• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1387-1392
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• 2006

본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.

• 한국음향학회지
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• 제8권5호
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• pp.78-85
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• 1989

본 논문에서는 한국어의 규칙합성에 관한 연구중 파열음의 함성 파라미터를 추정하기 위하여 사용한 통계적 방법과 인지실험에 의한 방법에 관하여 기술하고 있다. 합성기로는 직렬 포만트 합성기를 구성하여 사용하였고 통제적 분석에 사용된 음성시료는 9개의 초성 파열음과 8개의 모음으로 구성되는 72개의 독립 CV형태를 갖는 단음절을 만일 화자를 통하여 수집하였다. 음성의 분석은 시간 및 주파수 평면에서 파라미터의 변화를 중심으로 행하였으며, 인지실험을 통한 파라미터 추정방법을 통하여 독립적으로 포만트 파라미터의 변화에 관하여 조사하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.390-390
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• 2021

본 연구에서는 통계적 방법에 의해 예측된 미래기간의 기온정보와 기온기반의 기준증발산량 산정방법을 연계하여 한강권역을 대상으로 최대 12개월의 미래기간에 대한 기준증발산량을 전망하였다. 기온정보는 Kim et al. (2020)의 연구와 같이 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 개발된 다중회귀모형을 이용하여 미래기간(예측시점 기준 1~12개월)에 대해 월 평균기온을 예측하고 이를 상세화하여 한강권역 내 주요 ASOS 지점별로 최고/최저기온을 도출하였다. 기준증발산량은 Hamon 방법(Hamon, 1960, 1963)을 기반으로 각 지점별로 상세화된 최고/최저기온을 이용하여 동일한 미래기간(1~12개월)에 대해 산정하였다. 한강권역 전체에 대해 2015년 1월~2020년 12월의 월별 평균기온과 각 지점별 산정한 기준증발산량을 활용하여 기온 및 기준증발산량에 대한 예측성을 분석하였다. 한강권역 전체에 대해 예측된 월별 평균기온의 경우 실제 관측값과 비교하였을 때, PBIAS 4.2~6.4%, R² 0.97~0.98, NSE 0.97~0.98 등으로 매우 높은 예측성을 보였다. 지점별로 상세화된 기온정보를 이용하여 산정한 기준증발산량을 실제 기온으로부터 산정한 기준증발산량과 비교한 결과는 PBIAS 5.0~6.8%, R² 0.97~0.98, NSE 0.96~0.97로 기온에 대한 예측성과 유사하게 나타났다. 기온과 기준증발산량 모두 일부 월이나 일부 지점에서 관측값과 비교했을 때 다소 차이를 보이는 경우도 있었으나, 대상유역 전반적으로는 매우 안정적인 예측결과를 확인할 수 있었다. 기준증발산량에 대한 예측결과(미래 1~12개월)는 계절 및 월 단위의 유역 수자원 전망에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.189-197
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• 2013

전자 통신 기술의 발전 추세에 따라 유비쿼터스 환경이 구축되면서 일상 생활에서 전자 기기의 밀집도는 폭발적으로 증가하는 추세를 보이고 있다. 이러한 다양한 전자 기기들이 ICT 건물 등의 사회 기반 시설에 설치될 시 이들 사이의 전자파 적합성 및 간섭 분석과 파악을 위해서는 효율적이고도 빠른 대형 구조물의 전자파 해석기법이 필수적이다. 이에 본 논문에서는 이러한 전자파 해석을 위하여 확률론적 기반의 PWB(Power Balance Method) 해석 방법을 소개하고 그 유용성을 고찰한다. 기존의 맥스웰 방정식에 입각한 결정론적 해석 결과와의 관계를 제시하기 위해 손실이 존재하는 2차원 직각 캐비티(cavity)에서 시뮬레이션을 수행하여, PWB 방법의 기저에 깔린 가정 및 통계적인 결과가 하나의 결정론적 문제에서 필드 분포의 부피 평균(volume average)에 해당함을 보였다. 복잡한 대형 구조물에서 full-wave 전자파 해석이 계산 비용과 시간적인 측면에서 큰 한계점이 있음은 이미 자명한 사실이므로, 통계적인 개념에 기반을 둔 본 PWB 해석 방법이 대형 구조물의 전자파 해석에 있어서 충분히 현실적인 대안이 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.93-100
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• 2024

