• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.2
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• pp.241-256
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• 2006

We generalize the $Cram{\acute{e}}r$-von Mises Statistic to test multivariate normality using Roy's union-intersection principle. We show the limit distribution of the suggested statistic is representable as the integral of a suitable Gaussian process. We also consider the computational aspects of the proposed statistic. Power performance is assessed in a Monte Carlo study.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.6 no.4
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• pp.89-99
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• 2003

Smoothed particle hydrodynamics, SPH, is a gridless Lagrangian technique which is a useful alternative numerical analysis method to simulate high velocity deformation problems as well as astrophysical and cosmological problems. The SPH method brings about some difficulties such as tensile Instability and stress oscillation. A new SPH method, so called normalized algorithm, was introduced to overcome these difficulties. In this paper we aimed to estimate this method and have developed an one-dimensional normalized SPH program. The high velocity impact model of an aluminum bar has been analysed by using the developed program and a commercial hydrocode, LS-DYNA. The obtained numerical results showed good agreement with the results of the same model in reference. The program also showed more stable results than those of LS-DYNA in stress oscillation. We hopefully expect that the developed one-dimensional normalized SPH program can be used to solve hydrodynamic problems especially for explosive detonation analysis.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6A
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• pp.939-947
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• 2001

이 논문에서는 직접수열 부호분할 다중접속 시스템의 여러 경로 감쇄 환경에서 MMSE 검파기의 성능을 분석한다. MMSE 필터는 출력단에 나머지 쓰는 이의 간섭 성분이 남아 있다. 따라서 비트 오류율을 계산하려면 다른 쓰는 이 신호의 조합을 모두 생각해야 하므로, 쓰는 이 수에 따라 지수적인 계산량이 필요하다. 특히 여러 경로로 수신한 신호를 결합하여 심볼 결정을 할 경우, 각 쓰는 이의 모든 경로에 나머지 간섭이 영향을 미치므로, 이들 모든 조합을 다 고려하여 계산하기는 실질적으로 불가능하다. 여기서는 MMSE 검파기의 성능을 유도하기 위하여, 필터의 출력단에서 신호를 제외한 나머지 간섭과 배경 잡음 성분을 정규 분포로 근사한다. 이 경우 필터의 출력값을 상관관계를 갖는 정규분포의 잡음이 신호에 더해진 형태로 모형화 할 수 있으므로, 다른 쓰는 이 신호의 조합에 상관없이 성능 분석을 할 수 있다. 쓰는 이 수와 수신 경로 수를 변화시켜 가며 상관제거기와 성능을 비교하고, 정확도를 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6A
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• pp.948-956
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• 2001

이 논문에서는 직접수열 부호분할 다중접속 시스템의 여러 경로 감쇄 환경에서 MMSE 검파기의 성능을 분석한다. 1부에서 MMSE 검파기의 성능을 유도하기 위하여, 필터의 출력단에서 신호를 제외한 나머지 간섭과 배경 잡음 성분을 정규 분포와 근사한 것을 이용하여 여기서는 채널 추정에 오류가 있을 때의 영향을 검토한다. 채널변수에 정규분포의 오류가 있을 때와 구체적인 채널 추정 시스템을 사용한 두 가지 경우에 대해서 채널 추정의 영향을 분석한다. 감쇄 환경, 채널 추정 오류의 분산, 도플러 주파수 등을 변화시켜 얻은 수식적인 결과로 성능 분석의 정확도를 보였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.1
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• pp.117-124
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• 2012

In this paper, we propose a simple H parity check matrix from the CPM(circulant permutation matrix), which can easily avoid the cycle-4, and approach to flexible code rates and lengths. As a result, the operations of the submatrices will become the multiplications between several CPMs, the calculations of the LDPC(low density parity check) encoding could be simplest. Also we consider the fast encoding problem for LDPC codes. The proposed constructions could lead to fast encoding based on the simplest matrices operations for both regular and irregular LDPC codes.

