• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2005

DNA 연산 과정의 열역학적 통계 물리학적 예측 모델을 기술한다. 온도를 천천히 내리는 시험관에서의 DNA string 들의 결합은 Metropolis 알고리즘과 진화 연산의 일종인 simulated annealing 알고리즘으로 설명될 수 있다 본 논문에서는 정리 증명 문제를 통해 위의 통계 물리학적 모델이 DNA 연산에 적용될 수 있음을 보인다. 여섯 종류의 DNA 가닥들의 시뮬레이션 결과와 온도에 대한 실험적인 fluorescence intensity의 비교를 통해 이 모델이 유효함을 보인다. 또한 목표 DNA 개수를 시뮬레이션으로 예측하고 그 결과를 electrophoresis gel image 와 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.459-460
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• 2023

기존의 추천시스템은 상품간 혹은 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동한다. 하지만 이는 사용자가 유사한 상품 추천 속에 갇히게 되는 필터 버블의 문제와 추천시스템의 고질적인 문제인 데이터 희소성 문제를 피할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 취향과 체형 정보를 반영하여 사용자의 평점을 예측하는 협업 필터링 기반 딥러닝 추천과 상품간 비유사성을 고려하여 사용자의 평점을 예측하는 내용 기반 추천을 혼합한 하이브리드 추천 모델을 구축하여 기존 추천시스템의 문제점을 해결하였다. 모델의 성능평가를 위해 인터넷 의류 쇼핑몰을 대상으로 유사한 이미지를 활용한 하이브리드 추천 모델과 NDCG 값을 비교하였고 유사도가 낮은 이미지를 활용한 모델이 더 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 제품과는 달리 소비자가 의류를 구매할 경우 이미 구매한 상품과 유사한 상품보다는 유사하지 않은 상품을 구매할 가능성이 크다는 것을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.217-225
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• 2011

본 논문에서는 스펙트럼 분석과 계절성 선형 모델을 이용하여 intra,-day 콜센터 통화량 예측에 필요한 계절성 변수를 찾아내는 방법을 제시한다. 제시한 방법을 북미 지역의 어느 은행의 5분 단위 콜센터 통화량에 실증 적용하여 기존의 통계적 방법으로는 입증할 수 없었던 월 단위 계절성 변수가 유의함을 보인다. 새로이 찾아진 연수가 intra-day 콜센터 통화량 예측능력을 향상시키는지 확인하기 위해서 새로운 변수를 포함하는 계절성 선형 모델과 이 변수를 포함하지 않은 계절성 선형 모델의 익일 통화량 예측능력을 비교 평가한다. 평가결과 새로운 변수를 포함한 모델이 우수하다는 결과를 얻었다.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.213-222
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• 2002

이 논문에서는 서울지역 기온에 대한 향후 48시간까지 3시간 간격 예보 모델 개발 결과이 다. 동적 변화패턴과 수치모델의 체계적 오차를 제거하기 위하여 동적 선형모형으로 적합하였으며 , 수치모델 예측치와 관측치를 입력 변수로 사용하였다. 동적 선형모형에 의한 예측모델은 수치모델의 체계적 오차를 성공적으로 제거하였으며, 예측 정확도를 향상시키고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.326-326
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• 2021

