• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제12권3호
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• pp.273-299
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• 2010

본 논문의 목적은 고등학교 수준의 학생들이 표집분포의 개념을 학습할 수 있도록 '표집분포 시뮬레이션 (Sampling Distributions Simulation)'을 설계하고 구현하는 것이다. '표집분포 시뮬레이션'은 다음과 같이 4차시로 구성되어 있다. 1차시-신뢰도와 신뢰구간의 의미 학습하기 2차시-표집분포의 의미 학습하기 3차시-중심극한정리의 의미 학습하기 4차시-이항분포의 정규근사 학습하기 본 연구를 통하여 표집분포의 중요성에 대한 학생들이 인식이 달라지고 이해가 증진되기를 기대한다. 또 본 연구의 결과로 제공되는 프로그램 '표집분포의 시뮬레이션' 수업을 통해 통계적 추론 능력이 향상되고, 아울러 통계적 추론 속에서 표집 분포의 역할이 충분히 이해되기를 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.487-496
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• 2000

본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.89-98
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• 2012

이 논문에서는 두 개의 Maxwell분포의 모수들의 동질성을 모수비에 근거하여 검정하는 근사통계량을 제안한다. Maxwell분포의 모수비에 대한 추정량이 복잡하여 정확한 분포를 유도하기는 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 대안으로 표준정규분포로 근사적으로 수렴하는 통계량을 고려해야 한다. 이 논문에서 제안된 통계량은 표준정규분포로 수렴하며, 표본의 수가 작은 경우에도 사용할 수 있다. 특히, 본 논문에서는 부호화 로그 우도비 통계량과 수정된 부호화 로그 우도비 통계량을 개발한다. 일반적으로, 수정된 부호화 로그 우도비 통계량은 로그 우도비 통계량에 비해 표준정규분포로 수렴하는 속도가 매우 빠르다. 부호화 로그 우도비 통계량은 작은 표본으로도 표준정규분포로 매우 빨리 수렴한다. 제안된 통계량들의 성질들을 모의실험을 통하여 알아보고, 제안된 통계량을 예제를 통하여 연구한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.262-268
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• 2010

본 논문은 카메라의 고정 초점방식 렌즈를 통해 얻은 영상의 왜곡을 보상하여 왜곡된 이미지 좌표에서 본래의 좌표를 갖는 원영상으로 복원하는 연구이다. 이미지 센서의 다양한 영상 기기 발달과 활용으로 다방면의 산업분야에 확대 이용되고 있으나, 카메라의 소형화와 경량화 필요로 인해 렌즈의 굴곡에 의한 수신 영상의 왜곡이 영향을 미치는 경향이 많다. 특히, 입체 영상 카메라 응용 기기인 경우 좌, 우측 렌즈의 서로 다른 왜곡으로 입체감 저하 및 좌우 이미지 왜곡 등이 수반된다. 좌, 우측 카메라 수신 영상의 각 부분별로 본래의 좌표로 환산하는 근사식을 세우고 이들을 종합하는 방식으로 접근했다. 적응 뉴로-퍼지 추론시스템을 구성하여 소속 함수를 통해 분할하고 1차 Sugeno fuzzy 모델식으로 추정하여 좌, 우측 본래의 영상에 근접한 결과를 얻었다. 이로서 저가이며 소형 렌즈를 활용한 영상으로도 정확한 입체 영상 센싱 기능과 판별을 기대할 수 있게 된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1060-1069
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• 2019

보행자 기반의 카메라 자가 보정 방법들은 복잡한 보정 장치나 절차가 필요하지 않기 때문에 비디오 감시 시스템에 적합하다. 하지만 임의 보행자를 보정 대상으로 사용하는 경우 보행자들의 키를 모르기 때문에 보정 정확도가 저하될 수 있다. 본 논문은 실제 감시 환경에서 이 문제를 해결하기 위한 베이지안 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 감시 지역 사람들의 키에 대한 통계가 있다고 가정하고, 발-머리 호몰로지(foot-head homology)를 사용하여, 발과 머리의 좌표와 보행자 키의 불확실성을 모두 고려하는 확률 모델을 구성한다. 이 확률 모델을 직접 푸는 것은 난해하므로, 본 연구에서는 근사적 방법인 변분 베이지안 추론(variational Bayesian inference)을 사용한다. 따라서, 이를 통해 관측된 보행자들의 키를 추정함과 동시에 정확한 카메라 파라미터를 구할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법이 노이즈에 강하며, 보정에 대한 정확한 신뢰도를 제공함을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.83-93
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• 2000

