• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1693-1698
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• 2009

본 논문에서는 서명에서 생성되는 속도 성분(방향 정보, 거리 정보)에서 방향 정보만을 특징 정보로 서명DB에서 저장하고 거리(속력) 정보는 조정상수(w)를 이용함으로써 오류율에 영향을 주지 않으면서 처리속도를 개선하고, 특징 정보 크기도 줄일 수 있었다. 이를 위해 통계적 검정 T-test를 이용하여 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.865-867
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• 2009

본 논문에서는 서명에서 생성되는 속도 성분(방향 정보, 거리 정보)에서 방향 정보만을 특징 정보로 하여 오류율에 영향을 주지 않으면서 처리속도를 개선하였으며, 특징 정보 크기도 크게 줄일 수 있었다. 이를 위해 실험결과를 토대로 하여 통계적 방법 T-test를 이용하여 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.76-82
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• 2001

최근 웹 문서의 규모가 커짐에 따라 높은 정확도를 필요로하는 정보검색시스템이 요구되고 있다. 구 색인은 정확도를 향상시킬 수 있는 방법으로 전통적으로 많이 사용되어 왔으며, 정보검색에서 사용하는 구는 크게 통계적인 구와 구문적인 구로 나눌 수 있다. 한국에서는 주최 복합명사를 처리하거나, 구문적인 구를 이용한 방법들만이 사용되어 왔고, 통계적인 구를 이용한 검색은 연구되지 않았다. 질의에 존재하는 구의 위치관계와 문서에 존재하는 구의 위치관계가 서로 동일하다면 그 문서는 그 질의와 더욱 유사할 것이라 판단하고, 본 논문에서는 통계적인 구에서 구 구성요소간의 위치관계를 고려한 정보검색 시스템을 제안한다. 명사구 이치의 유용한 구를 생성하기 위하여 내용어를 색인했으며 색인어간의 거리와 순서를 고려하여 가중치를 부여하였다. 명사구와 내용어에 기반한 구를 사용한 각각의 실험에서 거리에 따른 가중치를 부여하는 방법이 거리를 무시한 방법에 비해서 효과적이었고 구 구성요소간의 위치관계를 고려하는 것이 성능향상의 주요한 요인임을 알 수 있었다. 또한 명사위주의 질의에서는 내용어보다는 명사만을 색인하는 것이 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권5호
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• pp.297-305
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• 2006

마이크로 프로세서 구조의 성능을 분석할 때, 트레이스 구동형 모의실험이 광범위하게 수행되고 있으나, 시간과 공간을 많이 차지하기 때문에 최근에 이르러 통계적 모의실험이 그 대안으로 떠오르고 있다. 기존의 통계적 모의실험이 단일 분기 예측법에 대하여 연구가 수행된 것과 달리, 본 논문에서는 다중 분기 예측법을 이용하는 고성능 수퍼스칼라 프로세서에 대한 통계적 프로화일링 모델을 제안하였다. 이때, 다중 분기 예측법은 최근 들어 유망한 기법으로 대두되고 있는 퍼셉트론 분기 예측법을 기반으로 하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크 프로그램의 특성을 통계적 프로화일링 기법으로 모델링하고, 여기서 얻은 통계적 프로화일을 바탕으로 벤치마크 트레이스를 합성하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 제안하는 방식으로 다중 분기 예측을 이용하는 수퍼스칼라 프로세서에서도 비교적 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.286-288
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• 2002

본 연구에서는 자동화된 부품생산 공장에서의 실시간 통계적 공정관리 시스템의 구축사례를 소개하고, 생산현장에서 지속적으로 올라오는 많은 양의 품질정보를 실시간으로 처리하기 위해 적용된 우선순위를 고려한 분산처리방식을 응용한 알고리즘을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.36-41
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• 1996

한글을 대상으로 하는 검색 시스템의 강우 문서의 대부분을 차지하는 복합명사는 원칙적으로 단어와 단어 사이를 띄어 써야 하지만 붙여쓰기 또한 허용하므로 정보 검색 시스템에서는 이를 고려하여야 한다. 본 논문에서는 MIDAS/IR 정보검색 시스템에서 통계적인 정보를 이용하여 복합명사를 처리하는 방법을 구현하고 이를 실험을 통하여 평가하고자 한다. MIDAS/IR은 크게 복합명사의 통계적인 정보를 이용하는 색인 부분과 확장 불리한 모델 및 벡터 공간 모델을 제공하는 검색 부분으로 이루어져 있다. 색인기에서는 복합명사를 처리할 뿐 아니라 고유명사와 같이 사전에 등록되지 않은 명사를 처리하는 작업을 하게 되며 검색 부분은 클래스 라이브러리로 구현되어 있어 임의의 검색 모델도 쉽게 추가 될 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서는 KTSET을 이용하여 불리한 모델 및 벡타 공간 모델에서의 성능을 실험을 통하여 평가하였으며, n-그램을 사용한 시스템과 비교 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.166-168
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• 2003

