• 기술경영경제학회:학술대회논문집
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• 기술경영경제학회 2003년도 제22회 동계학술발표회 논문집
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• pp.173-190
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• 2003

수요예측은 국가와 기업의 전략수립과 효율적인 자원활용에 있어서 필수적인 사전기획요소이다. 본 논문은 이산선택모델과 확산모델을 복합적으로 고려하여 다세대 제품의 수요를 예측하였다. 이산선택모델은 정적인 관점에서 소비자들의 제품에 대한 평가를 분석하는 모델이다. 본 논문에서는 이러한 이산선택모델에 수요의 동적인 변화양상을 고려할 수 있는 확산모델을 결합하였다. 실증분석으로서 1999년에서 2005년까지의 세계 DRAM시장 수요를 예측하였다. 또한, DRAM의 가격과 기억용량에 대해 '무어의 법칙' 과 '학습곡선'을 각각 적용한 기술예측을 시도하였으며, 이를 바탕으로 보다 정교한 예측모델을 전개하였다. 제시된 모델은 산업수준의 자료를 이용하였으므로, 이산선택모델을 inversion 하여 분석을 시도하였다. 이를 통해 기존세대의 DRAM 제품에 대한 수요뿐만 아니라, 새로운 세대의 DRAM 제품에 대한 수요를 비교적 정확히 예측할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.165-172
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• 2010

임상 데이터마이닝에서 최적의 특징 집합을 선택하는 것은 주어진 데이터로부터 생성된 모델의 복잡성을 줄일 뿐만 아니라 유용성을 향상시키는 데에 매우 중요하고, 선택된 특징들의 임계값은 질병의 감별진단을 위해 임상 전문가의 결정기준으로 사용된다. 본 논문에서는 데이터의 공간적인 분포, 즉 중첩영역에서 중복 속성값을 포함하는 데이터의 분리성 정도를 평가함으로써 연속형 속성을 가진 데이터에 대한 퍼지 이산화기법을 제안한다. 제안된 방법에서 중복 속성값의 가중치 평균값은 각 특징의 임계값(즉 경계값)을 결정하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 전체 특징들 중에서 중요특징들의 집합을 선택하기 위해서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자 데이터를 근거로 3가지 이산화방법과 제안된 이산화방법에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과, 퍼지분할을 기반으로 한 이산화방법이 하드분할을 기반으로 한 이산화방법에 비해서 평균 분류정확도와 G-mean 성능에서 보다 좋은 결과를 제공함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.853-855
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• 2005

은닉 마르코프(HMM)의 HMM의 구조 최적을 위한 모델 선택 방법에 많은 방법들이 연구되어지고 있다. HMM의 구조를 어떻게 최적으로 정해야 하는 가에 대해 HMM의 구조를 체계적인 방법으로 정함과 동시에 변별력의 단점을 개선 할 수 있는 방법으로 Anti-likelihood(ALC1)를 제안하였고 이를 모델 선택 기준인 BIC와의 결합(ALC2)하여 필기 데이터에 대해 실험한 결과 기존의 방법보다 파라미터의 수는 감소되고 인식률이 향상됨을 알 수 있었다. 이를 Discrete HMM에도 적용하여 제안된 ALC2가 HMM 구조를 최적화하는 모델 선택 기준임을 Continuous-Density HMM과 비교하여 실험 검증 한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.465-466
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• 2015

배터리 관리시스템(BMS;battery management system)의 중요 고려요소인 SOC(state-of-charge) 및 SOH(state-of-health)의 전기적 등가회로 모델 기반 고성능 추정의 전제 조건은 배터리 단자전압의 안정된 실험데이터 확보이다. 그러나, 예상치 않은 에러로 인해 배터리 단자전압에 노이즈 성분이 포함될 경우 SOC 및 SOH 추정알고리즘의 성능저하가 우려된다. 이를 위해, 본 논문은 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis) 레벨에 따른 디노이징 최적 성능을 소개하고자 한다. 하드 임계화(hard-thresholding) 및 소프트 임계화(soft-thresholding) 기법에 따른 디노이징 성능 차이를 보이고, 각 임계화 기법 적용 시 디노이징 최적 성능을 보이는 레벨을 선택한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.9-17
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• 2023

많은 연산량을 가진 딥러닝은 초소형 IoT 장치나 모바일 장치에 구현하기가 어렵다. 최근에는 이러한 장치에서도 딥러닝을 구현할 수 있도록 모델의 연산량을 줄이는 딥러닝 경량화 기술이 소개되었다. 양자화는 연속적인 분포를 가지는 파라미터 값들을 고정된 비트의 이산 값으로 표현하여 모델의 메모리 및 크기 등을 줄여 효율적으로 사용할 수 있는 경량화 기법이다. 그러나 양자화로 인한 이산 값 표현으로 인해 모델의 정확도가 낮아지게 된다. 본 논문에서는 정확도를 개선할 수 있는 다양한 양자화 기술을 소개한다. 먼저 기존 양자화 기술 중 APoT와 EWGS를 선택하여 동일한 환경에서 실험을 통해 결과를 비교 분석하였다. 선택된 기술은 ResNet모델에서 CIFAR-10 또는 CIFAR-100 데이터 세트로 훈련되고 테스트 되었다. 실험 결과 분석을 통해 기존 양자화 기술의 문제점을 파악하고 향후 연구에 대한 방향성을 제시하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.477-487
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• 2000

