• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.680-683
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• 2008

최근의 사전재해영향성 평가 등에서 많이 사용되고 있는 Huff 강우분포는 실제 호우사상의 적용성 보다는 최빈분위의 적용에 따라 특히나 재해 관련하여서는 홍수량이 크게 산정된다는 이유로 인하여 Huff 4분위를 채택하고 있다. 시간분포는 설계홍수량 수문곡선의 모양과 첨두홍수량에 많은 영향을 미치므로 신중하게 적용하여야 한다. 원칙적으로는 해당 지역의 과거 강우자료로부터 강우지속기간 동안에 총강우량이 시간이 경과함에 따라 어떻게 분포되었는지를 통계학적으로 분석하여 그 지역에 적합한 시간분포 모형을 작성하여 사용하여야 한다. 그러나 유출수문곡선에 영향을 미치는 점에 있어 분위별 강우 분포에 따른 손실율과 유출수문곡선과의 관계는 아직 연구가 부족하여 본 연구에서는 확률강우량의 시간분포 산정 방법 중 Huff분포를 이용하여 각 분위별로 유출수문곡선을 산정하였으며, 유효우량 손실과 유출수문곡선과의 관계를 비교 분석하였다. 강우의 손실율은 유출수문곡선의 상승부와 첨두전의 유출총량의 변화에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.302-309
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• 2001

말뭉치를 통한 통계적인 자연 언어 처리에 관한 연구가 다국어 처리 분야에서도 활발히 진행되고 있는 가운데, 본 논문에서는 병렬 말뭉치 구축 및 활용의 기본이 되는 문장 정렬을 위한 효과적인 방법을 제안한다. 먼저, 기존의 문장 길이를 이용한 방법을 한-영 문장 정렬에 적용해 보고, 길이 정보만을 이용했을 때의 한계점을 지적한다. 그리고, 사전과 품사 대응 확률을 이용한 단어 정렬을 통하여, 길이 기반의 정렬 방식이 갖는 문제점을 보완할 수 있는 방법을 제시한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 길이에 기반한 방법에 비하여 높은 성능을 나타냄을 알 수 있었다. 또한 한-영 문장 정렬에의 어휘 정보 활용에 있어서 문제가 될 수 있는 요소가 어떤 것들이 있는지 알아본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.189-193
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• 2005

본 논문은 통계 기반 방법인 음절 bigram을 이용한 자동 띄어쓰기를 기본 방법으로 하고 경우의 수를 세분화한 확장된 음절 bigram을 이용한 공백 확률, 띄어쓰기 통계를 바탕으로 최종 띄어쓰기 임계치 차등 적용, 에러 사전 적용 3가지 방법을 추가로 사용하는 경우 기본적인 방법만을 쓴 경우보다 띄어쓰기 정확도가 향상된다는 것을 확인하였다. 그리고 해당 음절에 대한 bigram이 없는 경우 확장된 음절 unigram을 통해 근사적으로 계산해 데이터부족 문제를 개선하였다. 한국어 말뭉치와 중국어 말뭉치에 대한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 한국어 자동 띄어쓰기뿐만 아니라 중국어 단어 분리에 적용할 수 있다는 것도 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.211-214
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• 2014

본 연구에서는 질의를 기반으로 사용자의 감정상태를 예측하는 방법을 제안한다. 제안방법은 자극-감정 규칙베이스 구축, 규칙확률 값 기반 질의 랭킹, 질의 랭킹 기반 사용자 감정예측의 단계로 구성된다. 방법의 적절성을 검증하기 위하여 힘들다와 심심하다에 대한 결과로 사용자평가를 실시하였다. 힘들다의 결과에서는 힘들다 정도에 대한 점수가 높은 질의들을 지속적으로 검색하는 사용자들을 힘들다라고 판단할 수 있다고 분석되었다. 심심하다의 결과에서는 방법 간 유의미한 차이를 보이지 않았으나, 특정 개별질의의 지속적인 패턴을 분석하는 것이 좀 더 높은 점수를 얻은 것으로 평가되었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.5 no.1
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• pp.9-17
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• 1992

