• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.109-112
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• 2007

온라인 음악 시장이 점차 커지고 있다. 이에 따라 사용자를 위한 다양한 서비스가 요구되고 있다. 하지만 현재 적용되는 서비스는 통계적인 수치에 기반하는 순위권 나열 혹은 테마나 장르별 음악 소개에 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 성향에 가까운 음악을 분석하고 이를 추천하는 방법을 제시한다. 음악 추천 시스템을 위해 우선 사용자의 성향을 분석하기 위하여 사용자가 청취했던 음악의 음파를 분석하여 특성을 추출하여 벡터로 나타낸다. 하지만 추출된 성향과 다른 음악의 성향을 비교해야 하는데 음악의 양이 방대하기 때문에 시간이 오래 걸릴 수 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 공간 분할을 통해 검색의 범위를 축소시키고, 음악을 빠르게 추천한다. 실험 결과, 사람의 주관적인 해석이 아닌 음파의 해석을 통해 보다 객관적이고 자동화된 추천 방법을 구현할 수 있었다. 그리고 같은 성질의 음악이 추천되어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.552-554
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• 2003

전자우편은 기존 우편 기능을 대체하는 대표적인 정보 전달 수단으로 자리 잡고 있다. 전자매일 사용자의 증가에 따라 망은 기업들은 전자 메일을 통해 광고를 하게 되었다. 이에 따라 전자매일 사용자들은 인터넷 상에 개인 전자메일 주소가 노출됨으로 많은 스팸메일을 수신하게 되는데, 이것은 전자메일 사용자에게 많은 부담이 되고있다. 본 논문은 전자우편 문서내의 단어들을 대상으로 통계적 방법의 SVM을 이용하여 스팸메일을 필터링 하였으며, 학습 단계에서 단어 자질공간의 축소를 위해 DF값 변화에 따른 학습을 통하여 분류의 성능을 비교하였다. SVM의 성능 평가를 위해 확률적 방법의 나이브 베이지안과 벡터 모텔을 이용한 분류기와 성능을 비교함으로써 SVM 방법이 우수한 성능을 보임을 검증하였다.

• 정보학연구
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• 제1권2호
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• pp.1-14
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• 1998

본고에서는 노동조합운동과 임금, 그리고 임금분산도가 동시에 결정되는 분석모형을 이용하여 임금분산도에 대한 노동조합의 효과뿐만 아니라 노조 조직결성에 대한 임금분산도의 효과를 실증 분석한 것이다. 노조의 산업내 임금평준화효과는 통계적으로 유의미하였고, 노조 조직률이 1% 상승함에 따라 임금분산이 0.05%-0.11% 축소되는 것으로 나타났다. 임금분산이 노조의 조직결성에 미치는 효과는 통계적 유의성이 없어 노조 조직률에 대한 임금분산의 효과는 발견할 수 없었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.665-673
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• 2002

본 논문에서는 LFSR(Linear Feedback Shift Register)의 대안으로 소개되고 있는 셀룰라 오토마타(CA: Cellular Automata)를 소개하고 이를 이용한 새로운 블록 암호 알고리즘을 제안한다. 제안된 블록 암호 알고리즘의 성능과 안전성 평가를 위해 쇄도효과와 수행속도에 대해 표준 블록 암호 알고리즘과 비교를 수행하고 또한 차분 분석법(Differential Cryptanalysis)에 대하여 제안 알고리즘에 대한 축소된 버전으로 평가를 수행한다. 부가적으로 제안 암호 알고리즘의 출력 비트열에 대하여 FIPS PUB 140-2(Federal Information Processing Standards publication 140-2)의 랜덤 수열에 대한 통계적 검정을 수행함으로써 출력 수열이 랜덤함을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.212-214
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• 2012

한국어 형태소 분석 및 품사 부착에 대한 연구는 지속적으로 이루어져 왔으며 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 등을 중심으로 연구되었다. 본 논문에서는 최근 활용도가 높아지고 있는 모바일 기기에 적합한 한국어 형태소 분석 및 품사 부착 방법을 제안한다. 모바일 기기는 계산 처리 능력과 사용 가능한 메모리가 제한되기 때문에 전통적인 방법을 사용하여 형태소 분석 및 품사 부착을 수행하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙 기반 형태소 분석 방법인 좌최장일치법을 변형하여 형태소 분석을 수행 하고, 통계적인 방법인 hidden Markov model 을 축소하여 형태소 품사 부착을 수행한다. 제안하는 방법은 기존의 hidden Markov model을 사용한 시스템과 유사한 성능을 보여주며 모바일 기기에 적합하도록 소량의 메모리 사용과 월등히 빠른 속도로 형태소 분석 및 품사 부칙을 수행할 수 있다.

