• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.691-693
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• 2003

임상 및 실험 결과를 대외적으로 공인 받기 위해서는 통계적 검정 절차를 거치는 것이 일반적이다. 하지만 통계적 전문 지식이 부족한 사용자가 통계 소프트웨어를 배우는 데는 시간이 많이 걸리며, 결과 해석에도 어려움이 많은 실정이다. 데이터의 특성과 성질에 맞추어 통계법이 선택되어야 하는데, 통계지식이 부족한 초보자들은 가장 일반적인 분석법을 적용시키곤 한다. 이와 같은 방식의 통계분석은 잘못된 결과로 이어질 수 있기 때문에 올바른 분석법을 가이드 해주는 기능이 필요하다. 또한 통계분석법의 적합성을 평가하는데 있어 오차와 잔차의 등분산성 가정이 유용하게 쓰여질 수 있다. 본 연구에서는 사용자에게 올바른 분석법을 제시하는 비쥬얼 가이드 인터페이스와 잔차를 3D Glyph를 이용하여 보여주는 불확실성 시각화 방법을 사용하였다. 분석법 적용에서 나타나는 불확실한 데이터의 시각화는 의사결정에 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.16-18
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• 2006

한국어 형태소분석 및 품사부착에서 일부 품사는 높은 중의성으로 인하여 오류가 많으며, 일부 품사가 전체 오류의 대부분을 차지한다. 본 연구에서는 높은 중의성으로 인하여 오류가 많은 품사를 대상으로, 각 품사에 적합한 자질을 이용하여 학습한, 정확률이 높은 분류기를 통계적 방식의 태거와 순차 결합하여 형태소분석/품사부착 성능을 향상하였다. 2003년 세종계획 품사 부착 말뭉치 200만 어절에서 학습하여 평가를 한 결과 기존 통계적 품사 부착기에 비해 정확도는 0.62% 향상되었으며, 오류는 13.12% 감소하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.1058-1060
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• 2013

한국의 옵션시장은 1997년 7월 7일부터 시작되었다. 이후로 시장 규모는 가파르게 성장하였으며 최근에는 하루 평균 거래대금이 1조원에 이른다. 시장을 예측하는 것은 불가능하다. 하지만 통계적 특성을 이용하면 지속적인 수익을 얻을 수 있다. 지수선물의 미결제약정은 장시작 시간인 9시부터 증가하기 시작하여 정오 근방에 최대 약 4000 계약 너머까지 증가하고, 다시 하락하기 시작하여 장 종료 시간인 15시에는 장시작시의 미결재약정으로 환원되는 특성이 있다. 이러한 특성을 변동성과 연관지어 해석하고 시간기반의 간단한 전략을 적용하면 하루에 약 1.07%의 수익을 얻을 수 있다. 이 때 8번의 거래가 발생하고 매매수수료를 제외하고 순이익을 얻기 위해서는 수수료가 저렴한 증권사를 찾아야 한다. 미결제약정의 특징을 변동성으로 해석할 수도 있지만 본 논문에서는 새로운 방식인 변동속도로 해석한다. 옵션의 가격은 내재가치와 시간가치로 이루어진다. 통계적으로 지수가 하락하는 속도가 상승하는 속도보다 빠르므로, 풋옵션의 변동성은 콜옵션의 변동성보다 통계적으로 크다. 이러한 속도 특성을 활용하면 0.15%에 이르는 매매 수수료를 제외하더라도 하루에 약 1.4%의 수익을 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.474-476
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• 2021

전용회선은 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환 회선의 급격한 증가에도 불구하고 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 시계열 데이터 예측 모델을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 모형 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모델들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.279-282
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• 2007

Support Vector Machine(SVM)은 통계적 학습 이론에 기반을 둔 분류기이다. 또한 Twin Support Vector Machine(TWSVM)은 이진 SVM 분류기의 한 종류로써, 서로 관련된 두 개의 SVM 유형 문제를 통해 평행하지 않은 두 개의 평면을 결정하고 이 두 평면을 통해 분류기를 완성하는 방식이다. 이러한 방식은 TWSVM은 학습 시간이 SVM에 비해 훨씬 짧으며, SVM과 비교하여 떨어지지 않는 성능을 보여준다. 본 논문은 분류기 입력에 Fuzzy Memvership을 적용하는 방식의 TWSVM을 제안하고, 2차원 벡터 입력에 대한 실험을 통하여 기존에 제시 되었던 TWSVM과 비교한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1581-1584
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• 2001

