• 품질경영학회지
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• 제12권2호
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• pp.11-14
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• 1984

Some statistics are presented for construction of confidence intervals of variance components for the unbalanced twofold nested classification model and they are shown to be approximated by chi-square distributions.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.1035-1046
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• 2015

분산성분모형은 다양한 임의 요인들이 반응변수에 미치는 영향을 선형식의 형태로 나타내는 매우 유용하고 널리 사용되는 통계적 모형이다. 분산성분모형은 요인의 배치나 관측 자료의 구조에 따라 크게 교차배치와 지분배치로 나누어진다. 본 논문은 분산성분모형에서 요인의 배치구조와 분산성분의 크기에 따라 모형선택법의 경험적인 성질이 다르게 나타나는 현상을 체계적인 모의실험을 통하여 제시하고자 한다. 이원배치 분산성분모형에서 정보기준에 근거한 모형선택법, 즉 BIC 또는 AIC를 사용하는 경우 요인의 배치구조와 분산성분의 크기에 따라 모형선택법의 경험적인 성질이 다르게 나타나는 현상을 소규모 모의실험을 통하여 보여준다. 모의실험 결과에서 모형선택법의 경험적 성질이 요인의 배치 설계에 따라 다르게 나타난다는 사실을 확인하였으며 특히 요인의 배치구조가 지분 설계구조일때 내포된 요인의 분산성분의 상대적인 크기가 커짐에 따라 자료를 생성하는 모형보다 작은 모형을 선택하는 경향이 있다는 것이 모의실험으로 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.149-156
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• 2014

중첩형 일반화 사례 (NGE, Nested Generalized Exemplar) 기법은 거리 기반 분류를 최적 일치 규칙으로 사용하며, 노이즈에 대한 내구력을 증가시켜 주는 동시에 모델 크기를 감소시키는 장점이 있다. NGE 학습 중 생성된 교차(cross)나 중첩(overlap) 현상은 분류성능을 저해하는 요인으로 작용한다. 따라서 본 논문은 NGE 학습 중 생성된 교차나 중첩 현상이 발생한 초월 평면에대해 상호정보가 가장 큰 구간을 분리하여, 새로운 초월평면을 구성하게 하여, 분류성능 향상시키고 초월평면의 개수를 감소시키는 기법인 DHGen(Dominant Hyperrectangle Generation) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 DHGen은 분류성능면에서 kNN과 유사하고 NGE이론으로 구현한 EACH보다 우수함을 UCI Machine Learning Repository에서 벤치마크데이터를 발췌한 실험자료로 입증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1439-1448
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• 2013

확률화 블록계획법이나 교차된 이원분류표에 대한 분산분석과 오차제곱합의 성질은 널리 알려져있다. 본 논문에서는 인자에 따른 수준에 또 다른 인자들이 내포되어 있는 지분계획 특히 이단계 지분계획에 대하여 구조적 특징을 설명하고 오차제곱합의 성질에 대하여 살펴보았다. 또한 이단계 지분계획의 활용으로 크로스오버 계획을 소개하고 생물학이나 약학 등의 분야에서 많이 사용되는 동등성 검정의 신뢰구간 구축에 대하여 설명하였고 실제자료와 SPSS 통계 페키지를 이용하여 분석함으로서 응용성을 부각시켰다.

• 응용통계연구
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• 제2권1호
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• pp.54-64
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• 1989

Kurkjian 과 Zelen(1963)에 의해 조화행렬에서 행결합 행렬의 특성에 관계된 성질(Property) A가 제안되었다. 한편으로 Paik(1985)은 조화행렬이 블럭행렬로 분할되고, 분할된 블럭행렬간, 블럭행렬내에서 각각 순환하는 다중순환형식행렬을 갖는 경우를 정의하고, Paik(1985)은 이러한 특성을 갖는 계획을 성질 C라 하였다. 본 논문에서는 다중순환형식행렬을 갖는 조화행렬의 구조에 의하여 불완비블럭계획을 분류하였으며 분류의 목적은 축소된정규방정식의 해와 배치계획을 쉽게 하는데 있다.

• East Asian mathematical journal
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• 제5권1호
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• pp.95-110
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• 1989

In a general variance component model, nonnegative quadratic estimators of the components of variance are considered which are invariant with respect to mean value translaion and have minimum bias (analogously to estimation theory of mean value parameters). Here the minimum is taken over an appropriate cone of positive semidefinite matrices, after having made a reduction by invariance. Among these estimators, which always exist the one of minimum norm is characterized. This characterization is achieved by systems of necessary and sufficient condition, and by a cone restricted pseudoinverse. In models where the decomposing covariance matrices span a commutative quadratic subspace, a representation of the considered estimator is derived that requires merely to solve an ordinary convex quadratic optimization problem. As an example, we present the two way nested classification random model. An unbiased estimator is derived for the mean squared error of any unbiased or biased estimator that is expressible as a linear combination of independent sums of squares. Further, it is shown that, for the classical balanced variance component models, this estimator is the best invariant unbiased estimator, for the variance of the ANOVA estimator and for the mean squared error of the nonnegative minimum biased estimator. As an example, the balanced two way nested classification model with ramdom effects if considered.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.130-133
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• 2007