• 산업기술연구
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• 제33권A호
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• pp.41-48
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• 2013

A statistical downscaling methodology has been developed to investigate future daily wind speeds over South Korea. This methodology includes calibration of the statistical downscaling model by using large-scale atmospheric variables encompassing NCEP/NCAR reanalysis data, validation of the model for the calibration period, and estimation of the future wind speed based on the general circulation model (GCM) outputs of scenario A1B of the CGCM3. Based on the scenario A1B of the CGCM3 model, the potential impacts of climate change on the daily surface wind speed is relatively small (+/- 1m/s) in South Korea.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제18권1호
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• pp.89-98
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• 2004

한국과 미국(North Carolina주)의 확률과 통계 교육 내용을 고찰한 결과 한국과 미국(North Carolina주)은 내용적인 면에서 많은 차이를 보였다. 한국의 경우, 9-가 단계와 10-가 단계, 선택과목 중 수학 I, 실용수학, 이산수학 과목에 제시되어 있는 확률과 통계 영역은 심화선택과목인 확률과 통계 과목의 내용을 축소하여 재구성한 내용을 제시하고 있다. 미국(North Carolina주)은 한국과는 달리, Introductory Mathematics, Algebra(I, II), Technical Mathematics(1, 2) Advanced Mathematics, Advanced Placement Calculus, Discrete Mathematics, Integrated Mathematics(1, 2, 3), Geometry 과목에서 확률과 통계 영역은 각 과목과 연관성 있는 내용으로 구성되어 있다. 한국의 심화 선택과목인 확률과 통계 과목과 미국(North Carolina주)의 AP통계(Advanced Placement Statistics)를 비교한 결과, 전체적으로, 자료의 정리, 확률변수와 확률분포 영역에서 한국과 미국(North Carolina주)은 거의 유사성을 보이고 있지만, 통계적 추론에서는 미국(North Carolina주)이 한국에 비하여 강화되어 있음을 알 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.149-152
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• 1998

정보통신 기술이 급격히 발달함에 따라 영상처리 및 압축 기술에 대한 중요성이 대두되고 있다. 현재 정지 압축 영상 표준인 JPEG과 동영상 압축 표준인 MPEG에서는 통계적 특성에 기반한 DCT 방법을 이용하여 압축을 수행하고 있다. 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 영상신호 처리 및 압축에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있는데, 이는 기존의 DCT 방법과는 달리 속도와 압축률이 뛰어나며 블록화 현상(Blocking Effect)이 발생하지 않기 때문이다. 또한 웨이브렛 자체가 함수이고 이러한 함수에 다른 스케일과 해상도를 적용하는것이므로, 영상을 확대하거나 축소하더라도 이미지에 손상을 주지 않고 복원할 수 있다. 스테레오 이미지는 사람의 시각에서 물체를 보는 것처럼, 카메라에서 같은 장면을 약간의 차이를 두어 찍은 것이다. 따라서 오른쪽과 왼쪽의 두 이미지로 나누어지게 되는데, 이 두 이미지 사이에서 공통 부분이 많다는 특징을 가지게 된다. 따라서 두 이미지의 공통 부분을 찾아 내고, 이를 이용하여 압축을 할 수 있다면 압축률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 스테레오 이미지에서의 공통 부분을 찾고 영상을 효율 岵막\ulcorner 압축하는 방법에 대하여 연구한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.796-798
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• 2004

본 논문에서는 웹 문서의 분류 성능을 향상시키기 위해 웹 페이지에서의 자질선택과 그에 따른 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 문서 분류에는 문서에 포함된 단어를 분류 자질로 사용하게 되며 이때 한 문서의 모든 단어를 분류 자질로 이용한다고 좋은 성능을 보인다고 보장할 수는 없다. 그러므로 문서에 필요한 단어만을 자동으로 추출하여 문서데이터의 자질을 축소하는 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 모집군 내의 자질벡터의 범위가 큰 것을 적은 수의 주요성분으로 감소시키기 위해 통계적 분석 기법중의 하나인 주성분분석 방법을 이용하여 자질감소와 그에 따른 문서분류의 성능 향상을 실험을 통하여 보인다. 야후 스포츠 뉴스 웹 페이지가 분류를 위해 사용되었으며, 분류기로는 Naive Bayesian 분류 방법을 사용하였다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 뉴스 웹페이지 분류 방법이 스포츠 뉴스 데이터 군에서 만족할 만한 분류 정확도를 제공한다는 것을 알 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제6권2호
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• pp.409-419
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• 1993

본 논문은 요즈음 국내외를 막론하고 통계학계에서 활발히 연구하고 있는 그래프에 의한 통계적 방법의 일부로서 그래프에 의한 판별분석법을 다루고 있다. 기존에 알려진 Sammon 그래프와 MV 그래프를 바탕으로 새로운 대안의 가능성을 소개하고 있으며 그룹의 수가 2인 경우 실제자료와 모의실험을 이용하여 3가지 그래프의 특성을 비교, 분석하고 있다. 새로운 대안이 해결해야할 차원축소 문제와 로버스트 방법에 대한 앞으로의 과제를 간략히 언급하고 있다.