• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.544-546
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• 2004

조건부 실행 명령어는 분기명령어의 사용을 줄여 분기 명령어 예측 실패로 인한 프로세서의 성능 저하를 막을 수 있다. 하지만 조건부 실행 명령어는 순차적 프로세서를 위하여 설계되었기 때문에, 고성능 비순차적 프로세서에서는 적용할 수 없었다. 본 논문에서는 기존의 슈퍼스칼라 프로세서 구조를 최소한의 변경을 통하여 조건부 실행 명령어의 비순차 실행을 지원하는 구조를 제안한다. 또한 제안된 구조를 시뮬레이션 할 수 있는 시뮬레이터를 작성 성능을 검증하였다. 그 결과 제안된 구조를 통하여 프로세서의 성능을 27% 이상 향상시킬 수 있다

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.5
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• pp.835-847
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• 2016

To analyze lattice or areal data, a conditionally autoregressive (CAR) model has been widely used in the eld of spatial analysis. The spatial neighborhoods within CAR model are generally formed using only inter-distance or boundaries between regions. Kyung and Ghosh (2010) proposed a new class of models to accommodate spatial variations that may depend on directions. The proposed model, a directional conditionally autoregressive (DCAR) model, generalized the usual CAR model by accounting for spatial anisotropy. Properties of maximum likelihood estimators of a Gaussian DCAR are discussed. The method is illustrated using a data set of median property prices across Greater Glasgow, Scotland, in 2008.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.429-431
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• 2012

하이퍼네트워크를 학습하는 기존의 방법은 데이터의 분포를 학습하기 위하여 주로 하이퍼에지의 적절한 조합을 찾는데 초점을 맞추었다. 반면 본 논문에서는 주어진 하이퍼에지의 조합 내에서 가중치를 조절하여 데이터의 분포를 학습하도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 분류 문제에서 하이퍼네트워크가 표현하고 있는 클래스 y에 대한 데이터 x의 조건부 우도(Conditional Likelihood)를 대화하는 방식으로 학습을 진행한다. 본 논문에서는 제안된 학습 방법이 기존의 학습 방법보다 개선된 학습 성능을 보일 뿐만아니라, 제안된 가중치 학습 방법이 기존의 가중치 학습 방법을 포함하는 관계임을 논증한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.2
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• pp.287-297
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• 2009

In terms of generalized autoregressive conditional heteroscedastic(GARCH) model, estimation of prediction interval based on likelihood is quite sensitive to distribution of error. Moveover, it is not an easy job to construct prediction interval for conditional variance. Recent studies show that the bootstrap method can be one of the alternatives for solving the problems. In this paper, we introduced the bootstrap approach proposed by Pascual et al. (2006). We employed it to Korean stock price data set.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.3
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• pp.673-687
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• 2005

We investigate both the design-based and model-based inferences, which are usual inferential methods in survey sampling. While the design-based inference is on the basis of randomization principle, The motel-based inference is based on likelihood principle as well as conditionality principle. There have been some disputes between two inferences for a long time and those have not yet been determined. In this paper we reviewed some issues on two inferences and compared their advantages and disadvantages in some viewpoints.

• Review of KIISC
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• v.14 no.6
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• pp.1-13
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• 2004

인터넷 게시판에서 실명을 사용할 경우 자유로운 토론이 어려우며 사용자 프라이버시를 침해할 우려가 있는 반면, 가명을 사용할 경우 자유고운 토론은 가능하지만 오히려 상호 비방이나 유언비어 등의 부작용이 있을 수 있다. 따라서 기본적으로는 가명을 이용해서 포스팅하고록 허용하지만, 필요한 경우 분산된 여러 개체간의 합의에 의해서 조건부 실명 복원(혹은 다른 말로 조건부 추적)이 가능한 게시판이 구현된다면 매우 유용할 것이다. 그러나 기존 체계에서 가명만을 이용하여 조건부 추적 가능한 익명성을 제공하기란 쉽지 않다. 또한 현존하는 익명성 제공 기법들을 기존의 인증 체계나 인증서 체계에서 수용하기는 매우 어렵다. 본 논문에서는 이와 같이 인터넷 게시판에서 익명성을 제공할 수 있는 기술들을 간략히 살펴보고, 특히 기존의 공개키기반구조, 즉 X.509 인증서 체계를 이용하여 익명게시판은 구현한 수 있는 기술에 대해서 소개하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.44-45
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• 2012

좌우 해상도가 차이나는 융합형 3DTV의 화질을 개선하기 위한 기법으로써 두 영상간의 양안시차 정보를 활용하는 조건부 대체 알고리즘이 제안된 바 있다. 본 논문에서는 양안시차 벡터의 정밀도가 조건부 대체 알고리즘에 미치는 영향을 살펴보기 위해 양안시차 벡터 추정에 사용되는 좌영상의 해상도에 따른 알고리즘의 성능을 비교한 실험결과를 제시하였다. 높은 해상도의 좌영상을 사용하여 양안시차 벡터의 정밀도가 높아질수록 확장된 우영상의 객관적 화질 및 합성된 3D영상의 자연스러운 입체감이 향상됨을 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.217-224
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• 2003

The volatility in the financial data is usually measured by conditional variance. Two main streams for gauging conditional variance are stochastic volatility (SV) model and autoregressive type approach (GARCH). This article is conducting comparative study between SV and GARCH through the Korean Stock Prices Index (KOSPI) data. It is seen that SV model is slightly better than GARCH(1,1) in analyzing KOSPI data.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.12
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• pp.1052-1061
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• 2006

This paper presents a method of using virtual examples to improve the classification accuracy for data with nominal attributes. Most of the previous researches on virtual examples focused on data with numeric attributes, and they used domain-specific knowledge to generate useful virtual examples for a particularly targeted learning algorithm. Instead of using domain-specific knowledge, our method samples virtual examples from a naive Bayesian network constructed from the given training set. A sampled example is considered useful if it contributes to the increment of the network's conditional likelihood when added to the training set. A set of useful virtual examples can be collected by repeating this process of sampling followed by evaluation. Experiments have shown that the virtual examples collected this way.can help various learning algorithms to derive classifiers of improved accuracy.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.4
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• pp.521-532
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• 2014

ATSC-M/H based hybrid 3DTV, which is one of the service compatible 3DTV system, has considerable quality gap between the left and right views. And CRA(Conditional Replenishment Algorithm) has been proposed to deal with the issue of resolution mismatch and improve the visual quality. In CRA, the disparity vectors of stereoscopic images are estimated. The disparity compensated left view and simply enlarged right view are compared and conditionally selected for generating the enhanced right view. In order to implement CRA, a fast algorithm is strongly required because the disparity vectors need to be obtained at every layer and the complexity of CRA is quite high. In this paper, we adopted SDSP(Small Diamond Search Pattern) instead of full search and predicted the initial position of search pattern by examining the spatio-temporal correlation of disparity vectors and also suggested the SKIP mode to limit the number of processing units. The computer simulation showed that the proposed fast algorithm could greatly reduce the processing time while minimizing the quality degradation of reconstructed right view.