The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.7C
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pp.538-543
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2012
The performance of the speech recognition engine is one of the most critical elements of the in-vehicle speech recognition interface. The objective of this paper is to develop an automated platform for running performance tests on the in-vehicle speech recognition engine. The developed platform comprise of main program, agent program, database management module, and statistical analysis module. A simulation environment for performance tests which mimics the real driving situations was constructed, and it was tested by applying pre-recorded driving noises and a speaker's voice as inputs. As a result, the validity of the results from the speech recognition tests was proved. The users will be able to perform the performance tests for the in-vehicle speech recognition engine effectively through the proposed platform.
공적연금제도는 장기적 유지 및 운영을 위해 기금의 재정건전성 및 지속가능성 진단을 목적으로 재정계산제도를 운영하고 있다. 정확한 재정계산은 매우 중요하며 이를 위한 선행작업으로 재정계산에 요구되는 기본 가정들을 보다 합리적으로 추정해야 할 필요가 있다. 본 연구는 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 이용하여 사학연금의 재정계산에 적용되는 다양한 기초율들 중 퇴직률을 산출하는 것에 그 목적이 있다. 사학연금은 현재 퇴직률을 교원 및 직원에 대하여 각 성별로 총 4개 집단을 구분하여 각 집단별 가입연령과 재직기간에 따라 산출하고 있다. 그러나 본 연구에서는 학교급 등 퇴직률 산출에 있어 보다 유의한 집단 구분이 있는지를 확인하고 보정의 어려움을 피할 수 있는 하나의 대안으로서 로지스틱 회귀분석을 이용하여 퇴직률을 산출해 보았다. 또한 우수한 모형을 판별하기 위해 통계적으로 우수한 모형보다는 실무적으로 사학연금 재정추계에 적합한 모형을 찾는 것을 목표로 하여 퇴직률을 추정한 값을 제시하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.120-120
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2017
인천지역의 상수도공급은 팔당댐을 취수원으로 하여 도수, 송수관을 거쳐 인천지역 내 정수장을 통하여 각 급수지역까지 일원화된 관로시스템으로 공급되고 있다. 관망에서의 적절한 수압관리, 노후관로 교체사업 등은 급수관망 내 관로 사고위험을 줄일 수 있고, 누수량을 저감하여 무수율의 감소로 이어질 수 있다. 상수관망 내 누수에 영향을 주는 물리적, 운영적 요소를 파악하고, 이를 이용하여 누수해결을 위한 방법론을 제시하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 인천시 배수관망 데이터를 활용하여 통계분석 및 인공신경망을 통하여 무수율에 영향을 미치는 인자를 선별하고, 무수율과의 연관성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 대상지역에 대한 시설현황 및 운영자료를 취득하고, 무수율 분석에 활용하였다. 인천시의 소블럭을 대상으로 관로노후도, 배수관연장, 평균관경, 급수전당 공급량, 누수발생 횟수, 용도지역, 관망구성 형태 등을 고려하여 무수율과의 관계분석을 위한 통계분석을 수행하였다. 특히 급수에 필요한 최소에너지와 관망에서 공급되는 에너지를 비교하기 위하여 관망해석 프로그램인 EPANET을 이용하여 관망내 절점에서의 수압과 수요량이 적용된 최소공급에너지를 활용하였고, 이를 통하여 블록 내 과잉공급에너지와 무수율의 영향성을 비교하였다. 최종적으로 산출된 주요인자에 대한 주성분분석, 분산분석, 다중회귀분석 등의 통계분석과 인공신경망에 의해 학습된 알고리즘을 통하여 산정된 무수율을 실측 무수율과 비교, 분석하였다. 인공신경망에 의해 산정된 무수율과 실측 무수율의 정확도를 평가하기 위하여 MAE, MSE, PBIAS 등의 정확도 평가와 산점도 분석을 수행하고, 상관계수를 도출하여 가장 정확한 방법을 결정하였다. 분석 결과 통계분석에 의한 다중회귀식으로 산출된 무수율 보다 인공신경망에 의한 무수율이 실측값에 더욱 근접한 것으로 나타났으며 이용된 뉴런의 수의 따라 산출결과가 상이하기 때문에 최적 뉴런의 수를 산정해야 할 필요가 있음을 확인하였다. 특히 사용된 상수관망 주요인자 중 주성분분석을 통하여 선정된 각 성분을 인공신경망에 적용시 더욱 정확한 무수율 예측이 가능한 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2015.07a
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pp.331-332
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2015
항만운영전산망(PortMIS)은 항만 내 선박 입출항, 투묘, 양묘, 이동 등 모든 항만운영관련 사항들이 포함된 정보망이다. 하지만 아직까지 VTS등에서 PortMIS 통계자료 활용이 부족한 실정이다. 이에 본 발표는 PortMIS 통계현황을 분석하고, PortMIS 관제대장 분석을 통해 해상교통안전분야에 활용 가능한 통계분석방법에 대해 제안하고자 한다. 관제대장을 활용하여 제안되는 기능은 시간별, 선박별, 항로 통항량 산출 및 예측기능이다.
