• Title/Summary/Keyword: 제안된 모형

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DEM Generation from IKONOS Satellite Imagery (IKONOS 위성영상의 수치고도모형 생성)

  • Kim, Eui-Myoung;Kim, Seong-Sam;Yoo, Hwan-Hee
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 2005.05a
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    • pp.369-374
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    • 2005
  • 정사영상 생성, 도시 공간의 모형화 등 도면화의 다양한 응용분야에 적용을 위해서는 위성 영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 것은 중요하며, SPOT-5, IKONOS, QUICKBIRD, ORBVIEW 등의 고해상도 위성영상은 효율적이고 경제적으로 수치고도모형을 생성할 수 있는 정보를 제공하고 있다. 그러나, 이들 고해상도 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하기 위해서는 센서모형화, 에피폴라 영상 생성 그리고 영상정합에 대한 사전지식이 필요하다. 이들 중 에피폴라 영상생성은 중요한 인자이며 이에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 뿐만 아니라, IKONOS 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 연구는 다항식비례모형에 기반한 연구가 주로 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 센서 독립적이면서 적은 수의 기준점만으로 센서모형화와 에피폴라 영상생성이 가능한 평행투영모형을 이용하여 수치고도모형을 생성하는 일련의 처리과정을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법론은 IKONOS 위성영상을 이용하여 적용하고 평가하였다.

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Analytical Modeling of a Buffered $\times$a switch (Buffered a$\times$a Switch의 성능분석)

  • 박경화;양명국
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.630-632
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    • 1998
  • 본 논문에서는, Multi[le-Buffered a$\times$a Crossbar 수위치의 성능 분석 모형을 제안하고 스위치에 장착된 buffer 의 개수의 중가에 다른 성능 향상 추이를 분석하였다. buffered스위치 기법은 다수 데이터 패킷을 동시에 전송할 때 네트웍에서 발생되는 충돌문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법으로 널리 알려져있다. 제안된 성능 예측 모형은 스위치 입력 단에 유입되는 데이터 패킷이 buffered 스위치 내부에서 전송되는 유형을 확률적으로 분석하여 수립되었다. 모형의 수학적 복잡도 해결을 위하여 확률 식 유도 과정 등에 steady state 개념을 도입하였다. 제안한 모형은 스위치 크기 및 스위치에 장착된 buffer의 개수와 무관하게 buffered a$\times$a 크로스바 스위치의 성능 예측을 가능케 하고, 나아가서 이들로 구성된 다층 연결 망의 성능 분석에 확대 적용이 가능하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구는 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 결과는 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이터와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다. 또한, 분석 결과 스위치에 소수의 버퍼를 장착했을 때, throughput이 크게 증가하지만, 네 개 이상의 버퍼를 장착되는 버퍼의 개수가 네 개 정도일 경우 가격 대 성능비가 우수한 것으로 추론되었다.

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Regularized Neural Network Training Algorithm Using Line Search Tunneling and It's Application to Option Pricing (선형탐색 터널링을 이용한 정규화 신경망 학습 알고리즘과 옵션가격결정에의 응용)

  • Kim, Bo-Hyeon;Jeong, Gyu-Hwan;Choe, Hyeong-Jun;Lee, Jae-Uk
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.746-752
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    • 2005
  • 본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경망 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하고 이를 옵션 가격결정 모형에 응용하였다. 제안된 신경망 학습 알고리즘의 첫번째 단계는 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 빠르게 국소최적해를 찾는 것이고 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 선형탐색 터널링을 이용해서 더 나은 해를 찾는 것이다. 이 두 단계를 반복적으로 수행함으로써 연결가중치 공간에서 구하고자 하는 해를 빠르고 안정적으로 찾을 수 있다. 현재 옵션가격결정 모형으로 많이 이용되고 있는 Black-Scholes 모형의 문제점을 극복하기 위해서 제안된 신경망 모형을 옵션가격결정 문제에 사용하였다. 이 모형을 KOSPI200 옵션 데이터로 실험한 결과 Black-Scholes 모형에 비해 검증오차를 60% 가량 줄일 수 있었다.

