• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.36 no.1
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• pp.71.1-71.1
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• 2011

한일상관센터(Korea-Japan Correlation Center, KJCC)는 한국천문연구원이 일본국립천문대와 공동으로 2006년부터 개발한 한일공동VLBI상관기(Korea-Japan Joint VLBI Correlator, KJJVC)의 설치를 2010년 완료하였으며, 2010년 5월 13일에 개소하였다. 한일상관센터에 설치된 한일공동VLBI상관기는 한국우주전파관측망(Korean VLBI Network, KVN), VERA(VLBI Exploration of Radio Astrometry), JVN(Japanese VLBI Network), 그리고 중국의 Chinese VLBI Network(CVN)을 연결하여 관측한 동아시아 지역의 VLBI 관측데이터의 상관처리를 2011년 하반기부터 정상적으로 수행할 예정이다. 한일상관센터의 정상운영을 위해 각 하드웨어 시스템들의 시험운영을 진행하고 있으며, KVN과 VERA로 관측한 VLBI 관측데이터의 상관처리를 진행하고 있다. 특히 상관분석 소프트웨어 부분에서 상관처리 결과를 과학적 목적으로 분석할 수 있는 상관후처리 소프트웨어 개발을 한일공동으로 진행하고 있으며, 현재 소프트웨어 디버깅 작업을 진행하고 있다. 본 발표에서는 한일상관센터의 전체적인 하드웨어 및 소프트웨어 구성, 상관결과 분석방법, 운영방법 등의 내용을 중심으로 기술한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.37 no.2
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• pp.157-176
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• 2024

Integrative analysis for better understanding of complex biological systems gains more attention. Observing subjects from various perspectives and conducting integrative analysis of those multiple datasets enables a deeper understanding of the subject. In this paper, we compared two methods that simultaneously consider two datasets gathered from the same objects, canonical correlation analysis (CCA) and co-inertia analysis (CIA). Since CCA cannot handle the case when the data exhibit high-dimensionality, two strategies were considered instead: Utilization of a ridge constant (CCA-ridge) and substitution of covariance matrices of each data to identity matrix and then applying penalized singular value decomposition (CCA-PMD). To illustrate CIA and CCA, both extensions of CCA and CIA were applied to NCI60 cell line data. It is shown that both methods yield biologically meaningful and significant results by identifying important genes that enhance our comprehension of the data. Their results shows some dissimilarities arisen from the different criteria used to measure the relationship between two sets of data in each method. Additionally, CIA exhibits variations dependent on the weight matrices employed.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.5
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• pp.1025-1034
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• 2015

Traditional Shewhart control charts assume that the observations are independent over time. Current progress in measurement and data collection technology lead to the presence of autocorrelated process data that may affect poor performance in statistical process control. One of the most popular charts for autocorrelated data is to model a correlative structure with an appropriate time series model and apply control chart to the sequence of residuals. Model parameters are estimated by an in-control Phase I reference sample since they are usually unknown in practice. This paper deals with the effects of parameter estimation on Phase II control limits to monitor autocorrelated data.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.6
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• pp.1109-1120
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• 2019

In the field of VLBI, If the quality of the connected network between the VLBI station and the correlation center is ensured, the existing inefficiency of repeatedly storing the observation data in each station and the correlation center can be overcome. In other words, the data center can be unified with the correlation center where data analysis is performed, which can improve data processing speed and productivity. In this paper, we design a massive VLBI data system that directly transmits and stores the observation data stream obtained from the VLBI station to the correlation center via the high - speed network KREONET. Based on this system, VLBI test observations confirmed that the observation data was stored perfectly in the recording system of the correlation center without a single packet loss.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2000.02a
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• pp.90-91
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• 2000

광섬유는 수십THz이상의 넓은 대역폭과 0.2-0.4 dB/Km의 적은 전송손실의 우수성을 가지고 있으므로 이를 CDMA시스템에 적용하면 고속, 대용량의 데이터 전송 및 비동기식 전송의 장점이 있으므로 광 LAN이나 광 교환기 등의 광통신 네트워크에 유용하게 사용할 수 있다$^{[1][2]}$ . 그러나 광CDMA시스템은 다수 사용자가 동시에 데이터를 전송할 때 다른 사용자의 데이터 전송으로부터 발생되는 오류정보를 최소화하기 위해 최적의 자기상관 및 상호상관특성을 가져야 자신의 정보데이터를 복원할 수 있다$^{[3]}$ . 따라서 본 논문에서는 광섬유 지연선을 이용한 광 CDMA시스템에서 코드구성을 광 직교 코드로 하였을 경우 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 시스템 해석에 대하여 서술한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 광 직교 코드를 사용한 경우 사용자수가 증가함에 따른 최적의 자기상관 및 상호상관특성을 갖는 코드를 구하고, 임계값 변화에 따른 에러확률을 분석한다. (중략)

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.8
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• pp.845-852
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• 2018

