• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.16 no.1
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• pp.1-9
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• 2007

The development of efficient Qualify of Service (QoS) routing algorithms in high speed networks is extremely difficult to achieve, because in order to operate, divergent services require various quality conditions. If the parameter of concern is to measure the delay on a specific link, the routing algorithm obtains the Least Delay (LD) path. Meanwhile, if the parameter is to measure the link cost, the Least Cost (LC) path is calculated. The Delay Constrained Least Cost (DCLC) path problem of the mixed issues on the LD and LC has been shown to be NP-hard. The path cost of LD path is relatively more expensive than that of the LC path, and the path delay of the LC path is relatively higher than that of the LD path in the DCLC problem. In this paper, we introduce the new factor for balancing cost and delay. The simulation result shows that our introduced factor is satisfied to solve the DCLC problem.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2002.09a
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• pp.156-160
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• 2002

실험적 베리오그램의 모델링에 SA(Simulated Annealing)기법을 이용하였다. 최소 자승법의 해를 구하기 위하여 기존의 상용 프로그램에서 많이 이용되고 있는 반복법에 근거한 방법에 비해서 SA 기법은 초기 가정값에 크게 영향을 받지 않고 일정한 모델 인자의 값을 제시하였다. 임의의 초기 가정값을 입력하여도 충분한 반복 계산을 통하여 목적함수의 값이 광역적 최소값으로 수렴하는 것을 확인할 수 있었다. 베리오그램 모델이 일반적으로 비선형 모델이기 때문에 목적함수의 지역적 최소값으로의 수렴이 문제가 되고 이로 인하여 구해지는 인자의 값이 정확하지 않을 수 있지만 SA 기법을 이용하여 최소 자승법의 해를 구하게 되면 정확한 인자의 값을 구할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.18 no.2
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• pp.327-344
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• 2007

Ridge partial least squares regression (RPLS) is a regression method which can be obtained by combining ridge regression and partial least squares regression and is intended to provide better predictive ability and less sensitive to overfitting. In this paper, explicit expressions for the shrinkage factor of RPLS are developed. The structure of the shrinkage factor is explored and compared with those of other biased regression methods, such as ridge regression, principal component regression, ridge principal component regression, and partial least squares regression using a near infrared data set.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.34 no.12
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• pp.71-82
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• 2018

This study presents a reasonable and economical DCM reinforcement length for the various factors (the embankment height, the distance from the embankment to the underground structure, the depth of the soft ground, and the compression index and the swelling index of the soft ground) that affect the stability of the structure due to lateral movement. Based on these results, we analyzed each factor's degree of influence and figured out which factor influenced the lateral movement most. The cross section of the embankment on the soft ground was modeled by using the Finite Element Program and reinforced with DCM. The results show that the increase rate of the reinforcement length with the increase of the embankment height is about 9~50%, the increase rate of the reinforcement length with the depth of soft ground is about 13~30%, and the increase rate of the reinforcement length with increasing compression index is about 3~25%. In addition, the influence of each factor on each other was analyzed. As a result, among the separation distance, the compressive index and the maximum to minimum slope ratio of the reinforcement length of the embankment height, the separation distance was the largest for the depth of soft ground. As the depth of the soft ground increases, the ratio of the maximum to minimum slope of the reinforcement length according to the embankment height is 3.75, the ratio of the maximum to minimum slope of the reinforcement length according to the spacing distance is 4.3, and the ratio of maximum to minimum slope according to compression index is 2.5. From these results, it is confirmed that the three factors are greatly affected by the depth of soft ground.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.3
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• pp.587-598
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• 2006

The number of variables exceeds the number of samples in microarray data. We propose a nonparametric local linear logistic classification procedure using orthogonal components for classifying high-dimensional microarray data. The proposed method is based on the local likelihood and can be applied to multi-class classification. We applied the local linear logistic classification method using PCA, PLS, and factor analysis components as new features to Leukemia data and colon data, and compare the performance of the proposed method with the conventional statistical classification procedures. The proposed method outperforms the conventional ones for each component, and PLS has shown best performance when it is embedded in the proposed method among the three orthogonal components.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.1
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• pp.1-8
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• 2002

Categorizing prognostic factors is very useful for a disease diagnosis, determination of treatment and study eligibility criteria. Methods often used to categorize factors are to select a cutpoint by biological theory, by graphical examination, by the minimum p-value approach. The last method involves multiple testing, and several methods for adjusting p-values have been developed. This study determines the cutpoint of tumor size to separate patients of high risk of relapse after hepatic resection of hepatocellular carcinoma.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.460-460
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• 2018