본 연구는 원격 탐사의 영상 처리에서 영상 분할의 상위 수준으로 웅집 계층 clustering의 dendrogram을 통한 무감독 영상 분류를 제안한다. 제안된 알고리즘은 분광 영역에서 정의된 RAG(Regional Agency Graph)와 min-heap 자료 구조를 이용하여 MCSNP(Mutual Closest Spectral Neighbor Pair)의 집 합을 검색하면서 합병을 수행하는 계층 clustering 방법이다. 계산 시간과 저장 기억의 사용에 대한 효율을 증가시키기 위해 분광적 인접성올 정의 하는 분광 공간(spectral space)내의 다중창을 사용하였고 RNV(Region Neighbor Vector)을 이용하여 합병에 의하여 변하는 RAG 갱신하였고 적정한 단계 수가 주어 진다면 제안된 알고리즘은 집단 합병의 계층적 관계를 쉽게 해석 할 수 있는 dendrogram을 생성한다. 본 연구는 생성된 dendrogram을 이용한 nested-hierarchical 분석을 통하여 피복 형태의 계층적 관계를 해석한다. 이러한 해석은 피복 형태의 정확한 분류를 위한 의사 결정에 중요한 정보를 공급한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.29-41
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• 2008

현재 IETF MANEMO (Mobile Adhoc for NEMO) 워킹 그룹에서는 중첩 NEMO의 내부 라우팅 지원 방안에 관한 표준을 준비중이다. 그러나 중첩 NEMO에서는 MIPv6나 기본 NEMO 프로토콜에서 발생하지 않는 중첩 토폴로지 특성을 갖는다. 따라서 기존 이동성 지원 프로토콜에서는 발생하지 않는 예외적인 이동 특성이 발생한다. 이러한 이동 특성은 네트워크 재설정에 대한 각기 다른 타입을 유발한다. 본 논문은 중첩 NEMO에서 발생 가능한 새로운 이동 패턴을 분류하고 분석하였다. 결론적으로 본 논문에서는 토폴로지 특성과 주소 설정 방안에서 발생하는 새로운 이동 타입과 재설정 패턴을 정의하고 분석적인 접근을 통해서 문제점을 도출하고 요구사항을 제시하고 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제97권6호
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• pp.565-569
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• 2008

소멸위기수종인 분비나무와 구상나무 8개 천연집단의 지리적 위치에 따른 구과, 종자 및 포침의 형태적 특성에 대한 변이의 구명과 단계적 판별분석을 이용하여 이들 변수 중 수종간 식별에 도움을 주는 분류 지표를 선정하고자 하였다. Nested 분산분석 결과 구과, 종자 및 포침 특성 13가지 형질 모두에서 집단간 및 집단 내 개체 간에 유의적인 차이를 보였다. 분비나무는 종자길이, 종자지수, 포침폭 및 포침지수 특성에서, 구상나무는 포침폭과 포침지수 특성에서 총 분산 가운데 집단간 차지하는 비율이 집단내의 개체가 차지하는 비율보다 높게 나타났다. 분비나무와 구상나무의 식별을 위한 판별분석 결과 변별력을 갖는 주요 형질들은 구과폭, 종자날개의 폭 및 포침길이 특성으로 나타났으며, 최종적으로 변수증감법(stepdisc method)에 의한 단계적 판별분석에서 종자날개의 폭과 포침길이 인자의 최적결합으로 판별되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.45-51
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• 2020

최근 많은 게임이 사용자의 게임 플레이와 관련된 데이터를 제공하고 있고, 이에 기계학습 기법을 결합하여 상대의 행동을 예측하는 연구들이 있다. 본 연구는 실시간 전략 게임(클래시로얄)의 경기 데이터와 기계학습 기반의 다중 레이블 분류를 사용하여 상대 플레이어의 행동을 예측한다. 초기 실험은 이진 형태의 카드 특성과 카드 배치 좌표 그리고 정규화된 시간 정보를 입력받아 카드 타입, 카드 배치 좌표를 랜덤포레스트와 다층 퍼셉트론을 이용하여 예측한다. 이후, 순차적으로 3 가지 전처리 방식을 사용하여 실험을 진행했다. 먼저 입력 데이터의 특성 정보 일부를 변환시켜 예측했다. 다음으로 입력 데이터를 연속된 카드 입력 방식까지 고려한 중첩 형태로 변환 시켜 예측했다. 마지막으로 모든 이전 단계의 데이터들을 정규화된 시간 기준에 따라 초반, 후반으로 분할하여 예측했다. 그 결과 가장 개선을 보인 전처리 방식은 중첩 형태의 데이터를 초반으로 분할하였을 경우로 카드 타입이 약 2.6%, 카드 배치 좌표가 약 1.8% 개선을 보였다.