• 발명특허
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• 제6권4호통권62호
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• pp.8-9
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• 1981

• 발명특허
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• 제15권11호통권177호
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• pp.42-48
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• 1990

• 발명특허
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• 제16권4호통권182호
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• pp.53-59
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• 1991

• 발명특허
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• 제5권7호통권53호
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• pp.12-14
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• 1980

• 발명특허
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• 제5권11호통권57호
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• pp.11-14
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• 1980

• 대한교통학회지
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• 제27권2호
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• pp.47-56
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• 2009

현장에서 수집되는 교통원시자료는 수집장비의 결함 및 주변환경 등에 의해 다양한 이상치가 발생한다. 원시자료의 품질은 추가 가공을 통해 생성되는 교통정보의 신뢰도에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인이다. 실시간으로 수집되는 교통원시자료를 1차 가공하는데 있어서 핵심은 이상치(Outlier)를 검지하고 보정하는 것이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 GPS장비를 이용해 얻은 개별차량의 주행속도에서 발생하는 이상치를 제거하고 보정하는 기법을 제안하였다. GPS는 광범위한 교통네트워크상의 차량추적에 용이하게 사용될 수 있는 장점이 있다. 수집된 개별차량의 주행속도에서 이상치를 검지하고 보정하기 위해 국소가중다항회귀분석(LWR: Locally Weighted Regression)을 적용하였다. 또한 국소가중다항회귀분석을 수행하기 위한 파라미터 결정 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 개발된 필터링 기법의 성능 평가를 위해 Synthetic Outlier를 생성 및 주입하여 개발된 필터링 기법을 통해 보정시키고 원시자료와 비교 분석 하였고, LWR을 이용한 기법의 상대적 성능 평가를 위해 지수평활화를 이용한 기법과 비교하였다. 평가 결과 LWR기법이 지수평활화를 이용한 기법보다 낮은 오차율을 보여 상대적으로 우수함을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 교통정보공학 분야의 자료처리 및 정보가공을 위한 도구로서 활용도가 클 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권1호
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• pp.33-44
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• 2016

의학진단과 신용평가 등에서 삼항 이상 다항 범주의 결과로 예측되는 경우가 많다. 다항 범주의 문제에 대하여 부합성 (concordance)을 이용한 다섯 종류의 통계량이 제안되고 사용되었다. 그러나 이러한 통계량들은 범주의 뚜렷한 구분없이 표현되어 짝 (pairwise) 접근방법과 집단 (set) 접근방법을 사용하기 어렵고, 이 통계량들의 의미를 명확하게 파악할 수 없다. 따라서 통계량들의 비교분석이 가능하지 않았다. 본 연구에서는 평가자료를 새롭게 표현하고, 이를 바탕으로 부합성을 재표현한다. 이 부합성을 이용하여 기존의 통계량들을 새롭게 정의한다. 본 연구에서 제안한 방법으로 다섯 가지 통계량들의 의미를 설명할 수 있으며 비교 분석이 가능하다. 다양한 자료를 생성하여 분석하여 이 통계량들의 특징을 탐색할 수 있으며 설명할 수 있다.