• Review of KIISC
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• v.19 no.2
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• pp.16-25
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• 2009

네트워크 기술의 발달에 따른 서비스의 증가는 네트워크 트래픽과 함께 취약점도 증대하여 이를 악용하는 행위도 늘어나고 있다. 따라서 네트워크 침입탐지 시스템은 증가하는 트래픽의 양을 처리할 수 있어야 하며, 악의적인 행동을 효과적으로 탐지 할 수 있어야 한다. 증가하는 트래픽을 효과적으로 처리하고 탐지의 정확성을 높이기 위해 처리 데이터를 감소시키는 기술이 요구된다. 이러한 방법들은 크게 데이터 필터링, 척도 선택, 데이터 클러스터링의 영역으로 구분되며, 본 논문에서는 척도 선택의 방법으로 데이터 처리의 감소 및 효과적 침입탐지를 수행할 수 있음을 보이고자 한다. 실험 데이터는 KDDCUP 99 데이터 셋을 이용하였으며, 통계적 척도선택의 방법으로 분류율, 오탐율, 거리값, 규칙, 선택된 척도 등을 제시함으로써 침입 탐지 시 데이터 처리량이 감소하였고, 분류율은 증가, 오탐율은 감소하여 침입 탐지 정확성이 높아짐을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서 제시한 방법이 다른 관련연구에서 제시한 선택 척도보다 높은 정확성을 보임으로써 보다 유용함을 증명할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.335-345
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• 1999

시뮬레이션 실행 시간이 매우 오래 걸려서 보통 이용하는 비선형최고제곱법으로는 시뮬레이션의 입력 파라메터(또는 절대 상수)를 추정하기 힘든 경우의 추정 문제를 통계적인 메타모델을 이용하여 해결하는 방법에 대하여 기술하였다. 미리 답을 알고 있는 장난감 모형을 이용하여 절대 상수를 추정하기 위해 사용되는 세가지 통계적 메타모델들(전통적 희귀모형, 공간적 선형모형 그리고 projection pursuit 희귀모형)의 성능을 비교하였다. 그 결과 일양 크리깅(universal Kriging)에 의한 공간적 모형이 가장 우수하였고, 이를 실제 핵융합 시뮬레이션 자료에 적용하여 절대 상수를 추정하였다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.194-196
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• 2018

본 논문은 가상현실 음향 구현을 위한 심층신경망 기반 사운드 보간 방법에 관한 것으로서, 이를 통해 두 지점에서 취득한 음향 신호들을 사용하여 두 지점 사이의 음향을 생성한다. 산술평균이나 기하평균 같은 통계적 방법으로 사운드 보간을 수행할 수 있지만 이는 실제 비선형 음향 특성을 반영하기에 미흡하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 두 지점들과 목표 지점의 음향신호를 기반으로 심층신경망을 훈련하여 사운드 보간을 시도하였으며, 실험결과 통계적 방법에 비해 심층신경망 기반 사운드 보간 방법의 성능이 우수함을 보였다.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.10 no.1
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• pp.6-12
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• 1988

본 해설에는 종래의 통계적 방법을 기초로 한 각종 진단방법과 expert 시스템에 의한 진단방법을 비교하면서 구조 및 문제점, 앞으로의 연구방향에 대해서 기술하고자 한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.13 no.4
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• pp.98-107
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• 2008

As the information and communications market goes more uncertain, foresight activities becomes more important. A number of foresight activities, such as trend analysis, have been used to predict customer needs. However previous studies tend to lack objectivity and systematization. In this study, we suggest a meta analysis methodology which combines both top-down and bottom-up approach in order to systematize the analysis process. Secondly, we applied this approach to ICT market to identify essential future technologies. Based on the result from the meta analysis, we have constructed the future technology roadmap.

• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.15 no.1
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• pp.97-102
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• 2004

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.17 no.2
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• pp.205-222
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• 2010

A patent is a right of intellectual properties to an inventor or its assignee for a limited period under an international law. Not only in an invention of new machines, but it is competitive for using and creating technology in the world based on the patents. Most of the business models are good examples for patented technology, however a statistical analyzing model could be another one. In this paper we study and analyze the patents for the statistical analyzing and data mining models which are currently applied and registered, and suggest a statistical tool for analyzing and categorizing patent data. For this study all the patents in Korea and U.S. are listed and searched to sample the only cases concerning statistics.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.3
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• pp.341-346
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• 2011

A vacant technology forecasting is an important issue in management of technology. The forecast of vacant technology leads to the growth of nation and company. So, we need the results of technology developments until now to predict the vacant technology. Patent is an objective thing of the results in research and development of technology. We study a predictive method for forecasting the vacant technology quantitatively using patent data in this paper. We propose an ensemble model that is to vote some clustering criteria because we can't guarantee a model is optimal. Therefore, an objective and accurate forecasting model of vacant technology is researched in our paper. This model combines statistical analysis methods with machine learning algorithms. To verify our performance evaluation objectively, we make experiments using patent documents of diverse technology fields.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.59-67
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• 2005

IT 아웃소싱에서 서비스수준협약(Service Level Agreement)은 필수적으로 인식되고 있으며, 그에 따른 합리적인 서비스수준관리(Service Level Management)방법이 요구되고 있다. 합리적인 서비스 수준관리(SLM)은 데이터를 기반으로 통계적 기법을 이용하여 정보기술 아웃소싱 서비스 수준을 관리하는 것이다. 그러나 서비스수준협약(SLA)이 IT 아웃소싱 분야에서 널리 확산된 반면에 그 관리방법은 기초적인 수준이다. 본 연구는 합리적인 서비스수준관리 (SLM)를 위해 통계적 기법을 이용한 서비스 목표수준을 설정하고, 체계적이고 종합적인 서비스 수준평가방안을 제시한다.