• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1001-1004
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• 2001

현재 네트워크 기반의 침입 탐지는 대부분 오용 탐지 기법을 사용한다. 하지만 이는 알려지지 않은 침입을 탐지하는 능력이 떨어지는 기법으로서 이를 보완할 수 있는 비정상행위 탐지 기법을 찾는 것이 필요하다. 따라서 수집된 감사 자료로부터 정상행위를 프로파일링하고 침입임을 판정하는데 통계적인 기법을 사용하였다. 수집된 로그로부터 통계적인 방법으로 정상행위를 프로파일링하기 위해 우선 패킷으로부터 수집되는 감사 자료의 통계적인 특성을 대변하는 분포와 파라미터를 추정하고 카이스퀘어 검정법을 사용하여, 감사 자료가 가설하는 이론적인 분포의 특성을 가지고 있다고 판정되면 이를 정상행위의 기준으로 삼는다. 이후에 수집되는 감사자료를 감시하기 위해 추정된 분포와 파라미터를 따르고 있는지의 여부를 Kolmogorov-Smirnov 적합도 검정을 이용하여 판별하고, 이를 벗어나는 경우 침입으로 판정할 수 있도록 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.1
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• pp.1-11
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• 2009

When micro data are released to users, record by record data are disclosed and the disclosure risk of respondent's information is inevitable. Statistical disclosure control techniques are statistical tools to reduce the risk of disclosure as well as to increase data utility in case of data release. In this paper, we reviewed the concept of disclosure and disclosure risk as well as statistical disclosure control techniques and then investigated selection strategies of a statistical disclosure control technique related with data utility. The risk-utility frontier map method was illustrated as an example. Finally, we listed some check points at each step when microdata are released.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1001-1006
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• 2008

최근 기후변화에 따른 강우량의 변화에 많은 관심과 연구가 집중되어지고 있다. 현 과학 기술에서 이러한 미래의 기후를 예측하기 위해서는 크게 두 가지의 방법을 이용할 수 있다. 그 첫 번째가 컴퓨터 모델을 이용하는 방법이고 두 번째가 과거 자료를 이용한 통계적 기법을 통해 매래의 상황을 예측하는 방법이다. 이들 가운데 현재 기상 분야에서 가장 널리 활용되는 기법은 컴퓨터 모델을 이용하는 방법으로 기상의 물리적 특성을 이용한 수치모형인 GCM(Global Climate Model 혹은 General Circulation Model)을 이용하는 것이다. 하지만, 이러한 수치모형을 이용한 기법을 이용하기 위해서는 많은 비용과 노력이 소요되며, 모의를 위해 설정되는 입력자료와 초기 조건들, 각종 가정 사항들, 모형의 구조, 등에 따라 상이한 결과를 나타내어 아직까지 직접적인 활용에는 많은 어려움이 따른다. 이와 달리 통계적 기법의 경우 비교적 용이하게 분석이 가능하며, 과거와 달리 최근에는 비교적 신뢰도가 높은 다양한 수문 및 기상 자료가 축적되어 있어 미래의 기후변화를 예측하는데 유용한 수단이 될 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 통계적인 기법을 이용하여 강우량 자료를 중심으로 기후변화에 따른 변화 추이를 분석하였다. 적용된 기법은 먼저 국내 기상청 관측 지점들을 중심으로 강우의 경향성과 변동성을 분석하여 기후변화에 따라 국내 지점들의 강우량 변화 추이를 분석하여보았다. 또한 2000년을 기점으로 과거 자료와 최근의 자료를 이용한 2개의 자료군들에 대해 각각 빈도 분석을 실시하여 동일 지점들에 대한 설계강우량의 변화 추이도 분석하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.2 no.1
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• pp.261-265
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• 1995

1. 아남산업과 유공의 현황 비교 : 두 회사 공히 통계적 기법 적용을 전담하고 있는 부서 (아남산업은 SPC팀, 유공은 QC지원팀)가 있고, 통계를 이미 상당 수준 쓰고 있다는 것이 매우 인상적이다. 두 회사는 각각 반도체 분야와 석유 화학 분야에서 통계 기법 적용의 선두 주자라고 볼 수 있으며, 향후 계속적으로 통계 기법 적용의 리더가 되어주기를 희망한다.

