• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.389-395
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• 2006

본 논문에서는 지능재어기법을 이용하여 이족로봇 제어기를 설계한다. 이족로봇 제어기는 복잡성을 해결하기 위해 4개 소 그룹으로 모듈화 하고, 이 모듈들은 신경망을 이용한 계층적 모듈라 신경망 (Hierarchical Mixture of Experts; HME) 기법을 도입한다. 그리고 신경망은 직접제어기법으로 이족로봇의 역 동력학을 학습한다. HME는 나무구조의 네트워크로 입출력 집합을 학습하여 출력공간에 대한 입력공간을 재분할하는 능력을 가지고 있다. EM 알고리즘을 이용한 HME는 반복적 학습을 통하여 이족로봇의 동력학을 모델링하며 HME 의 가상오차를 생성하여 이족로봇보행시 안전한 보행을 수행할 수 있는 이족로봇의 제어기를 설계한다.

• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.361-375
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• 2008

본 논문에서는 패널의 일부를 규칙적으로 교체하는 4-8-4 교체표본설계에서 발생할 수 있는 항목 무응답을 대체하는 방법에 대하여 연구하였다. 특히 소득이나 취업과 같이 민감한 질문에 대하여 발생할 수 있는 무응답에 대하여 무시할 수 없는 무응답(nonignorable nonresponse) 체계하에서 발생하는 무응답을 가정하였다. 무응답들의 대체방법으로 모형에 기반한 대체방법을 고려하였으며 베이지안 방법을 이용하여 사후확률밀도함수를 최대화하는 최대사후우도추정량(maximum posterior likelihood estimator)을 구하였다. 그리고 대체된 자료를 이용하여 면접시점이 달라질 때 발생하는 편향을 추정하였으며 추정된 편향을 제거한 후 연속적인 두 조사기간에서의 각 칸의 확률과 고정된 시점에서의 주변확률을 계산하였다. 모의실험을 통해 최종적으로 도출된 결과를 평균제곱오차와 편향의 관점에서 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.743-753
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• 2014

Kim 등 (2006)과 Kim 등 (2009)은 2002년에 (사)볼런티어 21에서 조사한 설문자료에 기초하여 우리나라 개인의 기부횟수에 영향을 주는 유의적 설명변수를 보고한 바 있다. 본고에서는 Kim 등 (2006)과 Kim 등 (2009)의 계산오류를 발견하여 이를 수정하고, 아울러 Kim 등 (2009)이 적용한 0이 팽창된 포아송 모형에 로지스틱 회귀모형을 추가하였다. 동 로지스틱 모형으로 기부행위(0, 1)에 영향을 주는 설명변수를 식별하고, 아울러 기부횟수가 작은 군(群)과 큰 군(群)을 판별하여 주는 설명변수를 식별하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.1003-1016
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• 2014

조사를 통하여 수집된 자료에 기반하여 분석을 수행하는데 있어서 결측값에 대한 적절한 대체 방법은 보다 정확한 결과를 얻기 위한 매우 중요한 절차이다. 본 연구에서는 모형에 기반하여 결측자료에 대한 대체방법과 모형 추정방법을 다루었다. 특히 최대우도추정 방법의 적용에서 발생할 수 있는 변방값 문제(bounday soluntion problem)를 해결하기 위하여 베이지안 방법을 적용하였다. 분석된 결과를 바탕으로 하여 예측을 수행한 후 결측체계에 따른 정확성 비교를 수행하여 결측체계에 따른 결측모형의 선택 문제를 다루었다. 예측의 정확도를 측정하기 위하여 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE(modified within precinct error) 이용하여 비교를 수행 하였다. 본 연구에서 제시된 방법들은 2012년에 시행된 제 18대 대통령 선거 당일 시행된 출구조사의 자료를 적용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과 임의결측체계의 가정에 따른 결과가 비임의체계 가정에 따른 결과보다 예측의 정확도가 더 높았다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.991-1002
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• 2014

Greene (2004a,b), Lee와 Choi (2014) 등의 연구에서 토빗 회귀모형의 최대가능도 추정은 표준오차를 과소추정한다는 것이 알려졌고, 그 원인의 하나는 오차항 분산의 과소 추정에 있다고 한다. 오차항 분산의 과소 추정은 회귀계수에 대한 가설 검정 및 구간추정에 영향을 미칠 뿐 아니라 독립변수들의 주변효과를 추정하는데에도 영향을 미치게 되므로 토빗 회귀모형에 대한 적절한 분석이 수행되려면 최대가능도 추정의 과소 추정 문제를 해결하여야 한다. 일반적으로 무정보 사전분포에 의한 베이지안 추론 방법은 빈도학파들이 요구하는 효율성을 갖는 경우가 많다. 본 연구에서도 무정보 사전분포에 의한 베이지안 추론을 적용하여, 베이지안 방법론이 SUR 토빗 회귀모형에서 최대가능도 추정의 과소 추정 문제를 해결할 수 있는 하나의 대안이 될 수 있다는 것을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제21권6호
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• pp.923-932
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• 2008

