• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.379-391
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• 2001

본 연구에서는 관심거리가 되고 있는 마코프인쇄 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)방법에 근거한 공간 확률난수 (spatial random variate)생성법과 깁스표본추출법(Gibbs sampling)에 의한 베이지안 분석 방법에 대한 기술적 사항들에 관하여 검토하였다. 먼저 기본적인 확률난수 생성법과 관련된 사항을 살펴보고, 다음으로 조건부명시법(conditional specification)을 이용한 공간 확률난수 생성법을 예를 들어 살펴보기로한다. 다음으로는 이렇게 생성된 공간자료를 분석하기 위하여 깁스표본추출법을 이용한 베이지안 사후분포를 구하는 방법을 살펴보았다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.6 no.2
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• pp.16-22
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• 2001

In this paper we mose a new scheme for recognition of deformed letters by extracting feature vectors based on Gibbs distributions which are well suited for representing the spatial continuity. The extracted feature vectors are comprised of 2-D conditional moments which are invariant under translation, rotation, and scale of an image. The Algorithm for pattern recognition of deformed letters contains two parts: the extraction of feature vector and the recognition process. (i) We extract feature vector which consists of an improved 2-D conditional moments on the basis of estimated conditional Gibbs distribution for an image. (ii) In the recognition phase, the minimization of the discrimination cost function for a deformed letters determines the corresponding template pattern. In order to evaluate the performance of the proposed scheme, recognition experiments with a generated document was conducted. on Workstation. Experiment results reveal that the proposed scheme has high recognition rate over 96%.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.6
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• pp.1636-1645
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• 1996

In this paper we proposed a new scheme for conditional two dimensional (2-D)moment-based classification of patterns on the basis of Gibbs random fields which are will suited for representing spatial continuity that is the characteristic of the most images. This implementation contains two parts: feature extraction and pattern classification. First of all, we extract feature vector which consists of conditional 2-D moments on the basis of estimated Gibbs parameter. Note that the extracted feature vectors are invariant under translation, rotation, size of patterns the corresponding template pattern. In order to evaluate the performance of the proposed scheme, classification experiments with training document sets of characters have been carried out on 486 66Mhz PC. Experiments reveal that the proposed scheme has high classification rate over 94%.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• v.20 no.6
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• pp.2883-2893
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• 2018

We suggest a stratified conditional unrelated question randomized response model to more efficiently estimate a sensitive character A when the population is composed of several strata. In that model, only the respondents who answered "yes" through randomization device which was consisted of a less sensitive character B and a question forcing to answer "yes" respond to our suggested model and we deal with two allocation problems of proportional allocation and optimal one. We expand the suggested model into two sample stratified conditional unrelated question model to cover the case of unknowing unrelated character and deduce minimal variance through optimal sample size of stratum h. Finally, we show that the suggested model is more efficiency than stratified unrelated models and the stratified Carr et al.'s model (1982) under some given conditions, and show numerically that the smaller the values ${\pi}_{h2}$ and ${\pi}_{hy}$, the more efficiency the fit of the model.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.5
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• pp.1155-1168
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• 2016

This paper considers a probability density estimation problem of climate values. In particular, we focus on estimating probability densities of summer extreme temperature over South Korea. It is known that the probability density of climate values at one location is similar to those at near by locations and one doesn't follow well known parametric distributions. To accommodate these properties, we use a mixture of conditional autoregressive species sampling model, which is a nonparametric Bayesian model with a spatial dependency. We apply the model to a dataset consisting of summer maximum temperature and minimum temperature over South Korea. The dataset is obtained from University of East Anglia.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1332-1335
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• 2013

본 논문에서는 키넥트 센서 데이터에 은닉 조건부 랜덤 필드 모델을 적용하여 인간의 일상 행위를 인식하는 시스템을 제안한다. 많은 고수준의 일상 행위들은 다수의 부속 행위들이 순차적 혹은 반복적으로 수행되어 나타나는 하나의 계층구조로 볼 수 있다. 따라서 제안하는 시스템에서는 이러한 고수준의 일상 행위들을 순차성과 계층성을 잘 표현할 수 있는 확률 그래프 모델의 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드 모델로 모델링함으로써, 행위 인식률을 높이려고 시도하였다. 또한 제안하는 시스템에서는 효과적인 행위 모델의 학습과 적용을 위해, 모션 특징, 구조 특징, 손 위치 특징과 같은 다양한 종류의 특징들을 키넥트 센서 데이터로부터 추출하여 이들을 이용하였다. 그리고 12 가지 일상 행위들에 관한 코넬 대학의 CAD-60 데이터 집합을 이용한 다양한 실험을 통해, 제안하는 시스템의 우수한 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.15 no.1
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• pp.329-350
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• 1998

