• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권3호
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• pp.377-389
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• 2011

공정능력지수는 공정능력을 측정하고 분석하기 위하여 매우 중요한 역할을 하는 측도로, 품질수준과 밀접한 관계가 있을 뿐만 아니라 보다 높은 품질수준은 고객들에게 더 큰 만족을 가져다 준다. 제3세대 공정 능력지수 $C_{pmk}$는 gms히 6시그마 산업현장에서 공정능력을 평가하기 위하여 유용하게 사용되는 두 가지 지수 $C_p$와 $C_{pk}$보다 이론적으로 강력한 지수이다. 실제로 제조현장에서 두 가지 이상의 서로 연관이 있는 품질특성치들과 제품에 대한 규격한계들을 사용하여 보다 정확한 공정능력 분석이 필요할 것이다. 이러한 경우에 단순히 하나의 일변량 공정능력지수를 통하여 공정능력분석을 하기 보다는 벡터 공정능력지수나 다변량공정능력지수를 통하여 분석을 수행하는 것이 바람직할 것이다. 본 논문에서는 3세대 공정능력지수 $C_{pmk}$를 고려하여 2차원 벡터 공정능력지수 $C_{pmk}$ = ($C_{pmkx}$, $C_{pmky}$)$^t$에 대하여 연구하였다. 우선, $C_{pmk}$에 대한 플러그-인(plug-in) 추정량 $\hat{C}_{pmk}$과 관련하여 핵심내용인 극한 확률분포를 유도하였다. 나아가 이러한 결과를 기초로 이변량 정규분포하에서 공분산 행렬 $V_{pmk}$을 구체적으로 계산하였다. 또한 이 행렬의 추정을 통하여 벡터 공정능력지수 $C_{pmk}$에 대한 근사적인 공동 신뢰영역을 제시함으로써, 본 논문에서의 극한분포 연구결과가 벡터 공정능력지수 $C_{pmk}$에 대한 통계적 추론에 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.326-334
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• 2022

이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.89-93
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• 2013

본 연구는 공간상에서 수신기에 입사하는 목표물 도래방향을 추정하는 것이다. 본 연구는 다중 입력 다중 출력 배열 안테나 시스템에서 상관성 간섭신호를 제거하기 위해서 제한 행렬을 이용하여 공분산 벡터를 제시하였고 비용함수와 최소 분산방법을 이용하여 목표물 도래방향을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 알고리즘 성능을 기존 SPT_LCMV알고리즘과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 기존 SPT_LCMV알고리즘보다 우수함을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제36권2호
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• pp.100-107
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• 2017

초점 MVDR(Minimum Variance Distortionless Response) 빔 형성은 근접장에서 표적의 위치를 추정하는데 적용될 수 있다. 하지만 배열을 구성하는 센서의 수가 많아질수록 공분산 행렬의 역행렬을 구하는데 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 부 배열의 원거리 빔 형성기 출력들로부터 빔 공간을 형성하고 이를 이용하여 초점 MVDR 빔 형성을 수행하는 방식을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 제안된 방법의 공간 분해능이 기존의 지연 합 빔 형성기를 이용한 경우 보다 높게 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.133-138
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• 2010

본 논문에서는 이미지에 대한 공간 특성(Spatial properties) 및 통계적 특성(Statistical properties)을 포함한 특징이미지를 구성하고, 지역 분산 크기를 이용한 공분산 행렬을 생성하여 텍스쳐 분류에 이용함으로서 조도(illumination) 및 노이즈(Noise) 그리고 회전(Rotation)에 강인한 텍스쳐 분류 방법을 제안한다. 또한 영역 합계의 빠른 연산을 위해 사용된 중간 이미지 표현인 적분 이미지(Integral Image)를 이용함으로서 텍스쳐 검출 프로세스의 수행 시간을 최소화 하는 방법을 제공한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 브로다츠(Brodatz) 질감 이미지를 이용하여 잡음 추가 및 히스토그램 명세화 그리고 회전 이미지를 생성하여 실험하였으며, 96% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1201-1212
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• 2016

