• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2253-2261
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• 1999

ACK에서는 패턴 테이블 생성기와 핍홀 최적화기에서 스트링 패턴 매칭 기법을 이용하여 EM 중간 코드에 대한 최적화 코드를 생성한다. 하지만 이 스트링 패턴 매칭 방법은 패턴 결정 시에 반복적으로 많은 비교 동작이 이루어지므로 비효율적이다. 본 논문은 ACK의 중간 코드 최적화기를 개선하기 위해 EM 트리 생성기, 최적화 패턴 테이블 생성기, 트리 패턴 매칭기로 구성된 트리 패턴 매칭 알고리즘을 이용한 EM 중간 코드 최적화 시스템을 설계하고 구현하였다. 이러한 트리 패턴 매칭 알고리즘은 EM 트리를 하향식으로 순회하면서 트리 구조를 가진 패턴 테이블을 참조하여 루트 노드를 중심으로 패턴 매칭을 수행한다. 트리 패턴 매칭 동작은 궁극적으로 ACK의 스트링 패턴 매칭에 비해 최적화 패턴을 찾는데 걸리는 시간을 평균 10.8% 감소시킬 수 있는 효과를 보였다.

• 대한핵의학회지
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• 제39권6호
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• pp.464-472
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• 2005

목적: 부채살 단일광자단층촬영(SPECT)은 공간분해능과 민감도를 개선하는 것으로 알려져 있다. 보다 정확한 영상을 얻고 인체에 대한 SPECT의 영상화 과정을 정확하게 묘사하기 위하여 평행 데이터로 재배열하는 과정 없이 직접 부채살 데이터를 이용하여 재구성하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 다양한 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였고 각 방법의 성능을 비교하였다. 대상 및 방법: 선추적법을 적용하여 부채살 투사기와 이로부터 얻은 데이터를 직접 재구성할 수 있는 FBP, EM, OS-EM과 MAP-EM OSL 알고리즘을 구현하였다. OSL 알고리즘의 경우에는 membrane과 thin plate prior를 사용하였다. 직접 부채살 데이터를 재구성하는 방법의 성능을 평가하기 위해 양방향 최근접 이웃, 양방향 1차와 양방향 3차 보간법을 사용하여 재배열된 평행 데이터를 얻었고 이 데이터를 기존의 평행 데이터에 대한 EM 알고리즘을 사용하여 재구성하였다. Hoffman 두뇌와 Shepp/Logan 팬텀으로부터 얻은 잡음 없는 데이터와 잡음 있는 데이터는 각 방법으로 재구성하였으며 퍼센트 오차를 계산하여 각 재구성된 영상을 비교하였다. 결과: Thin-plate 사전 분포함수를 사용한 OSL 방법이 가장 낮은 오차를 가지며 잡음으로 인한 결과 영상의 불안정성을 효과적으로 제어함을 확인할 수 있었다. 부채살 데이터를 평행 데이터로 재배열시 양방향 1차 보간법이 정확성과 계산 시간 측면에서 가장 효율적인 방법임을 확인하였다. 재배열된 평행 데이터의 EM결과에 비해 직접 부채살 데이터를 재구성하여 얻은 결과영상이 더 정확하게 재구성되었다. 결론: 본 연구에서는 평행 데이터로 재배열한 경우에 비하여 보다 정확한 영상을 재구성하는 직접 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였으며 이는 정량적으로 월등히 개선된 결과를 제공함을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1253-1262
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• 2014

회귀나무 (regression tree)는 독립변수로 이루어진 공간을 재귀적으로 분할하고 해당 영역에서 종속변수의 최선의 예측값을 찾고자 하는 비모수적 방법론이다. 회귀나무 모형이 제안된 이래 로지스틱 회귀나무모형이나 분위수 회귀나무모형과 같이 유연하고 다양한 모형적합을 위한 연구가 진행되어 왔다. 최근에 들어서는 Sela와 Simonoff (2012)의 RE-EM 알고리즘, Loh와 Zheng (2013)의 GUIDE 등 패널데이터와 관련하여 진일보한 나무모형 알고리즘도 제안되었다. 본 논문에서는 각 알고리즘을 소개하고 특징을 살펴보는 한편, 실험 데이터를 생성하여 평균제곱오차 (mean squared error)를 바탕으로 예측력을 비교하였다. 분석결과, RE-EM 알고리즘의 예측력이 상대적으로 우수하게 나타났다. 이 알고리즘을 통해 기업경기실사지수 업종별 패널자료를 분석한 결과 최근의 업황에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 매출 실적으로 나타났으며 매출 상위 그룹의 경우 비제조업이 제조업에 비해 업황에 대한 판단이 긍정적인 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제10권2호
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• pp.309-323
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• 1997

사진과 같은 영상매체를 통한 화상들은 대부분 중도절단과정을 거친 자료임에도 불구하고 정상자료로 취급하여 복원하는 경우가 많다. 이때 편의를 갖는 복원화상을 얻게 된다. 그러나 화상복원 분야에서 이에 대한 인식을 거의 발견할 수 없다. 이에 본 논문에서는 '가우시안' 잡음에 의해 오염된 중도절단화상에 대해 EM알고리즘에 의한 복원방법을 소개한다. 그리고 실험을 통해 중도절단된 모의화상에 대해 복원효과를 보인다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권6호
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• pp.523-529
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• 1999

