• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.293-297
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• 2001

본 연구는 공간상에서 초점 주의의 공간 위치가 인간의 감각 운동 협응에 의한 회귀억제에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위하여 수행되었다. 본 실험은 20∼25세 나이의 성인 남·여를 대상으로 하였고, 자체 제작한 방음 암실에서 실시되었다. 지금까지의 회귀억제는 위치와 시간에 관련된 특이한 현상이라고 정의되어 왔다. 그러나 본 실험에서는 피험자의 주의가 집중되어 있는 공간에서는 시간에 관계없이 일어나지 않지만 피험자의 주의가 분산되었을 경우는 한 번 집중된 공간으로 주의를 옮기기가 어려운 회귀억제 현상이 일어났다. 본 연구에서는 회귀억제는 조건에 따라서는 자극 제시 간격(SOA)과 무관하며 초짐 주의 공간 위치와 관련된 현상임을 정량적으로 평가하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.4
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• pp.865-877
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• 2009

While characterized initially as an urban-scale pollutant, ozone has increasingly been recognized as a regional and even global-scale phenomenon. The complexity of environmental data dynamics often requires models covering non-linearity. This study deals with modeling ozone with meteorology in Seoul area. The relationships are used to construct a nonlinear regression model relating ozone to meteorology. The model can be used to estimate that part of the trend in ozone levels that cannot be accounted for by trends in meteorology.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2004.11a
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• pp.57-63
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• 2004

본 연구에서는 3차원 심근조직에서의 회귀성파동에 대한 수치적 해석결과를 제시한다. 심근 조직에서의 회귀성파동은 심실세동(ventricular fibrillation)의 원인으로 지목되고 있으며 심근세포 이온채널 또는 전기전도시스템 등과 같은 여러 가지 요소들이 관련된 복합적 현상으로 생각되고 있다. 지금까지 이에 관한 많은 연구가 전기생리학적 모델을 이용하여 이루어진바 있으며, 주로 동물 심근세포모델에 기반으로 균일한 2차원 또는 3차원 모델에서의 전기전도 현상 해석을 한 바 있다. 그러나 실제 심장조직의 경우, 두께를 가진 3차원적 형상을 지니고 있으며 층을 따라서 전기생리학적으로 상이한 특성을 가진 세포들로 구성된다. 즉 심근은 층을 가로질러 Epi-cardiac, mid-cardiac, endo-cardiac cell들로 구성되며 각기 다른 APD(action potential duration)을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 세가지 종류의 인체 심근세포모델을 사용한 3차원 심근조직에서의 활동전위 전도현상에 대한 결과를 제시한다. 이를 위하여 기존의 인체 3가지 종류의 심근세포 모델을 구현하여 그 타당성을 검토한다. 그리고 이를 바탕으로 3차원 조직모델을 구현하는데, simplified bidomain방법을 사용하였다. 3차원 공간상에서 심근세포에 의한 활동전위 전달현상을 해석하기 위하여 유한요소법을 도입한다. 최종적으로는 3가지의 심근세포층을 가진 3차원 심근조직을 구성하고, 여기에 회귀성 파동을 유도한다. 그리고 단일층으로 이루어진 3차원조직에서의 결과와 비교 분석하여 다세포층에 의한 불균일 효과를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.357-357
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• 2021

홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.358-358
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• 2021

자연재해 중 홍수는 전 세계적으로 가장 큰 인적 및 물적 피해를 발생시키고 있으며, 지구온난화로 가속화되고 있는 기후변화는 더욱 극심한 호우와 태풍 현상을 야기하고 있다. 최근 우리나라에서도 2020년 장마는 역대 가장 긴 장마로 기록되는 등 변화된 기상현상으로 인해 홍수피해의 빈도와 강도가 지속적으로 증가하고 있다. 따라서, 이상기후로 인한 홍수피해에 대한 대비와 적응을 위해 위험도 평가, 예·경보시스템, 대피체계 등과 같은 비구조적 대책의 수립이 필요하다. 그 중 홍수피해에 대한 위험도 평가는 과거 홍수피해자료를 바탕으로 지역별 피해양상이나 상대적인 피해위험도를 파악할 수 있으므로 홍수피해 저감대책 수립에 중요한 비구조적 도구로 인식되고 있다. 이에 따라 본 연구는 행정구역별 과거 강우특성 및 홍수피해자료를 분석하여 강우조건에 따라 예상되는 홍수피해위험도를 평가하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저, 국민재난안전포털에서 제공하는 재해연보에서 행정구역별 최근 20년 동안의 호우 및 태풍으로 인한 피해자료를 수집하여 인적 및 물적 피해특성 자료를 구축하고, 홍수피해가 발생한 기간에 대해 기상청에서 제공하는 시강우량 자료를 수집하여 홍수피해 사상별 다양한 강우특성자료를 구축한다. 구축된 자료를 이용하여 행정구역별 강우-피해 상관분석을 수행하고, 회귀분석 과정에서 이상치가 존재할 경우 회귀모형의 적합도를 향상시키기 위해 이상치를 제거하고 분석하여, 회귀식의 결정계수 및 유의성 검정결과를 바탕으로 3가지 원인별(호우, 태풍, 종합), 2가지 홍수피해별(인적, 물적) 강우-피해 최적 회귀함수를 선정한다. 최종적으로 강우조건에 따른 홍수피해 규모를 예측하고, 이를 통하여 행정구역별 상대적인 홍수피해위험도를 평가한다. 본 연구를 통해 행정구역별 강우조건에 따른 예상 홍수피해위험도를 분석하여 홍수피해에 대한 저감대책 수립에 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.2
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• pp.321-328
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• 2009

