• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.3
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• pp.1-9
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• 1996

본 논문에서는 일반화 회귀모형의 회귀모수${\beta}$에 대한 사전정보의 형태에 따른 각 추정량들에 대하여 연구하였다. 먼저 사전정보가 ${\beta}$에 대한 사전분포로 주어지는 경우에 해당하는 베이지안 회귀추정량을 제시하였고, 다른 하나는 ${\beta}$에 대한 사전정보모형으로 선형회귀모형식이 주어진 경우의 일반화 혼합회귀추정량에 대하여 연구하였다. 두가지 경우로부터 얻어진 각 추정량의 정도를 알아보기 위하여 각 추정량의 공분산행렬을 이 용하여 서로 비교하여 보았다. 각 추정량의 분산비들을 이용하여 일반적으로 일반화 혼합회귀추정량이 베이지안 회귀추정량들보다 비교적 작은 분산값을 가진다는 결론을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.691-693
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• 2002

일반화 다각형(generalized polygons)이란 선분과 호로 둘러싸인 $R^2$영역으로 정의되는 확장된 다각형 개념으로 로보틱스 등의 응용 분야에서 다루는 중요한 도형군이다. 로보틱스에 응용되는 컴퓨터 기하학 알고리즘의 대부분은 선분이나 다각형을 다루도록 개발되어 있어 로봇 작업환경의 다양한 물체들을 선분만으로 모델링해야만 알고리즘의 적용이 가능하다. 기존의 알고리즘들을 일반화 다각형을 다룰 수 있도록 확대한다면 보다 유연한 모델링을 가능하게 할 것이다. 주 논문에서는 컴퓨터 기하학분야의 대표적인 알고리즘인 plane-sweep 알고리즘을 일반화 다각형을 다룰 수 있도록 수정하고 구현한다. 이를 로보틱스이 응용분야중 하나인 고정쇠 문제(fixturing)에 적용한다.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2004.05a
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• pp.101-101
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• 2004

일반화는 지도요소들을 선택, 과장, 강조, 상징화 등을 통해 공간현상의 의미가 지도에 잘 반영될 수 있도록 지도화 하는 방법이다. 일반화는 지도학에서 오랜 전통을 갖고 있지만, 연구방향은 주로 알고리즘과 공간 데이타 모델링을 중심으로 진행되었다. 일반화는 다양한 과정을 통해 모자이크된 지리적인 현상을 질서 있게 지도화해야 하기 때문에 단순한 기하학적 원리가 아닌 지도학 및 지리학적인 원리를 적용할 필요가 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.223-225
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• 2000

사화나 경제와 같은 동적 시스템에서 행동에 대한 적절성은 주위의 개체들에 의해 평가되고 일반적으로 동적 시스템에서 개체들의 행동은 주위 상황의 변화에 민감한 자극-반응의 형태로 나뉜다. 본 논문에서는 그와 같은 동적 시스템을 간단한 반복적 죄수의 딜레마게임으로 모델링하고 에이전트들의 연합을 통해 일반화 능력을 향상시킴으로써 환경변화에 보다 적응적으로 반응하도록 한다. 이를 위해 반복적 죄수의 딜레마 게임에서 획득된 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 조정함으로써 일반화 능력이 향상되도록 하였다. 실험결과, 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 진화적으로 조정함으로써 일반화 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.484-486
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• 2004

현재 침입탐지시스템이 직면하고 있는 문제점 중 하나는 침입탐지시스템이 발생시키는 경보의 수가 실제공격 횟수에 비해 너무 많다는 점이다. 따라서 침입시도 정보관리자의 경보 분석을 도와 줄 수 있는 침입시도 정보 클러스터링 기법들이 최근 소개되고 있다. AOI를 이용한 기법 또한 그중 하나이다 하지만 기존 AOI 알고리즘은 속성 칸에 대한 과도한 일반화를 발생시키는 문제점이 있다 이에 본 논문에서는 AOI 알고리즘의 속성 일반화 단계 수정을 통한 과도한 일반화 방지에 대한 방법을 제시하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.7
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• pp.379-389
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• 2009

