• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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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

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.835-847
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• 2016

공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀(conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2010)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 공간적 확장 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀(directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 최대우도 추정량의 특성에 대해 설명하였고, 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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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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• 제16권2호
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• pp.287-297
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• 2009

일반적으로 일반화 자기회귀 조건부 이분산(GARCH)모형 하에서, 우도함수에 기반한 자료의 예측구간의 추정은 오차항의 분포에 민감하게 반응하고 더욱이 조건부분산의 경우 구간추정이 현실적으로 쉽게 풀리지 않는 문제이다. 이를 해결하기 위해 붓스트랩방법(bootstrap method)이 적용될 수 있음을 최근 연구들을 통해 밝혀졌다. 본 논문에서는 GARCH모형 하에서 자료와 변동성(조건부 분산)의 예측구간 추정을 위해 최근 소개된 Pascual 등 (2006)의 논문을 토대로 붓스트랩 방법를 정리하였다 실제 사례분석을 위해 국내 주가수익률자료를 이용하였다.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.673-687
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• 2005

표본조사에서 이용하는 모수 추론 방법인 설계기반추론과 모형기반추론을 고찰하였다. 설계기반추론은 확률화 원리에 기초를 두고 있는 반면 모형기반추론은 가정한 모형에서 조건부 원리와 우도 원리에 바탕을 두고 있다. 두 추론은 서로 다른 이론적 근거를 사용하기 때문에 이론적 기초에 관한 논쟁이 오래 전부터 있어 왔으며 지금도 진행되고 있다. 이 논문에서는 두 추론 사이에 진행되었던 논쟁의 초점을 살펴보았고 몇 가지 관점에서 두 추론의 장단점을 비교하였다.

• 정보보호학회지
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• 제14권6호
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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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.

• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.217-224
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• 2003

시간의 경과에 따라 관측된 시계열 자료를 통해 데이터 분석을 하고 적당한 모형을 생성함으로써 미래 시점을 예측하는 방법들은 그 동안 많은 방법들이 제시되었고 연구 되고 있다. 그 중 최근 들어 과거의 데이터를 바탕으로 관측된 각 시점에서의 분산을 서로 다른 분산(조건부 이분산성)을 따른다고 가정하고, 이를 분석하는 모형(ARCH, GARCH, Stochastic Volatility(SV))들이 옵션 가격분석이나 환율 변화 등 경제 시계열자료의 예측 모형을 위하여 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 한국의 KOSPI 데이터(1995년 1월 3일부터 2001년 12월 28일, 총 1906일)를 바탕으로 (조건부) 우도함수 모수 추정 방법을 이용한 GARCH(1,1) 모형과, MCMC 방법을 이용하여 모수를 추정한 SV 모형을 적용시켜 보고 각 모형들의 예측 정확도를 비교하여 보았다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권12호
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• pp.1052-1061
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• 2006

본 논문에서는 베이지안 네트워크를 기반으로 생성하고 평가한 가상예제를 활용하여 범주 속성 데이타에 대한 분류 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 가상예제를 활용하는 종래의 연구들은 주로 수치 속성 데이타를 대상으로 하였고, 대상 도메인에 특화된 지식을 활용하여 특정 학습 알고리즘의 성능을 향상시키는 것을 목표로 하였다. 본 연구에서는 도메인에 특화된 지식을 활용하는 대신 주어진 훈련 집합을 기반으로 만든 베이지안 네트워크로부터 범주 속성 가상예제를 생성하고, 그 예제가 네트워크의 조건부 우도를 증가시키는데 기여할 경우 유용한 것으로 선별한다. 이러한 생성 및 선별과정을 반복하여 적절한 크기의 가상예제 집합을 수집하여 사용한다. 범주 속성 데이타를 대상으로 한 실험 결과, 여러 가지 학습 모델의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.521-532
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• 2014

3D 방송시스템에 대한 다양한 연구 가운데 ATSC-M/H 기반의 융합형 3DTV 방식은 HD 화질의 좌영상과 모바일 화질의 우영상을 결합하는 서비스 호환 3DTV 시스템으로서 이 방식에서는 좌우 영상 사이에 상대적인 화질 차이가 존재하며 이를 해결하기 위해 조건부 대체 알고리즘(Conditional Replenishment Algorithm)이 제안되었다. 조건부 대체 알고리즘에서는 좌우영상 사이의 양안시차 벡터를 추정하고 양안시차 보상된 HD 좌영상과 단순 확장된 모바일 우영상을 선택적으로 사용함으로써 우영상의 화질을 개선한다. 그러나 이 알고리즘은 여러 계층의 양안시차를 추정하는 과정에서 매우 많은 계산이 필요하기 때문에 이를 실제적으로 구현하기 위해서는 고속 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 양안시차 벡터의 특성을 고려하여 전역 탐색 대신에 SDSP(Small Diamond Search Pattern) 탐색 방법을 사용하고 탐색의 초기위치를 예측하는 방법을 제안하며 특정 조건 하에서 양안시차 벡터 추정을 생략하는 조기종료 모드를 함께 적용함으로써 복원 영상의 화질을 유지하면서도 조건부 대체 알고리즘의 속도를 향상시키는 기법을 제안하고 모의실험을 통해 이의 성능을 검증하였다.