본 논문에서는 지역경향면 모델, IDW, RBF, 크리깅 등의 공간보간 기법을 서울시의 미세먼지(PM10) 연평균 농도 공간보간에 적용하고 그 정확성을 살펴보았다. 정확성 평가를 위하여 예측값의 범위, RMSE, 평균오차 등을 살펴보았으며 이로부터 크리깅, RBF 기법의 예측 정확도가 높은 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.477-484
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• 2008

연쇄 살인과 같은 강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 이에 대한 효과적인 과학 수사의 필요성이 증가되고 있다. 특히, 연쇄 범죄 데이타에 대한 공간 분석을 통해 범죄자의 거점 위치를 예측하는 지리적 프로파일링과 미래에 발생될 범행 장소의 위치, 즉 기존 범행에 이어 일어날 다음 범행 위치 예측에 관한 연구가 활발하다. 그러나, 이와 관련된 기존 연구는 물리적인 거리에 대한 통계적 기법을 적용하거나 단순한 공간적 분석만을 적용하므로 낮은 예측 정확도를 보이는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 보다 효과적인 연쇄 범죄 수사를 지원하는 방법으로써 연쇄 범죄 발생에 대한 공간적 시간적 분포 특성에 따른 시공간 패턴을 기반으로 다양한 시공간 분석을 적용하는 거점 위치 예측 기법과 다음 범행 위치 예측 기법을 제안한다. 제안 기법은 중심축을 따라 나타나는 선형 분포의 연쇄 범죄에서도 정확도 높은 예측이 가능하고, 다수의 서로 다른 군집들에 대해 각 군집내 범행에 대한 지역적 예측과 대상 영역의 모든 범행에 대한 전역적 예측이 가능하다. 또한 방향 패턴을 활용하여 다음 범행 위치 예측 정확도도 개선하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.7
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• pp.579-584
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• 2003

All of propagation path loss prediction models, which have been presented up to date, are oかy for ground living space. In reality, sea surface free space is different from ground living space in physical hierarchical structure. If the propagation path prediction model for ground living space is applied to the sea surface free space, propagation path loss will be smaller than actual value, while the maximum service straight line will become shorter. Thus this paper proposed and simulated the propagation path loss prediction model for predicting propagation path loss more accurately in sea surface free space, with its focus on CDMA mobile communication frequency band. Then the simulation results were compared to actual survey to verify its practicality.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.89-90
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• 2015

현재 사용되고 있는 풍력발전 예측 모델은 물리적인 시간변화에 따른 예측을 진행하고 있다. 제주도 풍력단지의 출력 값과 풍력단지 상호 거리에 대한 상관관계를 분석해본 결과, 거리가 가까울수록 높은 상관계수를 보이는 것을 알 수 있었다. 따라서 풍력 예측 모델에서 시간적인 특성뿐 아니라 공간적 특성을 같이 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 국내 외 풍력발전 예측 모델을 분석을 수행하고, 풍력 예측 모델에 공간기법 적용의 필요성에 대해 연구하고자 한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.04a
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• pp.99-108
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• 2006

대형 할인점 매출 데이터는 G-CRM, 에어기어 마케팅(Area Marketing)에 활용하기 위해 고객의 구매정보와 위치정보를 포함한다. TM중부좌표로 이루어진 고객 위치정보를 이용하여 지점간의 거리를 구할 수 있다. 서로 다른 위치에서 통시에 측정된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면, 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 대형 할인점 매출 자료에 대한 세미베리오그램(Semi-Variogram)의 모형을 추정하고, 관측되지 않은 지역에 대한 할인점 이용권을 공간예측기법으로 예측하였다. 그리고 공간예측 기법을 통해 예측된 할인점 이용권을 토대로 할인점 이용권 지도를 작성하였다. 또한 매출 데이터의 공간이상치 탐지를 위한 방법을 제시하고 실례로 알아보았다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.3 no.1
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• pp.25-32
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• 2000

본 논문에서는 언어장애인용 문장발생장치의 통신율을 증진시키기 위한 처리방안으로 신경망을 이용하여 문장발생장치에 동사예측을 적용하는 방법을 제안하였다. 각 단어들은 구문론과 의미론에 따른 정보벡터로 표현되며, 언어처리는 전통적으로 사전을 포함하는 것과는 달리, 상태공간에서 다양한 영역으로 분류되어 개념적으로 유사한 단어는 상태공간에서의 위치를 통하여 알게 된다. 사용자가 심볼을 누르면 심볼에 해당하는 단어는 상태공간에서의 위치를 찾아가며, 신경망 학습을 통해 동사를 예측하였고 그 결과 제한된 공간 내에서 약 20% 통신율 증진을 가져올 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.413-413
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• 2011

강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.