• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.754-758
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• 2003

이 논문에서는 서로 독립이고 동일한 분포를 갖는 퍼지 랜덤변수의 합에 대하여 잘 알려진 강한 대수의 법칙을 tight인 퍼지 랜덤변수의 합에 대한 경우로 일반화 하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제10권4호
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• pp.349-360
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• 2008

본 논문에서는 탄소성 유한요소해석 알고리즘과 연계한 확률장 생성기법과 근접터널 조건에서의 파괴확률을 분석하였다. 유한요소 해석을 위한 이산 확률장의 생성은 빠르고 정확하며 랜덤변수의 해상도를 자유롭게 조절할 수 있는 local average subdivision 기법을 사용하였으며 터널모델링을 위해 유한요소 크기와 형상 변화 등을 적절히 고려하여 지반물성치를 적용하는 방안을 제안하였다. 예제해석 조건에 대해 강도정수의 분산정도 및 공간상관길이에 따른 파괴확률을 파악하였으며 결정론적 안정성 해석결과 및 단일랜덤변수 해석결과와 비교하였다. 강도정수의 분산특성에 따라 강도감소기법에 의한 안전율과 단일랜덤변수 해석에 의한 파괴확률의 관계를 규명하였으며 확률유한요소 해석을 통해 공간상관길이가 파괴확률에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 통해 강도감소기법에 의한 안전율과 분산계수로부터 단일랜덤변수에 의한 파괴확률을 도출할 수 있었으며 단일랜덤변수 해석결과가 근접터널의 실제적인 파괴확률을 과소평가 할 수 있음을 파악하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.177-190
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• 2021

랜덤포레스트는 여러 의사결정나무 모형들을 융합하여 안정성과 예측력을 높여주기 때문에 종종 사용되는 방법이다. 예측력을 증가시키는 반면 해석의 용이성을 희생하기 때문에 이를 보상하기 위해 변수의 중요도를 제공한다. 변수의 중요도는 랜덤포레스트를 구축할 때 변수가 얼마나 중요한 역할을 하는지를 알려 준다. 그러나 어떤 예측변수가 다른 예측변수들과 상관되어 있을 때 기존 알고리즘의 변수중요도는 왜곡될 수 있다. 상관된 예측변수들의 하향 편향은 예측변수의 중요도를 실제 중요도보다 낮게 측정하게 한다. 우리는 기존 알고리즘을 수정하여 상관 예측변수의 하향 편향을 회복하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 모의 자료에 의해 증명되고 실제 자료에 의해 설명된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.852-856
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• 2004

이 논문에서는 퍼지 랜덤 변수의 합에 대한 약한 대수의 법칙을 일반화로서, 컴팩트 일양 적분 가능한 수준 연속 퍼지 랜덤 변수의 가중 합이 약 수렴하기 위한 동치 조건을 구하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.3021-3023
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• 1999

엄격한 시간 제약성에 의해 특성화되는 실시간 시스템의 성능을 평가하기 위해서 퍼지-랜덤 변수가 포함된 이산 사건 모델을 제시한다. 실시간 시스템의 정확성은 출력의 논리적 결과 뿐 아니라 반응시간에도 의존하므로, 본 논문에서는 실시간 시스템의 성능을 유연하게 평가하기 위해서 퍼지-랜덤 변수에 의해 적절하게 변형된 상태 오토마타를 제시하고 그 오토마타를 적용한 수치 예제를 제시한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.497-498
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• 2015

Random PWM 방식은 기본파의 배수 고조파에 밀집된 성분을 광대역화할 수 있기 때문에 특정 주파수의 노이즈 감소 및 소음 저감 등에 효과가 있는 인버터 스위칭 방식이다. Random PWM을 구현하는 방법은 랜덤 변수를 생성하고 이를 이용하여 스위칭 주파수를 가변하거나, 인가되는 벡터의 위치를 변화시키는 등의 다양한 방법이 있다. 본 연구에서는 Random PWM 구현 방식, 랜덤 변수의 변동 주기, 랜덤 변수가 적용되는 크기 등의 차이에 따라 주파수 광대역화에 미치는 효과를 분석하였다. 이 결과로부터 구현을 위해 요구되는 조건에 따른 Random PWM의 효과를 비교할 수 있으며, 투입 비용 및 시스템 제한 조건 대비 최적의 Random PWM 방식을 선정할 수 있는 기준으로 활용될 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.43-50
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• 2022

본 논문은 부가적인 잡음이 존재할 경우 모노펄스 알고리즘의 성능을 분석한 연구이다. 이전 연구에서는 변수가 4개일 때의 1차 테일러급수 전개와 2차 테일러급수 전개를 통한 진폭비교 모노펄스 알고리즘 성능 분석을 진행하였다. 4개의 잡음랜덤변수에서 2개의 잡음랜덤변수로 새롭게 정의하였으며, 2개의 랜덤변수와 관련된 수식의 복잡성이 4개의 랜덤변수와 관련된 수식의 복잡성보다 낮은 것을 보인다. 성능분석은 평균제곱오차(Mean Square Error : MSE)관점에서 몬테카를로(Mont-Carlo) 방법을 이용하여 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 기존 연구에서 제안한 방식보다 계산 복잡도 측면에서 더 효율적이다. 또한 본 연구에서 도출된 표현을 활용하여 추정각도 평균제곱오차의 해석적 표현을 구하는데 활용될 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.153-166
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• 2021

약물유전체학 연구의 주요 목표는 고차원의 유전 변수를 기반으로 개인의 약물 반응성을 예측하는 것이다. 변수의 개수가 많기 때문에 변수의 개수를 줄이기 위해서는 변수 선택이 필요하며, 선택된 변수들은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 구축하는데 사용된다. 본 연구에서는 400명의 뇌전증 환자의 차세대 염기서열 분석 데이터에 로지스틱 회귀, ReliefF, TurF, 랜덤 포레스트, LASSO의 조합과 같은 여러 가지 혼합 변수 선택 방법을 적용하였다. 선택된 변수들에 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트벡터머신을 포함한 머신러닝 방법들을 적용했고 스태킹을 통해 앙상블 모형을 구축하였다. 본 연구의 결과는 랜덤포레스트와 ReliefF의 혼합 변수 선택 방법을 이용한 스태킹 모형이 다른 모형보다 더 좋은 성능을 보인다는 것을 보여주었다. 5-폴드 교차 검증을 기반으로 하여 적합한 최적 모형의 평균 검증 정확도는 0.727이고 평균 검증 AUC 값은 0.761로 나타났다. 또한, 동일한 변수를 사용할 때 스태킹 모델이 단일 머신러닝 예측 모델보다 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 자연과학논문집
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• 제17권1호
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• pp.51-54
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• 2006

확률변수의 랜덤 가중합에 대한 완전수렴 정리를 얻는다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 2002년도 춘계 공동학술발표회
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• pp.239-242
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• 2002