본 논문에서는 체적 시각화 과정을 이론적으로 고찰하여 시각화 모델을 제시하고 그 모델로 유도된 관계로부터 미분 방정식을 이용하여 분석적 체적 시각화 해법을 구하였다. 이 분석적 방법을 제적 시각화의 대표적인 방법인 Levoy의 이산적 광선 추적법과 비교하여 본 연구에서 제시한 방법의 특수한 형태가 Levoy의 이산적 방법임을 보였다. 그리고 체적 데이터를 시각화기 위해서는 사용자가 시각화하기를 원하는 부위를 선택하고 이 부분만을 추출하는 영역 분할 작업이 필요하다. 본 논문에서는 영역확장법에 기반을 둔 효율적인 3차원 영역 분할 기법을 개발하여 위의 분석적인 방법을 이용하여 3차원 제적 데이터의 시각화를 위한 시스템을 구현하였다. 그리고 본 접근법에 대한 의의와 유용함에 대한 가설적인 결론을 구현된 시스템을 이용한 실험에 근거하여 유도하였다. Lovoy의 이산적인 방법과 분석적인 방법을 같은 데이터에 대해 3차원 영역 분할 수행 후 적용한 실험은 분석적인 방법이 이산적인 방법에 비해 렌더링된 이미지의 질이 더 좋음을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.75-76
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• 2008

이산시간 모델로부터 시간응답 설계 명세를 만족시키도록 직접 디지털 제어기를 설계하는 새로운 방법을 제시한다 R-S-T형의 고정된 제어기 구조에서 폐루프 전달함수가 원하는 기준전달함수와 일치하도록 제어기 이득을 구한다. 시간 응답을 만족시키는 목표전달함수는 w-영역에서 CRA를 이용하여 선택되며 이 함수를 z-영역으로 변환시켜 얻는다. 예제를 통해 제시한 방법의 유용성을 보이고 극배치 방식과 비교한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.331-334
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• 2004

본 논문에서, 우리는 부호가 있는 구간치 쇼케이적분을 정의하고 부호가 있는 수간치 쇼케이 적분이 이산과 단조성이 없는 경우를 모델화할 수 있는가를 보인다. 더욱이 일시적인 선택, 재화 가격과 복지평가 등의 응용에 관해서도 언급하고자한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.427-429
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• 2002

본 논문에서는 Marching Cubes(MC)의 알고리즘을 이용하여 3차원 모델을 빠르게 복원하기 위한 방법을 제안한다. MC 알고리즘은 대용량의 데이터를 복원하기 때문에 많은 수의 복셀로부터 등가면을 추출하는데 오랜 시간이 걸린다. 또한 많은 수의 삼각형 패치 생성은 빠른 렌더링을 수행할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 등가면 추출 및 형성시간을 단축하고 형성된 등가면을 통한하는 과정을 동해 실행시간과 렌더링 시간을 단축할 수 있는 방법을 제안함으로써 MC의 문제점을 해결한다.

• 응용통계연구
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• 제25권2호
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• pp.279-291
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• 2012

공변량에 결측이 발생한 Cox 비례위험 모형을 적합할 때, 결측이 발생하는 개체를 모두 제거한 후 분석을 실시한다면 정보 손실에 의해 비효율적이고 결측의 발생 메커니즘이 완전 임의 결측(missing completely at random; MCAR)이 아니라면 모수의 추정값에 편향이 발생할 수 있다. Cox 비례위험 회귀모형의 공변량에 결측이 있는 경우 적용할 수 있는 여러 가지 방법들이 제안되어져 왔으나 이 분석들은 선택모델(selection model)에 기반하고 있다. 본 연구에서는 Little (1993)이 제안한 패턴-혼합 모델(pattern-mixture model)을 사용하여 Cox 비례위험 회귀모형에서 생존시간과 결측 메커니즘의 결합분포를 모델화 하고, 여러 가지 제약에 근거한 생존 분석의 결과를 비교하였다. 모의실험을 통해서 패턴-혼합 모델의 제약(restrictions)에 따른 모수 추정의 민감도를 확인하였고 결측을 무시한 채 분석한 결과 및 선택모형에 근거한 분석결과와 비교하였다. 패턴-혼합 모델의 제약에 따라 공변량의 결측으로 인한 모수 추정의 민감성 정도를 쥐백혈병 자료 예제를 통해 설명하였다.