• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.123-123
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• 2018

가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 초기에 감지한다면 피해를 최소화 할 수 있다. 국내에서는 가뭄전망을 위해 물리적 기반의 기상-수문연계해석 시스템을 구축하여 월 내지 계절전망을 수행하고 있다. 물리적 기반의 가뭄전망은 수치예보모델의 불확실성을 가지고 있으므로 예보 정확도 개선의 측면에서는 통계적 모델을 같이 활용하는 것이 바람직하다. 최근 국외에서는 통계적 방법인 AI (Artificial Intelligence) 기술을 사용하여 가뭄을 전망하는 연구가 활발히 진행 중이나, 아직까지 국내에서는 관련연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 기반의 댐 유입량 예측 모델을 구축하고 SRI (Standardized Runoff Index)를 활용하여 수문학적 가뭄전망을 수행하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐이 위치한 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였다. 수문 및 기상자료는 국토 교통부 및 기상청의 관측 댐 유입량, 관측 강수량, 관측 기온 및 장기기상예보 자료를 사용하였다. ANFIS 모델 구축을 위한 훈련 및 보정기간과 검정기간은 각각 1987~2010년과 2011~2016년을 선정하였다. 수문학적 가뭄전망은 지속기간 3개월의 1개월 전망 SRI3를 활용하였으며, SRI3는 관측유입량과 예측유입량을 결합하여 산정하였다. 댐 예측유입량 및 수문학적 가뭄전망의 정확도 평가를 위해 상관계수, 평균제곱근오차를 활용하였다. 댐 예측유입량 평가 결과 예측값과 관측값의 상관계수가 높게 나타났으며, 평균제곱근오차는 낮아 예측성이 뛰어났다. SRI3의 경우 관측값과 예측값의 가뭄발생시기가 유사하여 가뭄을 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 통계적 기반의 수문학적 가뭄전망기법을 개발하였다는 측면에서 의의가 있으며, 향후 물리적 기반의 가뭄전망정보와 결합한다면 보다 실효성이 향상될 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.19 no.1
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• pp.153-181
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• 2002

본 논문은 1999년 1월부터 2000년 12월까지 코스닥증권시장에 등록한 벤처기업의 IPO를 대상으로 발행시장에서 벤처캐피탈리스트의 역할을 살펴보고 있다. 특히 미국의 발행시장에서는 벤처캐피탈리스트가 투자한 기업이 조기에 공개되는 현상이 나타나는 것으로 보고되고 있는 바, 우리나라에서도 이러한 현상이 존재하는지를 실증적으로 조사하고 있다. 코스닥증권시장에 등록한 벤처기업의 IPO를 대상으로 발행시장에서 벤처캐피탈리스트의 역할에 관한 우리의 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 벤처기업과 비벤처기업의 초기 초과수익률의 차이분석에서, 벤처기업은 $AR_1$에서 할인 발행의 정도가 적어 Megginson-Weiss(1991)의 결과와 유사한 것으로 나타났지만, $AR_2$에서 발행가격 결정시 고려하지 못하는 비계수적 환경요인 등 미래기대수익에 대한 일반투자자의 평가가 호의적으로 나타나 발행회사의 입장에서는 할인발행의 정도가 큰 것으로 나타났다. 이는 이기환 임병균 최해술(1998), 장상수 길재욱(2000) 등의 연구와 유사한 결과를 보이고 있다. 둘째, 벤처캐피탈리스트의 명성에 따라 초기 초과수익률에 차이가 있었다. 즉, KTB지원기업의 초기 초과수익률이 낮았다. 셋째, 벤처캐피탈리스트의 보유지분을 변동에 대한 차이는 IPO전 평균보유지분율은 비KTB가 높았으나 공개 후 평균보유지분율은 KTB가 높았다. 이때 보유지분을 변동이 적은 KTB 지원기업의 초기 초과수익률이 낮았다. 특히 업력과 총자산의 규모가 할인발행을 줄이는 역할을 하는 것으로 나타났다. 업력은 Muscarella-Vetsuypens(1989)의 연구와 일치하고 있다. 넷째, 2개 이상의 벤처캐피탈리스트로부터 공동으로 투자받은 벤처기업의 초기 초과수익률이 하나의 벤처캐피탈로부터 단독으로 투자받은 벤처기업의 초기 초과수익률보다 낮았다. 그러나 통계적 유의성은 없었다. 다섯째, IPO까지 소요기간의 차이가 있는지에 대한 분석에서 비KTB지원기업이 보다 빨리 공개되고 있어 조기업적과시현상(grandstanding)을 보였다. 이는 Gompers(1996)의 연구와 일치한다. 여섯째, 등록주선인의 시장점유율에 차이가 있는지를 분석한 결과, KTB가 투자한 벤처기업 등록주선인의 평균시장점유율이 낮았다. 그러나 통계적 유의성은 없었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.11
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• pp.3384-3393
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• 2000

