• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.478-480
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• 2003

일반적으로 음성전화망에서 수학적 모델을 사용하여 트래픽 분석을 수행하는 경우 호 도착 시간과 채널 보류 시간은 지수 분포라고 가정한다. 본 논문에서는 이동전화망을 구성하고 있는 교환기에서 추출한 과금 데이터를 이용하여 호 발생으로 인해 집계되는 호량애 관한 호 도착 시간과 채널 보류 시간이 나타내는 분포를 알아본다. 또한 분석된 확률 분포를 통계적 검정 방법을 이용하여 경험분포함수에 대한 기대 분포함수의 적합성을 판별한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.2
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• pp.171-177
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• 2011

Accuracy and computing time are considerable issues in machine learning. In general, the computing time for data analysis is increased in proportion to the size of given data. So, we need a sampling approach to reduce the size of training data. But, the accuracy of constructed model is decreased by going down the data size simultaneously. To solve this problem, we propose a new statistical sampling method having similar performance to the total data. We suggest a rule to select optimal sampling techniques according to given data structure. This paper shows a sampling method for reducing computing time with keeping the most of accuracy using cluster sampling, stratified sampling, and systematic sampling. We verify improved performance of proposed method by accuracy and computing time between sample data and total data using objective machine learning data sets.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.43 no.8 s.350
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• pp.35-43
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• 2006

In the paper, we propose a new method for power optimization that uses path balancing based on stochastic estimation of glitch in Statistical Static Timing Analysis (SSTA). The proposed method estimates the probability of glitch occurrence using tightness probability of each node in timing graph. In addition, we propose efficient gate sizing technique for glitch reduction using accurate calculation of sizing effect in delay considering probability of glitch occurrence. The efficiency of proposed method has been verified on ISCAS85 benchmark circuits with $0.16{\mu}m$ model parameters. Experimental results show up to 8.6% of accuracy improvement in glitch estimation and 9.5% of optimization improvement.

• Electric Engineers Magazine
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• s.341
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• pp.18-23
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• 2011

낙뢰관련 국제화 규격에 적절히 대응하고 적합한 설계 시공을 위해서는 낙뢰특성에 대해 정확한 이해가 필요하다. 그러나 우리나라 낙뢰와 관련된 기초연구 자료들을 찾기가 어렵다. 이에 따라 본 연구는 1996년 1월부터 2009년 12월까지 14년간 한국전력연구원에서 관측한 낙뢰자료를 토대로 통계적 방법에 의해 시간적 계절적 지역적 낙뢰특성과 뇌전류의 특성 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시함으로써 실무에 활용토록 하는데 목적이 있다.

• Electric Engineers Magazine
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• s.340
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• pp.30-33
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• 2010

낙뢰관련 국제화 규격에 적절히 대응하고, 적합한 설계 시공을 위해서는 낙뢰특성에 대해 정확한 이해가 필요하다. 그러나 우리나라 낙뢰와 관련된 기초연구 자료들을 찾기가 어렵다. 이에 따라 본 연구는 1996년 1월부터 2009년 12월까지 14년간 한국전력연구원에서 관측한 낙뢰자료를 토대로 통계적 방법에 의해 시간적 계절적 지역적 낙뢰특성과 뇌전류의 특성 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시함으로써 실무에 활용토록 하는데 목적이 있다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.8
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• pp.989-996
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• 2010

Statistical regression and/or interpolation models have been used for data analysis and response prediction using the results of the physical experiments and/or computer simulations in structural engineering fields. These models have been employed during the last decade to develop a variety of design methodologies. However, these models only handled responses with respect to space variables such as size and shape of structures and cannot handle time-variant dynamic responses, i.e. response varying with time. In this research, statistical space-time metamodels based on multiple response approach that can handle responses with respect to both space variables and a time variable are proposed. Regression and interpolation models such as the response surface model (RSM) and kriging model were developed for handling time-variant dynamic responses of structural engineering. We evaluate the accuracies of the responses predicted by the two statistical space-time metamodels by comparing them with the responses obtained by the physical experiments and/or computer simulations.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.2
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• pp.284-294
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• 2018

Statistical methods have been widely used to estimate the remaining battery runtime of mobile smart devices, such as smart phones, smart gears, tablets, and etc. However, existing work available in the literature only considers a particular statistical method. Thus, it is difficult to determine whether statistical methods are applicable to estimating thr remaining battery runtime of mobile devices or not. In this paper, we evaluated the performance of statistical methods applicable to estimating the remaining battery runtime of mobile smart devices. The statistical estimation methods evaluated in this paper are as follows: simple and moving average, linear regression, multivariate adaptive regression splines, auto regressive, polynomial curve fitting, and double and triple exponential smoothing methods. Research results presented in this paper give valuable data of insight to IT engineers who are willing to deploy statistical methods on estimating the remaining battery runtime of mobile smart devices.

• Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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• 1990.11a
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• pp.41-45
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• 1990

기계시스템의 파괴 마멸 진단을 위한 Condition Nonitoring 기술은 기계류의 작동 상태를 계속적$\cdot$정기적으로 검지하여 failure 발생을 사전에 예방$\cdot$조치하는데 중요성이 있으며, 계속적으로 기계시스템의 상태를 파악함으로써 차후 시스템 개선 및 윤활시스템의 최적화를 위한 data base를 구축함에 기술적용의 의의를 가지고 있다. 본 연구에서는 Condition Monitoring 기술중 Contaminant Inspection Method를 이용하여 볼베어링의 정상 마모상태에서 변화되어 가는 마모상태를 규명하며, 통계적 처리에 의해 시간의 추이에 따라 통계 변수들의 경향을 분석하며 마모 상태의 경향을 정량적으로 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1191-1196
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• 2009

온실가스 증가에 따른 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하기 위하여 전구기후모델(AOGCM)의 기온과 강수 자료를 이용하여 한반도 지역에 대한 통계적 규모 상세화(statistical downsacaling, SDS) 기법을 개발하였다. 개발된 기법은 Cyclostationary Empirical Orthogonal Function (CSEOF) 분석과 회귀분석을 결합한 것으로 관측과 AOGCM 시계열의 통계적 상관성을 이용하고 있다. 20세기말(1973-2000) 동안의 광역규모의 기온(ECMWF)과 강수량(CMAP) 및 AOGCM의 기온과 강수량 자료에 통계적 상세화 기법을 적용하고 비교함으로써 이 기법의 유효성을 검증하였는데, 상세화된 기온과 강수량 자료는 관측된 계절변동성과 월변동성을 잘 모사하였다. 특히, 여름철 관측에 비해 저평가된 AOGCM의 강수량 크기와 변동성이 상세화를 통해 관측치에 근접하게 되었다. AOGCM의 미래 강수량 변화는 21세기 후반에 계절적으로 봄과 여름에 증가할 것을 예상되었다. 상세화된 AOGCM의 강수는 겨울을 제외한 모든 계절에서, 특히 여름철에 가장 많이 증가할 것으로 전망되었다. AOGCM의 미래 기온변화는 21세기 후반으로 갈수록 상승하며, 계절적으로 겨울철의 기온 상승폭이 더 클 것으로 전망되는데, AOGCM을 상세화한 결과에서는 겨울과 더불어 여름에도 기온 상승폭이 클 것으로 전망되었다. 개발된 기법은 역학적 결과와 관측과의 통계적 상관성을 이용하기 때문에 광역규모의 기후적 특성뿐만 아니라 한반도 지형 등 지역적 특성도 모두 반영함과 더불어 광역규모의 자료를 빠른 시간내에 효과적으로 상세화시킬 수 있는 장점도 지닌다. 한편 상세화에 사용된 CSEOF의 모드수 등에 따른 불확실성 등은 통계적 상세화 과정에 개선될 여지가 남아있음을 보여준다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.2D
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• pp.251-258
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• 2006

This study is to develop an estimation method of freeway design capacity through the analysis of time headway distribution in continuum flow. Traffic flow-speed diagram and time headway distribution plotted from individual vehicle data shows: a) a road capacity is not deterministic but stochastic, b) time headway distribution for each vehicle speed group follows pearson type V distribution. The freeway design capacity estimation model is developed by determining a minimum time headway for capacity with stochastic method. The estimated capacity values for each design speed are lower when design speed ${\leq}80km/h$, and higher when design speed ${\geq}106km/h$ in comparison with HCM(2000)'s values. In addition, The distinguish difference is that this model leads flexible application in planning level by defining the capacity as stochastic distribution. In detail, this model could prevent a disutility to add a lane for only one excess demand in a road planning level.