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Evaluation of a Buffered Multistage Interconnection Network (Buffered-MIN의 성능 분석)

  • 신태지;양명국
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10c
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    • pp.244-246
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    • 1999
  • 본 논문에서는, multiple-buffered crossbar 스위치를 이용한 다층 연결 망의 성능 분석 모형을 제안하고, 스위치에 장착된 buffer의 개수 증가에 따른 성능 향상 추이를 분석하였다. Buffered 스위치 기법은 다층 연결 망 (Multistage Interconnection Network, MIN)의 내부의 데이터 충돌 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법으로 알려져 있다. 제안된 성능 분석 모형은 먼저 네트웍 내부 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이터 패킷이 buffered 스위치 내부에서 전송되는 패턴을 확률적으로 분석하여 수립하였다. 분석 모형의 수학적 복잡도 절감을 위하여 확률식 유도 과정에 정상상태 확률 rosa(steady state probability)을 도입하였다. 제안한 모형은 스위치의 크기 및 스위치에 장착된 buffer의 수와 무관하게 확대 적용이 가능하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 처리 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이터와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다. 2$\times$2 스위치로 구성된 8$\times$8 MIN을 대상으로 분석을 시행한 결과 스위치에 2~4개의 buffer를 장착했을 경우 unbuffer 스위치 경우와 비교하여 네트웍 정상상태 Throughout의 증가율이 높고 네트웍 Delay 또한 낮아져 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 2~2 crossbar 스위치로 구성된 MIN의 경우 스위치에 장착된 buffer의 개수가 네 개 정도일 경우가 가격 대 성능비 면에서 가장 유리한 것으로 연구되었다.

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A Study on Applying Shrinkage Method in Generalized Additive Model (일반화가법모형에서 축소방법의 적용연구)

  • Ki, Seung-Do;Kang, Kee-Hoon
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.23 no.1
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    • pp.207-218
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    • 2010
  • Generalized additive model(GAM) is the statistical model that resolves most of the problems existing in the traditional linear regression model. However, overfitting phenomenon can be aroused without applying any method to reduce the number of independent variables. Therefore, variable selection methods in generalized additive model are needed. Recently, Lasso related methods are popular for variable selection in regression analysis. In this research, we consider Group Lasso and Elastic net models for variable selection in GAM and propose an algorithm for finding solutions. We compare the proposed methods via Monte Carlo simulation and applying auto insurance data in the fiscal year 2005. lt is shown that the proposed methods result in the better performance.

Development of Car Following Model of Adaptive Cruise Controlled Vehicle Considering Human Factors (인간공학적 요소를 반영한 첨단차량 추종모형)

  • Park, Hee-Je;Bae, Sang-Hoon;Jung, Hee-Jin
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.26 no.2
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    • pp.121-133
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    • 2008
  • Conventional car following models are controlled when the velocity of following vehicle is equal to preceding vehicle without consideration of relative distance. Also, since the car following models are hardly consider the driver's behaviors and the environmental factors in driving, the models can't be adopted in reality. Hence, we developed the car following model applying Human Factors to consider driver's safety and comfortness. We simulated to compare the suggested model with the existing model, GGM(General GM). As results of simulations, the GGM model followed the preceding vehicle when the velocity of following vehicle was equal to preceding vehicle without relation of relative range. The other side, when the relative range was less or over than safety range, the suggested model made the relative range equal to safety range. Accordingly, we could be sure that the model would decrease the driver's discomfort and intensify the safety on driving without unnecessary waste of road. We identified that the suggested model is more realistic than the conventional GGM model.

