• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.37-51
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• 2009

서비스 인적자원 운용의 효율성 제고와 부품 또는 시설 할당의 적정성 향상을 위해 서비스센터를 통해 접수되는 서비스 요청 건수를 보다 정확하게 예측하고자 하는 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 제품의 특성을 반영하여 제품수명주기 별로 제품들을 군집화하고 군집 별로 적절한 예측모형을 구축한 후 예측 값을 통합하는 개별예측방식을 LCD 모니터 제조사의 사례를 통해 제시한다. 또한 예측 결과를 총량방식 및 기존에 기업이 사용하고 있는 방식과 비교. 평가하여 우수성을 증명함으로써 제품이나 산업의 특성을 반영한 맞춤형 수요예측 기법 도입의 필요성을 부각하고, 그에 따른 이론적, 실무적 가이드라인을 제공한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.363-372
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• 2016

우리나라 가구조사는 흔히 통계청의 조사구를 집락으로 사용한 이단추출의 자체가중 표본설계의 형태로 진행된다. 집락구조는 모집단내 개체변동성을 집락간과 집락내 분산으로 분해되기 때문에 이와 연관된 표본집락수와 집락내 표본수의 결정은 표본추정에 영향을 미치게 된다. 하지만 조사구의 규모, 노후화, 가구명부 접근불가 등의 여러가지 이유로 집계구와 같은 대안적 집락선택이 고려되기도 한다. 또한 2015 인구주택총조사부터는 전통적 가구방문조사 방식에서 행정자료를 이용한 등록센서스 형태로 바뀜에 따라 기존 조사구의 형태나 규모의 변경되어 구축되는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 집락추출을 반영한 설계효과식을 통해 계통적 혹은 내포적 구성을 갖는 집락들의 선택이 주는 분산식 차이를 유도하고, 주어진 표본크기에서 동일한 분산을 갖는 집락구조별 표본할당에 대해 살펴보았다. 미국 매릴랜드주 앤어룬델 카운티 자료를 사용하여 우리나라 조사구와 집계구와 다소 유사한 사례연구를 포함하였다. 조사변수별로 집락통합이 주는 동일성 계수의 변화는 같지 않으며 이에 따라 집락구조에 따른 표본할당이 집락표본수와 더불어 종합적으로 고려되어야 할 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.167-176
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• 2005

본 논문은 음성인식에 쓰이는 음향모델의 모델링 방법 중 결정트리 상태공유 모델링(DTST)을 기반으로 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄여 모델을 최적화하는 방법을 제안한다. DTST는 음성학적 지식을 포함할 수 있는 질의어 집합과 유사도를 기반으로 한 결정 방법을 이용하는 것이다. 이때 상태들의 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률을 증가시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안들을 군집화 하여 그 수를 줄이고자 한다. 군집화 시에 필요한 거리 측정 방법은 유클리드(Euclidean)와 바타챠랴(Bhattacharyya) 방법을 이용하였고, 새로운 가우시안은 거리가 최소가 되는 두 가우시안으로부터 평균과 분산을 다시 계산하여 생성하였다. 증권상장 회사명(STOCKNAME) 1,680개의 단어 데이터베이스를 구성하여 실험한 결과 바타챠랴 방법은 $97.2\%$의 인식률을 유지하면서 전체 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켰고, 유클리드 방법은 $96.9\%$의 인식률을 유지하면서 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켜 모델을 최적화할 수 있었다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제46권2호
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• pp.96-104
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• 2013

Objectives: The inherent nature of the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) design requires special analysis by incorporating sample weights, stratification, and clustering not used in ordinary statistical procedures. Methods: This study investigated the proportion of research papers that have used an appropriate statistical methodology out of the research papers analyzing the KNHANES cited in the PubMed online system from 2007 to 2012. We also compared differences in mean and regression estimates between the ordinary statistical data analyses without sampling weight and design-based data analyses using the KNHANES 2008 to 2010. Results: Of the 247 research articles cited in PubMed, only 19.8% of all articles used survey design analysis, compared with 80.2% of articles that used ordinary statistical analysis, treating KNHANES data as if it were collected using a simple random sampling method. Means and standard errors differed between the ordinary statistical data analyses and design-based analyses, and the standard errors in the design-based analyses tended to be larger than those in the ordinary statistical data analyses. Conclusions: Ignoring complex survey design can result in biased estimates and overstated significance levels. Sample weights, stratification, and clustering of the design must be incorporated into analyses to ensure the development of appropriate estimates and standard errors of these estimates.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.199-206
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• 2016

대부분의 한국인은 오랜 좌식생활 때문에 팔자 걸음이나 안짱 걸음을 걷는 경우가 많고, 오늘날에는 보행 중 스마트폰 사용으로 인하여 올바른 자세의 보행이 더욱 어려워지고 있다. 본 연구는 현대 한국인의 걸음 실태를 쉽게 분석하고 사용자로 하여금 이를 알 수 있도록 하는 간편한 시스템을 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구는 보행 유형을 분류하기 위하여 3축 가속도 센서와 족압 감지 시스템을 활용한 보행 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 걸을 때 발생하는 발의 압력(foot pressure)과, 상반신의 기울어진 정도를 각각 압력 센서(pressure sensor)와 3축 가속도계(3-axis accelerometer)를 통해 걷는 자세의 데이터를 취득할 수 있다. 이를 통해 몇 가지 보행 유형과 센서 데이터 간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 상체 자세 판별에는 통계적 모수인 제곱평균제곱근과 표준편차가, 보행 유행 판별에는 k-최근접 이웃 알고리즘이 적합하다는 사실을 확인하였다. 고안된 시스템은 저비용의 의학, 체육 분야에 응용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.131-142
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• 2023