장기간에 걸쳐 넓은 지역에 대해 발생하는 가뭄을 예측하기위해 많은 학자들의 기술적, 학술적 시도가 있어왔다. 본 연구에서는 복잡한 시계열을 가진 가뭄을 전망하는 방법 중 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법과 실시간으로 가뭄을 예측하는 비시나리오 기반의 방법 등을 이용하여 미래 가뭄전망을 실시했다. 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법으로는, 3개월 GCM(General Circulation Model) 예측 결과를 바탕으로 2009년도 PDSI(Palmer Drought Severity Index) 가뭄지수를 산정하여 가뭄심도에 대한 단기예측을 실시하였다. 또, 통계학적 방법과 물리적 모델(Physical model)에 기반을 둔 확정론적 수치해석 방법을 이용하여 비시나리오 기반 가뭄을 예측했다. 기존 가뭄을 통계학적 방법으로 예측하기 위해서 시도된 대표적인 방법으로 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델의 예측에 대한 한계를 극복하기위해 서포트 벡터 회귀(support vector regression, SVR)와 웨이블릿(wavelet neural network) 신경망을 이용해 SPI를 측정하였다. 최적모델구조는 RMSE(root mean square error), MAE(mean absolute error) 및 R(correlation Coefficient)를 통해 선정하였고, 1-6개월의 선행예보 시간을 갖고 가뭄을 전망하였다. 그리고 SPI를 이용하여, 마코프 연쇄(Markov chain) 및 대수선형모델(log-linear model)을 적용하여 SPI기반 가뭄예측의 정확도를 검증하였으며, 터키의 아나톨리아(Anatolia) 지역을 대상으로 뉴로퍼지모델(Neuro-Fuzzy)을 적용하여 1964-2006년 기간의 월평균 강수량과 SPI를 바탕으로 가뭄을 예측하였다. 가뭄 빈도와 패턴이 불규칙적으로 변하며 지역별 강수량의 양극화가 심화됨에 따라 가뭄예측의 정확도를 높여야 하는 요구가 커지고 있다. 본 연구에서는 복잡하고 비선형성으로 이루어진 가뭄 패턴을 기상학적 가뭄의 정도를 나타내는 표준강수증발지수(SPEI, Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)인 월SPEI와 일SPEI를 기계학습모델에 적용하여 예측개선 모형을 개발하고자 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.131-143
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• 2014

본 논문에서는 자연 이미지가 갖는 통계적 일관성과 안개를 인식하는 시지각적 통계 특성을 이용하여 단일 안개 영상에서, 안개가 없는 참조 영상과의 비교 없이, 시지각적으로 안개 영상의 가시성을 예측한다. 제안하는 모델은 기존 안개 영상의 가시성 예측 방법들이 불가피하게 사용했던 추가 정보들, 예를 들면, 다수의 다양한 안개 영상, 차량 탑재 카메라의 지리적 위치 정보, 사람의 가시성 평가에 대한 학습 결과, 도로 선 혹은 교통 신호와 같이 안개 영상의 돋보이는 특정 물체 정보 등을 사용하지 않는다. 본 논문의 모델은 오직 테스트 안개 영상이 자연 현상에 의한 안개 영상 혹은 안개가 전혀 없는 영상에서 일관적으로 발견되는 통계적 특성으로부터 얼마나 떨어져 있는지 측정함으로써 안개 영상의 가시성을 예측한다. 시지각적으로 안개를 인식하여 일관된 통계를 나타내는 특징 인자들은 공간상의 자연 이미지 통계 모델과 안개 영상의 특징 (명암대비의 감소, 색상과 채도의 감소, 밝기의 증가)으로부터 유도된다. 제안하는 모델은 안개 영상의 전체 영역에 대한 가시성뿐만 아니라 각 관심 영역에서 패치 크기에 따른 지역적 안개 영상의 가시성도 예측할 수 있다. 본 모델의 성능분석을 위하여 사람이 직접 인지하는 가시성 측정 실험을 100 장의 다양한 안개 영상에 대해 수행하였다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 예측된 안개 영상의 가시성과 사람이 체감한 안개 영상의 가시성을 비교한 결과, 둘 사이에 매우 높은 상관관계가 있는 것으로 평가되었다. 본 논문이 제안하는 무참조 안개 영상의 가시성 예측 모델은 사람의 시지각적 특성을 활용한 새로운 방법으로, 향후 안개 영상의 가시성 향상 알고리듬 개발과 선 개발된 안개 제거 및 가시성 향상 알고리듬들의 성능을 정확히 평가할 수 있는 새로운 측정방법 개발 등에 매우 유용할 것으로 기대된다.

