• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.165-174
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• 2005

고압전류가 흐르는 송전탑이 주거 밀집지역 인근에 설치되거나 송전탑과 가까운 곳에 아파트가 건설되면서 주민들이 한전을 상대로 손해배상 청구소송을 추진하는 등 전자파 피해에 따른 민원이 끊이지 않고 있다. 이와 같은 문제에 대해 해결책을 제시하기 위해서는 송전선 주변 전자파의 실체에 대해 과학적이고 객관적인 조사를 거쳐 국민에게 납득할 수 있는 대안을 제시하는 것이 선행되어야할 작업이다. 그러나 현재 전자파 데이터는 조사 지점만의 단편적인 측정치를 보여주는 수준에 머물러 있어 전자파 확산 등 광역적인 분포 추이에 대한 시각적인 정보를 입수하는 데 상당한 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 GIS기반의 공간 모델링 기법을 활용하여 거리와 전류를 토대로 분포되는 송전선 주변의 전자파 시뮬레이션 기법을 제안하고자 한다. 이와 같은 문제에 대해 대안을 제시하고자, 지역주민이 일상생활에서 접하고 있는 지역의 지도(건물, 도로망 등)를 전자파 유동에 관한 이론에 의거하여 3차원 상에서 전자파 시뮬레이션을 수행하였다. 전자파 시뮬레이션 결과를 검증하기 위해 사용한 실측 데이터는 인천광역시 서구 가정2동에 위치한 봉수 초등학교의 학생들에게 전자파 측정장비를 부착하도록 하여 확보하였다 송전선에서 전자파 방출에 개입하는 거리와 전류의 세기에 의거하여 전자파의 분포를 예측하였으며 실측 데이터와 이론적인 데이터를 비교하여 상관성을 평가했다. 통상 전자파 조사과정은 지도에 표기된 조사지점을 일일이 확인하는 등 모든 측정 작업을 수작업에 의존하고 있다. 따라서 DB구축에 시간이 많이 소요되고 정확도도 많이 떨어질 수밖에 없어 다양한 조건으로 방대한 자료를 공간상에서 검색하는 것 자체가 불가능하였다. 전자파의 분포를 그래픽정보로 가공하여 광역적인 전자파 변화 추이를 풍부한 시각 정보로 디스플레이 하는 것도 어려웠다. 또한 수작업으로 인한 실수도 많이 발생하고 그에 따른 교정 작업도 복잡하였다. 본 연구에서는 송전선에서 방출되어지는 전자파의 이론적인 데이터와 실측 데이터의 상관성에 따른 분석 결과를 가지고 실측 데이터 없이 GIS 기반의 3D 시뮬레이션에 의거하여 전자파의 공간적인 가시화를 수행할 수 있었다. 본 전자파 시뮬레이션 기법이 실무에 이용될 경우, 일반인이 전자파의 분포에 대한 전문지식을 습득할 필요 없이, 검색하고자 하는 지역과 송전선, 전철 등 각종 전자파의 발생 공간 객체를 선택하여 실생활과 관련된 전자파 정보에 예측할 수 있어, 대민 환경정보 서비스 질의 개선측면에서 획기적인 계기를 마련할 것으로 사료된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.5
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• pp.775-791
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• 2017

We frequently encounter binary data in real life. Logistic, Probit, Cauchit, Complementary log-log models are often used for binary data analysis. In order to analyze binary data, Liu (2004) proposed a Robit model, in which the inverse of cdf of the Student's t distribution is used as a link function. Kim et al. (2008) also proposed a generalized t-link model to make the binary regression model more flexible. The more flexible skewed distributions allow more flexible link functions in generalized linear models. In the sense, we propose a binary data regression model using skewed generalized t distributions introduced in Theodossiou (1998). We implement R code of the proposed models using the glm function included in R base and R sgt package. We also analyze Pima Indian data using the proposed model in R.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.250-252
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• 2000

많은 최적화 문제에서 해답들의 구조는 서로 의존성을 가지고 있다. 이러한 경우 기존의 진화연산이 사용하는 빌딩 블록 개념으로는 문제를 해결하는데 많은 어려움을 겪게 된다. 이를 극복하기 위해서 헬름홀츠 머신(Helmholtz machine)을 이용해서 데이터의 분포를 예측한 후 최적화를 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 진화 연산을 바탕으로 하지만 교차연산이나 돌연변이 연산을 사용하는 대신에, 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 파악하고, 이를 이용해서 새로운 데이터를 생성하는 과정을 통해 최적화 과정을 수행한다. 진화연산으로 해결하는데 곤란을 겪고 있는 여러 함수들을 해결하는 이를 검증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.4
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• pp.893-901
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• 2014

A certain number of products are sold each month and some of them are returned for repair. In this study both return rate and cumulative return rate are shown on the graph to show the general trend of how many products are returned as time goes by. Next this type of summary data can be considered as a conglomeration of both left and right censored data. So reliability analysis is attempted for this type of summary data. Lastly, left censored data can be traced to find the exact time period during which the product has been claimed. In that case the left censored data can be taken as failure data. So similar type of reliability analysis is attempted for the resulting right censored data.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.2
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• pp.369-377
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• 2006

