• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.921-933
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• 2016

본 연구는 대안이 많지 않은 의사결정에서 계층적 의사결정론(analytic hierarchy process)과 컨조인트 분석 간의 비교를 다루었다. 계층적 의사결정론은 속성들의 쌍대비교 과정을 거쳐 속성의 중요도를 추정한 후 대안들의 순위를 추정하는 방법이며, 컨조인트 분석은 대안의 순서로부터 속성의 효용을 추정하는 방법으로, 의사결정의 과정이 다르기에 두 방법을 직접적으로 비교하는 것은 다소 한계가 있다. 본 연구에서는 Scholl (2004)의 타당도 척도를 사용하여 두 방법을 S대학 여학생들의 화장품 선택 사례 연구를 통하여 두 방법을 서로 비교하였다. 사례연구 결과 컨조인트 분석은 내적타당도가 높게 나타났으며, 계층적 의사결정분석 방법은 예측타당도가 높게 나타남을 볼 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.952-955
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• 2014

본 논문에서는 정보 검색 분야에서 잘 알려진 잠재 의미 분석 방법과 계층적 군집화 방법의 단점을 상호 보완하여 보다 효율적인 정보 검색을 위한 혼합형 군집화 방법을 제안한다. 먼저, 잠재 의미 분석 방법은 벡터 연산을 통하여 자동적으로 문서 내에 있는 잠재적인 의미를 찾는 정보 검색분야에서 많이 사용되는 고전적인 방법이다. 그러나 이 방법은 언어의 유의성이나 다의성으로 인하여 발생되는 백-오브-워드(bag-of-word) 문제를 가지고 있다. 두 번째 방법인 문서 군집화를 위하여 범용적으로 사용되고 있는 계층적 군집화 방법이다. 이 방법은 이를 통하여 분석된 군집의 질적 측면에서 볼 때, 여전히 단층적 군집들이 많이 형성되어 세부적인 분석을 통한 추가적인 군집화가 필요함을 알 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위하여 혼합적인 방법으로 잠재 의미 분석 방법을 이용한 응집 계층 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 잘 알려진 두 개의 데이터에 적용하고 기존의 방법과 그 결과를 비교함으로써 군집의 질적 측면에서의 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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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.

• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.161-175
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• 2001

메타분석(Meta-analysis)은 서로 독립적으로 연구되어진 결과들을 전체적인 하나의 결과로 도출하기 위해 사용되어지는 통계적 방법이다. 이러한 통계적 방법을 설명할 모형으로는 선택모형(selection model)을 포함한 계층적 모형(hierarchical model)을 사용하며, 이러한 모형들은 베이지안 메타분석에 유용한 것으로 알려져 있다. 그러나, 메타분석의 자료들은 일반적으로 출판편의(publication bias)를 갖고 있으므로 이를 극복하고자 가중함수(weight function)를 이용하여 분포함수를 새롭게 정의하여 사용한다. 최근에 Silliman(1997)은 계층적 모형(hierarchical model)에 가중함수를 첨부한 계층적 선택모형(hierarchical selection model)을 정의하고 모수적 베이지안 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 미관측된 연구효과에 디리슈레 과정 사전분포(Dirichlet process prior)를 적용한 준모수적 계층적 선택모형(semiparametric hierarchical selection models)을 소개한다. 여기서 제시된 준모수적 계층적 선택모형을 베이지안 방법으로 추정하기 위하여 마코프 연쇄 몬테칼로(Markov chain Monte Carlo)방법을 이용한다. 제시된 방법을 적용하기 위하여 실제 자료(Johnson, 1993)인 충치를 예방하기 위한 두 가지의 예방약의 효과에 대한 차이를 비교하기 위해 얻어진 12개의 연구를 이용하여 메타분석을 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.706-708
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• 2002

DNA 마이크로어레이 실험으로 나온 데이터들을 클러스터링하는 것은 유전자의 기능과 유전자의 네트워크를 파악해 나가는데 도움을 주게 된다. 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법은 그러한 실험 분석에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링을 통해서 나온 결과 트리에 대해서, 트리의 리프 노드들을 재배열함으로써, 인접한 리프 노드들간의 거리의 종합이 최소가 되도록 하는 문제인 리프오더링 방법을 다루었고, 새로운 리프오더링 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 이를 포함한 여러 리프오더링 방법들에 대한 실험 및 생물학적인 분석을 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.389-392
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• 2006