문서 분할 기법은 문서 내에 존재하는 다양한 주제들을 자동적으로 추출하는 기법이다. 이 분야의 연구는 크게 사전적 관계에 근거한 기법과 통계적 데이터에 근거한 기법으로 나누어져 연구되어 왔다. 사전적 관계에 의한 기법은 단어들의 사전적 의미와 관계에 근거한 기법이고 통계적 데이터에 의한 기법은 주로 단어들의 분포를 이용한 기법이다. 여기에는 몇가지 문제점이 있는데 사전적 관계에 근거한 경우에는 분산된 주제들을 통합하여 추출하기 어렵고. 통계적 데이터에 근거한 기법은 정확한 주제의 개수를 찾기 어렵다는 점이다. 본 논문에서는 계층적 개념 트리를 이용하여 보다 정확한 개수의 주제들을 찾아낼 수 있는 문서 분할 기법에 대해 소개 하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.577-579
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• 2000

얼굴인식에서 정보 이론적 접근방법은 얼굴 영상을 작은 기저 영상의 집합으로 분해하는 것을 기초로 한다. 가장 많이 쓰이고 있는 방법은 PCA를 기반으로 하는 eigenface 방법이다. PCA를 기반으로 하는 방법은 데이터의 2차 통계적 구조만을 고려하므로 화소 사이의 고차 통계적 의존성은 고려되지 않는다. Factorial code 표현법은 효과적인 정보 표현의 좋은 방법으로 알려져 있고 이것은 ICA와 밀접한 관련이 있다. Factorial code 표현법은 eigenface 방법과 비교할 때 중요한 정보가 포함되어 있는 데이터의 고차 통계적 구조도 고려되어 더욱 효과적인 정보 표현을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 PCA를 이용하여 차원을 줄이고 찾아낸 특징 공간에 Factorial code 표현법을 적용했다. 그리고 얼굴 인식에 있어서 Factorial code 표현법이 eigenface 방법보다 성능이 우수함을 보였다. 제안한 방법의 우수한 성능을 모의실험을 통하여 입증했다.

• 응용통계연구
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• 제8권2호
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• pp.1-26
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• 1995

요즘 우리나라 언론매체, 특히 신문이나 잡지 등에서 정보 전달의 목적으로 수치적 정보를 통계 그래픽스로 처리하여 시각화하는 작업이 부쩍 많아지고 있다. 그러나, 상당한 비율의 통계 그래픽스가 잘못 그려지고, 일반 대중에게 잘못 인식되는 통계적 오용이 발생하고 있다. 우리나라 언론매체 중 신문들을 중심으로 이러한 통계적 오용의 type, 빈도, 이해 당사자들 의식구조 등을 설문조사, 신문 및 잡지조사 등을 통하여 자료를 입수해 정리한다. 또한, 통계적 오용이 일어나는 통계 그래픽스를 가지고 대학생들을 대상으로 오용의 영향 정도를 알 수 있는 측도를 정하여 실험을 실시하고, 분석을 행한다. 통계 그래픽스의 오용별로 오용을 방지하기 위한 통계적 규칙을 제시하고, 이해 당사자들의 의식구조를 개조할 수 있는 제도적 장치에 대한 방안을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.25-30
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• 2009

패턴 인식에서 분류기 모형으로 많이 사용되는 퍼지 가중치 평균 분류기는 가중치를 적절히 설정함으로써 뛰어난 분류 성능을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 일반적으로 가중치는 인식 문제 분야의 특성이나 해당 전문가의 지식이나 주관적 경험을 기반으로 설정되므로 설정된 가중치의 일관성과 객관성을 보장하기가 어려운 문제점을 갖고 있다. 따라서 이 논문에서는 퍼지 가중치 평균 분류기의 가중치를 설정하기 위한 객관적 기준을 제시하기 위하여 특징값들 간의 통계적 정보를 이용한 가중치 설정 기법들을 제안하였다. 제안한 기법들을 이용하여 UCI machine learning repository 사이트에서 제공되는 표준 데이터들 중의 하나인 Iris 데이터 세트를 이용하여 실험하고 그 결과를 비교, 분석하였다.