In this study, we have proposed the new statistical methods to convert the statistics based of workplace units into the statistics based of industrial units using the industrial survey data published by National Statistical Once in 2001. It could help to apprehend the weight of service sectors of korea small business in terms of the Gross Domestic Product (GDP).
In hypothesis testing, the interpretation of a statistic obtained from the data analysis relies on a probabilistic distribution of the statistic constructed according to several statistical theories. For instance, the statistical significance of a mean difference between experimental conditions is determined according to a probabilistic distribution of the mean differences (e.g., Student's t) constructed under several theoretical assumptions for population characteristics. The present study explored the logic and advantages of random-resampling approach for analyzing event-related potentials (ERPs) where a hypothesis is tested according to the distribution of empirical statistics that is constructed based on randomly resampled dataset of real measures rather than a theoretical distribution of the statistics. To motivate ERP researchers' understanding of the random-resampling approach, the present study further introduced a specific example of data analyses where a random-permutation procedure was applied according to the random-resampling principle, as well as discussing several cautions ahead of its practical application to ERP data analyses.
통계는 연역적 사고를 강조하는 수학의 다른 영역과 달리 귀납적 추론과 직관적 사고를 요구한다. 따라서 학교 수업에서 학생들이 실제적인 상황을 모델링 할 수 있도록 하며, 주어진 상황에서 자료를 올바르게 산출하고 분석 할 수 있도록 적절한 지도 방법이 필요하다. 그렇지만 학교 수업은 대다수 알고리즘 연습 위주의 통계 학습-지도로 통계적 사고 교육이 제대로 이루어지지 못하고 있다. 이로 인해 학생들은 형식적인 통계 처리에는 익숙하지만 통계 교육의 궁극적 목적인 변이성과 자료를 현명하게 다루는 능력이 부족하다. 본고에서는 피상적인 기계적 계산위주의 통계교육에서 실제적인 자료를 수집하고, 이를 적절히 가공 처리하여 정보의 가치를 높일 수 있는 통계 지도 방향을 탐색해 보고자 한다.
We propose an extension of the Lee and Jho (2015) mean reverting the two factor mortality model by incorporating a period-specific cohort effect. We found that the consideration of cohort effect improves the mortality fit of Korea male data above age 65. Parameters are estimated by the weighted least squares method and Metropolis algorithm. We also emphasize that the cohort effect is necessary to choose the base survival index to calculate longevity bond issue price. A key contribution of the article is the proposal and development of a method to calculate the longevity bond price to hedge the longevity risk exposed to Korea National Pension Services.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.11a
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pp.336-338
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2018
대부분의 해양사고는 인적요인에 의한 과실이 대다수이며 이 문제를 해결하기 위해 해양수산부는 국제 e-Navigation의 주도를 위해 한국형 이네비게이션 사업단을 선정하여 연구과제를 수행 중에 있다. 이네비 연구과제의 사고 취약선박 모니터링 지원 서비스는 선박, 해역, 환경의 취약상황을 반영한 항해 위험도를 산출하는 알고리즘을 개발하고 있으며 충돌 알고리즘 산출을 위해 다양한 종류의 데이터를 수집 및 분석을 수행하고 있다. 이 연구는 이력 기반 취약성 평가를 위한 해상 통계데이터 수집 및 그 데이터의 활용 방안을 수립하고, 데이터 분석결과를 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.280-282
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2004
염기서열의 분석이 유전체에 대한 연구를 가능하게 해 줄 수 있다는 것이 밝혀짐에 따라 다양한 생명체에 대한 유전체 염기서열 분석 도구의 개발이 활발히 진행되었다. 이러한 유전자 예측 도구들은 고유의 단순 텍스트 형식으로 결과를 제공하므로 사용자는 결과를 분석하고 통계정보를 산출하는데 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 유전자 예측결과를 보다 효율적으로 표현하고 분석하기 위한 XML 기반의 분석도구를 개발하였다. 개발된 시스템은 유전자 예측결과를 효과적으로 표현하는 GenStructML, 이 정보를 분석한 GenPredML과 PredAccuracyML로 구성되어 있다. GenPredML과 PredAccuracyML은 GenStructML에 대하여 뉴클레오티드 수준(nucleotide level), 엑손 수준(exon level) 그리고 신호 수준(signal level)에서의 예측 정확도(Accuracy)를 계산하고 Genbank의 정보와 비교하여 통계정보를 산출함으로써 보다 자세한 정보를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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