• Archives of design research
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• v.16 no.2
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• pp.99-110
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• 2003

After the industrial revolution, the design concepts have established by the basis of the ornament and styling and emphasized in the respect of characteristics of the art and manufacture. On the other side, theoretical research part of design has neglected. But, the modem concepts of design is changing into new concept that shares the attributes of various sides of sociology, cultural sciences, engineering and business adminstration study. In accordance with the change of design concept, the utility frequency of the statistical method is increasing in the ares of design. In this paper, we evaluated the adequacy of statistical method of the design papers that were published in the Journal of Korean Society of Design Science.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.179-179
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• 2017

우리나라는 국토면적의 약 64%가 산지로 이루어져 있으며 동고서저의 지형을 이루고 있다. 강원도 영동지방의 경우는 고도가 높으며 경사가 급한 특징을 지니고 있으며 이러한 지형적 특징으로 태풍 및 집중호우 시, 산지재해에 취약할 수밖에 없다. 더욱이 최근, 기후변화로 인한 이상기후 현상에 의해 태풍 및 집중호우가 빈번해 산지재해의 발생빈도도 높아지고 있는 실정이다. 그에 따라 대규모의 인적, 물적 등의 피해 또한 증가하고 있다. 산지재해 같은 경우, 예측이 어려우나 그러한 피해를 줄이기 위해서는 산지재해의 발생예상 지역, 피해정도 및 규모에 대한 예측 자료가 필요하다. 재해지도는 그에 따른 예측 자료로써 대상 지역의 위험요인과 잠재적인 영향 등을 표시하여 재해를 예방하는 데에 목적을 두고 있다. 이러한 재해지도를 작성하기 위해 사용되는 기법으로는 정량적 기법의 대표적인 방법으로 결정론적 기법(SHALATAB, SINMAP, GEOtop-FS), 확률론적 기법(빈도비분석법, 우도비, 증거가중법 등), 통계적 기법(로지스틱 회귀분석, 인공신경망 기법)을 사용하고 있다. 본 연구에서는 정량적 기법 중 하나인 결정론적 기법을 활용하여 위험지역을 분석하고 실제 위험지역과 비교하였다. 추후에 확률론적 기법과 통계적인 기법을 활용하여 위험지역을 분석하고자 한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.29 no.1
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• pp.57-64
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• 2002

Since most of the current route selection algorithms use the shortest path algorithm, network resources can not be efficiently used also traffics be concentrated on specific paths resulting in congestgion. In this paper we propose the statistical route selections(SRS) algorithm which adopts a statistical mechanism to utilize the network resource efficiently and to avoid congestion. The SRS algorithm handles requests on demand and chooses a path that meets the requested bandwidth. With the advent of the MPLS it becomes possible to establish an explicit LSP which can be used for traffic load balancing. The SRS algorithm finds a set of link utilizations for route selection, computes link weights using statistical mechanism and finds the shortest path from the weights. Our statistical mechanism computes the mean and the variance of link utilizations and selects a route such that it can reduce the variance and the number of congested links and increase the utilization of network resources. Throughout the simulation, we show that the SRS algorithm performs better than other route selection algorithms on several metrics like the number of connection setup failures and the number of congested links.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.4
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• pp.536-545
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• 2020

When general statistical regression methods are applied to predict the battery remaining time of a mobile smart device, they yielded the poor accuracy of estimating battery remaining time as the deviations of battery usage time per battery level became larger. In order to improve the estimation accuracy of general statistical regression methods, a preprocessing task is required to refine the measured raw data with large deviations of battery usage time per battery level. In this paper, we propose a data preprocessing framework that preprocesses raw measured battery consumption data and converts them into refined battery consumption data. The numerical results obtained by experimenting the proposed data preprocessing framework confirmed that it yielded good performance in terms of accuracy of estimating battery remaining time under general statistical regression methods for given refined battery consumption data.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.114-119
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• 2009

본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.6
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• pp.977-984
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• 2003

In this paper, we propose an image enhancement algorithm for panoramic infrared image. This method divides a panoramic infrared image into disjoint subimages and performs the contrast stretch for subimages using statistical characteristics of each subimage. But these cause blocking artifact in boundary regions of neighboring subimages which different to the statistical characteristic. To remove blocking artifact, we perform the contrast stretch for subimage's boundary regions using statistical characteristics of horizontally neighboring subimages. Experimental results show that the proposed method effectively improves their appearance to human viewers.