• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.8
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• pp.664-672
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• 2009

Recently, studies on utilizing tensor expression on image data analysis and processing have been attracting much interest. The purpose of this study is to develop an efficient system for classifying image patterns by using second order tensor expression. To achieve the goal, we propose a data generation model expressed by class factors and environment factors with second order tensor representation. Based on the data generation model, we define a function for measuring similarities between two images. The similarity function is obtained by estimating the probability density of environment factors using a matrix normal distribution. Through computational experiments on a number of benchmark data sets, we confirm that we can make improvement in classification rates by using second order tensor, and that the proposed similarity function is more appropriate for image data compared to conventional similarity measures.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.2
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• pp.269-278
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• 2011

There are many researches that have considered the distribution functions and appropriate covariates corresponding to the scores in order to improve the accuracy of a diagnostic test, including the ROC curve that is represented with the relations of the sensitivity and the specificity. The ROC analysis was used by the regression model including some covariates under the assumptions that its distribution function is known or estimable. In this work, we consider a general situation that both the distribution function and the elects of covariates are unknown. For the ROC analysis, the mixtures of normal distributions are used to estimate the distribution function fitted to the credit evaluation data that is consisted of the score random variable and two sub-populations of parameters. The AUC measure is explored to compare with the nonparametric and empirical ROC curve. We conclude that the method using normal mixtures is fitted to the classical one better than other methods.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.1 no.1
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• pp.131-140
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• 1994

Box-Jenkins 시계열 분석에서 모형검진을 위한 통계량으로 잔차의 자기상관함수를 이용한 Box와 Pierce(1970)의 포트맨토우 검정과 Ljung과 Box(1978)의 변형된 포트맨토우 검정을 Basawa(1987)가 제안한 예측오차를 이용한 모형 검진 방법과 비교, 분석하였다. 시뮬레이션 연구를 수행하여 경험적 평균, 분산 및 유의 수준을 비교하여 과대적합의 방법을 이용하여 검정력을 비교하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.4
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• pp.439-447
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• 2003

This paper proposes a proportional-integral-derivative (PID) evaluation method for enhancing performance of genetic algorithms. In PID evaluation, the fitness of individuals is evaluated by not only the fitness derived from an evaluation function, but also the parents fitness of each individual and the minimum and maximum fitness from initial generation to previous generation. This evaluation decreases the probability that the genetic algorithms fall into a premature convergence phenomenon and results in enhancing the performance of genetic algorithms. We experimented our evaluation method with typical numerical function optimization problems. It was found from extensive experiments that out evaluation method can increase the performance of genetic algorithms greatly. This evaluation method can be easily applied to the other types of genetic algorithms for improving their performance.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.55-60
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• 1994

본 논문에서는 음원을 모델링하기 위한 새로운 음원 모델로서 기저함수합계 모델을 제안하고 그 모델의 변수를 추정하는 방법에 관하여 설명한다. 기존 모델들이 다양한 음원신호를 표현하는데 부족함이 많았던데 비해 기저함수합계 모델은 다양한 음원신호를 표현하기에 적합하며 ML 이라는 통일된 추정 방법을 통해 모델의 변수들을 구할 수 있다. 또한 기저함수합계 모델은 기존의 모델들을 포함하는 일반화된 음원 모델이 됨을 보인다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.2 no.4
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• pp.209-216
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• 1998

본 논문에서는 부채꼴형 Mindlin 평판의 엄밀한 휨진동해를 제시하였다. 진동변위의 두 가지 적합 함수식, 즉 대수삼각다항식과 Mindlin 모서리함수를 Ritz방법에 적용하였다. 모서리함수는 부채꼴형 평판의 둔각 정점부에 존재하는 모멘트와 전단력의 특이도를 동시에 고려하고 있다. 이러한 모서리함수는 진동수의 수렴속도를 가속화한다. 본 연구에서는 부채꼴형 각도의 범위와 두께 비에 따른 엄밀한 진동수 및 수직진동 변위의 전형적인 등고선을 제시하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.39 no.4
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• pp.10-18
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• 2002

Network topology design is a multiobjective problem with various design components. The components such as cost, message delay and reliability are important to gain the best performance. Recently, Genetic Algorithms(GAs) have been widely used as an optimization method for real-world problems such as combinatorial optimization, network topology design, and so on. This paper proposed a method of Multi-objective GA for Design of the network topology which is to minimize connection cost and message delay time. A common difficulty in multiobjective optimization is the existence of an objective conflict. We used the prufer number and cluster string for encoding, parato elimination method and niche-formation method for the fitness sharing method, and reformation elitism for the prevention of pre-convergence. From the simulation, the proposed method shows that the better candidates of network architecture can be found.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.2
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• pp.125-134
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• 2002

