• 방송공학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.165-175
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• 1996

본 논문에서는 영상분할에 이용되는 대부분의 기존방법들에서의 문제점을 해결하기 위해 입력 영상으로부터 형성된 계층적 피라밋 영상구조를 이용하여 영상을 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 통계적 방식에 의한 물체검출 및 묘사과정으로 이루어져 있다. 물체검출 방법에서는 계층적 영상구조에서 발생하는 클러스터링의 유효성 문제를 해결하기 위해 통계적 IFSVR 알고리듬과 FSVR 알고리듬을 제안하였고, 이를 이용하여 관심대상 화소를 검출하였다. 물체묘사 방법은 고해상도 레벨로 검출된 최적 물체화소를 투사하고 처리하기 위해 톱다운 추적방식인 반복 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 2진 영상과 실영상 모두에서 제안된 분할방법을 분석하였고, 그 결과 계층적 피라밋구조에 기초를 둔 접근방법이 영상분할에 대한 유용한 특성을 가지고 있음을 입증하였으며, 병렬처리기에서 처리된다면 각 알고리듬이 n${\times}$n 영상에 대해 0(log n)의 계산량이 요구된다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제25권4호
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• pp.329-341
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• 2022

통계적 문제해결 과정에서 자료 수집은 통계 정보의 질을 결정하는 중요한 절차이지만, 우리나라의 수학과 교육과정에서는 자료 수집이 다소 소홀하게 다루어져 왔다. 이에 본 연구에서는 초등학교 3~4학년 수학 교과서(국정 1종, 검정 10종)의 통계 단원에서 사용되는 자료의 수집 방법은 어떠한지, 그리고 통계 단원을 통해 자료 수집 방법을 어떻게 지도하고 있는지를 분석하였다. 연구 결과, 교과서에서 사용하고 있는 자료들은 설문조사, 실험/관찰, 문헌조사 등 다양한 방법으로 수집된 것들이었으나, 교과서에서 지도하고 있는 자료 수집 방법 중 실험/관찰의 비중은 매우 낮게 나타났다. 또한, 교과서별로 자료 수집 방법 지도 방식이 다르게 나타남으로 인해 학생들이 경험, 학습하게 되는 내용에 차이가 발생할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 초등학교 통계교육에서 자료 수집 방법을 효과적으로 지도할 수 있도록 수학과 교육과정 개선 방안을 모색하기 위한 논의점을 도출하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제20권3호
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• pp.339-356
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• 2010

통계교육에서는 자료에 대한 경험을 바탕으로 한 사고의 발달이 중요하다, 특히, 자료 생성 시 발생하는 변이성에 대한 이해는 통계적 사고의 핵심이므로 변이를 고려한 학습기회를 제공할 필요가 있다. 국내외 관련 연구자들은 수학적으로 우수한 능력을 지닌 학생들이라 할지라도 통계적 사고 수준은 매우 낮으므로 적극적인 교육을 통해 이를 극복해야 한다고 주장하고 있다. 본 논문은 15명의 우리나라 수학 영재아들이 자료를 통한 통계의 주요 개념들을 이해하는 다양한 방식들을 살펴보면서 그 중 모둠 활동에 참여한 세 명의 학생들이 자료와 그래프를 생성하는 과정에서 보여주는 서로 다른 통계적 사고 과정을 좀 더 세밀히 비교분석하는 것을 목표로 한다. 연구 결과, 수학적으로 매우 우수한 성취를 보이는 학생들임에도 불구하고, 선행연구에서 제시한 일반 초등학생들의 변이성에 대한 이해 양상과 별다른 차이를 보이지 않았다. 이로부터 우리나라의 초등학교 통계교육이 변이성 인식에 도움을 주지 못하고 있다는 시사점을 얻었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권4호
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• pp.95-103
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• 2009

본 논문에서는 기지국 간 협조적 전송을 통해 다중 사용자 MIMO 이동통신 시스템에서 신호 대 간섭 및 잡음비(Signal-to-Interference plus Noise Ratio; SINR)를 최대화하기 위한 송수신 빔포밍 벡터를 생성하는 방법을 제안한다. 다중 사용자 MIMO 이동통신 시스템의 성능에 영향을 주는 간섭 신호로는 기지국 간 협조적 전송을 통해 신호를 전송하는 사용자 들 간 간섭 신호 성분 및 협조적 신호 전송에 참여하지 않는 기지국으로부터의 간섭 신호 성분이 있다. 제안하는 기법은 다중 사용자 간 간섭은 블록 대각화 기법(Block Diagonalization; BD)을 활용하여 제거하고, 협조적 신호전송에 참여하지 않는 기지국으로부터의 간섭 신호는 간섭 신호의 통계적 정보를 활용한 최적 결합(Optimal Combining; OC) 기반의 수신 빔포밍 벡터 및 송신 빔포밍 벡터를 생성함으로써 완화 시킨다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 협조적 신호 전송에 참여하지 않는 기지국 간섭 신호의 통계적 정보를 송수신단 빔포밍 벡터를 생성하는데 활용하는 제안 방식의 평균 SINR 측면에서의 성능이득을 기존의 통계적 정보를 활용하지 않거나 수신단에서만 활용하는 방식들과 비교하여 검증한다. 성능평가를 위해 안테나 간 독립적인 채널뿐만 아니라 상관도가 존재하는 채널에서도 실험을 수행하여 제안 방식이 실제 채널에서 사용될 때에 발생할 수 있는 성능열화에 대한 정량적인 수치를 제시며, 또한 제안 방식이 안테나 간 상관도가 존재하는 경우에 강건한 성능을 보임을 검증한다.

