• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.3-6
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• 2006

이 연구에서는 다중 센서 융합과 시간적 문맥 정보의 결합을 통한 분류 정확도 향상을 목적으로 통계비 기반 결정수준 융합 기법을 제안하였다. 다중 센서 융합을 목적으로 개별 센서 자료로부터 얻어진 사후 확률의 결합에 기존 확률론적 자료 융합에서 널리 사용되어온 조건부 독립의 가정을 완화한 통계비 기반 결합 규칙을 적용하였다. 그리고 시간적 문맥 정보를 새로운 정보 근원으로 간주하고 이전 시기 자료의 분류결과로부터 추출 및 결합하였다. 이 제안기법은 통계비 기반의 틀 안에서 다중 센서의 분광정보 및 시간적 문맥 정보의 결합이 용이한 장점이 있다 제안기법의 적용성 평가를 위해 다중 시기/센서 융합의 사례연구를 수행하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.103-106
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• 2004

토지이용정보는 토지이용계획, 도시계획, 환경관리 등을 위한 기초자료로 사용되고 있으며, 최근에는 인구가 밀집된 도시지역에서 환경문제를 고려한 정책 수립을 위하여 상세한 토지이용정보를 필요로 하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 작은 공간단위로 토지이용을 구분하기 위하여 통계단위자료와 기 제작된 수치지형도를 활용하여 도시지역의 토지이용 분류기법을 제시하였다. 제시된 분류기법의 활용 가능성을 확인하기 위하여 서울시 일부지역을 대상으로 실험분석 하였으며, 그 결과 산림지역을 제외하고 전체적으로 높은 정확도를 보였다. 향후 산림지역에 대한 토지이용정보 취득 방법을 보완할 경우 본 연구에서 제시한 방법은 도시지역 토지이용정보 취득에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 통계단위와 토지이용정보 구분단위가 일치하므로 다양한 통계집계자료와 함께 분석하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2010.04a
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• pp.26-30
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• 2010

최근 동남아시아에서는 경재성장과 더불어 생활환경의 변화로 인해 대형화재의 발생 증가와 화재의 발생 빈도가 증가하고, 발생패턴 또한 변하고 있다. 이에 본 연구에서는 각 나라의 화재통계 비교분석을 통해 앞으로의 화재발생 경향을 예시하고자, 각국의 인구통계와 화재건수, 사망자수 등의 통계로 비교분석하였다. 각국의 비교에서는 중국 등 일부 나라는 도심지 지역을 제외한 일부지역의 정확한 데이터가 부족하고, 통계 시점이 불명확하였다. 또한, 우리나라는 데이터에 대한 분류방식변화로 통계치에 대한 발생건수 증가에 대한 대안이 있어야 하며, 특히 대만의 경우처럼 타 국가에 비해 급격한 감소 현상에 대한 화재대책방안을 참고 하여야 한다. 종합적으로는 각 나라의 사정은 다르겠지만, 동남아의 특징인 가족중심사회, 도시구조와 생활패턴 및 문화적 공통점을 고려 할 때 표준화된 통계분류방법이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2000.08a
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• pp.33-36
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• 2000

베이즈 확률을 이용한 분류기는 자동분류 초기부터 사용되어 아직까지 이 분야에서 가장 많이 사용되는 분류기 중 하나이다. 본 논문에서는 KTSET 문서에서 임의로 추출한 198건의 정보과학회 관련 논문의 제목 및 초록을 대상으로 베이즈 확률을 이용한 문서의 자동분류 실험을 수행하였으며, 더불어 Naive Bayesian 분류기에 가장 적합한 자질선정 방법을 찾고자 카이제곱 통계량, 상호정보량 및 기대상호정보량, 정보획득량, 역문헌빈도, 역카테고리빈도 등 6가지의 자질선정 기준을 실험하였다. 실험 결과는 카이제곱 통계량을 이용한 분류 실험의 성능이 가장 좋았고, 기대상호정보량과 정보획득량, 역카테고리빈도 또한 자질수에 큰 영향을 받지 않고 비교적 안정적인 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.165-171
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• 2000

