• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 KOBA 방송기술 워크샵 KOBA Broadcasting Technology Workshop
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• pp.97.1-102
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• 1999

This paper porposes and efficient coding scheme for remote medical communication systems, or“telemedicine systems”. These systems require a technique which is able to transfer large volume of data such as X-ray images effectively. We have already developed a hierarchical image coding and transmission scheme (HITS), which achieves an efficient transmission of medical images simply[1]. In this paper, a new coding scheme for HITS is proposed, which used hierarchical context modeling for the purpose of improving the coding efficiency. The hierarchical context modeling divides wavelet coefficients into several sets by the value of a correspondent coefficient in their higher class, or“a parent”, optimizes a Golomb-Rice (GR) code parameter in each set, and then encodes the coefficients with the parameter. Computer simulation shows that the proposed scheme is effective with simple implementation. This is due to fact that a wavelet coefficient has dependence on its parent. As a result, high speed data transmission is achieved even if the telemedicine system consists of simple personal computers.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제5권
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• pp.149-173
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• 1996

This paper focus on the development of object-oriented model bases for Structured Modeling. For the model base organization, object modeling techniques and model typing concept which is similar to data typing concept are used. Structured modeling formalizes the notion of a definitional system as a way of dscribing models. From the object-oriented concept, a structured model can be represented as follows. Each group of similar elements(genus) is represented by a composite class. Other type of genera can be represented in a similar manner. This hierarchical class composition gives rise to an acyclic class-composition graph which corresponds with the genus graph of structured model. Nodes in this graph are instantiated to represent the elemental graph for a specific model. Taking this class composition process one step further, we aggregate the classes into higher-level composite classes which would correspond to the structured modeling notion of a module. Finally, the model itself is then represented by a composite class having attributes each of whose domain is a composite class representing one of the modules. The resulting class-composition graph represent the modular tree of the structured.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제29권4호
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• pp.407-422
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• 2000

This article is concerned with the selecting predictor variables to be included in building a class of binary response t-link regression models where both probit and logistic regression models can e approximately taken as members of the class. It is based on a modification of the stochastic search variable selection method(SSVS), intended to propose and develop a Bayesian procedure that used probabilistic considerations for selecting promising subsets of predictor variables. The procedure reformulates the binary response t-link regression setup in a hierarchical truncated normal mixture model by introducing a set of hyperparameters that will be used to identify subset choices. In this setup, the most promising subset of predictors can be identified as that with highest posterior probability in the marginal posterior distribution of the hyperparameters. To highlight the merit of the procedure, an illustrative numerical example is given.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.111-114
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• 2008

The existence of noise bands may deform the typical shape of the spectrum, making the accuracy of clustering degraded. This paper proposes a statistical approach to remove noise bands in hyperspectral data using the correlation coefficient of bands as an indicator. Considering each band as a random variable, two adjacent signal bands in hyperspectral data are highly correlative. On the contrary, existence of a noise band will produce a low correlation. For clustering, the unsupervised ${\kappa}$-nearest neighbor clustering method is implemented in accordance with three well-accepted spectral matching measures, namely ED, SAM and SID. Furthermore, this paper proposes a hierarchical scheme of combining those measures. Finally, a separability assessment based on the between-class and the within-class scatter matrices is followed to evaluate the applicability of the proposed noise band removal method. Also, the paper brings out a comparison for spectral matching measures.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1996년도 추계학술대회논문집
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• pp.197-205
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• 1996

Unification of neural network with a hierarchical pattern recognition is presented for recognizing large set of objects. A two-step identification procedure is developed for pattern recognition: coarse and fine identification. The coarse identification is designed for finding a class of object while the fine identification procedure is to identify a specific object. During the training phase a course neural network is trained for clustering larger set of reference objects into a number of groups. For training a fine neural network, expert neural network is also trained to identify a specific object within a group. The presented idea can be interpreted as two step identification. Experimental results are given to verify the proposed methodology.

• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 1997년도 한국생물과학협회 학술발표대회
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• pp.203.2-203
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• 1997

No Abstract, See Full Text

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.5280-5287
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• 2014

본 논문에서는 라만스펙트럼의 효과적인 판별을 위해 계층 트리 구조로 클래스를 그룹화 하는 방식을 제안하였다. 실험데이터로는 28종 화학물질의 라만 스펙트럼을 준비하였고 잡음제거, 정규화 등의 전처리 수행하였다. 다음으로 사전실험을 통해 서로 간에 분류오류를 발생시키는 물질들을 그룹화 하여 계층 구조의 클래스를 구성하였고, 각각의 상위, 하위 클래스에 PCA(principal component analysis) 특징추출과 MAP(maximum a posteriori probability) 방식의 분류실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면 계층 구조의 클래스를 적용한 경우 평균 2.7개의 특징을 사용하여 분류가 100% 이루어짐을 확인할 수 있었다. 계층 구조를 적용하지 않는 기존의 방식에서 6개의 특징을 사용할 때 동일한 분류결과를 보였음을 감안해 보면, 제안한 방식이 전체 계산 복잡도의 측면에서 훨씬 뛰어남을 알 수 있다. 따라서 제안한 방식이 실제 응용에 보다 적합하다고 할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권3A호
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• pp.223-232
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• 2004