In this paper, we analyzed the effect of u-learning model school which have been in forced by the Ministry of Education. We suggested a plan which we generalized the effects of u-learning. To analyzed the effects of u-learning, first of all, we set up indexes of u-learning effect - satisfaction measurement, efficacy measurement, the scholastic achievements, possibility of generalization. After we reanalyzed reports of model school and papers of u-learning, we looked for suggestions of the effects u-learning. We draw up a plan which we generalized the effects of u-learning according to suggestions. We devide a plan by 3 steps - introduction step, diffusion step, fixation step and every step by 4 field - policy of u-learning, teaching & learning, quality control, technology. Because we suggested a concrete plan which we generalized the effects of u-learning, we expect to use usefully our plan at school in the future.

• Spatial Information Research
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• v.6 no.1
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• pp.11-23
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• 1998

Map generalization functions to visualize the spatial data or to change their scale by changing the level of details of data. Until recently, the studies on map generalization have concentrated more on line features than on point features. However, point features are one of the essential components of digital maps and cannnot be ignored because of the great amount of information they carry. This study, therefore, aimed to find out a detailed procedure of point features' generalization. Particularly, this work chose the distribution pattern of point features as the most important factor in the point generalization in investigating the geometric characteristics of source data. First, it attempted to find out the characteristics of distribution pattern of point features through quadrat analysis with Grieg-Smith method and nearest-neighbour analysis. It then generalized point features through the generalization threshold which did not alter the characteristics of distribution pattern and the removal of redudant point feautres. Therefore, the generalization procedure of point features provided by this work maintained the geometric characteristics as much as possible.

• School Mathematics
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• v.14 no.3
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• pp.357-375
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• 2012

This research intends to examine how 6th graders (age 12) generalize various increasing patterns. In this research, 6 problems corresponding to the ax, x+a, ax+c, ax2, and ax2+c patterns were given to 290 students. Students' generalization methods were analysed by the generalization level suggested by Radford(2006), such as arithmetic and algebraic (factual, contextual, and symbolic) generalization. As the results of the study, we identified that students revealed the most high performance in the ax pattern in the aspect of the algebraic generalization, and lower performance in the ax2, x+a, ax+c, ax2+c in order. Also we identified that students' generalization methods differed in the same increasing patterns. This imply that we need to provide students with the pattern generalization activities in various contexts.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.2
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• pp.212-217
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• 2012

A fuzzy set $A$ defined on a probability space ${\Omega}$, $\mathfrak{F}$, $P$ is called a fuzzy event. Zadeh defines the probability of the fuzzy event $A$ using the probability $P$. We define the generalized triangular fuzzy set and apply the extended algebraic operations to these fuzzy sets. A generalized triangular fuzzy set is symmetric and may not have value 1. For two generalized triangular fuzzy sets $A$ and $B$, $A(+)B$ and $A(-)B$ become generalized trapezoidal fuzzy sets, but $A({\cdot})B$ and $A(/)B$ need not to be a generalized triangular fuzzy set or a generalized trapezoidal fuzzy set. We define the normal fuzzy probability on $\mathbb{R}$ using the normal distribution. And we calculate the normal fuzzy probability for generalized triangular fuzzy sets.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.7 no.6
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• pp.143-151
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• 2017

The generalized Hough transform(GHough) can be used effectively for detecting and extracting an arbitrary-shaped 2-D model in an input image. However, the main drawbacks of the GHough are both heavy computation and an excessive storage requirement. Thus, most of the researches so far have focused on reducing both the time and space requirement of the GHough. But it is still not clear how well their improved algorithms will perform under various noise in an input image. Thus, this paper proposes a new framework that can measure the performance of the GHough quantitatively. For this purpose, we view the GHough as a detector in signal detection theory and the ROC curve will be used to specify the performance of the GHough. Finally, we show that we can evaluate the GHough under various noise conditions in an input image.