• 한국통신학회논문지
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• 제31권9C호
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• pp.831-839
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• 2006

본 논문에서는 수신기에서 I/Q 위상 및 진폭 불균형을 갖는 계층적 MPSK(Hierarchical M-ary Phase Shift Keying) 신호에 대해 수치 적분이 필요 없는 정확하고 일반화된 closed-form 형태의 비트 오류 확률(Bit Error Probability) 표현을 유도한다. 새롭게 유도된 비트 오류 확률 표현은 간결한 형태의 일반화된 식으로 되어 있어 다양한 환경으로의 적용이 용이하다. 뿐만 아니라, 계층적 MPSK를 적용하는 많은 디지털 통신 시스템에서 복조시 발생할 수 있는 I/Q 불균형들에 의한 시스템 성능 변화에 대하여 정확한 이론적 성능 기준을 제공할 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.335-342
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• 2015

경시적 자료는 각 환자마다 시간에 따라 반복 측정되는 코호트 연구 등에서 많이 쓰인다. 본 연구는 반응변수 간 상관성을 고려할 수 있는 결합 다단계 일반화 선형모형을 이용하여, 다변량 경시적 자료 분석을 수행하였다. 한국 유전체 역학 연구에서 실시한 코호트 자료를 적합하고 결과를 해석한다. 조건부 아카이케 정보 기준을 이용하여 모형 선택을 하고, 변량효과들의 추정치들을 설명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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• pp.121-123
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• 2003

현재 사용되는 PDA, 핸드폰 등의 이동기기는 보다 좋은 성능과 향상된 기능에 대한 시장의 지속적인 요구로 고성능을 요구하는 응용 프로그램이 점차 추가되고 있다. 이에 고성능 프로세서의 탑재가 일반화 되고 있으며, 그에 따른 전력 소비 또한 증가하고 있다. 시스템 전력 사용량의 증가 문제를 해결하고자 DVS기법, DPM기법 둥이 제시되었으나 모바일 기기에 저전력 프로세서의 탑재가 일반화 되면서 전체 에너지 소비측면에서 디바이스의 비중이 상대적으로 증대되어 기존 스케줄링 기법은 하나의 시스템 요소만을 위한 최적화 방법을 제시할 뿐 전체 시스템의 에너지 소비를 최적화시키지는 못하게 되었다. 이에 본 논문에서는 이동기기에서 프로세서의 속도를 결정하는 과정과 스케줄러가 태스크의 우선순위를 결정하는 과정에 있어 단위 시간당 디바이스의 에너지 소비가 프로세서의 단위 시간당 에너지 소비보다 큰 현실을 반영하여, 태스크의 실행 중 필요한 디바이스의 전력 소모량을 기준으로 스케줄러가 프로세서 최적화 정책과 디바이스 최적화 정책 중 올바른 스케줄링 정책을 선택하여 프로세서의 속도를 결정하고 실행순서를 조절함으로써 시스템의 가용시간을 향상시키는 기법을 제안한다.

• 유변학
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• 제6권1호
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• pp.41-48
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• 1994

비뉴톤 유체내에서 이동하는 섬유들과 대분자들은 경우에 따라 일정한 길이와 직경 을 갖는 원통형 물체로 간주될 수 있으므로 유체내에서 이들의 운동을 효과적으로 제어하기 위해서는 비뉴톤 유체내에서 이동하는 원통형 물체들의 길이비와 직경비에 의한 항력계수의 영향을 조사할 필요가 있다. 이러한 사실에 근거하여 원통형 물체의 길이비와 직경비 변화 가 물체의 항력계수비와 직경비를 기준으로한 항력계수비들은 작업유체로 사용된 일반화된 뉴톤 유체와 점탄성유체내에서 이동하는 원통형 물체들의 길이비와 직경비가 증가함에 따라 감소했다. 원통형 물체의 직경비가 0.007에서 0.029까지 변하고 길이비가 10에서 130까지 변 하는 경우 점탄성용액내에서의 항력계수비의 감소율은 일반화된 뉴톤 유체내에서의 항력감 소비의 감소율 보다 10배 내지 30배까지 더컸다. 또한 모든 작업유체에서 원통형 물체들의 항력계수비들은 Reynolds수가 증가함에 따라 감소됐다.