시장위험 관리를 위한 Value at Risk(VaR)는 금융기관들이 선호하는 기법이지만, 투자가 실패한 경우에 손실금액에 대하여는 설명할 수 없다는 문제점이 있다. VaR의 한계를 보완하는 대안적인 위험측정도구인 Conditional Tail Expectation(CTE)는 VaR를 초과하는 조건부 기대값으로 정의된다. 포트폴리오에 대한 CTE를 추정하는 실제금융시장에서는. 일반적으로는 다변량 손실률을 일변량 분포로 변환하여 VaR을 추정하고 CTE를 구하지만, 본 연구에서는 다차원 분위벡터를 이용하여 다변량 CTE들을 제안한다. 그리고 일변량 CTE들의 관계를 확장하여 다변량 CTE들의 관계식을 유도하였다. 다양한 분산-공분산행렬을 갖는 이변량과 삼변량의 정규분포로부터 다변량 CTE들을 구하고 CTE들의 관계식을 구현하면서 고차원 분포로의 확장 가능성을 설명하였다. 이변량과 삼변량의 실증 예제를 통해 제안한 이론을 탐색하고, 기존의 CTE와 비교하였다. 다변량 변수들의 분산-공분산행렬과 다변량 분위벡터를 사용한 다변량 CTE가 일변량으로 변환하여 구한 CTE보다 작은 값을 갖는 것을 발견하였다. 그러므로 본 연구에서 제안한 다변량 CTE는 보다 적은 위험성을 나타내는 추정량이며, 포트폴리오를 구성하는 여러 기업을 동시에 고려하는 분산 투자 전략을 세우는 경우에 이런 다변량 CTE를 사용하는 적극적인 투자가 가능하다는 장점이 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1449-1466
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• 2014

본 논문에서는 기초자산의 선물을 이용하는 헷지 전략을 연구하였다. 최적헷지비율을 구하기 위한 전통적인 방법으로 회귀분석이 사용되고 있으나, 현물과 선물 사이에 존재하는 장기균형관계와 금융 시계열 자료의 분산에 존재하는 변동성 군집현상 등의 특징을 설명하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 코스피200 지수와 선물 자료에 대해 평균모형으로 벡터오차수정모형을 적합하고, 분산모형으로 다변량 GARCH 모형을 적합하여 분산-공분산 행렬을 추정하고, 이를 통해 최적헷지비율을 구하는 방법을 연구하였다. 실증분석 결과에 의하면 시장이 안정적일 때에는 회귀분석을 사용해도 큰 차이가 없지만, 시장이 불안정해지고 변동성이 커지는 구간에서는 벡터오차수정모형과 다변량 GARCH 모형을 이용하는 경우에 헷지성과가 월등히 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제19권3호
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• pp.237-244
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• 2001

본 연구에서는 50년된 흙댐을 대상으로 정적 GPS관측방법을 이용하여 변형 모니터링을 실시하였다. 실험대상은 모르타르로 응급 복구된 지역으로, 기준망 관측은 2차에 걸쳐 기준점들간의 기선벡터를 관측하였고, 모니터링 점들에 대해서는 4회 걸쳐 관측되었다. 측정된 관측값의 분석은 Data snooping법에 의해 과대오차를 제거하고, 우연오차를 최소제곱법으로 조정하여 좌표를 산출하였고, 분산-공분산행렬로 변위를 계산하였다. 또한 조정된 좌표는 95% 신뢰타원으로 정밀도를 표시하였으며, 계산된 변위의 크기와 방향은 그림으로 나타내었다.

• 응용통계연구
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• 제5권1호
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• pp.19-28
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• 1992

본 논문에서는 부분균형배열을 이용하여 $2^t$ 요인 실험계획에서 최소의 실험횟수를 가지 고 2인자 교호작용까지 분석할 수 있고, 추정량의 분산-공분산행렬이 균형을 이루고 있는 실험계획법을 기술하였다. 그리고 제안된 실험계획법의 최적성을 검토하여 트레이스 최적실 험계획을 찾아보았다. 이러한 최소균형 Resolution V $2^t$요인 부분실험법은 직교배열을 이용하여 주효과만 분석하는 기존의 다구찌방법과는 달리 2인자 교호작용까지 분석하고자 할 때 효과적으로 사용될 수 있으며 그 응용방법을 검토하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.141-149
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• 2013

로지스틱회귀모형에서 두 설명변수의 조건부 분포가 모두 이변량 정규분포라고 할 수 있다면 설명변수들의 함수로 표현되는 로그-밀도비를 통해 모형에 포함시켜야하는 항을 알 수 있다. 두개의 이변량 정규분포에서 분산-공분산행렬이 같은 경우에는 이차항과 교차항 없이 일차항만으로 충분하다. 상관계수가 모두 0이면 교차항은 설명변수의 분산과 관계없이 필요하지 않다. 또한 로지스틱회귀모형에서 로그-밀도비를 통해 이차항과 교차항이 필요하지 않게 되는 다른 조건들도 알아본다.