• 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.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.04a
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• pp.221-227
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• 2006

본 연구는 경북에 소재한 식품회사인 S사의 햄 생산공정의 개선을 위하여 통계적 공정관리기법을 적용한 것이다. 햄의 중량은 햄의 품질에 대한 소비자의 신뢰와 기업의 수익성에 영향을 미치는 풍요한 요소이다. 연구의 목적은 햄 생산공정의 경제적 규격한계 확보를 통하여 기업의 이익을 극대화하는데 있나. 기본적인 통계적 공정관리 기법인 평균-범위 관리도, 공정능력분석, 측정시스템 평가분석 등을 이용하여 햄 공정을 분석하고, 최적 규격한계를 설정하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.144-146
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• 2018

준해상사고를 줄이기 위하여 준해양사고 등을 분석하여 사고 예방에 활용하였다. 하지만 준해양사고 건수가 많은 대신 주내용이 정성적이기 때문에 다양한 정량적 데이터로 분석하기에는 현실적 어려움이 있었다. 이러 장단점을 고려하여 준해양사고에 대해서 그동안 단순한 내용 검토 방식에서 통계적 분석과 이를 통한 객관적 결과 토출이 가능한 빅데이터 기법를 적용한 연구가 필요하다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 이 데이터를 기반으로 1차로 텍스트마이닝 분석을 통해 정박 중 준해양사고 발생 원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양 사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.20
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• pp.62-91
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• 1991

생물통계학(biometrics)의 여러 분야중 의학, 보건학, 농학 및 독성학 등 각 분야별로 지난 10년간(1981-1990) 학술전문지에 실린 논문을 통해 사용된 통계 방법론의 빈도를 연도별로 혹은 자료유형별로 조사 분석하였다. 주요 보건통계의 현황과 농업연구 분야에서의 통계적 기법 사용상의 문제점을 살펴보고 개선방향을 제시하였으며, 의과대학 교과과정 중 통계학 과목의 현황과 방법론으로써 전반적인 활용을 살펴 보았다. 또한 독성학 분야에서 일반적으로 다루어지는 통계적 문제를 소개하고 우리나라 독성학 분야 논문에서 가장 많이 다루는 것으로 나타난 용량-반응 분석기법에 대한 고찰을 하고 있다. 본 연구를 통하여 우리나라의 생물통계의 현황을 파악하고 장래의 방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.285-288
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• 2008

최근의 구문분석 연구는 컴퓨터 성능 향상과 사용 가능한 대량의 구문분석 말뭉치 증가, 견고한 기계학습 기법 개발 등에 힘입어 통계적인 모델 연구가 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존에 개발된 다양한 기계학습 기법 중 ME(Maximum Entropy) 모델과 SVM(Support vector machine) 모델을 이용한 한국어 구문분석 방법을 제안한다. 국어정보베이스(KIBS) 구문분석 말뭉치를 가지고 실험한 결과 SVM 모델을 이용한 한국어 구문분석기가 기존의 확률 기반 통계적 한국어 구문분석기의 성능보다도 최대 1.84% 높은 87.46%의 의존관계 결정 정확률을 보였다. 추후 언어지식을 반영한 다양한 자질들을 이용할 경우 성능 향상이 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.2
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• pp.284-294
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• 2018

Statistical methods have been widely used to estimate the remaining battery runtime of mobile smart devices, such as smart phones, smart gears, tablets, and etc. However, existing work available in the literature only considers a particular statistical method. Thus, it is difficult to determine whether statistical methods are applicable to estimating thr remaining battery runtime of mobile devices or not. In this paper, we evaluated the performance of statistical methods applicable to estimating the remaining battery runtime of mobile smart devices. The statistical estimation methods evaluated in this paper are as follows: simple and moving average, linear regression, multivariate adaptive regression splines, auto regressive, polynomial curve fitting, and double and triple exponential smoothing methods. Research results presented in this paper give valuable data of insight to IT engineers who are willing to deploy statistical methods on estimating the remaining battery runtime of mobile smart devices.

• 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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.2
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• pp.171-177
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• 2011

Accuracy and computing time are considerable issues in machine learning. In general, the computing time for data analysis is increased in proportion to the size of given data. So, we need a sampling approach to reduce the size of training data. But, the accuracy of constructed model is decreased by going down the data size simultaneously. To solve this problem, we propose a new statistical sampling method having similar performance to the total data. We suggest a rule to select optimal sampling techniques according to given data structure. This paper shows a sampling method for reducing computing time with keeping the most of accuracy using cluster sampling, stratified sampling, and systematic sampling. We verify improved performance of proposed method by accuracy and computing time between sample data and total data using objective machine learning data sets.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.6
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• pp.57-68
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• 2009

Recently, damage scale of human-induced disaster is sharply increased but its occurrences and damages are so uncertain that it is hard to construct a resonable response & mitigation plan for infrastructures. Therefore, the needs for a advanced risk management technique based on a probabilistic and stochastic risk evaluation theory is increased. In this study, these evaluation methods were investigated and a advanced disaster risk evaluation method, which is based on the probabilistic or stochastic risk assessment theory and also is a quantitative evaluation technique, was suggested. With this method, the safety changes as the result of fire damage management for recent 40 years was analyzed. And the result was compared with that of Japan. Through the consilience of the traditional risk assessment method and this method, a stochastical estimation technique for the uncertainty of future disaster's damage could support a cost-effective information for a resonable decision making on disaster mitigation.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.14 no.5
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• pp.281-288
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• 2009

The purpose of this paper is to provide the statistical models for landslide prediction through quantification and AHP methods. Quantification method is a statistical method of providing quantity to qualitative variables by analyzing the observed data. In this paper, we suggest the quantification process based on the results of cannonical correlation analysis. In contrast with the quantification method which is based on given data the AHP(Analytic Hierarchy Process) technique is a kind of method based on questionaire data which is usually taken from professionals. We analyze both the real data(provided from KIGAM) and questionaire data collected from professionals of various related area. We developed two kinds of evaluation table which provide the scores of land slide possibility and the logistic model providing the probability of occurring landslide. Finally we compare the performance and evaluate the stability of the suggested two models.