• 응용통계연구
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• 제23권5호
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• pp.987-996
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• 2010

대학 입학전형은 각 대학의 교육목적에 맞고 그 교육목표를 이룰 수 있는 적합한 인재상에 부합하는 학생들을 선발하는 것에 있다. 그리고 최근 입학사정관제의 도입으로 학생의 잠재력을 발굴하여 선발하는 전형을 정착시키려는 노력을 하고 있다. 이 점에서 과연 다양한 평가방식이 학생들의 질적 특성까지 반영하여 그들의 잠재력이 잘 평가되는지, 또 전형요소에 따라 계열, 모집단위 등의 특성에 맞는 학생들이 제대로 평가되고 있는지에 대하여 통계적 타당성을 검증할 필요성이 있다. 대학학업성취도를 바탕으로 하여 여러 요인들의 영향력을 통계적 방법으로 분석한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.61-68
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• 1983

본 논문에서는 데이터 신호의 통계적 다중화에 관한 제문제들이 취급되었다. 먼저 한정된 waiting room을 가진 시스템에서 데이타 신호가 일정한 속도로 출력된다고 가정하고 batch-poisson 분포의 신호가 입력될 때의 queueing model을 검토하였다. 즉. 신호량과 신호의 평균길이를 변수로 하여 buffer의 크기, overflow의 확률 및 buffering으로 야기되는 queueing 지연시간 등을 살펴보았다. 그리고 데이터 신호의 통계적 다중화 시스템에 관한 실제 모델을 제시하여 마이크로프로그래밍을 통한 하드웨어 구현에 기본이 되게 하였다. 제안된 실제 모델은 buffer의 동적제어방식을 응용하여 설계되었으며 효율적인 I/O프로세스가 되도록 마련하였다. 끝으로. 이 시스템 모델의 성능을 알아보기 위하여 여러 조건에서의 컴퓨터 시뮬레이션을 행하였다. 이 연구로 얻어진 제반 결과는 일반적인 buffer설계에 지침이 될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.52-56
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• 1996

신경망을 학습하는데 있어서, 망의 학습속도는 학습율에 의해 크게 좌우된다. 그러나 대부분의 정적인 학습율 선택 방법들은 몇몇 결정적인 방법들을 제외하곤 경험적인 방식에 의존해 왔다. 경험적인 방식을 사용하여 좋은 학습율을 찾아내는 것은 배우 지류하고 어려운 일이다. 또한 결정적인 방법들은 학습율의 질을 보장하지는 못한다. 본 논문에서 우리는 새로운 학습율 선택 방법을 제안한다. 우리의 방법은 진화 프로그래밍기법을 사용하여 통계적인 방식으로 접근함으로써 좋은 학습율을 찾을 수 있다. 모의 실험을 통하여 우리의 방식이 경험적인 방식들이나 결정적인 방식보다 우수함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.1137-1140
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• 2003

네트워크의 QoS를 지원하기 위해서는 자원 관리에 적응제어구조의 도입이 필요하다. 이를 위해서는 사전에 네트워크의 대역폭 할당에 따른 전송률 응답특성을 구현하는 모델의 개발이 필수적이며 이 모델을 통하여 적응제어구조의 최적화를 진행해야 한다. 본 연구에서는 두 가지 방식의 모델을 제안하였다. 첫째는 동적 시스템 모델이며 다른 하나는 통계적 모델이다. 동적 시스템 모델은 네트워크의 동적 특성을 고려하여 도입하였으며, 통계적 모델은 측정된 전송률 데이터의 분포를 고려하여 도입하였다. 제시된 두 모델의 인자 결정을 위해 최적화 기법을 사용하였으며, 결과적으로 제시된 두 모델이 실제 네트워크의 동작과 유사함을 살펴보았다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.19-24
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• 2003

신경망은 적용 다양성과 제약조건의 최소성, 강력한 예측성, 범용성, 근사성 등 많은 장점을 지니고 있으나 초기 가중치의 할당에 따라 모델 생성의 Performance와 예측의 결과가 달라지게 되는 단점을 지니고 있다. 이런 신경망의 초기 가중치에 따른 단점을 보안하기 위해 통계적 알고리즘의 접목을 통해 Hybrid된 신경망 보완 알고리즘을 제시하고자 하였다. 논문을 위한 기본 가정으로 신경망의 가장 기본인 SLP 알고리즘을 바탕으로 활성함수에 가장 일반적으로 사용되는 Sigmoid 활성함수를 이용하였을 때, 초기 가중치로 기존의 임의 난수 생성 방식이 아닌 통계적 로지스틱 회귀분석의 계수값(mle)을 제시하여 이를 초기치로 사용한 경우와 그렇지 않은 경우의 예측 정확성과 수렴의 Performance정도를 비교하여 가장 효과적인 초기치 방법을 제시하고자 하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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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.