4차 산업혁명의 도래와 함께 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 등의 첨단 정보 기술이 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 이 기술들은 방대한 양의 데이터를 생성하고 있으며, 많은 기업들이 이를 활용하고 있다. 그러나 개인 데이터 수집 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해 위험으로 인해 사용자들은 민감한 정보 제공을 망설이고 있다. 특히 의료 분야에서는 환자의 병명과 같은 민감한 정보 수집이 큰 도전이 되고 있으며, 프라이버시 문제가 데이터 수집과 분석의 장애가 되고 있다. 본 연구는 프라이버시 보호를 유지하면서도 통계적 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 의료 데이터 수집 및 분석 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 단순한 데이터 수집을 넘어서, 프라이버시를 보장하면서 수집된 데이터에서 통계적 정보를 효과적으로 추출하는 방법을 포함한다. 실제 데이터를 이용한 성능 평가에서는 제안된 기법이 기존 방법보다 더 효과적으로 프라이버시를 보존하며 통계적 정보를 도출할 수 있음을 입증한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.948-953
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• 2006

본 논문은 일반적으로 사업의 성공적인 요인을 측정함에 있어, 각 요인이 사업 기간 내에 주요하게 인식되는 시점을 예측하기 위한 통계적 방법론을 연구하였다. 일반적으로 사업 성공을 위한 요인의 중요성은 사업을 수행하는 환경의 변화에 따라 변화된다. 환경의 변화는 시간의 흐름에 따라 변화되기 때문에 시간에 따라 요인의 중요성도 각각 상이할 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 Rogers의 혁신확산(Diffusion of Innovations) 이론을 기반으로 기술적 기반의 산업 구조에서 추진되는 사업의 성공 요인의 연구에 있어 각 요인의 중점적으로 인식되는 시점을 정확히 예측할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.355-360
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• 2014

오늘날 국가와 기업의 연구 개발 투자 및 경영 정책 전략 수립에서 미래 부상 기술 예측은 매우 중요한 역할을 한다. 기술 예측을 위한 다양한 방법들이 사용되고 있으며 특허를 이용한 기술 예측 또한 활발히 진행되고 있다. 특허를 이용한 기술 예측에는 전문가들의 평가와 견해를 통한 정성적인 방법이 주로 사용되어 왔다. 정성적인 방법은 분석 결과의 객관성을 보장하지 못하고 분석에 많은 비용 및 시간이 요구된다. 이런 문제점을 보완하기 위해 최근에는 텍스트 마이닝을 이용한 특허 데이터의 정량적인 분석이 이루어지고 있다. 텍스트 마이닝 기법을 적용함으로써 특허 문서의 통계적 분석이 가능하다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝과 ARIMA 분석을 이용한 기술 예측 방법을 제안한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제23권3호
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• pp.305-314
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• 1998

최근 들어 농업생산기술 분야에서는 정밀농업이라는 용어 가 자주 등장하고 있으며 내용의 다양성에 기인하여 정밀농업(precision farming, precision agriculture), 처방농업(prescription farming), 국지 적 농업(site-specific filming, farming-by-the-fpot), 변량형 농업(variable rate agriculture)등의 여러 가지 명칭으로 불리고 있다. 현재 서구에서 새로운 농업의 표준이 되어 가고 있는 정밀농업의 근 특징은 기존 농업이 거시적, 통계적 접근방법임에 비교하여 미시적, 변량적 접근방법에 기초한다는 것이다.(중략)

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.161-171
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• 2010

많은 센서 네트워크 응용분야에서 센서 노드는 개방된 환경에 놓이게 된다. 공격자는 개방된 환경에 놓인 센서 노드를 물리적으로 획득할 수 있으며, 포획한 노드를 이용하여 허위보고서를 센서네트워크에 삽입 시킬 수 있다. 삽입된 허위보고서는 제한된 센서노드 에너지를 고갈 시키며, 허위 경보를 일으켜 심각한 문제를 야기 시킬 수도 있다. 이러한 공격을 막기 위해 Ye 등은 통계적 여과 기법(Statistical En-route Filtering) 방법을 제안하였다. 통계적 여과기법은 CoS(Center of Stimulus)로부터 생성된 이벤트 보고서가 베이스 스테이션으로 전송되는 동안 중간의 모든 노드들이 검증을 하게 된다. 본 논문은 통계적 여과 기법에 확률 검증 기법을 적용하여 에너지 효율적인 정적 확률 통계적 여과 기법을 제안하고자 한다. 베이스 스테이션과 이벤트 발생 지역까지의 거리가 멀어질수록 에너지 절약 효과가 극대화 될 것으로 기대된다.

• 기술사
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• 제29권2호
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• pp.71-79
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• 1996

This paper evaluates the clustering performance of a neural network and a statistical method. Algorithms which are used in this paper are the GLVQ(Generalized Loaming vector Quantization) for a neural method and the k -means algorithm for a statistical clustering method. For comparison of two methods, we calculate the Rand's c statistics. As a result, the mean of c value obtained with the GLVQ is higher than that obtained with the k -means algorithm, while standard deviation of c value is lower. Experimental data sets were the Fisher's IRIS data and patterns extracted from handwritten numerals.