Mayer-Schönberger and Cukier(2013) explain why big data is important for our life, while showing many cases in which analysis of big data has great significance for our life and raising intriguing issues on the analysis of big data. The two authors claim that correlation is in many ways practically far more efficient and versatile in the analysis of big data than causality. Moreover, they claim that causality could be abandoned since analysis and prediction founded on correlation must prevail. I critically examine the two authors' accounts of causality and correlation. First, I criticize that corelation is sufficient for our analysis of data and our prediction founded on the analysis. I point out their misunderstanding of the distinction between correlation and causality. I show that spurious correlation misleads our decision while analyzing Simpson paradox. Second, I criticize not only that causality is more inefficient in the analysis of big data than correlation, but also that there is no mathematical theory for causality. I introduce the mathematical theories of causality founded on structural equation theory, and show that causality has great significance for the analysis of big data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.205-208
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• 2023

양식장에서 최적의 생육환경을 유지할 수 있는 제어시스템 개발을 위해 수질에 영향을 미치는 요인들의 상관관계 분석을 위한 머신러닝 모델을 개발하고자 한다. 데이터간의 상관관계 분석 및 예측모델 생성을 위해 알고리즘의 결정계수와 MSE, RMSE 등의 수치를 통하여 데이터의 적합성을 검증하고자 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.2
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• pp.383-388
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• 2024

This paper is a study to derive the predicted value of power generation based on the photovoltaic power generation data measured in Jeollanam-do, South Korea. Multivariate variables such as direct current, alternating current, and environmental data were measured in the inverter to measure the amount of power generation, and pre-processing was performed to ensure the stability and reliability of the measured values. Correlation analysis used only data with high correlation with power generation in time series data for prediction using partial autocorrelation function (PACF). Deep learning models were used to measure the amount of power generation to predict the amount of photovoltaic power generation, and the results of correlation analysis of each multivariate variable were used to increase the prediction accuracy. Learning using refined data was more stable than when existing data were used as it was, and the solar power generation prediction algorithm was improved by using only highly correlated variables among multivariate variables by reflecting the correlation analysis results.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.36 no.1
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• pp.71.2-71.2
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• 2011

한국천문연구원은 한일상관센터(Korea-Japan Correlation Center)에 2009년부터 한일공동 VLBI상관기(Korea-Japan Joint VLBI Correlator, KJJVC)를 설치하여 운영하고 있다. 한일공동VLBI상관기는 한국우주전파관측망(Korean VLBI Network, KVN), VERA(VLBI Exploration of Radio Astrometry), JVN(Japanese VLBI Network)을 연결하여 관측을 수행하고 동아시아 지역의 VLBI 관측망의 상관처리를 담당할 예정이다. 한일공동VLBI상관기 중에서 데이터동기재생처리장치(Raw VLBI Data Buffer, RVDB)와 관측데이터를 재생할 수 있는 재생기 시스템(Mark5B)간의 데이터 전송은 1Gbps 전송속도를 가지는 VSI(VLBI Standard Interface)규격의 전송케이블을 통하여 수행된다. 고속 데이터 전송에 있어 발생하는 전자기방해(Electromagnetic Interference, EMI)는 관측 데이터의 손실을 발생시키며, 이러한 고속데이터 전송간에 발생하는 EMI는 케이블의 길이가 길어질수록 많이 발생하게 되며 향후 상관기 시스템의 확장을 고려할 때 상당한 문제점을 초래 할 수 있다. 따라서, VSI규격의 통신에서 발생하는 EMI 노이즈 정도를 측정하고, 노이즈 제거 필터를 적용하여 데이터 손실을 최소화 할 수 있는 방안을 고려하였다. 본 발표에서는 한일공동VLBI상관기(KJJVC)에서 운용되는 고속재생기(Mark5B)와 RVDB간의 VSI방식의 데이터 전송에 있어 야기되는 EMI를 제거하고 관측 데이터의 손실을 최소화할 수 있는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.439-441
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• 2004

효율적인 멀티미디어 검색의 필요성이 증대됨에 따라 내용기반 멀티미디어의 검색에 대한 다양한 기법들이 소개되고 있다. 그 중에서 친숙한 멜로디를 가지고 사용자가 직접 마이크를 통해 생성한 음성 질의에 대한 분석에 대해 다루고자 한다. 음성 질의에 사용되는 음성 데이터를 분석함으로써 검색에 이용하는 것이다. 음성데이터를 분석하기 위한 방법으로 시간영역에서 가장 많이 쓰이는 기법 중의 하나인 자기상관함수를 사용한다. 자기상관 함수를 이용하여 특정구간에서 발생하는 일정한 주기 즉 기본주기를 검출할 수 있다. 자기상관함수에 의해 분석된 결과를 가지고, 음의 높낮이를 구하기 위한 기본주파수 검출 알고리즘과 음의 길이, 음의 세기를 결정하기 위한 방법을 제안한다.