우리는 자명하지 않은 상관 구조를 갖는 복잡한 다변량 자료에 직면하는 경우가 있다. 예를 들어 군집 구조 자료의 경우 생략된 변수들이 한 개 이상의 관측값에 동시적으로 영향을 줄 수 있기 때문에 결과들 간에 상관 구조를 모형화하는 것은 추정량의 효율성과 정확한 표준오차의 계산 등의 타당한 추론을 위해서 중요하다 관측값들 간에 종속성을 두는 표준 방법으로는 관측 값들이 관찰되지 않은 어떤 변수를 공유한다고 가정하는 것인데, 이러한 가정에 대해 본 연구에서는 다수준 모형을 고려한 상관된 임의효과 모형을 적합시켰다. 추정은 준모수적 접근방법으로 임의계수 분포에 대한 모수적 가정 없이 유한혼합 EM-알고리즘을 통하여 수행되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권2호
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• pp.213-218
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• 2013

은닉 마코프 모델 (hidden Markov Model, HMM) 기반 음성 합성 시스템에서 파라미터 적응을 위해 널리 쓰이는 기법으로 최대 공산 선형 회귀 (maximum likelihood linear regression, MLLR)이 있다. 이전 연구에서 우리는 각 MLLR 파라미터를 인자화된 MLLR (Factored MLLR, FMLLR) 형태로 확장하는 형태를 제안하였다. FMLLR 파라미터를 기존의 EM 알고리즘 형태로 구하는 기법 역시 제안하였고, 이를 통해 보완 정보를 활용하여 적응 학습을 수행할 수 있게 하였다. 본 논문에서는, FMLLR 기법을 스펙트럼 파라미터에 사용하는 것뿐 아니라 피치에도 적용하여 그 성능을 향상시키는 것에 대한 탐구를 수행하였다. 감정 음성을 생성하는 여러 실험을 통해, 우리는 제안하는 기법이 피치 및 스펙트럼에 대해 효과적으로 작용하는 것을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권6A호
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• pp.51-61
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• 2008

본 논문은 최근 많이 사용되는 64-비트 프로세서인 Intel Core2 프로세서와 AMD Athlon64 프로세서에서 AES 알고리즘을 고속 구현하는 기법을 제시한다. 먼저 EM64T 아키텍처의 Core2 프로세서는 메모리 접근 명령어 처리 효율이 연산 명령어 처리 효율보다 떨어진다. 때문에 메모리 접근 명령어의 비율이 높게 구성된 기존 AES 구현기법은 메모리 병목현상이 발생된다. 이에 메모리 접근 명령어 비율을 낮춘 부분 라운드키 기법을 제시한다. ECB 모드로 구현한 결과 Core2Duo 3.0 Ghz 프로세서에서 185 cycles/block, 2.0 Gbps의 성능을 보여주었다. 이 결과는 가장 빠르다고 알려진 bernstein 코드보다 35 cycles/block 빠르다. 한편 AMD64 아키텍처의 Athlon64 프로세서에서는 명령어 디코딩 과정에서 발생하는 병목현상을 제거하므로써 속도를 향상시켰다. 그 결과 Athlon64 프로세서에서 170 cycles/block의 성능을 나타났다. 이는 가장 빠르다고 알려진 Matsui의 비공개 코드와 성능이 동일하다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.203-207
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• 2002

Post-genome 시대를 맞이하여 인류는 전 유전체에서의 염기서열에 대한 정보를 가질 수 있게 되었다. 이러한 정보를 이용하여서 인간에게 나타나는 다양성을 설명하기 위해서 SNP(Single Nucleotide Polymorphism)의 연구가 활발히 되고 있다. 하지만 인간 체세포의 염색체는 2쌍으로 되어있기 때문에 이러한 정보가 어떠한 쌍의 조합(haplotype)으로 나타나는가를 고려하여야한다. 현재 실험적 방법으로 이를 고려하기에는 여러 가지 제약이 따르므로 통계적인 방법으로 이를 모형화하려는 노력(in silico haplotyping)이 시도되고 있다. 이 논문에서는 통계적으로 haplotype을 정하는 대표적인 알고리즘인 Clark's algorithm, E-M algorithm 등에 대한 고찰을 통하여 유전체통계학에 대한 소개를 하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.2028-2032
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• 2008

DEM은 도시계획, 도로건설 계획, 수해지역 예측 등의 많은 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 홍수와 같은 하천재해를 분석, 관리하기 위한 유출모형 적용 때 중요한 입력 자료로 사용되고 있다. 그러나 현재 우리나라에서 사용되는 DEM 제작방법은 과정이 복잡하고 자료 전환이 불가피하며 적용범위에 있어서도 제약이 따른다. 따라서 기존에 사용되던 방법들의 한계를 극복할 수 있는 정확한 DEM 생성 방법으로 위성영상을 이용하는 연구 및 기술개발이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 현재 널리 사용되고 있는 DEM 생성 알고리즘을 ASTER 위성 영상에 적용하여 추출한 DEM의 정확도를 평가하고자 하였다. 정확도 평가는 USGS DEM을 사용하였으며, 그 결과 정사보정의 RMSE는 6개의 GCP에서 2 화소에 수렴하였고, 구름영역에서 고도값이 실제 지형보다 높게 나타났다. 또한, 금강 유역의 북동쪽으로 발달된 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만 영상 왼쪽에 위치한 분지는 평활한 지역으로 ASTER DEM과 USGS EM과의 차이가 거의 없는 것으로 나타났다. 또한, 산림 지역 등 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만, 분지 등 평탄 지역의 DEM은 차이가 거의 없는 것으로 나타났다.