Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.362-366
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2007
다양한 기능과 센서를 탑재한 최신 모바일 디바이스는 사용자의 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있기 때문에 개인의 생활을 이해하고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 하지만, 모바일 장치의 성능 제약 및 환경 불확실성으로 인해 아직까지 많은 연구 과제들이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 환경의 문제를 극복하기 위해 베이지안 네트워크를 이용한 라이프 로그 분석 모델 및 자동 학습 방법을 제안한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델은 모듈화 되어서 계산량은 감소되었으며, 자동 학습 방법을 통해 지속적인 업데이트가 가능하다. 이는 제안하는 방법이 복잡한 확률 모델을 자동으로 분할하는 방법과 분할된 상태에서의 유기적인 추론 방법을 포함하고 있기에 가능하다. 실험에서는 실제 모바일 장치에서 수집된 로그 데이터를 이용하여 제안하는 방법에 의한 실험 결과를 분석하고 분할을 통한 효율성 향상을 논의 한다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2009.05a
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pp.120-125
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2009
본 논문에서는 통계적 분류방법을 이용하여 문화재 자료의 분석을 수행하였다. 분류방법으로는 선형판별분석, 로지스틱회귀분석, 의사결정나무분석, 신경망분석, SVM분석을 사용하였다. 각각의 분류방법에 대한 개념 및 이론에 대해 간략히 소개하고, 실제자료 분석에서는 "지역별 문화재 통계분석 및 모형개발 연구 1차(2008)"에 사용된 자료 중 익산시 자료를 근거로 매장문화재에 대한 분류방법별 적합모형을 구축하였다. 구축된 모형과 모의실험의 결과를 통해 각각의 적합모형에 대한 비교를 수행하여 모형의 성능을 비교하였다. 분석에 사용된 도구로는 최근 가장 관심을 갖는 R-project를 사용하였다.
This study was performed to develop an analytical method in specified wastes for preventing the environmental pollution from hazardous wastes. Few analytical methods were developed using the waste standard reference materials of sludge, waste oil, bottom ash, etc. which contain As, CN, Cd, Cr, Cu, Pb, and Hg compounds. The pre-treatment method was considered by whether or not the synchronous analysis is possible. Waste samples obtained from the 34 representative facilities, which are emitting the hazardous substances, were analyzed.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06e
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pp.327-330
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1998
독립성분분석(ICA: Independent Component Analysis)이란 특징이 상이한 둘 이상의 신호들이 선형적으로 결합되어 있을 때 이를 효과적으로 분리하는 방법들을 통칭하며 잡음제거, 음질개선 및 신호처리 분야에서 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 전화음성 화자인식 시스템의 성능향상을 위해 독립성분분석을 이용하는 방법을 제안한다. 먼저 화자가 발성한 음성신호의 켑스트럼 계수를 여러 채널 함수들의 선형적인 합으로 가정하고, 독립성분분석을 이용하여 얻은 새로운 켑스트럼 벡터를 학습과 인식에 사용하였다. 실험자료는 잔화음성 화자식별기의 성능평가에 널리 쓰이고 있는 SPIDRE를 사용하였고 regodic 은닉 마코프 모델을 이용하여 문장 독립 화자식별 시스템을 구성하였다. 학습음성의 특징과 실험음성의 특징이 다른 조건에서 기존의 채널 정규화 방법들에 비해 10~15%이상 인식률이 향상되었다.
본 논문에서는 영상 인식을 위해 그레이 레벨로 획득된 영상을 이진화할 때 발생되어 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 체인 코드 트리밍(chain code trimming) 을 제안한다. 제안된 방법은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 랜텀 노이즈의 체인 코드를 제거, 교정함으로서 이루어진다. 실험에서는 트리밍을 사용하기전과, 단순 트리밍을 한 경우, 체인 코드 트리밍을 한 경우를 서로 바로, 분석한다. 실험 결과는 패턴에 첨부되었던 랜덤 노이즈가 모두 성공리에 제거된 것을 보인다.
다구찌의 누적법은 다구찌 품질공학에서 중요한 통계분석 방법이다. 그러나 이 방법이 복잡하고 비효율적일 뿐만 아니라 실험의 결과가 잘못 해석 될 수 있는 문제점을 가지고 이싿. 특히 순서 지어진 범주형에 관한 다요인(multificator) 실험에서는 이러한 가능성이 큰 것으로 지적되고 있다. 이에 대한 걱정과 비판이 Nair(1986) 그리고 Hamada and Wu(1990)에 의하여 심각하게 제기되어 왔다. 본 논문은 이러한 내용들을 정리하고 이들의 논란과 주장에 대한 평가와 이에대한 최선의 실천방안을 제안하고 있다. 아울러 실제 자료분석을 위하여 필요한 SAS/IML 프로그램을 제시하고 있다.
본 논문에서는 독립성분분석(independent component analysis; 이하 ICA)에서의 새로운 그레이 블록 거리(grey block distance; GBD, 이하 GBD)알고리즘을 이용한 영상 분류 방법을 제안한다. 이 제시된 방법은 다중해상도에서 기존의 GBD 알고리즘과 비교하여 이차원 영상간의 상대적 식별을 더 용이하게 하여 영상이 급격히 변화하는 부분의 정보를 잃지 않게 개선할 수 있었다. 모의 실험 결과로부터 기존의 GBD 알고리즘에 비하여 영상간의 상대적 식별이 더 용이하여 빨리 수렴이 되는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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1999.05a
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pp.57-57
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1999
핵연료 펠렛제조공정의 단순화를 위하여 분말을 플라즈마로 용융시킨 후 이를 펠렛몰더에 직접 침적시키는 방법으로 핵연료를 제조하고자 하였다. 침적물의 밀도에 미치는 영향을 관찰하기 위하여 쉬스가스 조성, 플라즈마 동력, 챔버내부압력 및 분말 공급량, 입자크기, 분사관 위치, 분사거리 및 쉬스가스조성 등을 변수로 하였다$^{1)}$ . 실험으로 얻어진 결과는 ANOVA(Analysis of Variance)의 통계적 방법으로 각각의 인자가 밀도에 미치는 영향의 크기뿐만 아니라, 두 가지 이상의 인자가 조합되어 나타나는 영향에 대해서도 분석하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.11a
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pp.851-854
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2004
본 논문에서는 독립성분분석(Independent Component Analysis, 이하 ICA)기법과 Kurtosis에서의 제안된 GBD 알고리즘을 이용한 영상 분류 방법을 제안한다. 이 제시된 방법은 기존의 GBD 알고리즘과 비교해서 영상이 급격히 변화하는 부분의 정보를 잃지 않게 개선할 수 있었다. 모의실험 결과로부터 제안된 GBD 알고리즘을 적용하여 영상을 분류할 때 편차가 줄어들어 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하여 빨리 수렴이 되는 것을 모의실험을 통하여 확인 할 수 있었다.
Multivariate regression often appears in longitudinal or functional data analysis. Since multivariate regression involves multi-dimensional response variables, it is more strongly affected by the so-called curse of dimension that univariate regression. To overcome this issue, Yoo (2018) and Yoo (2019a) proposed three model-based response dimension reduction methodologies. According to various numerical studies in Yoo (2019a), the default method suggested in Yoo (2019a) is least sensitive to the simulated models, but it is not the best one. To release this issue, the paper proposes an selection algorithm by comparing the other two methods with the default one. This approach is called principal selected response reduction. Various simulation studies show that the proposed method provides more accurate estimation results than the default one by Yoo (2019a), and it confirms practical and empirical usefulness of the propose method over the default one by Yoo (2019a).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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