• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.2
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• pp.229-239
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• 2018

This paper introduces how to adopt the concept of temporal hierarchies to forecast time series data. Similarly as in hierarchical cross-sectional data, temporal hierarchies can be constructed for any time series data by means of non-overlapping temporal aggregation. Reconciliation forecasts with temporal hierarchies result in more accurate and robust forecasts when compared with the independent base and bottom-up forecasts. As an empirical example, we forecast traffic accident counts with temporal hierarchies and observe that reconciliation forecasts are superior to the base and bottom-up forecasts in terms of forecast accuracy.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.164-170
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• 2000

본 논문은 과거 많은 학자들에 의해 제기된 주구조와 부구조, 하위구조 등의 담화 내 계층적 구조에 대한 증거로 일탈을 중심으로 부구조를 분석하였다. 먼저 주제 일탈의 구조와 정의에 관해 분석하고 중단과 화제 전환 등과의 차이를 설명하였다. 지식 표현 언어인 Sowa의 개념구조론의 체계 내에서 담화의 계층적 구조와 그 구조를 나타내는 언어적 표시인 담화 표지의 예를 기술하는 방법을 제시한다. 개념 관계로 일탈, 화제 전환, 틀의 관계를 설정하여 담화 내 계층구조와 담화 부분과의 화용적인 관계를 규명하였다. 기존의 개념구조론은 선택적 제약, 조응 등의 의미론적인 개념들을 간결하고 정확하게 기술할 수 있었는데 화용론적인 측면의 기술도 가능함을 보여준다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.3
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• pp.99-107
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• 2010

Analyzing mode choice among transportation demand estimate procedures is complicated and understanding characteristics of travelers is also difficult. Generally, it is well known that traveler choose mode considering psychometric factors and characteristic besides socio-demographic indicators. Accordingly, many researches has investigated on methodology that can be applied in mode choice to reflect psychometric factor or specific preference. Latent Class Analysis among various studies is recognized as the theoretically potential approach. This study focuses on class segmented using latent class cluster to analyze impact that included psychometric factors and characteristics on mode choice. It also provides evidence that mode choice model for each class and mode choice model not considering latent class are different. This study based on citizen's stated preference and revealed preference on a new transit on the Han river shows that latent class cluster analysis is the potential approach considering latent preference.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.506-508
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• 1999

본 논문에서 제안하는 계층적인 형태의 deformable model을 이용하면 기존의 deformable model 방법이 가지고 있던 여러 문제점을 해결할 수 있다. 특히 가장 큰 문제중의 하나인 초기위치를 찾는 문제나 적용시간이 오래 걸린다는 단점을 상당부분 해결할 수 있다. 또한 계층적인 형태를 사용하면 최종적으로 찾고자 하는 문체가 증가될수록 더 많은 시간상/공간상의 이익을 볼 수 있게 된다. 본 논문에서는 이처럼 계층적인 형태로 deformable model을 구성하는 방법과 계층적 deformable model을 영상에 적용하는 방법, 그리고 그 방법에 대한 공간적/시간적 복잡도 분석을 통해 그 효율성을 알아보았다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.252-257
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• 2006

기본적으로 모든 소비자들은 조금씩 다르며, 제품은 그 차이를 극대화 시킴으로써 다양한 소비를 촉진하게 된다. 이와 같은 시장 세분화와 포지셔닝 전략은 디자인 경영에 있어 매우 중요한 전략적 단계라 할 수 있으며, 기업의 소비자 분석의 목적이기도 하다. 다차원 척도법은 군집 분석에서와 마찬가지로 자료에 내재된 구조를 찾아내어 자료를 함축적으로 표현하고자 하는 자료축약형 다변량 분석 기법이다. 패턴 분류의 수량화를 이용하는 POSA(Partial Order Scalogram Analysis)는 MSA(Multidimensional Scalogram Analysis)의 구조화된 방법으로 디자인 전략을 수립하는 단계에서 소비자의 성향을 보다 세분화할 수 있다. 본 논문에서는 디자인 리서치 단계에 POSA 방법론을 적용하였을 때 소비자 유형 분류가 가능하다고 보고, 창의적 디자인 컨셉의 도출에 어느 정도 역할을 하는지 알아보고자 함을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 부분적 계층 분석법인 POSA 분석방법을 통하여 사용자의 계층을 세분화하는 방법을 고안하고, 이를 분석함으로써 소비자의 유형을 분류하여 디자인 포지셔닝과 방향을 제시하는 방법론을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 설문조사를 통하여 POSA 기법을 이용한 소비자 유형 분류 방법이 고안되었고, 이를 기반으로 모바일 기기를 위한 프로젝트에 실제 디자인 사례로 적용되었으며, 이러한 소비자 유형 분석을 통하여 타겟 유저의 시나리오 작성 단계에서 창의적 발상을 지원한다는 점을 발견할 수 있었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.6
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• pp.47-53
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• 2010

