• 대한수학회보
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• 제34권4호
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• pp.603-615
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• 1997

In this paper, we introduce and study a new class of random completely generalized nonlinear variational inclusions with non-compact valued random mappings and construct some new iterative algorithms. We prove the existence of random solutions for this class of random variational inclusions and the convergence of random iterative sequences generated by the algorithms.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제34권2호
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• pp.125-140
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• 2005

In this paper, we consider the estimation of the correlation coefficient in the bivariate normal distribution, based on a sample obtained using a modification of the moving extreme ranked set sampling technique (MERSS) that was introduced by Al-Saleh and Al-Hadhrami (2003a). The modification involves using a concomitant random variable. Nonparametric-type methods as well as the maximum likelihood estimation are considered under different settings. The obtained estimators are compared to their counterparts that are obtained based simple random sampling (SRS). It appears that the suggested estimators are more efficient

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권2호
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• pp.439-445
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• 1998

In this paper we introduce the definition for fuzzy random set by Puri and Ralescu(1985) and show strong laws of large numbers for fuzzy random sets on Banach spaces.

• 대한수학회지
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• 제39권1호
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• pp.51-60
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• 2002

Some random fixed point theorems for nonexpansive and *-nonexpansive random operators defined on convex and star-shaped sets in a Frechet space are proved. Our work extends recent results of Beg and Shahzad and Tan and Yaun to noncontinuous multivalued random operators, sets analogue to an earlier result of Itoh and provides a random version of a deterministic fixed point theorem due to Singh and Chen.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1951-1956
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• 2013

랜덤 순서로 발생된 심볼 열을 기반으로 하는 확률 분포 매칭 타입의 알고리듬들은 그 성능 기준이 바이어스된 신호에 대한 변수를 지니고 있지 않아서 바이어스된 충격성 잡음 하에서는 제한된 성능을 나타낸다. 이 논문에서는 바이어스된 충격성 잡음을 이겨내기 위한 수정된 성능기준을 제안하고, 증강된 필터구조와 랜덤 심볼 열을 사용하는 확률 분포 매칭 방법에 기초한 블라인드 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 성능기준에 의해 만들어진 제안된 알고리듬이 바이어스된 강한 충격성 잡음에 대해 동요됨이 없이 탁월한 수렴성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.696-700
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• 1998

Fuzzy random variables with piecewise linear membership functions are introduced from a practical viewpoint. The estimation of the expected values of these fuzzy random variables is also discussed and statistical application is denonstratied by using a real data set.

• 대한수학회지
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• 제53권3호
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• pp.503-517
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• 2016

For positive integers d and n, let $[n]^d$ be the set of all vectors ($a_1,a_2,{\cdots},a_d$), where ai is an integer with $0{\leq}a_i{\leq}n-1$. A subset S of $[n]^d$ is called a Sidon set if all sums of two (not necessarily distinct) vectors in S are distinct. In this paper, we estimate two numbers related to the maximum size of Sidon sets in $[n]^d$. First, let $\mathcal{Z}_{n,d}$ be the number of all Sidon sets in $[n]^d$. We show that ${\log}(\mathcal{Z}_{n,d})={\Theta}(n^{d/2})$, where the constants of ${\Theta}$ depend only on d. Next, we estimate the maximum size of Sidon sets contained in a random set $[n]^d_p$, where $[n]^d_p$ denotes a random set obtained from $[n]^d$ by choosing each element independently with probability p.

• 대한수학회지
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• 제41권5호
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• pp.933-944
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• 2004

Packing dimension of a set is an upper bound for the packing dimensions of measures on the set. Recently the packing dimension of statistically self-similar Cantor set, which has uniform distributions for contraction ratios, was shown to be its Hausdorff dimension. We study the method to find an upper bound of packing dimensions and the upper Renyi dimensions of measures on a statistically quasi-self-similar Cantor set (its packing dimension is still unknown) which has non-uniform distributions of contraction ratios. As results, in some statistically quasi-self-similar Cantor set we show that every probability measure on it has its subset of full measure whose packing dimension is also its Hausdorff dimension almost surely and it has its subset of full measure whose packing dimension is also its Hausdorff dimension almost surely for almost all probability measure on it.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.139-148
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• 2012

분류기의 앙상블 학습은 여러 개의 서로 다른 분류기들의 조합을 통해 만들어진다. 앙상블 학습은 기계학습 분야에서 많은 관심을 끌고 있는 중요한 연구주제이며 대부분의 경우에 있어서 앙상블 모형은 개별 기저 분류기보다 더 좋은 성과를 내는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 부도 예측 모형의 성능개선에 관한 연구이다. 이를 위해 본 연구에서는 단일 모형으로 그 우수성을 인정받고 있는 SVM을 기저 분류기로 사용하는 앙상블 모형에 대해 고찰하였다. SVM 모형의 성능 개선을 위해 bagging과 random subspace 모형을 부도 예측 문제에 적용해 보았으며 bagging 모형과 random subspace 모형의 성과 개선을 위해 bagging과 random subspace의 통합 모형을 제안하였다. 제안한 모형의 성과를 검증하기 위해 실제 기업의 부도 예측 데이터를 사용하여 실험하였고, 실험 결과 본 연구에서 제안한 새로운 형태의 통합 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권2호
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• pp.75-84
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• 2019

이 연구의 목적은 random forest 를 활용하여 기상요소만을 이용하여 우리나라 전체의 벼 평균수량을 예측하는데 있다. Random forest 는 예측에 사용되는 각 predictor variable 을 분리할 수 있는데 이를 통해 분리된 시계열 상의 추세가 비정상적인 증가형태를 보였다. 이는 결국 예측능력의 저하로 이어지기 때문에 이를 제거할 필요가 있고 본 연구에서는 이동 평균을 이용하여 제거한 후 예측을 하였다. 1991 년부터 2005 년까지의 기상자료와 수량자료를 학습에 사용하였고 2006 년부터 2015 년까지의 자료들을 검증용으로 사용하였다. 학습자료에 대해서는 상당히 정확한 예측 능력을 보여주었으나 검증 자료에서는 그렇지 못하였다. 그 이유를 분석하기 위해 학습 자료와 검증자료에 대해서 각각 변수 중요도를 산출하여 비교한 결과 두 자료 간에 월별 기상 자료에 대한 중요도가 변동되었음을 발견하였다. 이러하 차이가 발생한 이유는 학습자료와 검증 자료에서의 전국적으로 표준이앙기가 이동하여 벼의 생육기간 자체가 변하였기 때문이다. 따라서, 정확한 예측을 위해서는 지역별 파종기 또는 이앙기에 대한 자료가 필요하며 단순히 기상 자료만을 활용한 예측은 어려운 것으로 생긱된다.