본 논문에서는 무선 셀룰러 망에서 호 수락 제어와 대역폭 예약을 위한 효율적인 기법을 제안한다. 제안된 방식에서는 각 셀에서의 핸드오프 호 절판확률을 줄이기 위해서 무선단말 사용자의 이동패턴에 대한 통계적인 정보를 이용하여 사용자에 대한 이동성을 예측하며, 이는 데이터 압축기법을 토대로 하는 허프만 알고리즘을 통해 최적화된다[1]. 제안된 이동성 예측 기법을 통해 무선단말 사용자가 이동하게 될 셀들에 대해서 핸드오프 호를 위한 대역폭이 예약되며, 호 수락 임계치를 적절하게 조절함으로써 핸드오프 호 절단률을 최소화하고, 자원이용률을 최대화시킬 수 있다. 제안된 방식이 기존의 방식에 비해 성능이 향상될 수 있는 새로운 기법을 제시한다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제20권4호
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• pp.397-404
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• 2005

본 연구는 외식산업을 대상으로 6시그마에서 사용하는 프로세스 개선의 접근방식과 그 통계적 기법을 활용하여, 고객만족의 핵심요인 중의 하나인 음식 맛의 일관성을 구현하는 방안을 제시하고자 하였다. 연구방법으로는, 프로세스 개선을 위한 6시그마 로드맵 DMAIC(Define, Measure, Analyze, Improve, Control) 방식을 사용하였고, 연구대상은 단체급식에서 사용하는 특정 메뉴를 중심으로 하였고, 관련 데이터는 해당 기업에서 실험한 자료와 전문가 집단을 대상으로 한 Brainstorming, Matrix 분석기법, 그리고 상관분석과 t-test 등을 통해 특정메뉴(돈육고추장볶음)의 조리작업에 필요한 구성요소 -식재료 및 조리방법-를 제시하고 이들 중에서 가장 적합한 맛을 만들기 위한 최적의 조합을 도출한 결과, 해당메뉴의 양념을 구성하는 마늘, 고춧가루, 참기름의 구성비가 제시되었다. 이 외에도 조리방식과 비용 측면에서도 최적의 조건을 도출함으로써 음식 맛의 개선과 품질관리의 일관성 방안이 제시되었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.37-42
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• 1984

전송속도가 9600bps인 고속 data modem에서 효과적인 symbol timing 회로의 구성방식이 제시되었다. Symbol timing 회로에 소요되는 계산량을 줄이기 위한 방식 및 그것이 수신기의 mean square error(MSE)에 미치는 영향이 제시되었고 timing wave의 통계적 특성에 대한 이론적인 전개가 행하여졌다. Digital Phase-looted loop(DPLL)에 의해서 timing wave의 side tone 성분을 억제할 수 있음을 보였고 computer simulation에 의해서 송신기의 symbol 주파수를 변화시켰을 경우 1차 DPLL과 2차 DPLL의 동작이 비교되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1536-1543
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• 2000

본 연구에서는 cdma2000기술에 기반한 IMT-2000에서 CDMA MAC을 이용한 실시간 데이터 및 비실시간 데이타를 효율적으로 전송할 수 잇는 다중 엑세스 기법을 제안한다. 이 방식은 깆노의 회선형 방식과 달리 패킷형 서비스를 지원하다. 실시간 데이타의 가변 전송률에 근거한 대역의 통계적 다중화 기법을 통하여 가임자 용량을 극대화하였다. 시뮬레이션을 통하여 전송 지연고 채널 이용률 등의 성능을 회선형 방식과 비교한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2001

인터넷을 통한 사용자의 선호도를 분석하고 협력적 여과 및 내용기반 여과 기술을 결합 이용하여 유머문서를 추천하는 MrHumor 시스템을 구축하였다. 유머문서 추천 기술은 다양한 아이템에 대한 여과 및 추천 기술로 확장되어 인터넷을 통한 과다 정보 시대에 필요한 소프트봇 혹은 지능형 에이전트 기술에 적용될 수 있다. MrHumor 추천시스템은 적응형 학습 시스템으로서 새로운 사용자의 선호도에 대한 학습량과 추천시기에 따라 이용할 추천방식이 다른 성능을 보이는데 여러 가지 상황에서도 적절한 동작을 보이기 위하여 MrHumor에서는 은닉변수 모델을 이용하여 사용자의 인구통계적 정보와 문서의 내용적 특징간의 관계를 학습하여 초기 추천을 행하고 SVM을 이용하여 개인의 선호도를 학습한 내용 기반의 여과와 적응형 k-NN모델을 이용한 협력적 여과를 결합하여 추천을 수행한다. 제안된 방식에 의한 추천 성능은 3방식이 각각 이용된 경우에 비해 안정적이고 높은 예측 정확도를 보인다.