• Korean Journal of Mathematics
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• 제21권4호
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• pp.429-437
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• 2013

Let $X_1$, $X_2$, ${\cdots}$, $X_n$ be independent and identically distributed random variables having common exponential density with unknown mean ${\mu}$. In the sequential confidence interval estimation for the exponential hazard rate ${\theta}=1/{\mu}$, when the loss function is strictly convex, the following stopping rule is proposed with the half length d of prescribed confidence interval $I_n$ for the parameter ${\theta}$; ${\tau}$ = smallest integer n such that $n{\geq}z^2_{{\alpha}/2}\hat{\theta}^2/d^2+2$, where $\hat{\theta}=(n-1)\bar{X}{_n}^{-1}/n$ is the minimum risk estimator for ${\theta}$ and $z_{{\alpha}/2}$ is defined by $P({\mid}Z{\mid}{\leq}{\alpha}/2)=1-{\alpha}({\alpha}{\in}(0,1))$ Z ~ N(0, 1). For the confidence intervals $I_n$ which is required to satisfy $P({\theta}{\in}I_n){\geq}1-{\alpha}$. These estimated intervals $I_{\tau}$ have the asymptotic consistency of the sequential procedure; $$\lim_{d{\rightarrow}0}P({\theta}{\in}I_{\tau})=1-{\alpha}$$, where ${\alpha}{\in}(0,1)$ is given.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.833-841
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• 1998

본 논문에서는 다차원 특징 공간에서 퍼지규칙을 자동으로 생성하기 위해 다차원 공간을 효과적으로 패턴 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 패턴 공간의 순차적 재분할(sequential subdivision)에 기초하며, 생성된 패턴 부공간의 크기는 불규칙하다. 제안된 방법에서 최초의 n차원 패턴 공간은 패턴의 분포 특성을 고려하여 서로 다른 크기를 갖는 2개의 부공간으로 분할된다. 이 부공간중 재분할할 패턴 공간이 선택되고, 이 재분할은 중지 조건이 만족될 때까지 재귀적으로 반복된다. 본 제안의 결과는 인공위성 Landsat TM을 사용한 2,4,7번 밴드의 다중분광 이미지에 적용시켰으며, 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.723-733
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• 2009

K-평균 군집분석이 가지는 두 가지 근본적인 어려움은 사전에 미리 군집 수를 정해야 하는 문제와 초기 군집중심에 따라 결과가 달라질 수 있는 문제이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 자동화 K-평균 군집분석 절차를 제안하고, R을 이용하여 구현한 결과를 제공한다. 자동화 K-평균 군집분석에서 제안된 절차는 처음 단계로서 계층적 군집분석을 행한 후 이를 이용하여 군집 수와 초기 군집수를 자동으로 정하고, 다음 단계로 이 결과를 이용하여 K-평균 군집분석을 수행하는 방법을 택하였다. 처음 단계에서 이용된 계층적 군집분석 방법으로는 Ward의 군집분석을 한 후에 Mojena의 규칙을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 택하거나, 모형근거 군집분석방법을 수행한 후에 BIC 값을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 이용하였다. 제안된 자동화 K-평균 군집절차에는 대량자료의 분석에도 용이하게 이용될 수 있도록 반복된 표본추출 방법을 이용하여 군집 수 및 군집 중심을 구하는 절차를 포함하였다. 구현된 R 프로그램은 www.knou.ac.kr/ sskim/autokmeans.r에서 제공하고 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권1호
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• pp.137-146
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• 2011

노인장기요양보험은 고령이나 노인성질병 등으로 인하여 혼자서 일상 생활을 수행하기 어려운 노인 등에게 신체활동 또는 가사지원 등의 장기요양급여를 사회적 연대원리에 의해 제공하는 사회보험 제도로써, 우리나라에서는 2008년 7월부터 시행하고 있다. 신뢰성있는 등급판정을 위하여, 안정적인 수급자의 요양인정점수를 산출하는 것은 노인장기요양보험제도의 시행에 있어 매우 중요한 요소라고 할 수 있다. 본 연구에서는 요양인정점수 산출과 등급판정에 의사결정나무 모형을 사용하였고 안정적인 모형을 위해 원자료의 변환 및 절사, 다양한 분리기준(splitting criterion), 정지규칙(stopping rule)을 적용하였다. 본 연구에서 생성한 모형이 기존의 모형보다 안정적임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.11-18
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• 2011