• 한국지역지리학회지
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• 제15권2호
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• pp.307-315
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• 2009

지도일반화는 간결한 지도 표현과 지리적 의미의 효과적 전달을 목적으로 하는 지도제작 방법이다. 컴퓨터 지도학의 발달로 인하여 새로운 알고리즘들이 디지털 환경에서 적용할 수 있도록 연구되어 왔다. 본 연구는 인터넷 환경에서 좌표변형과 Lod(level of detail)기법에 의한 일반화를 적용하여 다축척지도의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. WebGIS에 있어서 좌표변형 방법은 데이터 용량을 감소시켜 공간정보의 전송속도를 향상시키기 위해 적용할 수 있는 방법이다. Lod 기법은 사용자의 줌레벨에 따라 공간정보를 선택하여 웹지도를 제직하는 방법이다. 연구의 진행은 등고선, 하계망, 지명, 행정구역, 산정, 행정관청에 대한 레이어를 구축하여, 선과 면사장에 대해 줌레벨에 따라 XML 기반의 SVG를 이용하여 일반화를 적용하였다. 적용결과, 모니터 해상도 1024${\ast}$768를 기준으로 지리좌표계로 작성된 SVG 문서는 9.76Mb, 좌표변형 문서는 4.08Mb로 41% 감소하였다. 지리정보 해상도를 결정하는 LoD에 따른 렌더링 일반화는 줌레벨 1, 2, 3단계 별로 실시하였다. 1단계에서는 주요 지명 및 행정관청, 고차수 하계망, 산정 등 소축척 지도에 표현되는 요소들이 나타낼 수 있도록 하였다. 고차 레벨로 갈수록 지도요소의 수와 양은 많아진다. 본 연구결과는 인터넷환경에서 다량의 공간정보와 속성정보 전송에 필요한 WebGIS의 자료전송효과 및 다축척의 지도학적 표현에 기여할 것으로 본다. 또한, 공간데이터베이스 및 전송환경에서 일반화를 위한 알고리즘 개발에 보다 많은 연구가 있어야 할 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.147-160
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• 2020

본 논문은 시계열 일반화 선형 모형의 하나인 계수형 시계열 모형에서 중요한 역할을 하는 과거 관측값과 조건부 평균값의 차수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 연구한다. 본 알고리즘은 ARIMA 모형의 차수를 기반으로 시계열 일반화 선형 모형의 차수 후보군을 만들고, 차수 후보군의 조합을 이용하여 정보량 기준으로 최종 모형으로 선택한다. 제안된 알고리즘을 평가하기 위하여, 내재적 모형 및 내재적 시계열의 종류에 따른 시뮬레이션 및 실증 분석을 수행하고 예측력을 ARIMA 모형과 비교한다. 예측 성능 평가 결과, 계수형 시계열 분석에서 ARIMA 모형에 비해 시계열 일반화 선형 모형의 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다. 또한 실증분석으로서, 살인사건 발생 건수의 예측결과 ARIMA 모형보다 중기 및 장기 예측에서 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.97-105
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• 2009