이 논문에서는 자산의 수익률과 공통요인이 시간가변적 변동성을 갖는 경우의 APT를 검증하고자 시도하였다. 이를 위하여 1980년 1월부터 1995년 12월까지의 17개업종별 포트폴리오 수익률로부터 주성분분석에 의하여 4개의 공통요인을 추출하였다. (이중 첫 번째 요인은 동일가중 시장수익률과 거의 1에 가까운 상관성을 갖고 있으므로, 추출된 첫 번째 요인 대신에 시장수익률을 사용하였다.) 17개 업종별 포트폴리오에 대한 ARCH모형을 추정한 결과, 12개 포트폴리오의 수익률이 조건부 이분산성을 보이고 있다. 또 네 개의 공통요인 중 시장수익률을 포함한 3개의 요인은 뚜렷한 조건부 이분산성을 보이고 있다. 따라서 요인위험--즉, 공통요인에 대한 개별자산의 민감도$({\beta}_{ij})$--은, 개별자산과 공통요인의 상관계수가 일정하다고 가정하여, ARCH모형에 의해 측정된 자산 및 공통요인의 시간가변 표준편차로부터 계산되었다. 이와 같이 계산된 요인위험에 대하여 어느 정도의 위험프리미엄이 주어지고 있는가는 일반화 적률법(GMM)에 의하여 추정하였다. 그 결과, APT의 추정에 사용된 4개의 공통요인 중 시장수익률을 포함한 3개의 요인에 대하여 유의한 위험프리미엄이 추정되었다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.38 no.1
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• pp.221-242
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• 2021

This study applied reference metadata recognition using bidirectional GRU-CRF model based on pre-trained language model. The experimental group consists of 161,315 references extracted by 53,562 academic documents in PDF format collected from 40 journals published in 2018 based on rules. In order to construct an experiment set. This study was conducted to automatically extract the references from academic literature in PDF format. Through this study, the language model with the highest performance was identified, and additional experiments were conducted on the model to compare the recognition performance according to the size of the training set. Finally, the performance of each metadata was confirmed.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.10 no.1
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• pp.77-96
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• 1993

본 논문의 연구목적은 통화선물시장(通貨先物市場)을 대상으로 선물거래를 할 경우에 발생하는 거래비용(去來費用)의 측정(測定) 및 결정요인(決定要因)들을 규명하는데 있다. 먼저 선물시장에서 광의의 거래비용을 정의하고 이를 토대로 일별 총거래비용을 추정하였다. 추정된 총거래비용의 결정요인을 추출하기 위해 중회귀분석을 수행한 결과 거래대상통화와 가격표시통화간의 만기까지의 이자의 차이와 선물가격 의 조건부분산(條件附分散)이 총거래비용에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한 총거래 비용에서 이자의 차이를 제외시킨 순거래비용을 분석한 결과 거래량이 순거래비용과 양(%)의 유의적인 관계가 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 관계를 종합해 볼 때 통화선물시장(通貨先物市場)에서의 거래비용(去來費用)은 이자요인(利子要因)과, 위험을 나타내는 조건부분산(條件附分散) 및 거래량(去來量)에 의해 그 크기가 결정된다고 결론지을 수 있었다. 즉 선물거래시의 거래비용의 크기는 이자차이(利子差異)뿐만 아니라, 분산(分散)과 거래량에 의해서도 영향을 받는다고 할 수 있었다. 이같은 본 연구의 결과는 스프레드를 주된 거래비용으로 정의해온 기존의 연구와는 차별적이라는데 그 의의가 있다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.1
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• pp.49-62
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• 2022

Online customer review data can be easily collected on the Internet and also they describe sentimental evaluation of a product in different aspects. Previous sentiment analysis studies evaluate the degree of sentiment with review data, which may have multiple sentences describing different product aspects. Since different aspects of a product can be described in a sentence, the proposed method suggested analyzing a sentence to build a pair of a product aspect terms and sentimental terms. Bidirectional LSTM and CRF algorithms were used in this paper. A pair of aspect terms and sentimental terms are evaluated by pre-defined evaluation rules. The paper suggested using the result of evaulation as inputs of QFD, so that the quantified customer voices effect on the requirements of a new product. Online reviews for a hair dryer were used as an example showing that the proposed approach can derive reasonable sentiment analysis results.