In this paper we give a Bayesian approach to problems of estimation for the ratio in finite populations. Adopting the Ericson's superpopulatin approach in which the finite population of size N is viewed as arising form a random sample of N units from some superpopulation. We derive the exact posterior of the ratio under the noninformative prior on superpopulation parameters. Based on our results we compute an exact Bayesian confidence interval and compare this with the existing methods.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.1
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• pp.119-128
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• 2002

In this paper, we consider the HB estimators of small area means with repeated survey. mao and Yu(1994) considered small area model with repeated survey data and proposed empirical best linear unbiased estimators. We propose a hierachical Bayes version of Rao and Yu by assigning prior distributions for unknown hyperparameters. We illustrate our HB estimator using very popular data in small area problem and then compare the results with the estimator of Census Bureau and other estimators previously proposed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.349-351
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• 2002

베이지안 네트워크는 변수들간의 원인-결과 관계를 확률적으로 모델링하기 위한 도구로서 소프트웨어 사용자의 목적을 추론하기 위해 널리 이용된다. 행동기반 로봇 설계는 반응적(reactive) 행동 모듈을 효과적으로 결합하여 복잡한 행동을 생성하기 위한 접근 방법이다. 행동의 결합은 로봇의 목표, 외부환경, 행동들 사이의 관계를 종합적으로 고려하여 동적으로 이루어진다. 그러나 현재의 결합 모델은 사전에 설계자에 의해 구조가 결정되는 고정적인 형태이기 때문에 환경의 변화에 맞게 목표를 변화시키지 못한다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 상황에 가장 적합한 로봇의 목표를 설정하여 유연한 행동선택을 유도한다. Khepera 이동로봇 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행해 본 결과 베이지안 네트워크를 적용한 모델이 상황에 적합하게 목적을 선택하여 문제를 해결하는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.7-9
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• 2001

의료 분야에서의 데이터는 특성상 여러 측면을 복합적으로 고려해야 할 뿐만 아니라, 다른 분야에서의 데이터 성격과는 다르게 원인과 그 원인에 대한 해결책을 바로 찾아내기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 불임환자들에 대한 검사기록 및 임신결과가 기록된 데이터를 이용하여 베이지안망 분류기를 생성하고 이를 통해 가임여부를 결정짓는 중요 항목 들간의 의존성을 조건확률로 나타내고 비교하였다. 또한 휴리스틱망, 나이브베이지안망 분류기를 생성하여 성능을 비교하였다. 결과적으로 총수정란수는 최상급수정란이식수에 강한 영향을 갖는다는 사전지식의 타당함을 입증할 수가 있었으며, 또한 성숙난자수가 총수정란수에 강한 영 향을 미치고 화학적임신과 임상적임신과 학습은 서로 독립이라는 가설에 대하여 전자의 경우는 간접적인 의존성을 갖고, 후자의 경우는 화학적 결과가 임상적 결과에 강한 의존성이 존재함을 밝혀낼 수 있었다. 분류기간의 성능에서는 자동생성된 베이지안망이 가장 우수한 정확도를 가짐을 측정할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.329-338
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• 1992

본 논문에서는 한글 입력시 중성 다음에 입력되는 자음이 현재 글자의 종성인지 다음 글자의 초성인지를 예측하는 능력을 가지는 지능형 한글 편집기를 구현하고 성능을 검사하였다. 지능형 한글 편집기는 한글 입력시 어색한 단어를 화면에 나타내지 않고, 마치 사람이 쓰는 것과 같이 화면에 글자를 나타내므로 사용자의 생각과 화면에 나타난 글자와의 차이를 없게 하여 사용자에게 편안함과 자연스러움을 느끼게 하는 한글 편집기이다. 지능형 한글 편집기는 확률, 사전, 조사표, 어미표, 그리고 문법 지식을 이용한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.6
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• pp.1468-1472
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• 1996

In this study, the performance of the CART(Classification and Regression Tree) is compared with that of discriminant analysis method. In most experiments using bank data, discriminant analysis shows better performance in terms of the total cost. In contrast, most experiments using insurance data show that the CART is better than discriminant analysis in terms of the total cost. The contradictory result are analysed by using the characteristics of the data sets. The performances of both the Classification and Regression Tree and discriminant analysis depend on the parameters:failure prior probability, data used, type I error, type II error cost, and validation method.