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.42 no.2
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• pp.86-95
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• 2016

We propose a new approach to the stochastic version of Lanchester model. Commonly used approach to stochastic Lanchester model is through the Markov-chain method. The Markov-chain approach, however, is not appropriate to high dimensional heterogeneous force case because of large computational cost. In this paper, we propose an approximation method of stochastic Lanchester model. By matching the first and the second moments, the distribution of each unit strength can be approximated with multivariate normal distribution. We evaluate an approximation of discrete Markov-chain model by measuring Kullback-Leibler divergence. We confirmed high accuracy of approximation method, and also the accuracy and low computational cost are maintained under high dimensional heterogeneous force case.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.4
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• pp.575-586
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• 2011

In this paper, we study an asymptotic behavior of the finite-time ruin probability of the compound Poisson model in the case that the initial surplus is large. To compare an exact ruin probability with an approximate one, we place the focus on the exact calculation for the ruin probability when the claim size distribution is regularly varying tailed (i.e. exponential claims and inverse Gaussian claims). We estimate an adjustment coefficient in these examples and show the relationship between the adjustment coefficient and the safety premium. The illustration study shows that as the safety premium increases so does the adjustment coefficient. Larger safety premium means lower "long-term risk", which only stands to reason since higher safety premium means a faster rate of safety premium income to offset claims.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.11 no.3
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• pp.352-357
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• 2000

The symbol error probability for the coherent detection of MPSK signals in additive white Gaussian noise(AWGN) can be evaluated exactly for M=2 and M=4. The MPSK symbol error probability bounds obtained in the past are simple to calculate, but not accurate. More recently, very tight bounds have been proposed, but they are complex to calculate. In this paper to obtain a simple and accurate lower bound for coherent MPSK symbol error probability in AWGN, we consider the symbol error probability for MPSK in Nakagami fading case first. Then as the Nakagami fading index m approaches to infinity, we obtain the symbol error probability for the MPSK in AWGN.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.164-170
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• 2006

본 논문에서는 한국어 동사의 개념적 클러스터링 방법을 제안하다. 사용되는 기법은 독립성분분석, Box-Cox 변환, 상관분석 등이다. 독립성분분석은 잠재적인 성분을 통계적 독립(statistical independence)에 기반하여 추출하는 분석 방법이다. 그런데, 독립성분분석에서는 mixture(동사)의 분포는 정규 분포(가우시안 분포)에 따른다고 가정한다. 따라서 동사의 분포를 보다 정규 분포화 할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 Box-Cox 변환을 이용하여 동사의 분포를 정규 분포에 근사한다. 또한, 독립성분분석에서는 추출할 적당한 성분의 개수를 결정할 수가 없다. 이에 본 논문에서는 주성분분석의 결과로 획득되는 고유치의 누적 기여율을 이용하여 독립성분의 수를 결정한다. 그리고, 추출된 독립성분 벡터와 동사 벡터간의 상관계수에 이용하여 독립성분(개념)에 밀접하게 관련 있는 동사들을 하나의 클러스터로 구성한다. 한국어 동사를 대상으로 클러스터링한 결과, Box-Cox 변환을 적용한 경우가 더 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.336-338
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• 1999

본 논문에서는 사회 학습의 이론의 하나인 관찰 학습 이론에 기반한 네트웍 앙상블을 위한 관찰 학습 알고리즘을 제안한다. 하나의 네트웍이 학습할 대 함께 학습되는 다른 네트웍들을 이용하여 가상 데이터를 생성하여 학습에 이용하므로써 데이터가 부족한 경우 네트웍이 과학습 되는 것을 방지고 각 네트웍의 일반화 성능을 향상시키는 동시에 앙상블의 성능도 향상시킨다. 제안된 방법을 사인 함수의 근사 문제와 중첩된 두 정규 분포의 분류 문제에 적용하고 단일 네트웍, 네트웍 위원회, Bagging 알고리즘과 비교하여 제안된 방법의 일반화 성능의 우수성을 보였다.