• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.2
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• pp.403-410
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• 1998

Mangat(1994)는 Mangat-Singh(1990)이 제안한 2단계 관련질문모형의 사용 절차를 좀 더 단순화시킨 개선된 관련질문모형을 제안하여 민감한 질적 속성을 추정하였다. 본 논문에서는 Mangat의 개선된 관련질문모형을 양적속성의 무관질문모형으로 확장하고자 한다. 또한, 제안한 모형이 Greenberg et al.의 양적속성의 무관질문모형이나 최경호(1996)가 제안한 2단계 양적속성의 무관질문모형보다 효율적이 되는 조건을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.314-316
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• 2000

여기서 우리는 한국어의 글자를 인식하기 위한 계산모형을 제시한다. 이 모형은 상호활성화 모형에 기반하고 있으나, 입력처리부분이 개선되었다. 우리는 기존의 상호활성화모형에서 모든 입력이 규격화된 형태라는 가정을 배제하였다. 또한 우리는 성능향상을 위하여 다중해상도경로 학설을 결합시켰다. 우리는 제안된 모형을 구현하고, 그것을 실제 자료에 적용해 보았다. 우리는 모의실험결과를 통하여 제안된 모형이 실용적인 의미를 갖고 있음과 다중해상도 경로가 실제적으로 인식 성능 향상에 도움을 주고 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.547-549
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• 2001

여기서 우리는 한국어의 글자를 인식하기 위한 계산모형을 제시한다. 이 모형은 상호활성화모형에 기반하고 있으나, 입력처리부분이 개선되었다. 우리는 기존의 상호활성화모형에서 모든 입력이 규격화된 형태라는 가정을 배제하였다. 또한 우리는 성능향상을 위하여 다중해상도경로 학설을 결합시켰다. 우리는 제안된 모형을 구현하고, 그것을 실제 자료에 적용해 보았다. 우리는 모의실험결과를 통하여 제안된 모형이 실용적인 의미를 갖고 있음과 다중해상도 경로가 실제적으로 인식 성능 향상에 도움을 주고 있음을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1996.12a
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• pp.17-40
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• 1996

본 연구에서는 거시적 연속교통류 모형에 바탕을 둔 도시고속도로로 시뮬레이션모형의 개발이 시도되었다. 이 모형은 simple continuum model에 통행수요모형 기능을 강화시킨 것으로서 기존 연속교통류 시뮬레이션모형의 단점을 개선하였다. 제안된 시뮬레이션모형은 정산과정을 거쳐 미국 도시고속도로에서 수집한 현장자료에 의해 평가되었다. 특히 링크의 목적지별 차량대수 추정, 실시간 O-D추정의 문제가 확장칼만필터의 형태로 접근되었으며, 개발된 시뮬레이션모형을 ATMS전략에 활용하는 방안이 개발·평가되었다. 이들 전 과정을 통합한 모수적응적 모형(Parameter Adaptive Model)에 의해 교통량을 실시간으로 예측(Real time traffic prediction)하는 방법을 제안하였으며 현장자료에 의해서 평가되었다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.141-148
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• 2008

각종 인공지능 기법들을 활용하여, 주식시장의 흐름을 예측하려는 연구가 지금까지 많은 인공지능 및 금융공학의 연구자들에 의해 시도되어 왔으며, 그 결과 다양한 인공지능 기법들이 예측 방법론으로 제시되어 왔다. 이런 가운데 서로 다른 예측모형들이 산출하는 예측결과를 종합 - 보완하는 결합기법에 관련된 연구가 90년대 후반부터 오늘날까지 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구 역시 유전자 알고리즘 기반의 새로 인공지능 예측모형간 결합기법을 제시하고 있다. 다만, 기존의 연구모형들이 각 개별모형 결과의 상대적 가중치에 초점을 맞추고 있었다면, 본 연구의 제안모형은 등락을 판단하는데 활용되는 임계치까지 유전자 알고리즘을 이용해 동시에 최적화하도록 설계되어 있다는 점에서 차별화된다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 1998년부터 2007년까지의 KOSPI 지수 등락 예측을 위해 구축된 로지스틱 회귀모형, 인공신경망, SVM모형의 결과들을 제안모형을 이용해 결합하였다. 그 결과, 예측력 향상에 본 연구의 제안모형이 기여 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.4
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• pp.993-1003
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• 1997

In this paper an improvement is made on the function point moedl,one of sortware size dstimation model,for better fesibility with increased accuracy as my proposed moedl.For better feasibility seven function typcs are proposed in this model and technical complexity factors are used to assecss the diffculties of considering technical and distributed enviroment attributes.To assess the creditability of the proposed model,24-software develop-ment cases were cinsidered in the regression model with the actual require efforts as the total function points. As seen in the statistical results,the proposed model is at least as superior to the known function point models.

• Asia Marketing Journal
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• v.11 no.1
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• pp.29-38
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• 2009

Estimating the Bass diffusion model often creates a time-interval bias, which leads the OLS approach to overestimate sales at early stages and underestimate sales after the peak. Further, a specification error from omitted variables might raise serial correlations among residuals when marketing actions are not incorporated into the diffusion model. Autocorrelated disturbances may yield unbiased but inefficient estimation, and therefore invalid inference results. This phenomenon warrants a modified approach to estimating the Bass diffusion model. In this paper, the authors propose a modified Bass diffusion model handling autocorrelated disturbances. To validate the new approach, authors applied the method on two different data-sets: CT Scanners in the U.S, and FPD TV sales in Korea. The results showed improved model fit and the validity of the proposed model.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.5
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• pp.897-906
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• 2016

We augment an unrelated quantitative attribute to Bar-Lev et al.'s model (2004) which is composed of sensitive quantitative variable and scrambled one to present a multiplicative unrelated quantitative randomized response model(MUQ RRM). We also establish theoretical grounds to estimate the sensitive quantitative attribute according to circumstances irrespective of known or unknown unrelated quantitative attribute. Finally, we explore the relationship among the suggested model, Eichhorn-Hayre model, Bar-Lev et al.'s model and Gjestvang-Singh's model, and compare the efficiency of our model with Bar-Lev et al.'s model.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.3
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• pp.201-212
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• 2009

The Tank model and the PRMS(Precipitation Runoff Modeling-modular System) model have been adopted to simulate runoff data from 1981 to 2001 year in the Seomgin-dam basin. However, the simulated runoff by each single model showed some deviations compared with the observed runoff, respectively. In this study a genetic algorithm combination runoff model has been proposed to minimize deviations between simulated runoff and observed runoff that should yield from single model such as Tank model or PRMS model. The proposed combination runoff model combining the simulated respective output of the Tank model and the PRMS model is to produce the optimum combination ratio of each single model applying to the genetic algorithm which may yield the minimum deviations between simulated runoff and observed one. The proposed combination runoff model has been applied to the Seomgin-dam basin. It has also been shown that the combination model by introducing optimal combination ratio should yield less deviations than single model such as the Tank model or the PRMS model.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.407-414
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• 2005

본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객선호도 추정모형을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 고객의 행동패턴만으로 고객의 제품선호도를 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도에 영향을 주는 요인들의 상대적인 가중치를 학습을 통해 최적화시킴으로써, 보다 정확한 선호도 평가를 가능하게 해 주다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과와 단순선호도 계산식을 이용했을 경우의 성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석결과는 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과가 단순 선호도 모형을 적용했을 때의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.