소프트웨어를 테스팅하는 동안 얻어지는 고장 데이터를 분석하여 소프트웨어의 신뢰성이 성장하는 과정을 평가하기 위해 여러 가지 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들이 개발되었다. 그러나 이들 신뢰성 성장 모델들은 소프트웨어 개발과 사용환경에 관한 여러 가지 가정에 기반하고 있기 때문에, 이 가정이 적합하지 않은 상황이나 결함이 드물게 발생되는 소프트웨어에 대해서는 적절하지 않다. 입력영역에 기초한 소프트웨어 신뢰성 모델은 일반적으로 이러한 가정을 요구하지 않는데 디버깅 전의 소프트웨어와 디버깅 후의 소프트웨어를 별개의 것으로 다루어 많은 테스트 입력을 요하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 가정이 요구되지 않고 디버깅 전과 후의 소프트웨어를 동시에 테스트하는 방법에 기반을 둔 입력 영역 기반 소프트웨어 성장모델을 제안하고 그 통계적 특성을 조사한다. 이 모델은 모든 데이터를 다 활용하기 때문에 기존 입력영역 소프트웨어 신뢰성 모델에 비해 적은 테스트 입력을 필요로 할 것으로 기대된다. 그리고 소프트웨어의 유지보수 단계에 적용하기 위해 개발된 유사한 방법들과 비교한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.7 no.1
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• pp.37-49
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• 2001

We propose an optimization of mutual information for multiresolution image registration to represent useful information as integrated form obtaining from complementary information of multi modality images. The method applies mutual information as cost function to measure the statistical dependency or information redundancy between the image intensities of corresponding pixels in both images, which is assumed to be maximal if the images are geometrically aligned. As experimental results we validate visual inspection for accuracy, changning initial condition and addictive noise for robustness. Since our method uses the native image rather than prior feature extraction, few user interaction is required to perform the registration. In addition it leads to robust density estimation and convergence as applying non-parametric density estimation and stochastic multiresolution optimization.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.185-185
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• 2012

수질관리에 있어서 무엇보다도 중요한 것이 신뢰성 있는 수질자료를 확보하는 것이다. 우리나라는 원수수질관리를 위해 1970년대 후반부터 수질측정망 단위의 정기적 수질측정이 이루어지기 시작하여 2008년에는 1,476개 지점으로 운영되고 있다. 수질모니터링은 조사지점, 수질항목, 측정 주기 등이 매우 중요한 요인이 되며, 이중에서 특히 조사지점은 가장 중요한 사항으로 판단된다. 그러나 지금까지 저수지에서 수질조사를 위한 관측지점은 대부분 정성적 판단에 따라 정해져 왔기 때문에 수질대표성에 문제가 되기도 하였다. 본 논문에서는 이와같은 수질측정망 구축시 문제점을 개선하기 위해 과학적인 통계기법을 적용한 수질측정망 구축방안을 제시하였다. 구축된 수질 측정망 구축시스템은 통계적 분석기법을 기반으로 만들었으며, 이용자의 사용 편의성을 고려하여 간단한 입력으로 측정망을 구축할 수 있는 체계로 구성하였다. 시스템에서는 시계열분석과 유사성 계산을 실시하여 덴드로그램으로 결과를 제시하며, 이용자가 최종 산점도 출력시스템에 원하는 군집의 개수를 입력하면 수질 특성 파악이 가능한 주성분 산점도가 출력되도록 하였고, 군집 내 관측지점의 중심점을 대표지점으로 선정하도록 되어있다. 본 논문에서는 기존에 운영되고 있는 저수지 수질측정지점을 대상으로 분석을 실시하였다. 그러나 기존 측정지점의 개수가 적어 통계분석 결과 적용에 한계가 있어 수질모델링을 통한 수질자료 증폭을 실시하였으며, 이를 바탕으로 다수의 측정지점을 대상으로 수질측정망 평가를 실시하였다. 본 논문에서는 용담댐, 밀양댐, 충주댐, 안동댐 및 남강댐을 대상으로 평가를 실시하였으며, 약간의 지점변동이 필요한 것으로 평가되었다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.12
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• pp.201-211
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• 2013