본 논문에서는 워게임에서 가상군 개체가 주어진 임무와 상황에 따라서 행위를 계획하여 실행하는 새로운 자동계획 기법을 제안한다. 임무를 부여받은 가상군은 먼저임무를 완료하는데 필요한 과업을계획한 후 각 과업을달성 하는데 필요한 행위를 계획하여 실행한다. 과업과 행위는 계층적으로 구성되어 있으며 이를 시작하는데 필요한 개시조건과 완료를 확인하는 종료조건을 포함한다. 가상군은 계획된 과업에 대하여 과업수행에 필요한 행위들의 개시조건이 일정치 이상으로 만족되는지 체크하고 만족되면 행위를 수행하며 이 행위는 종료조건이 만족될 때까지 지속된다. 종료조건이 만족된 경우 계획된 다음 행위에 대하여 개시조건을 체크하여 행위하는 과정이 반복된다. 상황이 변화되어 계획된 행위의 개시조건이 만족하지 못하면 퍼지규칙으로 이를 판단하여 새로운 결정을 내릴 수 있다. 제안한 방법을 구현해 특정 시나리오 상황에서 실험한 결과 제안한 방법이 주어진 과업에 대하여 올바른 계획을 스스로 생성함을 보였고 또한 상황 변화에 대하여 능동적으로 대처하는 모습을 볼 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법을 더 발전시키면 보다 더 자율적 행위를 수행하는 가상군을 모의할 수 있을 것이다.

• 대한기관식도과학회:학술대회논문집
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• 대한기관식도과학회 1972년도 춘계종합 학술대회 초록집
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• pp.17.1-17
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• 1972

편도적출은 우리 이비인후과 임상에서 평소에 다반사로 행해지는 수술의 하나이라 하겠다. 수술술기의 개량, 마취의 발달과 더불어 각종 항생제의 발견등은 편도 적출술에 따르는 여러 가지 합병증을 감소시켰지만, 이중 수술중 또는 수술후에 왕왕 당하는 출혈문제는 가장 흔한 합병증의 하나이며 술자에게는 골치거리의 하나이기도 하여 아직껏 국내외에서 그 보고가 끊어지지 않고 있다. 특히 본증례에서와 같이 본태성 질환으로 인한 출혈의 해결에 있어서는 더욱 복잡곤란한 문제가 많을 것으로 생각된다. 혈우병은 1950년대에 이르러 각 Factor가 발견되어 현재는 혈우병 A.B.C.로 나뉘고 있다. 본증례는 11세의 남아로서 편도 척출술전에는 혈우병의 유무가 인지 못되었던 예로서 수술후 수술창에서 계속되는 출혈로 혈액응고장애를 가진 질환이라고 생각되어 여러 가지 검사결과 P.T.C의 결여로 오는 혈우병 B란 진단을 얻었기에 교훈적이고 귀중한 체험을 얻었다고 생각되어 보고하는 바이다. 환자는 수차의 수혈과 비인강탐폰 등의 방법으로 겨우 지혈되어 수술 20일만에 수술창이 치유되어 퇴원하였다.

• 한국사회복지학
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• 제60권1호
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• pp.187-209
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• 2008

본 연구자들은 재가노인의 사례관리 과정에서 가장 핵심적인 요소가 되는 욕구 중심의 통합적 사정을 위한 28개의 욕구가 포함된 사정도구를 개발하였으며, 그 후속 연구로 개발된 욕구사정도구를 활용해 전국 노인복지관 협회 산하 120개 기관의 재가 노인 676명의 사정 데이터를 수집하고 데이터마이닝의 의사결정 나무분석 기법을 활용하여 욕구에 적합한 사회복지 서비스를 제공하기 위한 욕구추출 알고리즘을 개발하였다. 본 연구를 통해 재가노인의 욕구 28개에 대한 욕구추출 알고리즘은 <표3>에 요약하였다. 욕구 8번 "외출 시 도움을 원한다."의 의사결정모형을 예로 들면, 호소 23번을 주요 변인으로 외부이동 도움을 요청할 경우 80.3%와 요청하지 않을 경우 11.4%로 구분되었다. 이용자가 외부 이동에 대한 호소가 있고, 수발자가 있는 경우 87.9%로 욕구가 증가하였지만, 수발자가 없는 이용자의 경우 47.4%로 감소하였다. 노인이 외부이동 지원에 대한 요청과 수발자가 있으며, 청소하기의 완전도움이 필요한 경우, 외부이동 도움에 대한 욕구는 94.2%로 나타났다. 그러나 이용자가 외부이동의 도움을 요청하지 않더라도, ADL의 목욕하기에 완전도움으로 응답한 경우 외출도움의 욕구는 11.4%에서 80.0%로 급격히 증가하는 것을 확인할 수 있다. 그러나 ADL 목욕하기의 기능이 부분도움 또는 완전자립의 경우 외출도움이 필요하다고 분류될 가능성은 7.7%로 낮게 나타났다. 위와 같은 의사결정모형은 최대 나무 깊이는 5수준을 정지규칙으로 하여, 부모마디와 자식마디의 사례 수를 각각 50과 25로 지정하였다. 이를 통해 "외출 시 도움을 원한다"라는 욕구의 경우 182.13%의 효과적인 의사결정을 하고 있다. 본 연구의 결과로 제시한 알고리즘은 재가노인의 욕구를 추출함에 있어서 체계적이고 과학적인 기초자료로 활용될 수 있다.