• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.5 no.2
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• pp.45-57
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• 1994

이 연구에서는 Hjort(1991)에의해 제안된 누적위험률함수의 비모수적 추정량을 이용하여 무한인 구간까지 정의된 평균잔여수명함수의 추정량을 제안하고 제안된 추정량의 일치성과 점근적 정규성을 밝히고, 모의실험을 통하여 다른 추정량들과 비교하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.12 no.2
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• pp.95-102
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• 2001

최적의 SVM 가중치를 선택하는 방법 중에서 메모리와 속도의 문제를 해결하는 방법 중 하나가 커널애더트론 방법(Kernel Adatron, KA)이다. 본 연구에서는 KA방법을 제곱무감각손실함수까지 확장을 한 알고리즘을 개발한다. 그리고 추정해야 될 라그랑제 배수(Lagrange multiplier)의 수를 반으로 줄이는 알고리즘을 제시한다. 그리고 제시된 알고리즘의 효율성을 여러 모의실험을 통해서 입증한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.5 no.1
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• pp.33-48
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• 1994

무차별 영역에서 올바른 선택을 할 확률을 베이지안 관점으로 추정하였으며 특히 모수의 사전분포를 주는 대신 P(CS) 자체의 사전분포를 정의하여 여러가지 추정량 제안하였다. 또한 제안된 추정량이 사전분포에 어떤 영향을 받는 지를 모의실험을 통해 알아보았다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.04a
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• pp.307-309
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• 2007

SVDD의 scale prob1em을 해결하기 위하여, 학습 데이터를 sub-groupings하여 group 단위로 SVDD를 통해 학습함으로써 학습 시간을 줄이는, K-means clustering을 이용한 SVDD 방범(KMSVDD)이 제안되었다. 하지만 KMSVDD는 K-means clustering 알고리즘의 본질상 최적의 K값을 정하기 힘들다는 문제와, 동일한 데이터를 학습할지라도 clustered group이 램덤하게 형성되기 때문에 매번 학습의 결과가 달라지는 문제점이 있었다. 또한 데이터의 분포 상태와 관계없이 무조건 타원(dlliptic) 형태의 K개의 cluster로 나누기 때문에 각각의 나눠진 cluster들은 데이터 분포에 대한 특징을 나타내기 힘들게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 데이터 분포에서 mode를 먼저 찾은 후 이 mode를 기준으로 clustering하는 Mean Shift clustering 방법을 이용한 SVDD를 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 KMSVDD와 비교해 데이터 학습 속도에서는 큰 차이가 없으면서도 데이터의 분포 상태를 고려한 형태로 clustering 한 sub-group을 학습하므로 학습의 정확도가 일정하게 되며, 각각의 cluster는 데이터 분표의 특징을 포함하는 효과가 있다. 또한 Mean Shift Kernel의 bandwidth의 결정은 K-Means의 K와는 달리 어느 정도 여유를 갖고 결정되어도 학습 결과에는 차이가 없다. 다양한 데이터들을 이용한 모의실험을 통하여 위의 내용들을 검증하도록 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.6
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• pp.1283-1291
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• 2014

In this paper, we propose forward stagewise algorithm when data are very large or coming in batches sequentially over time. In this situation, ordinary boosting algorithm for large scale data and data batch stream may be greedy and have worse performance with class noise situations. To overcome those and apply to large scale data or data batch stream, we modify the forward stagewise algorithm. This algorithm has better results for both large scale data and data batch stream with or without concept drift on simulated data and real data sets than boosting algorithms.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.1
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• pp.15-21
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• 2018

Per-packet scheduling is more suitable than per-flow scheduling to reduce the flow completion time by efficiently utilizing resources in data center networks. Recently, many per-packet scheduling schemes utilizing multiple paths have been proposed. However, to mitigate the negative effect of packet reordering on TCP performance, most of the schemes require supplemental measures such as putting packets in order at the lower layer. In this study, we investigate how well DCTCP, which is a representative TCP for data center networks, performs with per-packet scheduling through simulation. Simulation results show that DCTCP keeps the queue length short but that DCTCP shows low fairness due to the way of reducing the congestion window by ECN.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.4A
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• pp.371-376
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• 2008

