• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2534-2536
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• 2004

본 논문은 유전알고리즘을 이용하여 부정맥 진단의 최적화된 입력을 구성하는 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징을 추출하기 위해 웨이블릿 변환이 널리 사용되고 있지만, 추출된 특징들의 선택과 최적화의 문제에 대해서는 명쾌한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 심전도 신호는 연속 웨이블릿 변환을 이용해 5레벨로 분해되었으며, 각 서브밴드에서 추출된 계수들은 부정맥 진단을 위한 특징으로 쓰이게 된다. 웨이블릿 변환을 통해 추출된 특징들(feature)은 유전자 알고리즘과 중회귀 분석을 동하여 부정맥 진단을 위한 최적화된 특징조합이 결정되었다. 본 연구를 통해 특정레벨의 어떤 계수가 부정맥 진단에 크게 영향을 미치는지 판단할 수 있었으며 입력의 차원감소는 연산시간의 축소를 가져왔고 분류정확도를 향상시켜 분류기의 성능을 증대시켰다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.71-76
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• 2002

보간법은 기본적으로 원래의 영상을 연속적인 함수 모형으로 나타내고 이 함수로부터 다시 샘플링을 하여 원하는 영상을 얻는 방식으로 접근한다. 본 논문에서는 다른 연속 함수모델보다 진동이 적고 필터 계수가 적은 B-spline 함수를 사용한다. 된 논문의 최적 보간 방법은 원래의 신호와 얻고자 하는 신호를 각각 spline함수로 나타내고, 이 둘의 차이가 가장 작은 것을 선택하는 것이다. 그러기 위해서는 여러 개의 spline계수 중에서 원래 신호와의 L$_2$-norm이 가장 작은 것을 선택해야 한다 이러한 최적 보간법을 일반화하기 위해서 spline 함수로 표현된 신호를 다시 샘플링 하여 신호를 얻고, 그 신호를 공간에 따라 변화하는 spline함수의 합으로 나타낸다. 그리고 이렇게 나타낸 함수들 중에서 원래의 함수와 가장 가까운 것을 선택하도록 함으로써 일반화될 수 있다. 이러한 최적화 된 비정규점 리사이징 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해서 더 적은 오차를 나타냄을 확인할 수 있다.

• 한국막학회:학술대회논문집
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• 한국막학회 1997년도 춘계 총회 및 학술발표회
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• pp.62-63
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• 1997

Polyimide는 내열성과 기계적, 화학적 특성이 다른 고분자막에 비해 뛰어나며 선택도 또한 비교적 높기 때문에($\alpha$=3~7) 최근 많은 연구의 대상이 되고 있다. 그러나 소위 trade-off현상으로 알려진 바와 같이 선택도가 높은 고분자 재료는 투과계수가 낮은 단점을 가지고 있어서 (P${_O_2}$=0.1~122) 실용적인 막으로 사용되기 위해서는 이를 개선하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 polyimide 중 투과계수가 가장 큰 것으로 보고된 6FDA-p-TeMPD 막을 제조하여 여러 방법으로 UV처리를 하고 UV처리의 변수에 따른 막의 투과특성을 조사하여 가장 뛰어난 투과특성을 나타내는 최적조건을 찾고자 하였다.

• 응용통계연구
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• 제15권1호
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• pp.73-84
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• 2002

계수에 대한 부등 제한조건이 있는 선형 회귀모형은 경제모형에서 가장 흔하게 다루어지는 것 중의 하나이다. 이는 특정 설명변수에 대한 계수의 부호를 음양 중 하나로 제한하거나 계수들에 대하여 순서적 관계를 주기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 부등 제한이 있는 선형회귀 모형에서 유의한 설명변수의 선택을 해결하는 베이지안 기법을 고려한다. 베이지안 변수선택은 가능한 모든 모형의 사후확률 계산이 요구되는데 본 논문에서는 이러한 사후확률들을 동시에 계산하는 방법을 제시한다. 구체적으로 가장 일반적인 모형의 모수에 대한 사후표본을 깁스 표본기법을 적용시켜 얻은 후 이를 이용하여 모든 가능한 모형의 사후확률을 계산하고 실제적인 자료에 본 논문에서 제안된 방법을 적용시켜 본다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 추계공동학술대회
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• pp.747-752
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• 2003

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자와 취향이 가장 유사한 뉴스그룹을 분류하여 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표용어들을 선택한다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터간 거리와 표준편차, 클러스터간 거리의 척도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.83-92
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• 2004

유전 발현 데이터는 생명체의 특정 조직에서 채취한 샘플을 마이크로어레이상에서 측정한 것으로, 유전자들의 발현 정도가 수치로 나타난 데이터이다. 일반적으로 정상조직과 이상조직에서 관련 유전자들의 발현 정도는 차이를 보이기 때문에 유전 발현 데이터를 통하여 암을 분류할 수 있다. 그러나 분류에 모든 유전자가 관여하지는 않으므로 효율적인 암의 분류를 위해서는 관련성 있는 소수의 유전자만을 선별해내는 작업인 특징선택 방법이 필요하다. 본 논문에서는 회귀분석의 변수선택방법중 하나인 전진 선택법(forward selection method)을 사용하여 유전자들을 선하고 분류하는 방법을 제안한다. 이 방법은 선택되는 유전자들의 중복된 정보를 최소화시켜 암의 분류에 있어 보다 효과적인 유전자 선택을 한다. 실험데이터는 대장암 데이터(Colon cancer dataset)를 사용하였고, 분류기는 k-최근접 이웃(KNN)을 사용하였다. 이 방법과 상관계수를 이용한 특징 선택방법인 피어슨 상관계수와 스피어맨 상관계수방법과 비교해본 결과 전진 선택법에 의한 특징선택 방법이 암의 분류에 있어서 더 효과적인 유전자 선택을 한다는 사실을 확인하였다. 실험결과 90.3%의 높은 인식률을 보였다. 추가적으로 림프종 데이터에 대한 실험을 하였고, 그 결과 전진 선택법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 재무관리연구
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• 제13권1호
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• pp.159-184
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• 1996

