• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2001.10a
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• pp.87-96
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• 2001

삼성종합기술원에서는 인간의 genomic DNA의 이상을 발견하여 이와 연관된 질병을 진단하는 DNA chip을 개발하고 있다. 이를 위하여 특정한 염기서열의 변화에 따라 민감하게 hybridization strength가 변화하는 oligomer를 선택해야 한다. 따라서, specificity가 가장 큰 probe를 골라내야 한다. 여기에는 열역학적인 고려와 여러가지 물리화학적인 approximation이 사용되며, DNA chip 생산 공정에 의존하는 요소도 포함되어 있다 모든 생산용 data와 결과의 분석은 database를 기반으로 이루어지며, 자동화된 통계적 분석법과 최적화 방법이 함께 사용된다.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2005.09a
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• pp.178-182
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• 2005

품질 관리의 목표는 최종제품의 품질 보증에 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해서는 품질 특성이 명확해야 하며, 동시에 품질 특성치에 영향을 주는 공정의 여러 변동 요인을 분명히 해야 한다. 실험계획법(Design of Experiments)은 특성에 영향을 미치는 여러 인자를 선정하며, 또한 이들의 관계를 알아보기 위한 실험을 실시하여 제품의 최적 제조조건을 경제적으로 찾아내는 기법이다. 본 연구에서는 실험계획법을 사용하여 유량을 최적화하는 요인을 선정, 얻어진 데이터를 통계적 방법으로 분석하여 최적의 조건을 나타내었다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.8 no.6
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• pp.483-490
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• 2015

There are many software reliability models that are based on the times of occurrences of errors in the debugging of software. It is shown that it is possible to do likelihood inference for software reliability models based on finite failure model and non-homogeneous Poisson Processes (NHPP). For someone making a decision about when to market software, the conditional failure rate is an important variables. The infinite failure model are used in a wide variety of practical situations. Their use in characterization problems, detection of outlier, linear estimation, study of system reliability, life-testing, survival analysis, data compression and many other fields can be seen from the many study. Statistical process control (SPC) can monitor the forecasting of software failure and thereby contribute significantly to the improvement of software reliability. Control charts are widely used for software process control in the software industry. In this paper, proposed a control mechanism based on NHPP using mean value function of Musa-Okumo and Power law type property.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.25 no.1
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• pp.154-165
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• 1993

A stochastic method using continuous time Markov process is presented to model the one-dimensional convective nuclide transport in geologic media, which have usually heterogeneous feature in physical/geochemical parameters such as velocity, dispersion coefficient, and retardation factor resulting poor description by conventional deterministic advection-dispersion model. The primary desired quantities from a stochastic model are the mean values and variance of the state variables as a function of time. The time-dependent probability distributions of nuclides are presented for each discretized compartment given the volumetric groundwater flux and the intensity of transition. Since this model is discrete in medium space, physical/geochemical parameters which affect nuclide transport can be easily incorporated for the heterogeneous media as well as remarkably layered media having spatially varied parameters. Even though the Markov process model developed in this study was shown to be sensitive to the number of discretized compartments showing numerical dispersion as the number of compartments are increased, this could be easily calibrated by comparing with the analytical deterministic model.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.7 no.4
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• pp.159-165
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• 1987

This study proposes an operational method of typhoon risk assessments in Korea, using Statistical analysis and probabilistic description of typhoon at a site. Two alternative simulation and fitting methods are discussed to predict the probabilistic typhoon wind speeds by indirect methods. A Commonly used indirect method is Russell's procedure, which generates about 1,000 Simulation data for typhoon winds, statistically evaluate the base-line distribution, and then fits the results to the Weibull distribution based on probabilistic description of climatological Characteristics and Wind field model of typhoon at a site. However, an alternative procedure proposed in this Paper simulates extreme typhoon wind data of about 150~200 years and directly fits the generated data to the Weibull distribution. The computational results show that the proposed simulation method is more economical and reasonable for typhoon risk-assessment based on the indirect method. And using the proposed indirect method, the probabilistic design wind speed for transmission towers in typhoon-prone region along the South-Western coast is investigated.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.242-244
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• 2012

과학기술 문헌의 기술개체 인식에 관한 연구는 정보추출, 텍스트마이닝, 질의응답 분야 등의 선행 연구로서 다양한 통계적 방법론을 사용하여 기술개체 인식 정확률을 향상시키기 위해 연구되어 왔다. 하지만 기존의 연구는 단일-코어 또는 단일 머신 상에서 수행되었기 때문에, 폭발적으로 증가하는 문헌들에 대한 실시간 분석 요구를 처리할 수 없는 상황에 직면하고 있다. 이에 본 논문에서는 기술개체를 인식하는 과정에서 병목현상이 발생하는 작업을 "후보개체 추출 과정"의 언어처리 부분과 "개체 가중치 할당 과정"에서 통계정보를 취합하는 부분으로 분류하고, 각 작업을 하둡의 맵 작업과 리듀스 작업을 이용하여 해결하는 분산 병렬 처리 기반의 기술개체 인식 방법에 대해 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.335-337
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• 2018