방출컴퓨터단층영상술을 위한 영상재구성법에 있어서 기대값 최대화(EM)를 사용한 maximum likeihood 방법이 기존의 filtered backprojection 방법에 비해 현저한 장점을 지니고 있다는 점에서 지속적으로 그 가치가 인정되어 왔다. 그러나, 이러한 방법은 projection 및 backprojection 의 반복계산을 요하므로 영상재구성을 위한 총 계산시간이 projector 및 backprojector 의 성능에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 EM에 근거한 영상재구성 알고리즘의 계산량을 감소시키는 방법에 관하여 논한다. 특히, projection 및 backprojection 계산을 위한 행렬의 원소중 중요한 양들을 구하는 방법과 이들을 미리 계산하여 적절한 양의 메모리에 저장하는 방법에 관하여 고찰한다. 실험에서 제안된 방법을 사용할 경우 EM 알고리즘의 계산시간을 92%까지 현저히 감소시킬 수있음을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1218-1224
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• 2008

유전자의 상위부분에 위치하면서 해당 유전자의 발현을 제어하는 신호부위 역할을 하는 프로모터 영역은 다양한 전사인자들이 결합하는 특정 신호부위들을 갖고 있다. 이러한 전사인자 결합부위들은 프로모터 영역 내의 매우 다양한 위치에 자리잡고 있으며, 진화론적으로 잘 보존된 Consensus 형태의 염기서열 패턴을 띠고 있다. 본 논문은 이러한 Consensus 패턴 탐색에 사용되는 Wataru 방법, EM 알고리즘, MEME 알고리즘, 유전자 알고리즘 및 Phylogenetic Footprinting 기법 등에 대해 소개하고, 향후 연구방향에 대한 전망을 제시하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.433-447
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• 1999

검사관련 능력과 문항점수사이의 관계를 모형화하기 위해 사용한 순환모형에서 관측불능인 능력상대변수를 비롯한 모든 변수들이 범주형 변수라 가정하자. 이 범주형 자료를 위한 모수추정문제를 다루기 위해 EM 방법을 이용했는데, EM 방법은 사용하기에 편리하지만 순환모형에 대한 추정값이 적절하지 않는 경우가 발생한다. 그 주된 원인중의 하나로 초기값 선정의 잘못을 들 수 있는데, 본 논문에서는 이 외에 구조상의 결함도 그 원인이 됨을 경험적으로 보았다. 따라서 구조적 결함을 먼저 해결하면 보다 효과적인 초기값을 선정할 수 있으리가 기대한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.569-572
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• 1999

In this paper we present a color image segmentation algorithm based on statistical models. A novel deterministic annealing Expectation Maximization(EM) formula is derived to estimate the parameters of the Gaussian Mixture Model(GMM) which represents the multi-colored objects statistically. The experimental results show that the proposed deterministic annealing EM is a global optimal solution for the ML parameter estimation and the image field is segmented efficiently by using the parameter estimates.

• 문화기술의 융합
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• 제2권1호
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• pp.93-98
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• 2016

최근 정보통신기술의 발달로 인한 각종 모바일 기기와 스마트 기기를 통해 소셜 네트워크 서비스가 많이 대중화 되고 있다. SNS는 오프라인에 존재하는 사회적 관계망이 온라인으로 이동한 친목기반 인맥 형성 서비스이다. SNS는 온라인 커뮤니티와 혼동되어 사용되기도 하지만 차이점이 있다. 이러한 기기들로부터 수집된 정보를 모델링하는 알고리즘으로는 연관성, 군집화, 신경망, 결정 나무 등의 다양한 기법이 제안되고 있다. 이러한 기법들을 활용하여 여러 가지 방대한 자료를 효과적으로 사용 하는데 연구할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 특히 군집화에서 좋은 성능으로 평가받는 EM 알고리즘에 대해서 페이스북 인사이트 데이터를 이용하여 군집화를 수행한 결과를 기반으로 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이를 통하여 EM알고리즘에 따른 성능의 변화와 남호주 주립도서관 의 실험데이터의 적용결과를 기반으로 분석하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권2E호
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• pp.68-75
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• 1994

신호처리의 많은 분야에서, 심하게 비가우시안 성질을 가지는 분포, 혹은 분포의 중간은 가우시안 특성을 가지지만 양 끝에서는 편차가 크게 나는 분포를 다루어야 하는 경우가 종종 있다. 이러한 편차에 효과적으로 대처하기 위하여 본 논문에서는 음성 신호의 여기 신호로서 혼합 분포(mixture distribution)을 고려한다. 이것은 음성 분석시 피치 주파수가 미치는 영향을 감소시키며, 배경 잡음을 제거하는 데에도 효과적이다. 음성 신호 파라미터의 추정 및 향상을 위하여 EM 알고리즘을 사용하묘, 향상 과정에서는 강인 칼만 필터링 기법을, 파라미터 추정 관정에서는 검출/추정 기법을 사용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 입력 신호대잡음비가 열악한 경우에 기존의 것보다 우수한 성능을 보인다.