In this paper, we explain the unified inter-cell interference avoidance and cancellation in OFDM mobile cellular systems. Interference avoidance is used for cell-interior or two-cell-edge users, and interference cancellation is applied to three-cell-edge users. The performance of the unified scheme is evaluated by simplified system simulation. Link simulation results are used in the interpretation of system simulation output. We compare three schemes which are "no interference management," "only interference avoidance," "both avoidance and cancellation." Primary performance measures are the data rate of the 5th percentile user and the mean data rate. Simulation results show that interference management schemes greatly improve the cell edge performance, but slightly reduce the mean data rate. Use of both avoidance and cancelaltion is better than that of only avoidance in terms of the cell edge throughput and the mean data rate.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.3
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• pp.199-208
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• 2014

At present, the effect of oriental treatment system is proved in the west and using the data of tongue and pulse of body, the doctor can decide the patient's body state without Xray and CT data of large machines. In this paper, the patient's medical data is transmitted to the doctor and the real time decision algorithm is developed and so the doctor can decide the medical treatments. Using the mobile phone, the pulse data and bio data can be sent to the doctor and therefore the patients, who can't care in real time, can be treated in real time in the impossible medical treatment areas. Therefore in this paper, the oriental medical treatment system algorithm and artificial intelligence electrical needle simulation are processed for real time and checked and treated, so anyone can decide patient's state using mobile phone.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.12
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• pp.2839-2846
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• 2014

New VHF band for use in VDE is determined by WRC-12 due to the overload of AIS VDL, and the system characteristics of the VDE is recommended as ITU-R M. 1842-1. CS-TDMA, a multiple access method of AIS class B, is recommended as that of the VDE. It is inefficient for CS-TDMA just applying the report interval used in AIS class B to transmit high speed data with higher payload in the aspect of efficiency. In this paper, a simulation is executed in order to determine adequate report interval according to the number of active ships that affects directly network traffic. To this end, the performance of CS-TDMA, which includes the number of received packets, reception success rate, channel utilization, and collision rate, is investigated via a simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.967-970
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• 2014

인터넷 게시판이나 트위터 같은 온라인 매체는 쉬운 접근성과 실시간 특성으로 어떤 사건에 대한 사용자들의 반응이 즉각적으로 나타난다. 또한, 실시간으로 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있어 이 데이터를 잘 분석한다면 실제 사회에서 나타나는 다양한 현상들에 대해 파악할 수 있다. 최근 주식 시장에서도 이러한 온라인 데이터들을 분석하여 주가 변동이나 주식 시장 상황을 이해하려는 연구가 시도되고 있다. 이 논문에서는 주식 토론방의 게시물과 주가 사이에 어떤 상관관계가 있는지를 분석하고, 이를 이용한 주식 투자 종목 추천 시스템을 제안하고자 한다. 먼저 주가와 주식 토론방 게시물들 사이의 상관관계를 분석하기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 55개의 회사를 대상으로 주가와 주식 토론방 게시물을 분석하였다. 2008년부터 2013년까지 6년 동안 각 회사의 주가와 게시물의 상관관계를 분석한 결과 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았다. 하지만 주가와 게시물 수의 상관관계가 높을수록 주식 수익률이 높은 경향을 보였다. 이 논문에서는 주가와 게시물 수의 상관관계 정보를 이용한 투자 종목 추천 알고리즘을 제안하였고, 모의투자 실험을 통해 제안 방법의 효율성을 보였다. 2008년 1월부터 2013년 12월까지의 주가와 주식 토론방 데이터를 이용한 모의투자 실험에서 제안 방법으로 구성한 포트폴리오의 1개월 평균 수익률은 약 1.82%로, 주식 네트워크 특성을 이용한 기존 방법보다 약 0.64% 높은 수익률을 보였다. 또한, 마코위츠의 효율적 포트폴리오와 KOSPI200 수익률보다 각각 약 0.85%와 1.48% 높게 나타났다.