• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.25 no.1
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• pp.1-13
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• 2012

An assumption for fractional ages should be made to obtain the net premium of the whole life insurance payable at the moment of death based on the life table. Most existing studies adopt the assumption of the uniform distribution(UDD) for the fractional ages. However, as seasonal changes may frequently lead to the deaths of elderly people, it is questionable whether the assumption of the uniform distribution is the most appropriate one for the entire age intervals. In this article, based on a real mortality data set, the appropriateness of UDD assumption for the entire age intervals is examined. And then we propose a more suitable model for fractional ages. We analyze the effect of UDD assumption through the net premium and the corresponding risk when the true distribution for the fractional ages is not uniform.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.100-102
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• 2001

대부분의 공간색인 방법들은 공간객체의 분포가 균일하지 않다는 가정 하에 만들어졌다. 이 가정은 실제의 응용분야에 일반적으로 적용된다. 반면에 균등한 공간객체의 분포를 위하여 만들어진 공간색인 방법들도 몇가지 있다. 예를 들어, 고정 격자 방식의 공간색인 방법은 균등한 공간객체에 대한 색인 방법으로 매우 좋은 성능을 보이며, 색인과정이 매우 단순하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 비균일적인 공간객체의 분포를 균일분포로 변화한 다음 고정 격자 방식의 공간색인을 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법에 따르면, 공간효율성이 매우 증가하고, 빈 공간이 줄어들어 드는 등 공간색인의 성능이 다른 색인방법에 비하여 매우 증가하며, 색인과정이 단순하여 지는 장점을 가지고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.699-704
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• 2005

합리식(rational formula)은 일정한 강우강도를 갖는 호우로 인한 소유역의 첨두홍수량을 결정할 때 대표적으로 사용되고 있다. 기존의 합리식 틀 안에서 유역의 기하학적인 형상이 타원의 형태와 비슷하다면 유역의 형상을 고려한 수정된 합리식으로 첨두홍수량을 결정할 수 있다. 수정된 합리식에서는 강우가 전체 지속시간 동안 유역에 균등하게 분포한다는 기존의 합리식의 가정과는 달리 강우가 유효우량주상도의 각 시간간격에 균등하게 분포한다고 가정한다. 이러한 가정은 강우 지속시간이 도달시간 보다 작은 경우에도 합리식을 적용할 수 있음을 나타낸다. 따라서 본 연구에서는 유역의 기하학적인 형상이 타원형에 가까운 예곡천 유역에 합리식과 수정합리식을 적용 한 후 그 결과를 비교 분석하였다. 그 결과 수정합리식에의한 첨두유량이 합리식보다 상당히 적게 산정되었다. 이는 합리식이 식생이 발달한 투수유역에서 첨두유량을 과다 산정한다는 기존 연구결과와 일치하는 것이다. 따라서 수정합리식은 합리식 가정의 한계를 보완하면서 비교적 단순한 프로세스를 유지하고 있어 조건이 부합되는 소유역에서 유용할 것으로 판단되었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.2A
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• pp.138-143
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• 2006

We present upper bounds for the maximum-likelihood decoding performance of particular LDPC codes and turbo-like codes with particular interleavers. Previous research developed upper bounds for LDPC codes and turbo-like codes using ensemble codes or the uniformly interleaved assumption, which bound the performance averaged over all ensemble codes or all interleavers. Proposed upper bounds are based on the simple bound and estimated weight distributions including the exact several smallest distance terms because if either estimated weight distributions on their own or the exact several smallest distance terms only are used, an accurate bound can not be obtained.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.227-232
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• 2003

본 논문에서는 집단화된 자료의 평균과 분산을 계산하는 새로운 방범을 제시하였다. 제시된 방법은 각 계급구간 안의 자료값들이 그 구간에 걸쳐 균등한 간격으로 분포하고 있다고 가정하고 평균과 분산을 계산하는 것이다. 개개의 자료값들이 주어진 자료와 모의실험에 의해 생성된 자료를 이용하여 제시된 방법과 기존의 방법을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.147-154
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• 2005

본 논문에서는 집단화된 자료의 분위수들을 계산하는 수정된 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 각 계급구간 안의 자료들이 그 구간에 걸쳐 균등한 간격으로, 그리고 구간의 중간점에 관하여 대칭으로 분포하고 있다고 가정하고 분위수들을 계산하는 방법이다. 개개의 자료값들이 주어진 자료를 통하여, 제시된 방법과 기존의 방법을 비교하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.1A
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• pp.48-55
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• 2000

In this paper, an assumption to design a quantizer, is proposed that if one small region of a probability density function is represented larger probability and bigger total error than another neighbour region, then the quantizer is not optimal. It is tested when the probability functions are Gaussian, Laplacian and uniform density function by the computer simulations. A new LBG algorithm which originates from this assumption in addition to LBG algorithm, is designed for the vector quantizer. The new LBG algorithm presents better performance than the original LBG algorithm in the average error and the variance of the error.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.6
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• pp.544-554
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• 2008

Histograms are popularly used for selectivity estimation in database systems. In conventional histogram methods, buckets return the approximated results based on the assumption that all objects in a bucket are uniformly distributed. However, the objects within the region of a query are not likely to be uniformly distributed. That is, there can be some skews (i.e., clusters) in the buckets, which may significantly degrade the accuracy of the histogram. The aim of this work is to enhance the accuracy of histograms. For this purpose, we propose a new two-dimensional histogram method considering clusters. The proposed method detects dense regions and exploits them for organizing buckets. Since the proposed method effectively reduces accuracy degradation caused by clusters, it can provide improved, robust accuracy against skewed data distributions. Through experiments, we show that the proposed method provides up to 74% improved performance compared with the conventional histogram.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.3
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• pp.373-383
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• 2001

The distance join is a spatial join which finds data pairs in the order of distance when associating two spatial data sets. This paper proposes several methods to optimize the adaptive multi-stage distance join, presented in [1]. First, we optimize the sweeping index formula which is used for selecting sweeping axis during plane sweeping. Second, to improve the performance of a priority queue used for maintaining node pairs, we propose to use the maximum distance of a node pair as the second priority of the queue. Moreover, we compare trade-offs in estimating the cut-off distance between under uniformity assumption of data distribution and non-uniformity assumption. The experiments show that the proposed methods greatly improve the performance of the algorithm in CPU cost as well as in I/O cost.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.17D no.4
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• pp.245-252
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• 2010

In this paper, we propose an effective filtering method for skyline queries in mobile ad hoc networks (MANETs). Most existing researches assume that data is uniformly distributed. Under these assumptions, the previous works focus on optimizing the energy consumption due to the limited battery power. However, in practice, data distribution is skewed in a specific region. In order to reduce the energy consumption, we propose a new filtering method considering the data distribution. We verify the performance of the proposed method through a comparative experiment with an existing method. The results of the experiment confirm that the proposed method reduces the communication overhead and execution time compared to an existing method.