A Study on the Strategic Planning Simulation Based on Fuzzy Cognitive Map and Differential Game (퍼지인식도와 미분게임에 기초한 전략계획 시뮬레이션에 관한 연구)

  • 이건창
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.4 no.1
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    • pp.45-57
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    • 1995
  • 본 연구는 불확실한 경영환경하에서 전략목표에 영향을 미치는 환경요인을 확인하고, 이를 다시 전략계획 시뮬레이션 모형에 체계적으로 반영하기 위한 새로운 전략계획 시뮬레이션 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 전략계획 시뮬레이션 모형은 (1) 환경요인 분석을 위하여 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map)를 적용하고, (2) 경쟁관계를 체계적으로 반영하기 위하여 미분게임(Differential Game) 모형을 이용한다. 퍼지인식도는 특정 의사결정 문제에 있어서 관련된 여러 개념간의 인과관계를 해석하고 그를 통하여 해당 문제전체에 관한 효과적인 의사결정을 지원하는 소위 구조적 모형화(Structural Modeling)도구의 한 방법이다. 한편, 본 연구에서는 미분게임을 이용하여, 퍼지인식도에 의하여 확인된 환경요인을 변수로 감안하고, 아울러 경쟁관계를 수식화 하므로써 보다 체계적인 시뮬레이션이 가능하다. 제안된 전략계획 수립 시뮬레이션 모형을 동태적 광고모형(dynamic advertising model)에 적용하므로써 보다 효과적인 경영전략계획 수립이 가능함을 보였다.

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Varying coefficient model with errors in variables (가변계수 측정오차 회귀모형)

  • Sohn, Insuk;Shim, Jooyong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.28 no.5
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    • pp.971-980
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    • 2017
  • The varying coefficient regression model has gained lots of attention since it is capable to model dynamic changes of regression coefficients in many regression problems of science. In this paper we propose a varying coefficient regression model that effectively considers the errors on both input and response variables, which utilizes the kernel method in estimating the varying coefficient which is the unknown nonlinear function of smoothing variables. We provide a generalized cross validation method for choosing the hyper-parameters which affect the performance of the proposed model. The proposed method is evaluated through numerical studies.

A General Equilibrium Model for Effect Analysis of Bus-Exclusive Lane on Expressway (일반균형이론을 이용한 고속도로 버스전용차로 효과분석모형)

  • 조중래;하혜종
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.16 no.3
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    • pp.123-136
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    • 1998
  • 본 연구에서는 일반균형이론을 이용하여 버스전용차로의 효과분석모형을 정립하였 고, 이 모형을 이용하여 경부고속도로의 버스 전용차로에 대한 효과분석을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 버스전용차로 효과분석모형에 있어 수요모형으로는 로짓 모형을 사용하였 고, 서비스모형, 즉 공급모형으로는 지체함 수식을 사용하였다. 이를 통하여 버스전용차로 설치에 따른 교통수단간 전환수요를 내생화 하였다. 경부고속도로를 대상으로 한 사례분석 의 결과, 버스전용차로의 효과를 극대화하는 혼잡수준이 존재한다는 것과, 버스전용차를 설 치할 경우 교통수단간의 수요전이효과에 따라 버스뿐만 아니라 일반 차로를 이용하는 승용 차의 통행여건도 개선된다는 사실을 발견하였다.

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Bayesian model selection in exponential survival models (지수 생존 모형에서의 베이지안 모형 선택)

  • 정윤식;김미숙
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.15 no.1
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    • pp.57-71
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    • 2002
  • We introduce three types of exponential survival models, such as simple model, change-point model and finite mixture model in this paper. Among these models, in order to choose the best model, the model choice method is proposed using Gelfand and Ghosh(1998)'s idea. Then to avoid the computational difficulties, data augmentation method (Tanner and Wong, 1987) and Gibbs sampler (Gelfand and Smith, 1990) are employed. Our methodology is applied to both simulated data and Stangl (1991)'s On-impramint Hydrochloride data.