The paper presents a method for decision the optimal cycle time during the vehicle traffic control in single intersection with AHP. To solve this uncertainty optimization problem, the optimization index in the form of linear addition and fuzzy measurement is assumed and fuzzy integral is used. Examples of solution for two cases of optimal cycle time in two traffic controller are presented and compared.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2002.04a
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• pp.307-310
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• 2002

최근 물부족 현상은 심각한 사회ㆍ환경적 문제가 되고 있으며, 이에 대처하기 위한 방안의 하나로 지표수-지하수 연계이용이 대두되고 있다. 지표수와 지하수 연계이용은 수자원을 수문학적 순환 사이클의 관점에서 파악하고 상호보완적 이용을 도모하는 통합적인 방안이다 본 연구는 계획 수립단계에서 연계이용의 가능성, 시급성 측면에서 최적의 대상지역을 선정하기 위한 체계적인 적지분석 방법론을 제시한다. 이를 위해 복잡한 의사결정 문제를 계층적으로 나누어 분석하는 기법(AHP)이 적용되었다. AHP를 통해 분석에 필요한 의사결정인자를 도출하였고, 그 상대적 중요도를 정량화 하였다. 입지인자의 중요도를 바탕으로 가상의 지역에 대한 각 측면의 적합도를 산정하였고, 비중을 달리함으로써 얻어지는 다양한 대안에 대하여 최종적인 적합도가 산정되었다. 이러한 방법론에 의거한 분석자료는 최종적인 의사결정을 위한 기초정보를 제공할 것이며, 지역 간 연계이용 우선순위를 평가하는데도 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.157-159
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• 2004

본 논문에서는 웹 문서를 XML 문서로 변환하기 위한 논리적 구조분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비주얼 그룹화, 요소 식별, 그리고 논리적 그룹화의 세 단계로 구성된다. 특히 정교한 수준의 논리적 구조분석을 지원하기 위하여 특정 주제에 속하는 문서 유형의 논리적 계층 구조를 효과적으로 기술할 수 있는 문서 모델을 정의한다. 제안된 방법은 비주얼 그룹화를 통해서 추출된 시각적 계층구조와 문서 유형에 대한 논리적 구조 정보를 기술한 문서 모델에 기반하기 때문에 보다 정교한 수준의 구조 분석을 지원한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 웹으로부터 추출한 다수의 HTML 문서를 대상으로 실험한 결과, 기존 연구라 비교하여 논리적 구조분석을 성공적으로 수행하였다. 제안된 방법은 논리적 구조분석의 최종 결과로서 XML 문서를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성을 높인다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.30 no.10
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• pp.544-555
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• 2003

Since the result data from DNA microarray experiments contain a lot of gene expression information, adequate analysis methods are required. Hierarchical clustering is widely used for analysis of gene expression profiles. In this paper, we study leaf-ordering, which is a post-processing for the dendrograms output by hierarchical clusterings to improve the efficiency of DNA microarray data analysis. At first, we analyze existing leaf-ordering algorithms and then present new approaches for leaf-ordering. And we introduce a software HCLO(Hierarchical Clustering ＆ Leaf-Ordering Tool) that is our implementation of hierarchical clustering, some of existing leaf-ordering algorithms and those presented in this paper.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.24 no.4 s.203
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• pp.24-30
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• 2006

온톨로지의 기본개념, 응용 분야 및 학습 단계에 대하여 간단하게 설명하였고, 온톨로지 학습단계에서 전문 분야의 개념간 계층 관계 학습 방법에 대하여 자세하게 알아보았다. 전문분야 개념을 표현하는 전문 용어 사이의 계층 관계를 학습하는 방법은 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 그리고 용어의 전문성과 유사도를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 규칙 기반 방법은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있지만 재현율이 낮은 단점이 있다. 기존은 통계 기반 방법에서는 재현율이 높은 장점이 있지만 정확률이 낮은 단점이 있다. 또한 이 방법에서는 순수하게 통계 정보만 이용하기 때문에 오류에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 용어의 전문성과 용어간 유사도를 이용한 방법에서는 용어의 전문성을 이용하여 기존의 계층 구조에서 상위에 후보를 선택하고, 용어간 유사도를 이용하여 선택한 후보를 정렬하여 최적의 후보를 찾는다. 이 방법은 상위어 선정 과정을 두 단계로 분리하여 수행하기 때문에 오류 분석이 용이한 장점이 있다. 향후 온톨로지 학습 과정에서 계층 관계뿐 아니라 인과 관계 및 다양한 관계의 학습과 관련된 연구가 진행되어야 한다.