• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.1
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• pp.475-481
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• 2015

We use polynomial regression instead of linear regression if there is a nonlinear relation between a dependent variable and independent variables in a regression analysis. The performance of polynomial regression, however, may deteriorate because of the correlation caused by the power terms of independent variables. We present a polynomial regression model for the numerical inversion of PGF and show that polynomial regression results in the deterioration of the estimation of the coefficients. We apply principal components regression to the polynomial regression model and show that principal components regression dramatically improves the performance of the parameter estimation.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.29-34
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• 2002

$p=(p_{}1,p_{2},{\cdots},p_{k})^{T}$의 확률벡터를 가진 다항분포로부터 관측된 칸 돗수(cell frequency) 벡터가 $N=(N_{1},N_{2},{\cdots},N_{k})^{T}$이며 ${\sum}{\limits}_{j=1}^{k}N_{j}=n$이라 하자. 총돗수 n이 칸의 총갯수 k에 비하여 상대적으로 매우 작을 때 이러한 이산형 자료를 희박다항분포자료(sparse multinomial data)라 한다. 이러한 희박다항분포자료의 칸들이 순서화 되어 있을 때 우리는 i번째 칸의 확률 $p_{i}$를 돗수 추정량 $N_{j}/n$ 들을 평활함으로써 추정 할 수 있다. Aerts, et al.(1997)과 Baek(1998) 등에 의해 제안된 국소최소제곱기준에 근거한 국소다항커널추정량은 희박점근일치성의 좋은 성질을 가짐에도 불구하고 확률추정지가 음수값을 가질 수 있는 단점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 국소최대우도 기준에 근거한 새로운 커널추정량을 제안하고, 그것의 점근적 성질을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.244-247
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• 1999

in this paper, we propose the recognition system of face using polynomial coefficients to recognize fact images using neural network. The system consists of following steps. First step, the sizes of fare images is reduced sizes of input images to 1/4 using wavelet transform. Second step, the polynomial coefficients is obtained from low frequency coefficient matrix after 3 level wavelet transform. Third step, polynomial coefficients is normalized. The of range of normalization is from -1 to 1. Last, Face images is trained and recognized using neural network with error back propagation algorithm.

• 발명특허
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• v.13 no.10 s.152
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• pp.52-55
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• 1988

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.23-30
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• 2002

본 연구는 추가제약이 있는 최소 신장나무 문제(Constrained Minimum Spanning Tree : CMST문제)에 대한 유사다항시간 알고리듬 및 근사 해법 개발에 관한 것이다. CMST문제는 NP-hard문제임이 이미 증명되었으며, 이후 이 문제에 대해서는 근사해법 개발이 주된 관심이 되어왔다 [Ravi and Goemans 96]는 다항시간 근사 해법(PTAS)을 이미 개발하였고, [Marathe et at 98]은 가능해(feasible solution)는 아니지만, 앞으로 서술할 $(1+1/\varepsilon,\;+\epsilon)$사해를 구하는 완전다항시간 근사해법 (FPTAS)을 제시하였다. 이와는 달리 [Papa. and Yan, 00]는 파레토 근사 최적해를 구하는 FPTAS를 제시하였는데, 본 연구는 이들의 연구에서 주로 의존하고 있는 행렬-나무 정리(Tree-Matrix Theorem)를 보다 일반화하여, CMST문제에 대한 유사다항시간 알고리듬과 $(1+\varepsilon,\;1+\epsilon)$근사해를 구하는 FPTAS를 제시할 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.658-660
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• 2003

경매 프로토콜의 우수성은 보안성, 효율성, 안정성의 측면에 있다. 기존에 제안된 경매 프로토콜은 보안을 강화함으로 인해 많은 계산량과 메시지 전승이 요구되어 높은 트래픽을 발생한다. 또한 경매의 규모가 커짐에 따라 Auctioneer의 부담이 가중된다. 본 논문에서는 다항함수의 특성과 개인 정보 분할을 통해 기존의 보안성을 유지하면서도 효율성을 높인 경매 프로토콜 PAP를 제안하고자 한다. 효율성을 높이기 위해 곱연산을 피하고 xor연산을 이용하여 계산량을 줄이고. 안전성을 높이기 위해 다항함수(Polynomial)의 기본 성질을 이용해서 Bidder들의 정보를 분할한다. 제안한 경매 프로토콜은 계산량을 줄이면서도 Bidder들의 정보는 보호된다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.111-119
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• 2004

유사이항분포와 유사다항분포를 소개하고 베타분포와 Dirichlet 분포와의 관계를 밝힘으로써 심플렉스상에서 정의되는 성분데이터의 분석을 위한 새로운 방법을 제시하는 토대를 마련하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.2
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• pp.115-127
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• 2023

Multinomial probit model is a popular model for multiclass classification and choice model. Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is widely used for estimating multinomial probit model, but its computational cost is high. However, it is well known that variational Bayesian approximation is more computationally efficient than MCMC, because it uses subsets of samples. In this study, we describe multinomial probit model with Gaussian process classification and how to employ variational Bayesian approximation on the model. This study also compares the results of variational Bayesian multinomial probit model to the results of naive Bayes, K-nearest neighbors and support vector machine for the UCI mice protein expression level data.

• Communications of Mathematical Education
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• v.10
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• pp.351-379
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• 2000

교과서에 나오는 방정식의 해법이 어떤 과정을 거쳐 얻어진 것인지를 정확하게 이해시키기 위해서, 유리계수 다항방정식의 해법을 1차, 2차, 3차, 4차, 5차 방정식의 차례로 수학사적으로 고찰한다. 이를 통해서 방정식의 해법이 고정되어 있는 것이 아니라, 지금도 발전과정에 있다는 것을 보여줌으로써 수학에 대한 흥미를 가지게 하고 올바른 인식을 가지도록 한다.

• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.6 no.1
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• pp.14-17
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• 1978

In response surface experiments, a polynomial regression model is often used to fit the response surface to explore the functional relationship between a response variable and several independent variables, and to determine the optimum operating conditions, which would be desirable to control the quality of industrial products. The problem considered in this paper is that of selecting subsets of polynomial terms from a given polynomial model so as to achieve "improved" response surfaces in estimation of the response. Such improvement in fitting the response surfaces would be very helpful to determine the optimum operating conditions and to explore the functional relationship with better precision. A criterion is proposed for selection of polynomial terms and illustrated with an industrial example.