도시화물수요예측모형에는 화물기반모형과 트럭통행기반모형이 있는데 화물기반모형은 화물체계가 기본적으로 화물운송과 관계가 있다는 개념에 기초를 두고 있으며, 차량이 아닌 화물의 움직임을 주요 분석대상으로 삼고 있다. 반면에, 트럭통행기반모형은 집합화된 독립변수를 이용하여 각 죤(Zone)에 유·출입하는 트럭의 통행을 분석하는 것이다. 본 연구의 목적은 트럭통행기반모형의 O-D 추정시 화물통행과 트럭통행 사이의 관계식을 산출하고 이를 설명할 수 있는 통행거리분포함수(Trip Length Distribution : TLD)를 추정함에 있다. 본 연구의 자료는 교통개발연구원에서 수행한 '서울시 물류조사 및 물류종합계획수립구상(1998)'의 화물 물동량 조사 자료를 이용하였으며, 이를 통해 통행거리분포에 따르는 화물 및 차량의 비율을 함수로서 나타내었다. 본 연구를 통하여 트럭통행기반모형에서 트럭통행거리분포를 이용하여 화물기반모형에서 도출할 수 있는 화물의 통행거리분포를 추정할 수 있었으며, 또한 각각의 통행거리분포는 감마분포를 이용하여 함수식으로 도출하고 상기한 두 가지 분포모형을 하나의 관계식을 통해 재산정할 수 있는 이론적인 틀을 제공하였다는 데 의의가 있다고 하겠다. 트럭통행거리분포, 화물통행거리분포 모두 통계적인 검증을 통해 적합한 것으로 분석되었으며, 전체화물의 통행거리분포와 매개함수를 통해 재산정된 모형의 결과 값 또한 통계적으로 유의하였다. 품목별 적용에서는 잡공업품과 화학공업품은 본 연구의 매개함수식을 통해 화물거리분포 모형이 적합하였으나 금속공업 품과 경공업품은 다소 차이가 있는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.144-148
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• 2006

본 연구의 목적은 기존 수위-유량곡선식 개발과정에 내재되어 있던 목적함수 문제와 곡선식 개발과 정에서 대두된 발산과 처리 불능문제를 해결하기 위해서 새로운 형태의 관계식$(Q=p(h-e)^{\beta}-{\gamma})$과 비선형 매개변수 추정방법을 이을 제안하고 이러한 신개념의 수위-유량곡선식 산정모형을 개발하는데 있다. 기존 수위-유량곡선식은 기존수위-유량자료를 log변환하여 산정된 목적함수는 저수위에 비하여 고수위 부분에 잘못된 유량 값을 추정하는 문제를 갖고 있다. 기존의 발산 문제는 영유량 수위 매개변수 e를 찾고 추정된 식의 목적함수을 수렴하는 동안 매개변수 ${\beta}$가 비정상적으로 커지는 것이다. 이상의 두 가지 문제는 제어변수 ${\gamma}$를 도입하고 목적함수, $min{\sum}w(i)(Q-\hat{Q})^2$를 도입함으로서 개선 할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 물리적 분석과 민감도 분석을 통하여 수위-유량곡선식에서 매개변수 ${\gamma}$의 영향이 e의 영향과 같음을 보였다. 또한 개발된 WinCARD 시스템은 기존의 목적함수에 의한 추정오차와 새롭게 제안된 목적함수의 개선사항을 상호 비교할 수 있게 하였다. 본 개발프로그램은 기존 수위-유량곡선식의 적합도를 평가하고, 하천유량 산정을 위한 신개념의 수위-유량곡선식을 개발하는데 활용될 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.17C no.1
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• pp.47-60
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• 2010

Randomness is a basic security evaluation item for the most cryptographic algorithms. NIST has proposed a statistical test suit for random number generators for cryptographic applications in the process of AES project. However the test suit of NIST is customized to block ciphers which have the same input and output lengths. It needs to revise NIST's test suit for key derivation functions which have multiple output blocks. In this paper we propose a revised method of NIST's statistical randomness test adequate to the most key derivation functions and some experimental results for key derivation functions of 3GSM and NIST.