This study compares Customer Satisfaction Index(CSI) and the weight for each dimension by applying various methods of weight calculation and attempts to suggest some implications. For the purpose, the study classified the methods of weight calculation into the subjective method and the statistical method. Constant sum scale was used for the subjective method, and the statistical method was again segmented into correlation analysis, principal component analysis, factor analysis, structural equation model. The findings showed that there is difference between the weights from the subjective method and the statistical method. The order of the weights by the analysis methods were classified with similar patterns. Besides, the weight for each dimension by different methods of weight calculation showed considerable deviation and revealed the difference of discrimination and stability among the dimensions. Lastly, the CSI calculated by various methods of weight calculation showed to be the highest in structural equation model, followed by in the order of regression analysis, correlation analysis, arithmetic mean, principal component analysis, constant sum scale and factor analysis. The CSI calculated by each method showed to have statistically significant difference.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.6
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• pp.792-798
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• 2007

In this paper, we propose a hierarchical fuzzy-rough classification method based on statistical information for maximizing the performance of pattern classification and reducing the number of rules without learning approaches such as neural network, genetic algorithm. In the proposed method, statistical information is used for extracting the partition intervals of antecedent fuzzy sets at each layer on hierarchical fuzzy-rough classification systems and rough sets are used for minimizing the number of fuzzy if-then rules which are associated with the partition intervals extracted by statistical information. To show the effectiveness of the proposed method, we compared the classification results(e.g. the classification accuracy and the number of rules) of the proposed with those of the conventional methods on the Fisher's IRIS data. From the experimental results, we can confirm the fact that the proposed method considers only statistical information of the given data is similar to the classification performance of the conventional methods.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.6
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• pp.1588-1597
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• 1996

This paper describes an estimation method for lexical probabilities in Korean lexical disambiguation. In the stochastic to lexical disambiguation lexical probabilities and contextual probabilities are generally estimated on the basis of statistical data extracted form corpora. It is desirable to apply lexical probabilities in terms of word phrases for Korean because sentences are spaced in the unit of word phrase. However, Korean word phrases are so multiform that there are more or less chances that lexical probabilities cannot be estimated directly in terms of word phrases though fairly large corpora are used. To overcome this problem, similarity for word phrases is defined from the lexical analysis point of view in this research and an estimation method for Korean lexical probabilities based on the similarity is proposed. In this method, when a lexical probability for a word phrase cannot be estimated directly, it is estimated indirectly through the word phrase similar to the given one. Experimental results show that the proposed approach is effective for Korean lexical disambiguation.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2003.10a
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• pp.288-297
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• 2003

본 논문은 진화 알고리즘(Evolutionary algorithm)의 기법중의 하나인 유전자 프로그래밍(Genetic programming)을 이용하여 miRNA 유전자를 발굴하기 위한 알고리즘을 소개하고 있다 miRNA는 세포내에서 유전자의 전사를 중지시킴으로써 유전자의 발현을 직접적으로 조절하게 되는 작은 RNA 집단 중의 하나이다. 그러므로 miRNA를 유전체 데이터에서 동정해내는 작업은 생물학적으로 상당히 중요하다. 한편 유전체 데이터에서 miRNA를 동정해내는 알고리즘은 생물학적 실험에서의 시간과 비용을 상당히 절감할 수 있으며, 생물학적으로 miRNA를 동정하는 많은 어려움을 덜어주게 된다. 하지만 계산학적으로 miRNA의 동정은 1차 염기서열상의 통계적인 중요도가 부족하여 기존의 유전자 예측 알고리즘을 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 miRNA의 염기서열보다는 2차구조에서 더 많은 유사성을 갖는다는 점을 착안하여, 2차구조내에서 공통적인 구조를 찾아내고, 그 정보를 이용하여 miRNA를 동정해내는 방법으로 접근하였다. 이 알고리즘의 성능평가를 위해 우리는 test set을 이용하여 학습된 모델의 특이도(= 34/38)와 민감도(= 38/67)를 계산하였다. 평가결과 본 알고리즘이 기존의 miRNA 예측 프로그램보다 높은 특이도를 갖고 있으며, 유사한 수준의 민감도를 갖고 있음을 보여 주고 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.39 no.4
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• pp.28-37
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• 2002

In this paper, we present an image retrieval method for improving retrieval performance by fusion of probabilistic method and query point movement. In the proposed algorithm, the similarity for probabilistic method and the similarity for query point movement are fused in the computation of the similarity between a query image and database image. The probabilistic method used in this paper is suitable for handling negative examples. On the other hand, query point movement deals with the statistical property of positive examples. Combining these two methods, our goal is to overcome their shortcoming. Experimental results show that the proposed method yields better performances over the probabilistic method and query point movement, respectively.