일원분류 모형에서 표준 F-검정을 하기 위해서는 오차항에 대한 등분산성을 가정한다. 그러나 실제로 이러한 가정은 지켜지기 힘들며, 이에 더불어 관찰치가 각 집단별로 일정하지 않고 불균형한 경우에는 F-검정의 유의수준이 지정된 값을 만족시키지 못하며, 따라서 검정력에 관한 분석은 의미가 없게 된다. 본 연구에서는 등분산성이 지켜지지 않고, 자료가 불균형한 경우, 현실적인 상황에서 일반적으로 사용되는 F-검정의 유의수준 유지라는 문제가 어 떤 변화를 겪게 되는지를 확인하고, 더 나아가 유의수준을 유지하기 위해서는 어떤 식의 조정이 가능한지를 살펴보았다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.5
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• pp.773-786
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• 2014

We propose the multiplication of false rates (MFR) which is a classification accuracy criteria and an area type of rectangle from ROC curve. Optimal threshold obtained using MFR is compared with other criteria in terms of classification performance. Their optimal thresholds for various distribution functions are also found; consequently, some properties and advantages of MFR are discussed by comparing FNR and FPR corresponding to optimal thresholds. Based on general cost function, cost ratios of optimal thresholds are computed using various classification criteria. The cost ratios for cost curves are observed so that the advantages of MFR are explored. Furthermore, the de nition of MFR is extended to multi-dimensional ROC analysis and the relations of classification criteria are also discussed.

• 프린팅코리아
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• v.12 no.1
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• pp.85-85
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• 2013

문화체육관광부(장관 최광식)는 2011년도 기준 '2012 콘텐츠 산업 통계조사' 결과를 발표했다. '콘텐츠 산업 통계'는 국가승인 통계로서, 콘텐츠산업 분류에 근거해 출판, 만화, 음악, 게임, 영화, 애니메이션, 방송, 광고, 캐릭터, 지식정보, 콘텐츠솔루션 등 11개 산업에 대한 통계정보를 제공한다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.18C no.4
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• pp.243-250
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• 2011

Nowadays, the traffic type and behavior are extremely diverse due to the appearance of various services on Internet, which makes the need of traffic identification important for efficient operation and management of network. In recent years traffic identification methodology using statistical features of flow has been broadly studied. We also proposed a traffic identification methodology using payload size distribution in our previous work, which has a problem of low completeness. In this paper, we improved the completeness by solving the PSD conflict using IP and port. And we improved the accuracy by changing the distance measurement between flow and statistic signature from vector distance to per-packet distance. The feasibility of our methodology was proved via experimental evaluation on our campus network.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.3
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• pp.401-410
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• 2021

Popular in discriminant classification analysis, k-nearest neighbor classification methods have limitations that do not reflect the local characteristic of the data, considering only the number of fixed neighbors. Considering the local structure of the data, the adaptive nearest neighbor method has been developed to select the number of neighbors. In the analysis of high-dimensional data, it is common to perform dimension reduction such as random projection techniques before using k-nearest neighbor classification. Recently, an ensemble technique has been developed that carefully combines the results of such random classifiers and makes final assignments by voting. In this paper, we propose a novel discriminant classification technique that combines adaptive nearest neighbor methods with random projection ensemble techniques for analysis on high-dimensional data. Through simulation and real-world data analyses, we confirm that the proposed method outperforms in terms of classification accuracy compared to the previously developed methods.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.2
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• pp.473-489
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• 1997

최근에 인터넷의 이용이 확대되면서 통계학 관련분야에서도 많은 변화가 나타나고 있다. 통계관련 분야에서는 교육과 컨설팅 분야에서 인터넷의 이용이 매우 활발하게 움직이고 있다. 본 논문에서는 이러한 분야에서 현재까지 개발된 내용의 현황을 살펴보고, 사용 목적과 구현 방법에 따라 분류하고자 한다.