본 논문은 교통 교차로 신호의 최적 주기 시간을 구하기 위해 계층분석법(AHP:Analytic Hierach Process) 제어기 사용을 제어한다 전문교통평가자로부터 데이트를 받아 시뮬레이션을 하여 AHP 제어기의 성능이 고정 시간 제어기 퍼지제어기와 비교되었다 시뮬레이션은 안산시청 로타리의 많은 전문 면담자로부터 얻은 더에터를 사용하여 실행되었다 주요한 문제는 AHP 제어기 알고리즘이 교통 교차로 신호제어를 위해 전문 시스템으로 구성되어 교통 신혼 통제 체제를 얼마나 보조할 수 있는가이다 논문은 두 단계를 갖는다 (1) 개개목적의 중요성을 계산할 수 있는 Satty의 연구를 기초로 하는 새로운 방법을 제안한다 (2) 인간의 결정 체계는 퍼지 적분이 사용되는 근사 추론에 의하여 나타내진다는 것을 고려한다.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.485-494
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• 2015

정준대응분석은 생태학에서 장소, 종 그리고 환경변수의 관계를 시각적으로 보기 위해 가장 많이 사용되는 서열화 방법 중의 하나이다. 그런데 이 방법은 표본이 바뀔 때마다 분석결과가 달라지기 때문에 종 간의 생태학적 유사성에 대한 일관된 해석을 어렵게 한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 정준대응분석에 붓스트랩 방법을 활용하였다. 이를 통해 전체 관찰 자료수에 반비례하여 좌표점의 변이가 나타나고, 붓스트랩 신뢰구간을 사용한 포함확률이 명목확률에 근사함을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.297-310
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• 2002

Liang과 Zeger는 이산형 혹은 연속형 반복측정자료를 분석하기 위한 일반화 추정방정식 (GEE)을 제안하였다 GEE모형은 범주형 반복측정자료의 모형으로 확장될 수 있으며, 이 GEE추정량은 대표본인 경우 다변량 정규분포를 따른다. 그러나 GEE는 대표본근사이론에 기초한다. 본 논문에서는 소표본인 경우 반복 측정된 순서자료에 대한 GEE추정량의 성질을 연구한다. 우리는 두가지 방법을 사용하여 두그룹의 반복 측정된 순서자료를 생성하며 모의실험을 통하여 소표본인 경우 여러 개 범주를 갖는 순서반응 자료에 대하여 GEE추정량의 1종 오류율, 검정력, 상대효율, 두 그룹의 표본크기가 다를 경우 효과, 그리고 분산 추정량의 성질등을 연구한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.77-86
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• 1995

퍼지 제어기에 신경회로망을 병렬로 연결시키므로 제어성능 향상을 위해 필요했던 소속함수의 미세조정 과정이 학습으로 대신되게 하는 제어기 구조를 제안하였다. 신경회로망의 학습은 오차 역전파 알고리듬에 의해 수행되고 퍼지 제어기의 출력이 학습에 사용되는 오차량으로 사용된다. 따라서 본 제어기는 전문가의 경험과 지식을 제어기 설계에 이용할 수 있고, 별도의 학습과정 없이 제어과정 중에서 신경회로망 제어기가 학습되어 초기의 제어특성이 개선되어지는 특성이 있다. 그리고 본 구성에서 퍼지 제어기는 사용된 규칙에 의해 형성되는 위상평면상의 슬라이딩 면으로 필요한 제어특성과 신경회로망의 학습기준을 제시하는 한편 신경회로망이 학습되기전 제어 시스템의 제어특성이 안정되도록 하며, 신경회로망은 시스템의 상태궤적이 퍼지제어기에 의해 형성된 슬라이딩 면을 가능한한 근사하게 추종하도록 학습되어져 위상평면상 임의의 위치에 있는 시스템의 상태가 슬라이딩 면을 따라 안정점에 도달하도록 하게한다.

• 응용통계연구
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• 제4권1호
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• pp.1-11
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• 1991

다변량분산분석이나 판별분석 등에 있어서 검정의 대상이 되는 공분산행렬의 동일성에 대한 붓스트랩방법의 활용을 살펴보았다. 두 모집단의 공분산행렬을 $\Sigma_1, \Sigma_2^$라 하면, 가설 H : $\Sigma_1 = \Sigma_2$은 불변성의 관점에서 $\Sigma = \Sigma_1 \Sigma_2^{-1}$의 고유값들이 모두 1 이라는 것과 동등하다. 본 연구에서는 (1) $\Sigma = \Sigma_1 \Sigma_2^{-1}$의 표본고유값들에 대한 편의를 붓스트랩에 의해 정정하였으며, (2) 이들의 표본분포를 붓스트랩분포로 추정하여 검정에 활용하였으며, (3) 합동붓스트랩에 의해 바플렛의 수정우도비 검정통계량의 분포를 근사하였다.