재무모형의 검증과 포트폴리오의 성과측정 등에 이용할 목적으로 시장모형에 의한 베타계수를 추정할 때 대부분의 연구들은 측정간격을 달리한 수익률의 자료들 즉 일간, 주간 혹은 월간수익률의 자료들 중에서 임의적으로 하나를 선택하고 있다. 그런데 진정한 투자계획기간과 다른 기간간격에 대하여 계산된 수익률자료의 임의적 선택은 시장모형에 의한 베타계수의 추정치에는 물론 그러한 추정치를 이용한 재무모형의 검증 및 포트폴리오의 성과측정 등에 영향을 미칠 수 있다는 점이 몇몇 연구자들에 의하여 지적되고 있다. 본 연구는 기업규모와 베타의 크기에 따라 구성된 포트폴리오를 대상으로 하여 수익률의 측정간격이 시장모형에 의한 베타계수의 추정치에 어떠한 영향을 미치게 되는가를 실증적으로 살펴보고 있다. 1984년 1월 4일부터 1995년 12월 27일까지의 기간(총거래일수 3515일)에 걸쳐 수익률의 측정간격을 달리하여 산출한 연속복리수익률을 이용하여 분석한 결과에 의하면, 규모나 베타가 시장평균에 비하여 상대적으로 작은 포트폴리오에 있어서는 수익률의 측정간격이 길어짐에 따라 추정되는 베타계수는 더욱 커지고, 반면에 규모나 베타가 시장평균에 비하여 상대적으로 큰 포트폴리오에 있어서는 수익률의 측정간격이 길어짐에 따라 베타계수는 더욱 작아진다는 것을 알 수 있다. 그래서 월간수익률과 같이 장기수익률의 자료를 이용할 경우에 시장모형에 의해 추정되는 베타계수는 규모가 작을수록 크게 나타나지만, 일간수익률과 같이 단기수익률의 자료를 이용할 경우에는 규모가 작다(크다)고 해서 추정되는 베타계수가 반드시 크게(작게) 나타나지는 않는다. 그리고 본 연구는 수익률의 측정간격을 달리함에 따라 추정되는 베타계수에 차이가 나타나는 주된 원인이 각 포트폴리오의 단위기간수익률에 있어서 시장지수의 단위기간수익률에 대한 시점간 교차상관의 상대적 강도에 있다는 것을 보여주고 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.40-47
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• 2012

듀얼 홉 중계 시스템에서 기존의 부분 중계 노드 선택 기법은 첫 번째 홉에 대한 채널 정보만을 이용하여 중계 노드를 선택한다. 반면에, 효율적인 부분 중계 노드 선택 기법은 종단간 링크 품질과 두 홉 중 평균 채널 전력이 작은 홉에 대한 링크 품질과의 상관 계수가 다른 홉에 대한 링크 품질과의 상관 계수 보다 큼을 이용하여 각각의 중계 노드에 대한 종단간 링크에서 첫 번째 홉과 두 번째 홉 중 평균 채널 전력이 작은 홉에 대한 채널 정보를 이용하여 중계 노드를 선택한다. 본 논문에서는 듀얼 홉 디코딩 후 전달 중계 시스템에서 기존의 부분 중계 노드 선택 기법 및 효율적인 부분 중계 노드 선택 기법에 대한 아웃티지 확률을 비균일 분포를 갖는 레일레이 페이딩 채널 하에서 분석한다. 또한, 수치적 결과를 통해 효율적인 부분 중계 노드 선택 기법, 기존의 부분 중계 노드 선택 기법, 두 홉에 대한 모든 채널 정보를 이용하는 중계 노드 선택 기법의 아웃티지 성능을 비교한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.365-370
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• 2003

항공이나 위성 영상과 같이 고주파 성분을 많이 포함하고 있는 영상에 워터마크를 삽입하기 위해 웨이블릿 패킷 변환을 이용한 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 최저 주파수대역을 포함한 전대역에 걸쳐 워터마크를 삽입한다. 워터마크는 웨이블릿 패킷 계수 중에서 중요계수를 선택한 후에 원 영상에 삽입된다. 워터마크가 삽입될 위치의 중요계수는 CPSO를 이용하여 웨이블릿 패킷 변환에 제로트리기법을 적용하여 전대역에 걸쳐 선택한다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 비가시적이고 강인함을 보여준다. 특히 고주파 성분이 많이 포함되어 있는 영상을 고압축하는 경우에도 강인함을 보여준다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.13-22
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• 2007

주기 신호 데이터를 가지는 공정의 이상 탐지를 위해 대표값을 사용하는 단변량 SPC 차트나 PCA, PLS 등과 같은 다변량 통계방법들이 사용되고 있다. 이러한 방법들은 주기 신호 데이터의 다양한 정보를 분석하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 Haar 웨이블릿 변환을 이용하여 주기 신호의 형태를 반영하는 웨이블릿 계수를 구하고, 이 계수들에 SPC 차트를 적용하여 공정 이상여부를 탐지하였다. 본 논문에서는 보다 효율적인 이상 신호 탐지를 위해 웨이블릿을 이용한 잡음 제거 기법과 Haar 웨이블릿 계수의 분산 차이를 이용한 중요 계수 선택 방법을 제안하였다. 다양한 이상 상황에 대하여 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘의 효율성을 확인하였다.