In regression analysis, the ordinary least squares estimates of regression coefficients become poor, when the correlations among predictor variables are high. This phenomenon, which is called multicollinearity, causes serious problems in actual data analysis. To overcome this multicollinearity, many methods have been proposed. Ridge regression, shrinkage estimators and methods based on principal component analysis (PCA) such as principal component regression (PCR) and latent root regression (LRR). In the last decade, many statisticians discussed sensitivity analysis (SA) in ordinary multiple regression and same topic in PCR, LRR and logistic principal component regression (LPCR). In those methods PCA plays important role. Many statisticians discussed SA in PCA and related multivariate methods. We introduce the method of PCR and LRR. We also introduce the methods of SA in PCR and LRR, and discuss the properties of SA in PCR and LRR.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.6
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• pp.761-770
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• 2011

Robust principal components regression is suggested to deal with both the multicollinearity and outlier problem. A main aspect of the robust principal components regression is the selection of an optimal set of principal components. Instead of the eigenvalue of the sample covariance matrix, a selection criterion is developed based on the condition index of the minimum volume ellipsoid estimator which is highly robust against leverage points. In addition, the least trimmed squares estimation is employed to cope with regression outliers. Monte Carlo simulation results indicate that the proposed criterion is superior to existing ones.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.172-172
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• 2017

본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. AW(AutoWiping) 기능이란 차량 앞창(Windshield)에 빗방울이 맺히게 되면 광신호의 산란으로 인해 수광부에 들어오는 감소되는 광신호의 정도에 따라 차량 와이퍼의 속도를 결정해 주는 기능이다. 빗방울이 많이 맺힐수록 광신호는 감소되며 와이퍼는 더 빠른 속도로 작동을 하게 된다. 여기서 강우센서가 강우량이 많으면 감소된 광신호 데이터를 표출하는 현상을 이용하여 강우정보를 생산한다. 강우센서는 총 8개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 10분이면 약 120만 개의 데이터가 생산되게 된다. 이 대량의 데이터에서 정확한 강우량을 산출하기 위해 강우센서의 초기값과 와이퍼 이동시 발생하는 순간 이상치를 제거해야 한다. 하지만 일일이 수백만 개 이상의 데이터에서 모든 이상치를 제거하는 작업은 불가능하다. 따라서 이상치를 포함한 회귀 분석 방법을 연구하였고, 인공강우 발생기를 이용하여 광신호를 강우량으로 환산하는 2가지 회귀식이 유도되었다. 이들은 각각 이상치를 모두 포함시켜 독립변수(광신호)에 따라 종속변수(강우량)의 값이 변화하는 관계를 나타내는 선형회귀분석(model 1), 임계치를 정하여 일정 이상치가 제거된 신호만 통과시키는 대역통과 필터링 분석(model 2)으로 유도된 회귀식을 실강우에 회귀식을 적용하여 정확도를 분석하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.20 no.1
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• pp.29-49
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• 2009

The purpose of the present research was to examine whether the parietal pathway and the temporal pathway were responsible for the phenomena of the inhibition of return and the facilitation of return respectively and at what stage of the information processing they occurred. The response time and the ERPs(event-related potentials) were examined in the two conditions(the valid condition and the invalid condition) while subjects were doing detection task, location discrimination task, color discrimination task and orientation discrimination task in separate sessions. No significant response time difference was found between the valid and the invalid conditions when subjects did the detection task as well as the location discrimination task. However, significant response time difference was found when they did the color discrimination as well as the orientation discrimination task. Futhermore, there was a significant difference of ERP difference between the two conditions in the Pz area when subjects were doing location discrimination task and significant difference was found in the T7 area when they were doing color discrimination task and marginal difference was found in T7/T8 area when they were doing orientation discrimination task just before they responded. These results imply the possibility that both the inhibition of return and the facilitation of return occur in the parietal and in the temporal pathway respectively in the late stage of information processing.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.263-268
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• 2003

Breiman, Friedman, Olshen and Stone(1984)의 전체탐색법에 의한 회귀나무는 상대적으로 많은 분리가 가능한 변수로 분리기준이 정해지는 편의 현상을 갖고 있다. 본 연구에서는 이런 문제점을 해결할 수 있는 알고리즘을 제안하여 변수선택편의가 없는 회귀나무를 만들고자 한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 분리변수를 선택하는 단계와 그 선택된 변수에 의해 이진분리를 위한 분리점을 찾는 단계로 구성되어 있다. 예측변수 중에서 목표변수와 가장 밀접하게 연관된 예측변수는 예측변수의 자료의 종류에 따라 스피어만의 순위상관계수에 의한 검정 혹은 크루스칼-왈리스의 통계량에 의한 검정을 수행하여 가장 통계적으로 유의한 변수로 선택하였고, 선택된 변수에만 Breiman et al.(1984)의 전체선택법을 적용하여 분리점을 결정하였다. 모의실험을 통해 변수선택편의, 변수선택력 , 그리고 평균제곱오차 측면에서 Breiman et al. (1984)의 CART(Classification and Regression Trees)와 제안한 알고리즘을 서로 비교하였다. 또한, 두 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 효율을 서로 비교하였다.