• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.1
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• pp.11-20
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• 2017

In this paper, we introduced linear spatial time series (space-time autoregressive and moving average model) and nonlinear spatial time series (space-time bilinear model). Also we estimated the parameters by Kalman Filter method and made comparative studies of power of forecast in the final model. We proposed several weight matrices such as equal proportion allocation, reciprocal proportion between distances, and proportion of population sizes. For applications, we collected Mumps data at Korea Center for Disease Control and Prevention from January 2001 until August 2008. We compared three approaches of weight matrices using the Mumps data. Finally, we also decided the most effective model based on sum of square forecast error.

• Survey Research
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• v.11 no.1
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• pp.19-41
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• 2010

Although it is possible to provide statistically reliable estimators of the entire population parameters based on each independent rolling sample, estimators of the small areas may not have the required statistical efficiency. Thus, in general, small area estimators are calculated based on the combined rolling sample after entire rolling sample survey is finished. In this study, we considered the construction of weights that is necessary in the analysis of the combined rolling sample. Unlike the past studies that provided the empirical results for the corresponding specific rolling sample survey, we considered linear models that depends only on design variables and rolling period and provided the corresponding Best Linear Unbiased Predictor(BLUP). Through a simulation study, we proposed the estimators for the population parameters that are robust to model failure and the BLUP under the assumed model. The results are applied to the 4th Korea National Health and Nutrition Examination Survey.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.7
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• pp.53-60
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• 2021

LOD-based recommender systems usually leverage the data available within LOD datasets, such as DBpedia, in order to recommend items(movies, books, music) to the end users. These systems use a semantic similarity algorithm that calculates the degree of matching between pairs of Linked Data resources. In this paper, we proposed a new approach to measuring semantic distance in an LOD-based recommender system by assigning weights converted from user ratings to links in the LOD graph. The semantic distance measurement model proposed in this paper is based on a processing step in which a graph is personalized to a user through weight calculation and a method of applying these weights to LDSD. The Experimental results showed that the proposed method showed higher accuracy compared to other similar methods, and it contributed to the improvement of similarity by expanding the range of semantic distance measurement of the recommender system. As future work, we aim to analyze the impact on the model using different methods of LOD-based similarity measurement.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.10
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• pp.1310-1316
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• 2021

Recently, with the development of artificial intelligence and IoT technology, the importance of video processing such as object tracking, medical imaging, and object recognition is increasing. In particular, the noise reduction technology used in the preprocessing process demands the ability to effectively remove noise and maintain detailed features as the importance of system images increases. In this paper, we provide a modified weight filter based on pixel matching in an AWGN environment. The proposed algorithm uses a pixel matching method to maintain high-frequency components in which the pixel value of the image changes significantly, detects areas with highly relevant patterns in the peripheral area, and matches pixels required for output calculation. Classify the values. The final output is obtained by calculating the weight according to the similarity and spatial distance between the matching pixels with the center pixel in order to consider the edge component in the filtering process.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.213-215
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• 2021

With the development of IoT technology, various technologies such as artificial intelligence and automation are being grafted into industrial sites, and accordingly, the importance of data processing is increasing. In particular, a system based on a digital image may cause a malfunction due to noise in the image due to a sensor defect or a communication environment problem. Therefore, research on image processing has been continued as a pre-processing process, and an effective noise reduction technique is required depending on the type of noise and the characteristics of the image. In this paper, we propose a modified spatial weight filter to protect edge components in the impulse noise reduction process. The proposed algorithm divides the filtering mask into four regions and calculates the standard deviation of each region. The final output was filtered by applying a spatial weight to the region with the lowest standard deviation value. Simulation was conducted to evaluate the performance of the proposed algorithm, and it showed superior impulse noise reduction performance compared to the existing method.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.132-134
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• 2003

