• 한국음향학회지
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• 제29권3호
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• pp.200-208
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• 2010

본 논문에서는 배경잡음에 강인한 잡음제거 알고리즘 설계를 위해서 minimum statistics (MS) 기법을 codebook driven short-term predictor parameter estimation (CDSTP) 기법에 접목하는 방법을 제안한다. MS는 stationary 배경잡음에는 강인하지만, non-stationary 배경잡음에는 상대적으로 취약하다. CDSTP는 non-stationary 배경잡음에 강인한 특성을 보이지만, 코드북에 없는 배경잡음 환경에는 취약하다. 따라서 non-stationary 배경잡음에 강인한 CDSTP 방법과 별도의 코드북 학습 과정이 필요 없는 MS를 결합해서 다양한 배경잡음에 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 MS나 CDSTP 방법에 비해서 전체적으로 향상된 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 성능을 나타냈으며, 특히 stationary 배경잡음과 non-stationary 배경잡음이 섞여 있는 mixed 배경잡음 환경에서 강인한 특성을 보였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제15권2호
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• pp.33-49
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• 2008

The purpose of this study is to find student factors associated with the students' evaluation of university teaching, and to provide a meaningful reference to policy-making of teaching evaluation. Based on the surveyed questionnaires from 232 students who participated in e-learning course. in combination with applying descriptive statistics, this study analyzes (1) the influences of students' pre-motivation level of student based-on ARCS theory on class satisfaction, (2) the influences of students' grade, attendance, and class involvement on class satisfaction, and (3) the influences of e-learning experience on students' pre-motivation level and class satisfaction. Result of this study shows that: (1) students' pre-motivation level including Attention(A), Relevance(R), Confidence(C), and Satisfaction(S) is positively correlated to students' evaluation for teaching, (2) students' grade, attendance. and class involvement are positively correlated to students' evaluation for teaching, and (3) students' e-learning experience is not related with students' pre-motivation level, whereas it is related with class satisfaction.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권12호
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• pp.702-707
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• 2003

This study describes a new technique for human sensibility evaluation using electroencephalogram(EEG). Production of EEG is assumed to be linear. The linear predictor coefficients and the linear cepstral coefficients of EEG are used as the feature parameters of sensibility and pattern classification performances of them are compared. Using the better parameter, a human sensibility evaluation algorithm is designed. The obtained results are as follows. The linear predictor coefficients showed the better performance in pattern classification than the linear cepstral coefficients. Then, using the linear predictor coefficients as the feature parameter, a human sensibility evaluation algorithm is developed at the base of a multi-layer neural network. This algorithm showed 90% of accuracy in comfortableness evaluation in spite of fluctuations in statistics of EEG signal.

• 응용통계연구
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• 제23권1호
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• pp.41-47
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• 2010

본 연구에서는 재무 시계열 자료를 분석하는데 있어 유용하게 쓰이는 이분산성 시계열 모형하에서 이상치 탐지 기법을 적용하여 그 효율성을 보이고자 한다. 먼저 GARCH 모형과 GARCH 모형하에서 이상치 탐지 기법에 대해 소개하고, 적용된 방법이 기존의 전통적인 이상치 탐지 방법보다 성능이 우수함을 시뮬레이션과 실제 KOSPI 자료에 적합시켜 입증하였다.

• 한국수학사학회지
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• 제18권2호
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• pp.95-106
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• 2005

본 논문에서는 수학을 기반으로 한 데이터베이스의 지식탐사 절차를 통하여 데이터의 선택, 정제, 통합, 변환, 축소, 데이터 마이닝 기법의 선택과 적용 및 모형의 평가에 관한 개념과 방법론을 소개하고 수학의 한 분야로서 통계학의 역할과 적용방법에 관하여 연구하고자 한다. 또한 오늘날 관심이 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 역사와 수학적 배경, 통계 및 정보 기술을 이용한 데이터 마이닝의 주요 모델링 기법, 실용적 응용 분야 및 적용 사례 그리고 데이터 마이닝과 통계의 차이점에 관하여 조사하고 논하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.59-70
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• 2001

이면교배 실험은 식물이나 동물의 교배를 통해 자식계통의 유전적인 성질을 조사하는데 중용한 역할을 한다. 이면교배에 관한 기존의 연구에서는 p개의 자식계통은 하나의 집합에 속하는 것으로 간주하였다. 이와 달리 새로 육성된 자식계통의 유전적 성질을 평가하고자 하는 경우에는, p개의 자식계통이 각각 p$_1$과 p$_2$개의 자식계통을 갖는 두 개의 집합으로 분리되는 형태의 교배실험을 사용한다(단, p=p$_1$+p$_2$). 이에 본 연구에서는 자식계통이 두 집단으로 분리된 경우에 대해서 Kempthorne의 합동식을 이용하여 두 군간 교배에 대한 블록디자인을 설계하고, 이에 대한 평균효율인자를 계산하는 방법을 제안하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1055-1076
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• 2011

본 논문에서는 변이가 큰 약물(HVD)의 생동성 평가 문제와 이를 해결하기 위하여 지금까지 수행된 연구 결과들을 소개한다. 우리나라를 비롯한 세계 여러 나라에서 현재 사용하는 전통적 생동성 평가규정 중에서 HVD에 적용 가능한 방법들과 HVD 문제 해결을 주된 목적으로 고안된 방법들로 나누어 살펴본다. 특히 scaled average bioequivalence(SABE)에 대한 연구 결과들을 통계학적인 관점에서 검토하며 SABE를 이용하여 수행하는 생동성 평가 방법에 대해 알아보고 추후 연구주제 등에 대해서도 논의한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.313-322
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• 2015

본 연구에서는 하나의 균일분포 또는 퇴화분포와 두 개의 이항분포의 혼합분포 모형에 대하여 최우추정법을 소개하며, 제시된 모형에 대하여 시뮬레이션을 통해 최우추정량의 성질을 밝히며, 실험을 통해 얻은 강의 평가 자료에 대하여 퇴화분포를 가지는 혼합분포에 대하여 적용하여 보았다. 특히 퇴화분포는 한국의 문화 특성상 가운데 값을 선호하는 현상을 모형화하는데 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1305-1325
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• 2008

As index option markets grow recently, many analysts and investors become interested in forecasting the volatility of KOSPI 200 Index to achieve portfolio's goal from the point of financial risk management and asset evaluation. To serve this purpose, we introduce NN and SVM integrated with other financial series models such as GARCH, EGARCH, and EWMA. Moreover, according to the empirical test, Integrating NN with GARCH or EWMA models improves prediction power in terms of the precision and the direction of the volatility of KOSPI 200 index. However, integrating SVM with financial series models doesn't improve greatly the prediction power. In summary, SVM-EGARCH was the best in terms of predicting the direction of the volatility and NN-GARCH was the best in terms of the prediction precision. We conclude with advantages of the integration process and the need for integrating models to enhance the prediction power.

• 응용통계연구
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• 제25권6호
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• pp.1027-1036
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• 2012

Among various biometrics recognition systems, statistical fingerprint recognition matching methods are considered using minutiae on fingerprints. We define similarity distance measures based on the coordinate and angle of the minutiae, and suggest a fingerprint recognition model following statistical distributions. We could obtain confidence intervals of similarity distance for the same and different persons, and optimal thresholds to minimize two kinds of error rates for distance distributions. It is found that the two confidence intervals of the same and different persons are not overlapped and that the optimal threshold locates between two confidence intervals. Hence an alternative statistical matching method can be suggested by using nonoverlapped confidence intervals and optimal thresholds obtained from the distributions of similarity distances.