댐 수문학적 안전성평가는 "시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별벌(이하 시특법)"에 따른 댐시설물의 정밀안전진단의 안전성평가 중 가장 중요한 평가 항목으로 댐 시설물을 평가 수행 시 주요한 평가 항목이다. 기존의 수문학적 안전성평가는 가능최대강수량 발생 시 댐의 월류 및 여유고 확보여부에 대한 평가 여부만 판단하고 있으나, 본 연구에서는 기후변화를 고려하는 장기적 관점의 추가 평가항목을 도출하고자 한다. 현재 가능최대강수량으로 event적 평가를 수행하는 수문학적 안전성 평가에서 기존평가항목 뿐만 아니라, 기후변화 장기적 관점의 추가적인 기후영향인자를 도출하고 이를 함께 적용할 수 있는 평가 체계를 구축하고자한다. 장기적 관점의 기후영향인자라 함은 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오 결과에서 30년동안 장기적인 관점에서 대상 댐의 운영에 부담을 야기할 것으로 판단되는 인자를 말하는 것이며, 이때 기후변화 시나리오의 일자료를 활용하여 기후인자의 장기적 변동성을 추정하고자 하며, 이때 활용한 지표로는 월최대강수량, 연강우강도 및 댐 상태에 영향을 미칠 수 있는 최소기온을 사용하였다. 기후변화 시나리오의 불확실성을 최소화하기 위하여 월최대 강수량값을 산출하였고, 1년 동안 발생한 강우의 일수 및 강수량에 대한 영향을 고려하기 위하여 연강우강도값을 산출하였다. 또한 댐의 월류 및 여유고 확보여부 평가 시 댐 상태에 대하여 고려하기 때문에 댐의 외부상태에 영향을 주는 최소기온을 활용하여 댐별 평가를 수행하였다. 이때 2011~2040년(S1), 2041년~2070년(S2), 2071년~2100년(S3)기간으로 나누어 장기간 기후에 대한 영향 평가를 수행하여 1종 댐 시설물의 기후영향인자 값을 도출하였다. 도출된 기후영향인자를 기존 수문학적 안전성평가 항목과 함께 평가 될 수 있도록 AHP분석기법을 활용하여 각 인자에 대한 가중치를 재산출하였고, 기후영향인자를 고려하는 수문학적 안전성평가 체계를 구축하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.1 s.174
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• pp.89-99
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• 2007

Uncertainty analysis is used to eliminate the climatic variables of input nodes and construct the model of an optimal type from COMBINE-GRNNM-GA(Type-1), which have been developed in this issue(2007). The input variable which has the lowest smoothing factor during the training performance, is eliminated from the original COMBINE-GRNNM-GA (Type-1). And, the modified COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) is retrained to find the new and lowest smoothing factor of the each climatic variable. The input variable which has the lowest smoothing factor, implies the least useful climatic variable for the model output. Furthermore, The sensitive and insensitive climatic variables are chosen from the uncertainty analysis of the input nodes. The optimal COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) is developed to estimate and calculate the PE which is missed or ungaged and the $ET_r$ which is not measured with the least cost and endeavor Finally, the PE and $ET_r$. maps can be constructed to give the reference data for drought and irrigation and drainage networks system analysis using the optimal COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) in South Korea.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.4
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• pp.375-383
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• 1999

사용자가 최소의 이해와 수정 노력으로 적합한 컴포넌트를 선택할수 있는 방안이 요구된다, 따라서 본 논문에서는 컴포넌트의 재사용도 측정을 위한 혼합적 척도를 제안한다. 현업에서의 연구와 경험을 통해서 증명된 객관성 있는 척도들을 측정인자로 설정한다. 러프집합을 이용하여 각측정인자들이 컴포넌트 재상요에 미치는 영향의 정도를 평가하고 각 측정인자들의 상대적 중요도를 구한다, Sugeno의 퍼지적분을 이용하여 측정인자들의 중요도와 측정값들을 종합함으로써 컴포넌트들의 재사용도를 측정한다. 마지막으로 제안된 ordinal scale과 ratio scale에 따름을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.440-445
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• 2007

본 논문에서는, 폐 종류 음영검출에 대해서 다중해상도 필터를 에너지 차분 영상에 적용하여 기존 방법과의 비교평가 및 폐 종류 음영검출 자체에 관하여 그 검출성능에 영향을 주는 요인을 선택해서 분석을 하였다. 다시말해서, 폐 종류 음영 검출자체에 관해서 복수의 분석인자를 선택해서 복수의 관점에서 성능을 분석하였다. 즉, 영상 인자로서 보통 X선 영상 및 에너지 차분영상을, 검출필터 인자로서 라플라시안-가우시안 필터, 최소방향 차분필터 및 본 연구에서 제안하는 다중해상도 필터를 선택해서 분석을 하였다. 그 결과, 폐 종류 음영검출에 있어서 에너지 차분 영상의 유효성, 최소방향 차분필터의 보통 X선 영상에서의 효과 및 다중해상도 필터의 에너지 차분 영상에 있어서의 유효성을 식견으로서 터득하게 되었다.