직물에 부직포 심지를 부착하면, 각각 단독으로 있을 때와는 다른 새로운 특성을 나타내게 되고, 그러한 복합재료의 역학적 성질들을 그것의 구성성분들의 성질들로부터 예견하려는 시도가 많이 행해지고 있다. 이에 대해서는 복합재료와 구성성분들의 역학적 성질들 비교[1,2]에서부터 구성성분들의 역학적 성질들의 합에 가중치를 적용해서 구성성분들과 복합재료의 역학적 성질들의 상관관계를 구하려는 노력[3,4,5], 구성성분들 뿐만 아니라 접착제의 상태가 최종 복합재료의 역학적 성질에 미치는 영향에 대한 연구[6,7]까지 다양한 관점에서 연구가 행해지고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.173-176
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• 2001

이 연구는 계층적 분류체계를 기반으로 자동분류를 수행할 HiCat 알고리즘을 제안한다. HiCat 알고리즘은 DDC 지식베이스의 주제어와 기계학습을 거친 정보를 동시에 이용하고, 각 계층별로 주제적합성가중치를 구해 최종 주제범주를 결정한다. 이 알고리즘이 최적의 성능을 보이는 조건을 알아보고, 일반 분류기와의 성능 비교를 통해 HiCat 알고리즘을 평가해 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.166-168
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• 2004

복합어 추출 기법은 최근 활발한 연구가 진행되고 있는 온톨로지 구축과 정보 검색에 중요한 기법으로 연구되어 왔다. 초기의 연구는 주로 언어학적인 필터 기법이나 통계적 기법을 사용하였지만, 최근 문맥정보와 의미 사전 등을 이용하여 용어를 추출하는 방법으로 발전해 오고 있다. 또한 정보검색 분야와 온톨로지 분야에서도 모든 용어를 추출하는 방법보다 문서 집합의 도메인에 적합하다고 판단되는 용어들을 추출하는 방법이 그 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 통계학적 방법을 이용하여 도메인에 적합한 시드 용어의 추출을 하고, 그 시드 용어를 이용해 가중치를 정제하는 방법과 시드 용어로부터 관련된 용어를 추출해 나가는 방법을 적용하여 문서 집합의 도메인에 맞는 용어들을 추출하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.12 no.5
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• pp.466-477
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• 1987

본 논문에서는 NTSC칼라 TV합성신호를 프레임내에서 색도신호와 명도신호성분으로 분리하기 위한 두 종류의 적응 필터링 방식을 제시하였다. 적응 필터링 방식에 있어서 합성신호는 수직필터와 수평필터에 의하여 필터링 되어 지고 화상의 국부적인 특성에 따라 필터의 출력이 선택되어 진다. 첫번째 방식에서는 조건형 스위칭 알고리즘에 의하여 수직필터 또는 수평필터의 출력이 최종단의 출력으로 결정되어 진다. 두번째 방식에서는 선형 조합 검출 알고리즘에 의하여 수직필터와 수평필터의 출력의 가중치합이 최종단의 출력이 된다. 사용된 필터들은 NTSC 칼라 TV 합성신호를 4fsc로 샘플한 경우에 대하여 설계되어졌다. 몇가지 정량적인 기준을 이용하여 여러가지 방식들을 컴퓨터 시뮬레이션에 의하여 비교평가하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.217-220
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• 2002

본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용하여 마이크로폰에 수신된 신호들의 도착 시간차를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 입력 음성신호를 Discrete wavelet transform을 이용하여 인간의 청각 특성과 가장 유사한 주파수 해상도를 갖도록 대역 분할한 후 각 주파수 대역에서 신호 대 잡음비를 구하여 신호 대 잡음비가 가장 높은 대역만 선택적으로 취하고 해당 대역에서만 최종적인 시간 지연 값을 추정하게 된다. 최종 시간 지연 측정에 사용된 알고리즘은 기존의 CPSP에 해당 대역의 주파수 SNR을 가중치로 주어 구하게된다. 이러한 대역 분할 가중방식은 다양한 형태의 동적인 잡음 환경 하에서 안정적인 성능을 가질 수 있다. 제안된 알고리즘은 저주파와 고주파 각각의 모의 잡음환경 하에서 컴퓨터 실험을 통해 성능을 입증하도록 한다.