본 연구는 공유 전동 킥보드 불법 주차 문제를 해결하고 서비스 품질을 개선하기 위하여 새로운 스테이션 선정 알고리즘을 제안하는 것을 목표로 한다. 최근 도시 교통 문제의 해결 방안으로 대중 교통과 최종 목적지를 연결하는 퍼스트-라스트 마일 수단으로 공유 전동 킥보드가 주목받고 있다. 그에 따라 공유 전동 킥보드 시장도 급속도로 성장하면서 그로 인한 문제 또한 심화되고 있다. 이에 본 연구에서는 문제의 본질을 파악하기 위해 텍스트 데이터를 수집하여 'LDA 토픽 모델링'으로 공유 킥보드에 관한 이슈를 보행자와 이용자 관점에서 살펴보고 이를 바탕으로 스테이션 증설 알고리즘을 마련하려 한다. 기존에 이미 일부 주차장이 설치되어 있지만 기존의 주차장 위치는 실제 견인 다발 지역과 불일치한다. 따라서 본 연구에서는 '서울특별시 전동 킥보드 견인 현황' 데이터와 여러 요인을 반영하여 DBSCAN을 통한 1차 클러스터링 후, K-means를 적용하는 혼합형 클러스터링 기법으로 실제 견인 밀도가 높은 곳에 스테이션을 설치할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.608-617
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• 2017

영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.101-110
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• 2009

효율적인 자원공유 및 동적인 시스템구성을 위한 지능형 분산 접근방식에서 주로 멀티에이전트 시스템을 사용한다. 또한 객체중복은 고장허용시스템을 구축하여 시스템에 예기치 않은 결함의 문제를 해결하기 위해 흔히 사용된다. 본 논문은 동적인 객체그룹관리에 기반한 지능형 멀티에이전트 분산플랫폼을 제시하고, 제안한 filtered k-means (Fk-means)를 기반으로 하여 객체검색기법을 제시한다. 객체 결함의 경우에, 대체 객체를 검색하여 클라이언트에게 적절한 객체를 투명하게 재 연결 시켜주기 위해 Fk-means를 사용한다. 검색방법을 효율적으로 수행하고, 그룹 내의 적절한 객체를 포함시키기 위해 Fk-means의 여과 범위를 설정한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법이 분산객체그룹에 대해 빠르고 정확한 검색을 나타내었다.

• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.559-568
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• 2016

For the economic management of photovoltaic power plants, it is necessary to regularly monitor the panels within the plants to detect malfunctions. Thermal infrared image cameras are generally used for monitoring, since malfunctioning panels emit higher temperatures compared to those that are functioning. Recently, technologies that observe photovoltaic arrays by mounting thermal infrared cameras on UAVs (Unmanned Aerial Vehicle) are being developed for the efficient monitoring of large-scale photovoltaic power plants. However, the technologies developed until now have had the shortcomings of having to analyze the images manually to detect malfunctioning panels, which is time-consuming. In this paper, we propose an automatic photovoltaic panel area extraction algorithm for thermal infrared images acquired via a UAV. In the thermal infrared images, panel boundaries are presented as obvious linear features, and the panels are regularly arranged. Therefore, we exaggerate the linear features with a vertical and horizontal filtering algorithm, and apply a modified hierarchical histogram clustering method to extract candidates of panel boundaries. Among the candidates, initial panel areas are extracted by exclusion editing with the results of the photovoltaic array area detection. In this step, thresholding and image morphological algorithms are applied. Finally, panel areas are refined with the geometry of the surrounding panels. The accuracy of the results is evaluated quantitatively by manually digitized data, and a mean completeness of 95.0%, a mean correctness of 96.9%, and mean quality of 92.1 percent are obtained with the proposed algorithm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.735-740
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• 2012

본 연구에서는 주성분 분석법 및 선형 판별 분석법을 이용한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 분류기의 설계 방법론을 소개한다. 주성분 분석법과 선형판별 분석법을 사용하여 주어진 데이터의 정보 손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고 이를 다항식 방사형 기저함수 신경회로망의 입력데이터로 사용한다. 방사형 기저 함수 신경회로망의 은닉층은 FCM 클러스터링 알고리즘으로 구성되며 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 최적의 분류기 설계를 위해서 최근에 제안된 Artificial Bee Colony(ABC) 최적화 알고리즘을 사용하여 구조 및 파라미터를 동조하였다. ABC 알고리즘을 통해 주성분 분석법과 선형판별 분석법의 고유벡터의 수 및 FCM 클러스터링 알고리즘의 퍼지화 계수등의 파라미터를 동조한다. 제안된 분류기는 대표적인 Machine Learning(ML) 데이터를 사용하여 성능을 평가하며 기존 분류기와 성능을 비교한다.