원거리에서 로봇 핸드를 제어하는 일은 어려운 일이다. 이를 WWW 데이터를 이용 데이터의 불분명확한 점을 사용하여 데이터가 덜 명확한 점이 있더라도 이를 제어 시스템의 데이터로서 사용할 수 있는 점을 이용하여 원거리에서 데이터를 WWW를 이용하여 수신하고 이를 좀더 발전시켜 로봇 제어를 할 수 있겠끔 데이터의 유동성을 보장하는 계층적 분석 방법에 접목시켜 로봇 제어를 할 수 있겠끔 하였다. 불분명확한 제어 데이터를 사용하는 대신 계층적 알고리즘을 사용하여 이를 보완 할 수 있는 보완 시스템을 구성하였다라고 말할수 있다. 단순한 WWW데이터 만으로 제어가 되지 않는다는 것을 확인하고 이를 계층적 분석 방법에 사용하므로써 보강할수 있는 점을 확인하고 WWW데이터를 사용하지 않는 방법과도 결과를 비교 검토한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권5호
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• pp.999-1009
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• 2014

계층적 군집 분석은 분석 결과를 덴드로그램으로 쉽게 표시할 수 있어서 방대한 양의 마이크로어레이 자료를 탐색하기에 유용하며, 군집된 결과를 이용하여 생물학적 현상을 이해하는데 도움을 준다. 하지만, 계층적 군집방법은 두 군집간의 절대값 거리만을 고려하여 병합하기 때문에 군집 간의 상대적 비유사성은 설명하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 상대적 계층적 군집 방법을 소개하고, 마이크로어레이 자료와 같이 다양한 군집의 모양을 가진 모의실험 자료들과 실제 마이크로어레이 자료를 사용하여 상대적 계층적 군집방법과 기존의 계층적 군집 방법을 비교하였다. 두 계층적 군집 방법의 질적 평가는 오분류율, 동질성, 이질성 지표를 이용하여 수행하였다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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• pp.228-231
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• 2001

인터넷의 활용이 급속하게 증가하여 인터넷에서의 정보보호에 대한 필요성이 대두되면서 표준화된 인터넷 정보보호 프로토콜인 IPsec이 등장하게 되었다. 이러한 IPsec은 현재 여러 가지 플랫폼에서 구현되고 있으며, 이러한 구현은 일반적으로 IP 계층에 통합하는 방법, BITS, BITW 중 하나의 방법론을 선택하고 있다. BITW는 outboard crypto processor를 사용하여 물리적인 인터페이스 카드 내에 IPsec을 구현하는 방법으로 효율성이 문제가 되므로 본 논문에서는 IP 계층에 통합하는 방법과 BITS 방법을 중심으로 장단점을 분석한다. 이에 본 논문은 리눅스 커널 상에서 IPsec을 구현하기 위해 리눅스 커널 모듈을 분석하고 가장 효율적이라 생각되는 IP 계층에 통합된 IPsec을 구현하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제27권4호
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• pp.476-481
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• 2000

멀티캐스트 데이터의 기밀성을 유지하기 위해서는 멀티캐스트 데이터를 그룹의 공동키로 암호화하여 전송하여야 한다. 그러나 멤버가 멀티캐스트 그룹에 동적으로 가입하거나 탈퇴하는 경우에는 그룹의 공통키를 변경하기 위해 필요한 계산량과 메시지의 수가 그룹의 크기에 비례해 커지는 규모확장성 문제에 봉착하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 그룹의 멤버나 키에 계층 구조를 두는 여러 가지 방법들이 제안된바 있으나 계층 멀티캐스트에 적용할 수 있는 방법은 아직 제안된 바가 없다. 본 논문에서는 계층 비디오 멀티캐스트 환경에 적용할 수 있는 두가지의 그룹 키 분배 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 각 계층에 대해 별도의 키 계층 구조를 유지하는 계층별 키트리 방법이며 두 번째 방법은 하나의 공통 키트리를 유지하고 각 계층을 공통 키트리상의 서브트리로 유지하는 통합 키트리 방법이다. 성능분석결과 멤버가 그룹에 가입해 있는 동안 계층 상승을 자주하는 경우는 계층별 키트리 방법이 유리하며 계층의 개수가 많고 계층 상승이 잦지 않은 경우는 통합 키트리 방법이 효율적이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권10호
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• pp.544-555
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• 2003

DNA 마이크로어레이 실험으로 나오는 데이타는 아주 많은 양의 유전자 발현 정보를 담고 있기 때문에 적절한 분석 방법이 필요하다. 대표적인 분석 방법은 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링의 결과로 나오게 되는 덴드로그램(dendrogram)에 대해서 후처리(post-Processing)를 시행함으로써 DNA 마이크로어레이 데이타 분석을 더 용이하게 해주는 리프오더링(leaf-ordering)에 대해서 연구하였다. 먼저, 기존의 리프오더링 알고리즘들을 분석하였고, 리프오더링 알고리즘의 새로운 접근 방식을 제안하였다. 또한 이에 대한 성능을 실험하고 분석하기 위해서 계층적 클러스터링과 몇 가지 리프오더링 알고리즘들, 그리고 제안된 접근 방식을 직접 구현한 HCLO (Hierarchical Clustering & Leaf-Ordering Tool)에 대해서 소개하였다.