• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.702-706
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• 1995

Integration of CAM and CAM information is important in the CIM era. For a CIM system, the feature representation can be a solution to the integration of product model data. These are geometry feature, functional feature, and manufacturing feature in the feature context. This paper proposes a framework to integrate the configuration design method, parametric modeling and the feature modeling method. The concept of design unit which is one level higher than functional feature and parametric modeling concept with functional features have been proposed.

• 대한수학회논문집
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• 제28권4호
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• pp.833-850
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• 2013

We present an algorithm for computing the Hausdorff distance between two parametric curves in $\mathbb{R}^n$, or more generally between two sets of parametric curves in $\mathbb{R}^n$. During repeated subdivision of the parameter space, we prune subintervals that cannot contain an optimal point. Typically, our algorithm costs O(logM) operations, compared with O(M) operations for a direct, brute-force method, to achieve an accuracy of $O(M^{-1})$.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.677-692
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• 2018

최근 2017년 우리나라 합계출산율은 1.05명로 2005년 1.08명 수준으로 회귀하는 현상을 보이고 있다. 1.05명은 인구대체선(2.1명), 안전선(1.5명)과도 거리가 먼 초저출산 수준이고 마치 초저출산 덫에 빠질 우려가 있다. 이에 합계출산율의 합리적인 예측과 이를 통한 출산정책에 유용한 자료를 제공하는 것은 그 어느 때 보다도 중요하다. 그 동안 다양한 통계적 방법으로 합계출산율 추이를 예측하였는데, 데이터 완비성이 높고 품질이 좋은 경우 모형 접근인 모수적 방법, 데이터 추이가 단절되거나 변동이 심한 경우 평활과 가중치를 적용한 비모수적 방법, 데이터 부족과 품질 등으로 선진국의 출산율 3단계 전이현상을 참고하여 이들의 사전분포를 활용하는 베이지안 방법 등이 적용되어 왔다. 본 연구는 최근 변동이 심한 우리나라 출산율에 모수, 비모수, 그리고 베이지안 방법을 적용하여 추정과 예측을 실시하고 도출된 결과 비교를 통해 적합성과 타당성 측면에서 어떤 방법이 합리적인지 모색하고자 한다. 분석결과 합계출산율 예측값 순위는 통계청 합계출산율이 가장 높고, 베이지안, 모수, 비모수 순으로 나타났다. 2017년 TFR 1.05명 수준을 감안할 때 모수, 비모수모형으로 도출된 합계출산율 예측값이 합리적이다. 또한 출산율 자료완비성이 높고 품질이 우수할 경우 계산 효율성과 적합도 관점에서 모수적 추정과 예측 접근 방법이 타 방법보다 우수한 것으로 도출되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.1-10
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• 2022

완전연결신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 완전연결신경망에서 비선형활성함수는 선형변환 값을 비선형 변환하여 출력하는 함수로써 비선형 문제를 해결하는데 중요한 역할을 하며 다양한 비선형활성함수들이 연구되었다. 본 연구에서는 완전연결신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 간단히 파라메트릭 활성함수들을 더함으로써 만들어낼 수 있다. 파라메트릭 활성함수는 입력데이터에 따라 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 도입하여 손실함수를 최소화하는 방향으로 최적화할 수 있는 함수이다. 파라메트릭 활성함수들을 결합함으로써 더욱 다양한 비선형간격을 만들어낼 수 있으며 손실함수를 최소화하는 방향으로 파라메트릭 활성함수들의 파라미터를 최적화할 수 있다. MNIST 분류문제와 Fashion MNIST 분류문제를 통하여 결합된 파라메트릭 활성함수의 성능을 실험하였고 그 결과 기존에 사용되는 비선형활성함수, 파라메트릭 활성함수보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.424-436
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• 2011

In this paper, we propose a methodology of generating a parametric segment model for human body using the Korean anthropometric data. The model is defined as an articulated body model consisted with 19 ellipsoid primitives. The primitives are joined at locations representing the physical joints of human body. A lot of previous researches have suggested methodologies of generating body models using the European or American anthropometric data, so that these models were inappropriate for engineering analyses and simulations in case of the Koreans. We defined a set of 35 body dimensions representing our segment model based on the anthropometric data of Koreans. Also we defined four key parameters of age, height, weight and waist circumference, and then we applied regression equations to associate the parameters to the aforementioned dimensions. As the results, we obtained the parametric human body segment models according to the various body types and the subject-specific models for a specific individual. The models in the various industries can be used as the base models for static and dynamic analysis considering the Koreans.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.193-198
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• 2019

인터넷상에서의 진짜 및 가짜 정보의 범람이 수많은 텍스트 분석에 대한 연구를 이끌었다. 문헌 표기 없이 타인의 저작물을 무단 복제 및 관련 없는 연구결과 조작 등이 한동안 세간의 주목을 이끌었다. 연구 분야에서 표절과 이의 대항 및 감소를 위해 다양한 도구들이 개발되었다. Pearson Spearman 본 연구에서는 코사인 유사성과 및 상관관계를 이용하는 파라미터 및 비 파라미터 방법을 이용하여 문장 유사성을 측정한다. Pearson 코사인 유사성과 상관관계는 가장 높은 유사성 계수를 얻었으나 Spearman 상관관계는 낮은 유사성 계수를 보여주었다. 본 논문에서는 정상성 가정과 편향성에 의존하는 파라미터 방법들에 반하도록 비정상성 가정으로 인한 문장 유사도를 측정하는 데 있어 비 파라미터 방법들을 사용하는 것을 제안한다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권18호
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• pp.8567-8571
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• 2016