• 감성과학
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• 제1권2호
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• pp.75-79
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• 1998

이 논문은 신체온도를 직접 측정하지 않고서 신체온도를 예상하는 모델을 연구한 것이다. 열감지지수 (TPI)를 개발하여 환경으로부터 느끼는 체감온도와 몸의 내부온도인 직장온도(Trec)와 몸의 외부온도인 피부온도 (Tsdin)를 예측하도록 하였다. Kwon과 Ramsey의 개발모델을 Goldman 의 모델과 비교해본 결과 정확도에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 회귀분석과 경험을 토대로 만든 체감온도를 예측할 수 있는 손쉬운 Kwon의 열감지지수 (KTPI)도 제시하였다. 대부분의 사람들이 쉽게 예측할 수 있도록 측정 또는 사용가능한 몇 개의 환경변수로부터 쉽게 몸의 예산 내부온도와 외부온도를 계산할 수 있게 단순화하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1064-1068
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• 2009

인지모델(Cognitive Model)에 의한 사용성 평가는 실제 실험에 의한 방법에 비해 시간, 노력, 비용을 절감할 수 있다. 여러 인지모델 중 ACT-R(Adaptive Control of Thought Rational)은 인간의 모든 인지과정을 상세하게 묘사할 수 있어 다른 모델보다 정확히 인간의 과제 수행을 정량적으로 예측할 수 있다. 그러나 ACT-R 모델을 수립하기 위해서는 인간의 지각, 주의, 기억 인출 등의 처리 과정과 행동 선택 및 수행에 필요한 과제 수행 규칙을 매우 상세하게 분석 및 기술해야 하기 때문에, GUI(Graphic User Interface) 환경에서 운용되는 메뉴 인터페이스와 같이 다양한 시각적 정보의 처리가 요구되는 과제에 대한 모델을 수립하는데는 많은 시간과 노력이 요구된다. 이에 본 연구에서는 GUI 환경에서 전문가 수준의 과제 수행을 예측할 수 있는 간략화한 ACT-R 모델 수립 방안을 제안하고, 이를 이용하여 상용 통계 분석 소프트웨어의 과제 수행도를 예측하였다. 그 결과 실제 실험을 통한 측정 결과와 간략화한 ACT-R 모델의 예측 결과가 잘 일치하였으며 본 연구에서 제시한 간략화한 ACTR 모델이 메뉴 인터페이스의 사용성 평가에 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1996년도 2월 학술대회지
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• pp.125-135
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• 1996

본 논문에서는 자연스러운 음성을 합성하기 위하여, 한국어 음운지속시간의 변화에 있어서 문절과 구내의 음절수와 음절의 위치에 의한 영향과 인접하는 음운의 영향에 대하여 통계적으로 분석하였고, 분석된 시간 특징을 제어 요소로 하는 회귀트리를 생성하여 음운 지속시간을 모델 화하였다. 또한, 제안된 음운 지속시간 모델에 의해 예측실험을 행하여, 측정치와 예측치간의 다중 상관계수가 0.74정도이고, 각 음운의 예측오차의 75%이상이 25ms이내로 제안된 모델의 타당성이 입증되었다.

• 한국음향학회지
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• 제17권1호
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• pp.9-16
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• 1998

본 논문에서는 낮은 비트율 CELP 음성 부호화기의 장구간 예측기의 성능 향상 방 법을 제안한다. 비트율을 낮추기 위해서는 분석 구간의 길이가 길어져야하며 이에 따라 장 구간 예측기의 성능이 저하되어 장구간 예측 후에도 준 주기성 성분이 상당량 존재하므로 백색 잡음으로 구성된 통계 코드북만으로는 이를 모델링하기 어려워진다. 제안 방법에서는 다중 대역 필터와 다중 펄스열을 이용하여 한 번 더 필터링(이차 장구간 예측)함으로써 장 구간 예측 후의 신호가 통계 코드북에 적합한 백색 잡음 형태로 되도록 모델링한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 4.8kbps 비트율로 양자화한 후, 기존에 제안된 같은 전송률의 MBCELP와 DoD-CELP와 비교하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존 부호화기들에 비해 주/객관적인 음질에서 우수한 성능을 보여준다.