• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.1
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• pp.35-47
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• 2008

The low flow analysis is an important part in water resources engineering. Also, the results of low flow frequency analysis can be used for design of reservoir storage, water supply planning and design, waste-load allocation, and maintenance of quantity and quality of water for irrigation and wild life conservation. Especially, for identification of the uncertainty in frequency analysis, the Bayesian approach is applied and compared with conventional methodologies in at-site low flow frequency analysis. In the first manuscript, the theoretical background for the Bayesian MCMC (Bayesian Markov Chain Monte Carlo) method and Metropolis-Hasting algorithm are studied. Two types of the prior distribution, a non-data- based and a data-based prior distributions are developed and compared to perform the Bayesian MCMC method. It can be suggested that the results of a data-based prior distribution is more effective than those of a non-data-based prior distribution. The acceptance rate of the algorithm is computed to assess the effectiveness of the developed algorithm. In the second manuscript, the Bayesian MCMC method using a data-based prior distribution and MLE(Maximum Likelihood Estimation) using a quadratic approximation are performed for the at-site low flow frequency analysis.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.6
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• pp.1229-1244
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• 2017

In recent years, as demand for data-based analytical methodologies increases in various fields, optimization methods have been developed to handle them. In particular, various constraints required for problems in statistics and machine learning can be solved by convex optimization. Alternating direction method of multipliers (ADMM) can effectively deal with linear constraints, and it can be effectively used as a parallel optimization algorithm. ADMM is an approximation algorithm that solves complex original problems by dividing and combining the partial problems that are easier to optimize than original problems. It is useful for optimizing non-smooth or composite objective functions. It is widely used in statistical and machine learning because it can systematically construct algorithms based on dual theory and proximal operator. In this paper, we will examine applications of ADMM algorithm in various fields related to statistics, and focus on two major points: (1) splitting strategy of objective function, and (2) role of the proximal operator in explaining the Lagrangian method and its dual problem. In this case, we introduce methodologies that utilize regularization. Simulation results are presented to demonstrate effectiveness of the lasso.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.18 no.3
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• pp.179-184
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• 2007

In order to extract more accurate skin parameters, this study was focused on the improvement of the efficiency of a previous inverse fitting algorithm based on genetic algorithms. The algorithm provides the best fitting result of the diffusion approximation model to a VRS (visual reflectance spectroscopy) curve of skin. Simplex and wavelength selection methods were applied to the previous algorithm. Nine skin parameters were inversely extracted from the modeling studies. The revised inverse fitting algorithm was determined to produce an 83% reduction of computation time and a 0.64% reduction of sum of square error, compared to the previous algorithm. In conclusion, we confirmed that the new algorithm provides faster and more accurate solutions for the diffusion approximation model.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.9 no.13
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• pp.45-50
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• 1986

본 연구에서 고찰한 surrogate relaxation은 Lagrangian relaxation 방법과는 달리 제약식들을 선형조합으로 묶어 문제를 푼다. 수리계획 분계가 convexity를 만족하지 못하는 경우에는 Lagrangian의 경우와 마찬가지로 surrogate gap이 발생한다. Lagrangian 쌍대이론을 토대로 surrogate optimality condition을 알아보고 수리계획법의 특별 형태인 정수선형계획법에 적용해 보았다. 일반적으로 surrogate gap은 Lagrangian gap 보다 작기 때문에 좀더 근사하게 원 문제의 최적 목적 함수값에 접근할 수 있다. 따라서 branch and bound 알고리즘을 개발할 때 중요한 정보를 제공하는 것이다.

• Information and Communications Magazine
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• v.25 no.7
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• pp.16-23
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• 2008

텔레매틱스에서 위치 정보 서비스를 효과적으로 제공하기 위해 이동 객체와 더불어 시설물과 같은 정적 객체에 대한 위치 정보를 효과적으로 관리하는 데이터베이스 기술들이 요구된다 본 논문에서는 도로 네트워크 데이터베이스를 위한 인덱싱 및 질의 처리 기술 현황에 대하여 고찰한다. 텔레매틱스에서는 영역 질의, k-최근접 이웃 질의, 연속 k-최근접 이웃 질의, 공간 조인 질의 등이 발생하며, 이 중 k-최근접 이웃 질의가 빈발하게 발생한다. k-최근접 이웃 질의를 처리하기 위한 효과적인 방안으로 IER, INE, $VN^3$, 근사 인덱싱 기법 등이 있다. 본 논문에서는 각 기법의 개념, 알고리즘, 장단점에 대하여 고찰한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.122-128
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• 2002

푸리에 변환을 사용하는 제1세대 웨이블릿은 정규화된 그리드에서만 적용되는 반면 리프팅 스킴을 사용한 제2세대 웨이블릿은 불규칙한 그리드를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 제2세대 웨이블릿 생성 도구인 리프팅 스킴을 사용하여 압축된 적은 데이터를 사용한 근사치 영상을 생성하는 방법으로 부분 복원과 공간 복원 알고리즘과 리프팅 스킴을 이용한 에지 검출 기법이 제안되었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.477-482
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• 2001

이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.

• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.30 no.1
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• pp.162-171
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• 2002

A practical algorithm of generating most probable states in decreasing order of probability, given the probability of each unit\`s state, is suggested for approximating reliability(performability) evaluation of a network with multistate(multimode) units. Method of approximating network reliability for a given measure with most probable states is illustrated with a numerical example. The proposed method in this paper is compared with the previous method regarding memory requirement. Our method has some advantages for computation and achieves improvement with regard to memory requirement for a certain condition judging from the computation experiment.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.15-19
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• 2001

암호 알고리즘 출력문에 대한 난수성 검정들은 평문과 암호문 식별에 중요한 역할을 하고 있다. 실제로, 난수열의 생성자는 비밀키의 생성자와 같은 많은 암호체계에서 사용되고 있으며, 이때 사용되고 있는 난수열은 모의 난수라고 한다. 따라서, 이진수열에 대한 난수성을 검정하는 통계적 검정방법이나 다른 이론적 기준이 필요하다. 본 논문에서는 모의난수열이 갖고 있는 난수성 판정에 관하여 universal 엔트로피 검정방법과 근사 엔트로피 검정방법을 이용하며, 위의 두 방법에 대한 각각의 이론적인 배경과 모의실험을 통한 판정기준을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.183-186
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• 2002

본 논문에서는 신호의 마스킹 특성을 이용한 Inter-Band Smoothing 기법을 통한 음질 개선 연구를 하였다. 이것은 임계 대역 신호 처리 후 신호의 전체 신호 대 마스킹 비를 보상해 주는 방식으로, 각 대역의 여기(Excitation) 에너지로부터 근사화 시킨 전역 마스킹 임계치를 통한 보상 기법이다. 잡음 에너지 제어를 통한 음질 개선알고리즘을 이용한 실험 결과 보다 자연스러운 음질의 제공을 통해 MOS의 개선을 확인 할 수 있었다.