본 논문에서는 일반화된 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘과 일반화된 순환 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘의 결합을 통한 새로운 알고리즘을 소개한다. 이 새로운 알고리즘은 패턴분류문제(pattern classification problem)의 신속한 해결을 위하여 비순환 뉴런이 유리한지 순환 뉴런이 유리한지 또는 수직성장이 유리한지 수평성장이 유리한지 고민할 필요 없이 후보뉴런의 학습 중에 네트워크의 구성을 스스로 결정한다. 이 알고리즘의 성능평가를 위하여 학습 알고리즘에서 중요한 기준 문제(benchmark problem) 중의 하나인 콘택트렌즈 문제(Contact lens problem)와 밸런스 스케일 문제 (Balance scale problem)에 대하여 실험하였고 기존의 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘 및 순환 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘과 성능을 비교 하였다. 이 실험에서 활성화 함수는 일반적으로 많이 사용하는 시그모이드 함수(sigmoidal function) 와 하이퍼볼릭탄젠트 함수(hyperbolic tangent function)를 사용하였다. 이 새로운 알고리즘은 학습을 통하여 기존의 알고리즘보다 적은 수의 은닉뉴런을 생성하여 보다 빠른 학습 속도를 보여주었다.

• 한국측량학회지
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• 제31권3호
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• pp.229-238
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• 2013

지도 일반화 기법을 이용하여 대축척 지도자료로부터 소축척 지도자료를 생산하기 위한 방법론 개발은 수치지형도의 제작, 갱신 등의 관리에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 수치지형도의 도로와 같은 네트워크 형태의 객체를 일반화하기 위한 하나의 단계인 선택 기법을 제안, 적용하였다. 이를 위해, 기존의 1:5,000 축척과 1:25,000 축척의 수치지형도를 상호 비교하여 도로 네트워크 객체의 선택과 관련된 기준(선택 객체의 개수, 상대적 중요도) 들을 T$\ddot{o}$pfer의 radical 법칙과 Logit 모형을 이용하여 분석하였다. 여기서 분석된 결과를 바탕으로 하여 테스트 데이터에 대해 선택 모델을 적용하여 1:5,000 수치지형도 도로중심선 레이어로부터 일반화된 1:18,000, 1:72,000 축척의 네트워크 데이터셋을 도출하였다. 일반화된 결과에 대하여 정성적, 정량적 평가를 실시한 결과, 상대적으로 높은 중요도를 가진 네트워크 객체들이 목표 축척수준에 맞게 적절히 선택된 결과를 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.326-338
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• 2003

신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성하는 것이다. 하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습 데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다. 이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진확률 분포로부터 멀어지게 된다. 이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로 망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다. 이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다.

• 응용통계연구
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• 제21권5호
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• pp.739-754
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• 2008

다중탈퇴모형 연구에서 연(year) 기준의 다중탈퇴율과 연 기준의 절대탈퇴율을 상호 전환하는 방법에 집중되어 있다. 실제 실무에서는 월(month) 기준의 다중탈퇴율이 필요한 경우가 많으므로 본 논문에서는 연 기준의 절대탈퇴율을 월 기준의 다중탈퇴율로 전환하거나 연 기준의 다중탈퇴율을 일 기준의 절대탈퇴율로 전환하는 공식을 유도한다. 유도된 공식은 월 기준 대신에 일(day) 기준 또는 분기(quarter) 기준 또는 반기(semiannual) 기준 등으로도 전환 가능한 공식이다. 또한 월 기준의 절대탈퇴율에서 월 기준의 다중탈퇴율로 전환 가능한 공식도 제시한다. 절대탈퇴율에서 다중탈퇴율로 전환하는 과정에서 절대탈퇴율이 균등분포 가정(UDD: Uniform Distribution of Decrements)을 따른다고 한다. 다중탈퇴율에서 절대탈퇴율로 전환하는 과정에서는 다중탈퇴율이 UDD를 가정하는 경우와 상수탈퇴력 가정 (Constant force assumption)을 따르는 경우로 나누어서 공식을 유도한다. 유도된 공식은 Bowers 등 (1997)에 있는 전환 공식의 일반적인 형태임을 확인할 수 있다. 또한 유도된 공식을 활용하여 수치 예를 통하여 자료를 이용하여 절대탈퇴율과 다중탈퇴율의 전환 과정을 설명하며 유도된 공식들의 차이점을 비교한다.