Background: The Cox model is known as one of the most frequently-used methods for analyzing survival data. However, in some situations parametric methods may provide better estimates. In this study, a Weibull parametric model was employed to assess possible prognostic factors that may affect the survival of patients with breast cancer. Materials and Methods: We studied 438 patients with breast cancer who visited and were treated at the Cancer Research Center in Shahid Beheshti University of Medical Sciences during 1992 to 2012; the patients were followed up until October 2014. Patients or family members were contacted via telephone calls to confirm whether they were still alive. Clinical, pathological, and biological variables as potential prognostic factors were entered in univariate and multivariate analyses. The log-rank test and the Weibull parametric model with a forward approach, respectively, were used for univariate and multivariate analyses. All analyses were performed using STATA version 11. A P-value lower than 0.05 was defined as significant. Results: On univariate analysis, age at diagnosis, level of education, type of surgery, lymph node status, tumor size, stage, histologic grade, estrogen receptor, progesterone receptor, and lymphovascular invasion had a statistically significant effect on survival time. On multivariate analysis, lymph node status, stage, histologic grade, and lymphovascular invasion were statistically significant. The one-year overall survival rate was 98%. Conclusions: Based on these data and using Weibull parametric model with a forward approach, we found out that patients with lymphovascular invasion were at 2.13 times greater risk of death due to breast cancer.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제14권2호
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• pp.447-474
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• 2005

응답자들에 따라 지불의사액(willingness to pay : WTP) 조사에서 응답한 WTP에 대한 확신도, 즉 선호의 강도가 다를 수 있다. 본 연구는 선호강도의 정도에 대한 정보를 얻기 위해 응답자가 응답한 WTP에 대해 선호강도가 어떤지에 대한 응답을 이끌어 내었다. 선호강도를 반영한 WTP 자료의 분석을 위해 본 논문에서는 Type 3 토빗모형의 적용을 고려한다. 이 모형을 추정하기 위해서는 통상 동분산 및 이변량 정규성을 만족하는 오차항 구조를 가정한 모수적 2단계 추정법을 적용한다. 하지만 이 가정들이 만족되지 않는다면 추정치는 비일치적이게 된다. 동분산과 정규성 가설에 대해 검정한 결과 유의수준 1%에서 두 가정은 모두 기각되었다. 따라서 모수적 Type 3 토빗모형을 추정하는데 요구되는 가정은 너무 제약적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이 모수적 모형에 대한 대안으로 준모수적 Type 3 토빗모형을 적용한다. 분석결과 준모수적 추정은 모수적 추정보다 유의하게 우수하였으며, 더욱더 중요하게는 모수적 모형으로부터 계산된 평균 WTP 추정치는 준모수적 모형으로부터 계산된 것과 유의하게 다름을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.701-717
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• 2017

급속한 고령화로 인하여 미래의 인구와 인구구조에 관해 사회와 정부의 관심이 증가하고 있으며 우리나라의 사망률은 감소하고 있으나 감소폭은 변동적이다. 본 연구에서는 이를 고려할 수 있는 모형을 살펴보고자 LC 모형, LM 모형, BMS 모형 그리고 비모수평활 기법이 적용된 FDM과 Coherent FDM을 비교 분석하여 연령별 사망률과 기대수명 예측의 정확성 측면에서 남녀 사망률 개선 추이를 예측하는데 적합한 모형을 살펴보았다. 또한 우리나라 사망률 예측에 비모수 기법의 활용 가능성을 검토하였다. 분석 결과 최근 자료의 추세를 잘 반영하는 비모수기법을 활용한 인구통계모델인 FDM과 Coherent FDM의 예측력이 우수함을 알 수 있었다. 결과적으로 FDM과 Coherent FDM은 적합이 뛰어나고, 미래에 변화가 크지 않다면 예측력 또한 우수하다 볼 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.407-420
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• 2021

심층신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 하지만 은닉층이 깊은 심층신경망을 학습하는 동안 빈번히 발생하는 기울기 소실 또는 폭주 문제는 심층신경망 학습의 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 연구에서는 기울기 소실이 발생하는 원인 중 비선형활성함수에 의해 발생할 수 있는 기울기 소실 문제를 완화하기 위해 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 제안된 파라메트릭 활성함수는 입력 데이터의 특성에 따라 활성함수의 크기 및 위치를 변환시킬 수 있는 파라미터를 적용하여 얻을 수 있으며 역전파과정을 통해 활성함수의 미분 크기에 제한이 없는 손실함수를 최소화되도록 학습시킬 수 있다. 은닉층 수가 10개인 XOR문제와 은닉층 수가 8개인 MNIST 분류문제를 통하여 기존 비선형활성함수와 파라메트릭활성함수의 성능을 비교하였고 제안한 파라메트릭 활성함수가 기울기 소실 완화에 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.