본 논문에서는 이더넷 PON(Passive Optical Network)에서 다중 클래스 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 동적 대역 할당 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 OLT(Optical Line Terminal)에 존재하는 상위 단계 스케줄러와 ONU(Optical Network Unit)에 존재하는 하위 단계 스케줄러로 구성된다. 계층적 구조 기반의 대역 할당 알고리듬은 대역 할당을 수행하는 스케줄러와 스케줄의 대상이 되는 큐가 거리 상으로 분산되어 있는 이더넷 PON 시스템에서 확장성과 자원의 효율성을 제공할 수 있다. 또한 본 논문에서는 ONU에서 수행하는 하위 단계 대역 할당 알고리듬으로 비례 할당 알고리듬, 최대 요구 우선 할당(Maximum Request First Allocation: MRFA) 알고리듬, 우선 순위 우선 할당(High Priority First Allocation: HPFA) 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬의 성능 평가를 위해 OPNET을 이용하여 IEEE 802.3ah 기반의 이더넷 PON 시스템을 설계하고 시뮬레이션을 수행하였으며 각 알고리듬의 채널 이용률, 큐잉 지연, 잔여대역 관점에서 성능을 평가하고 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권8호
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• pp.633-641
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• 2009

본 논문에서는 아날로그 데이터 처리가 가능하고, 온라인 학습, 학습 중 새로운 클래스 추가등의 특징을 가진 패턴 인식기를 제안하였다. 제안한 패턴 인식기는 계층적 구조를 가지고 있으며, 각 레벨별로 서로 다른 메트릭을 적용하여 분류 성능을 향상 시켰다. 제안한 패턴 인식기는 신경망 기반의 패턴 인식 알고리즘인 Gaussian ARTMAP 모델을 기반으로 하고 있다. Gaussian ARTMAP 모델을 계층적으로 구성하고, 계층마다 서로 다른 특징을 학습하도록 하기 위하여 Principal Component Emphasis (P.C.E) 방법을 제안하였으며, 이를 이용하여 새로운 메트릭을 생성하는 방법을 제안하였다. P.C.E는 학습된 입력 데이터들의 분산을 이용하여 클래스 내의 공통 속성을 나타내는 분산이 작은 차원을 제거하고 패턴 간의 서로 다른 속성을 나타내는 분산이 큰 차원만 유지하는 방법이다. 제안한 알고리즘의 학습 과정에서 교사 신호와 다르게 분류된 패턴이 발생하면 잘못 분류 된 클래스와 입력된 패턴을 분리하기 위하여 P.C.E를 수행하고 하위 노드에서 학습하게 된다. 실험 결과 제안한 모델은 기존에 제안된 패턴 인식 모델들 보다 높은 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.161-175
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• 2001

메타분석(Meta-analysis)은 서로 독립적으로 연구되어진 결과들을 전체적인 하나의 결과로 도출하기 위해 사용되어지는 통계적 방법이다. 이러한 통계적 방법을 설명할 모형으로는 선택모형(selection model)을 포함한 계층적 모형(hierarchical model)을 사용하며, 이러한 모형들은 베이지안 메타분석에 유용한 것으로 알려져 있다. 그러나, 메타분석의 자료들은 일반적으로 출판편의(publication bias)를 갖고 있으므로 이를 극복하고자 가중함수(weight function)를 이용하여 분포함수를 새롭게 정의하여 사용한다. 최근에 Silliman(1997)은 계층적 모형(hierarchical model)에 가중함수를 첨부한 계층적 선택모형(hierarchical selection model)을 정의하고 모수적 베이지안 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 미관측된 연구효과에 디리슈레 과정 사전분포(Dirichlet process prior)를 적용한 준모수적 계층적 선택모형(semiparametric hierarchical selection models)을 소개한다. 여기서 제시된 준모수적 계층적 선택모형을 베이지안 방법으로 추정하기 위하여 마코프 연쇄 몬테칼로(Markov chain Monte Carlo)방법을 이용한다. 제시된 방법을 적용하기 위하여 실제 자료(Johnson, 1993)인 충치를 예방하기 위한 두 가지의 예방약의 효과에 대한 차이를 비교하기 위해 얻어진 12개의 연구를 이용하여 메타분석을 한다.