음성향상기법은 음성에 포함된 잡음이나 잔향을 제거하는 기술로써 마이크로폰으로 입력된 음성신호는 잡음이나 잔향에 의해 왜곡되어지므로 음성인식, 음성통신 등의 음성신호처리 기술의 핵심 기술이다. 이전에는 음성신호와 잡음신호 사이의 통계적 정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성향상기법이 주로 사용되었으나 통계 모델 기반의 음성향상기술은 정상 잡음 환경과는 달리 비정상 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 문제점을 가지고 있었다. 최근 머신러닝 기법인 심화신경망 (DNN, deep neural network)이 도입되어 음성 향상 기법에서 우수한 성능을 내고 있다. 심화신경망을 이용한 음성 향상 기법은 다수의 은닉 층과 은닉 노드들을 통하여 잡음이 존재하는 음성 신호와 잡음이 존재하지 않는 깨끗한 음성 신호 사이의 비선형적인 관계를 잘 모델링하였다. 이러한 심화신경망 기반의 음성향상기법을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나인 강화학습을 적용하여 기존 심화신경망 대비 성능을 향상시켰다. 강화학습이란 대표적으로 구글의 알파고에 적용된 기술로써 특정 state에서 최고의 reward를 받기 위해 어떠한 policy를 통한 action을 취해서 다음 state로 나아갈지를 매우 많은 경우에 대해 학습을 통해 최적의 action을 선택할 수 있도록 학습하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 composite measure를 기반으로 reward를 설계하여 기존 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 기반의 reward를 설계한 기술 대비 음성인식 성능을 높였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.1
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• pp.64-69
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• 2022

Commercialization of public technology is the transfer of government-led scientific and technological innovation and R&D results to the private sector, and is recognized as a key achievement driving economic growth. Therefore, in order to activate technology transfer, various machine learning methods are being studied to identify success factors or to match public technology with high commercialization potential and demanding companies. However, public technology commercialization data is in the form of a table and has a problem that machine learning performance is not high because it is in an imbalanced state with a large difference in success-failure ratio. In this paper, we present a method of utilizing CTGAN to resolve imbalances in public technology data in tabular form. In addition, to verify the effectiveness of the proposed method, a comparative experiment with SMOTE, a statistical approach, was performed using actual public technology commercialization data. In many experimental cases, it was confirmed that CTGAN reliably predicts public technology commercialization success cases.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.1
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• pp.74-80
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• 2021

This study investigated the process quality level of a K5 gas mask, which recently acquired its operational capability, through statistical process analysis for the mass production stages and their lots. The tensile adhesion strength was the only operating requirement in the manufacturing process of the K5 gas mask. For this purpose, the results of tensile adhesion strength between the lens and facial rubber during the initial and second mass production stages were analyzed using conventional statistical and statistical process analysis methods. The conventional statistical results indicated that the second mass production stage was better than the initial mass production stage. In cases of a control chart and process capability of tensile adhesion strength, the process quality level was also improved by following the mass production stages. The improvement was caused by process stabilization and work skill elevation. These results and methods are expected to be conducted and utilized in the third mass production stage. Moreover, quality improvement of K5 gas mask mass production can be achieved using the Lean 6 sigma procedure, MDAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.43-45
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• 2003

소프트웨어 공학이 소프트웨어 시스템에 관한 방법론, 기술 및 툴 등의 유지보수와 개발에 중점을 두어 왔는데 최근에는 프로세스 개선과 프로세스 능력수준의 향상에 초점을 두는 방향으로 발전하면서 CMM 및 SPICE 활동이 증가하고 있다. 이와 같은 심사기법은 대규모의 회사에서 주로 시행되고 있어서 중소규모의 조직을 위한 간략한 심사기법의 도입이 요구되는 있는 상황이다. 본 논문에서 제시하는 심사기법은 CMM 심사를 위한 KPA 설문서의 rating 방법을 응용한 것으로서 SPICE 심사를 받은 국내 기업 중 일부 회사를 대상으로 하였다. 이 방법론에 대한 신뢰성의 평가는 아직 미흡한 상황이다. 이를 위해서 통계학적 접근방법을 도입하였는데 사용된 통계 기법은 상환계수를 통한 가설검정이다. 그 결과 성숙도 설문서(MQ) 선정모델의 적합성을 통계적 기법을 통해서 검증하였다.