This paper considers moving variance ratio (MVR) for valiance detection problem with time series data in progress. For testing purpose, parametric method based on F distribution and nonparametric method based on empirical distribution are compared via simulation study.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.217-220
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• 2003

본 논문에서는 특정 매개변수의 입력 없이 속성(attribute)에 따른 목적속성(class)값의 분포를 고려하여 연속형(conti-nuous) 값을 범주형(categorical)의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각각의 속성에 대해 목적속성의 분포를 1차원 공간에 사상(mapping)하고, 각 목적속성의 밀도, 다른 목적속성과의 중복 정도 등의 기준에 따라 구간을 군집화 한다. 이렇게 생성된 군집들은 각각 목적속성을 예측할 수 있는 확률적 수치에 기반한 것으로, 각 속성이 제공하는 정보의 손실을 최소화하는 이산화 경계선을 갖고 있다. 제안된 데이터 이산화 방법의 향상된 성능은 C4.5 알고리즘과 UCI Machine Learning Data Repository 데이터를 사용하여 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.295-298
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• 2011

비디오 데이터의 지능적인 처리를 위해서는 사전에 작성한 메타데이터에 제한 받지 않는 유연한 접근방법이 필요하다. 본 논문에서는 엔트로피를 이용하여 적절한 특징을 추출한 후 비디오를 처리하는 방법을 소개한다. 이미지 인식이 잘 될 경우 일정한 이미지 조합으로 비디오의 배경을 설명할 수 있지만, 이미지 인식이 어렵기 때문에 동일한 배경일지라도 등장 인물의 움직임, 촬영 각도의 변화 등 사소한 변화가 발생하면 컴퓨터는 다른 이미지인 것으로 간주하게 된다. 우리가 제안하는 방법은 비디오를 구성하는 이미지 프레임에서 추출한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 특성의 분포를 엔트로피에 기반하여 재구성한 후 분포 변화를 통해 장소 변화를 추정하는 방법이다. 제안 방법은 비디오 데이터의 이미지를 특징 짓는 비주얼 워드의 분포를 활용하기 때문에 사소한 변화 정도의 영향을 받지 않으면서 동시에 배경의 확연한 변화를 나타낼 수 있다. 우리는 실제 TV 드라마 데이터에 적용하여 제안 방법의 유용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.302-304
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• 2000

본 논문에서는 잡음 추가와 네트웍 앙상블을 이용하는 기법으로 최근에 제안된 가상 샘플 생성 방법(VSG:Virtual Sample Generation)을 개선하는 방법을 제안하고, 이를 대표적인 앙상블학습 알고리즘인 Bagging, Boosting과 비교한다. 기존의 가상 샘플 생성 방법에 기초하여 입력 데이터의 분포를 고려하여 가상 샘플을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 입력 분포의 밀도가 높은 곳에서 가장 샘플로 인한 과소 적합을 방지하고 밀도가 낮은 곳에서 가상 샘플로 인한 과도 적합을 방지하기 위한 것이다. 본 논문은 입력 데이터의 밀도를 추정하는 새로운 과정을 정리하고 입력 분포에 따라 적합한 가상 샘플을 생성하는 방법을 고안했다. 그리고 제안하는 방법의 일반화 성능 향상을 보이기 위해 여러 가지의 합성 데이터를 사용하여 실험을 하였고 이를 Bagging, Boosting, VSG의 성능과 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.436-439
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• 2019

본 논문은 차분 확률의 분포 분석에 대한 실험적 검증을 위한 효율적인 데이터 수집 방법에 관하여 연구한다. 효율적인 데이터 수집을 위해 병렬 프로그래밍 기술을 이용하고, SPECK64/128에 적용하여 결과를 얻는다. 첫 번째로 효율적인 데이터 수집 방법을 제시한다. 두 번째로 차분 확률의 분포를 분석하기 위해 평균과 분산에 대하여 실험적으로 검증한다. 마지막으로 SPECK의 경우에는 키의 영향이 상쇄되어 라운드 간의 독립성이 만족하지 않음을 Biryukov 등에 의해 알려졌다. 하지만 이를 실험적으로 보이지 않았으므로 라운드 간의 독립성을 차분 확률의 분포와 통계량 통해 검정한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.10a
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• pp.177-180
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• 2003

본 연구에서는 자동차용 방열기의 수명분포를 일반적으로 기계류에 적용하는 와이블분포라 가정하고 실험실 데이터를 이용하여 추정한다. 방열기 수명시험시 고려해야할 요소를 방열량, 기밀성, 내압 성능, 압력캡 시험 등 11가지로 정하고 이에 대한 신뢰성 관점에서의 해석 및 MINITAB을 이용한 추정을 주요내용으로한다.