• 응용통계연구
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• 제25권6호
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• pp.877-887
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• 2012

The Bank of Korea changed its method of GDP estimation from a fixed-weighted to a chain-weighted measure in 2009. The fixed-weighted method had had problems such as substitution bias and the rewriting of economic history. As a result of the change, annual growth rates calculated using the chain-weighted method from 1970 through 2008 turned out to be 0.8%p higher on average than the existing rates. The quarterly average chain-weighted growth rates were 0.19%p higher than the fixed-weighted ones, but they changed in the same directions. In this paper we analyze whether the differences in rates between the two calculation methods would bring about a difference in the cyclical characteristics of GDP. We conclude that although there were differences in growth rates after introduction of the chain-weighted method, there was no difference in the cyclical fluctuation.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.46-53
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• 2015

한국은행은 2013년 생산자물가지수의 기준연도를 2005년에서 2010년으로 개편하고 기존 고정방식에서 연쇄방식으로 새로운 방식을 적용하였다. 전기공사비지수도 재료분야에서 생산자물가지수를 사용하고 있고, 과거 고정방식 적용으로 현실괴리, 스텝현상 등에 대한 문제점이 지속적으로 제기되어 왔기 때문에, 이에 대한 보완 및 개선방안으로 과거 고정방식에서 현재 연쇄방식으로 변경하였다. 그러나 이러한 편제방식 변경은 가중치 등을 변경시키는 바, 이에 대한 통계적 연속성의 검토가 필요하였다. 따라서 본 연구는 시계열 분석기법을 이용하여 고정방식과 연쇄방식 전기공사비지수의 시계열 특성, 통계특성의 동일성, 양 방식의 대체가능성의 통계연속성 검증을 실시하였다. 그 결과에 의하면, 기존 고정방식에서 현재 연쇄방식을 전기공사비지수에 적용하여도 통계적 연속성이 유지되는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 전기공사업 종사자, 전기공사비지수 활용자 등에게 연속적인 시계열 자료로서 인식될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.49-60
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• 2014

전기공사비지수는 실적공사단가의 합리적인 시간차 보정과 물가변동 등에 따른 계약단가조정을 위한 자료로 활용된다. 전기공사비지수는 전기공사업계 산업구조의 변화, 신기술공법의 변화, 새로운 상품등장 및 퇴장 등을 반영하여야 한다. 그러나 현행 고정방식 전기공사비지수는 이러한 변화를 즉각적으로 반영에는 가중치 및 기준연도 가격지수의 장기간 고정으로 인한 이론적으로 한계가 있다. 그리고 전기공사업 특성상 노임비중이 높아 특정 월을 중심으로 주기적으로 급격한 변동이 발생되는 문제점이 있었다. 이러한 문제점과 이론적 한계를 보완하는 대안으로 연쇄방식 전기공사비지수를 개발하여, 이를 건설공사비지수, 고정방식 전기공사비지수와 비교분석을 하였다. 그 결과에 의하면, 연쇄방식 전기공사비지수는 이론적 특성상 고정방식에 비하여 현실 상황을 잘 반영하며, 특히 전기공사지수의 활용취지 등에 부합하는 것을 알 수 있다. 따라서 연쇄방식 전기공사비지수는 고정방식에 비하여 상대적으로 우월하고는 말할 수 없지만, 최소한 고정방식의 문제점을 해결할 수 있는 하나의 대안으로 생각하여 볼 수 있다.

• Genomics & Informatics
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• 제14권4호
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• pp.173-180
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• 2016

The meta-analysis has become a widely used tool for many applications in bioinformatics, including genome-wide association studies. A commonly used approach for meta-analysis is the fixed effects model approach, for which there are two popular methods: the inverse variance-weighted average method and weighted sum of z-scores method. Although previous studies have shown that the two methods perform similarly, their characteristics and their relationship have not been thoroughly investigated. In this paper, we investigate the optimal characteristics of the two methods and show the connection between the two methods. We demonstrate that the each method is optimized for a unique goal, which gives us insight into the optimal weights for the weighted sum of z-scores method. We examine the connection between the two methods both analytically and empirically and show that their resulting statistics become equivalent under certain assumptions. Finally, we apply both methods to the Wellcome Trust Case Control Consortium data and demonstrate that the two methods can give distinct results in certain study designs.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제37권4호
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• pp.351-365
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• 2011

This study proposes an inverse estimation method for the input forces of a fixed beam structural system. The estimator includes the fuzzy Kalman Filter (FKF) technology and the fuzzy weighted recursive least square method (FWRLSM). In the estimation method, the effective estimator are accelerated and weighted by the fuzzy accelerating and weighting factors proposed based on the fuzzy logic inference system. By directly synthesizing the robust filter technology with the estimator, this study presents an efficient robust forgetting zone, which is capable of providing a reasonable trade-off between the tracking capability and the flexibility against noises. The period input of the fixed beam structure system can be effectively estimated by using this method to promote the reliability of the dynamic performance analysis. The simulation results are compared by alternating between the constant and adaptive and fuzzy weighting factors. The results demonstrate that the application of the presented method to the fixed beam structure system is successful.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권3호
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• pp.225-230
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• 2003

본 연구에서 이기종으로 구성된 웹 클러스터 시스템의 부하분산 알고리즘을 개발하고자 한다. 다수의 알고리즘을 제안하고, 동시 사용자수에 의거하여 응답시간을 측정하고자 한다. 동적 가중치에 의한 부하분산 알고리즘과 고정가중치에 의한 부하분산 알고리즘을 비교하고 동적 가중치 알고리즘이 우수함을 입증하고자 한다. 또한 클러스터 시스템의 효율은 사용자수가 증가함에 따라 향상됨을 보이고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권6호
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• pp.1407-1423
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• 2020

A graph is a data structure consisting of nodes and edges between these nodes. Graph embedding is to generate a low dimensional vector for a given graph that best represents the characteristics of the graph. Recently, there have been studies on graph embedding, especially using deep learning techniques. However, until now, most deep learning-based graph embedding techniques have focused on unweighted graphs. Therefore, in this paper, we propose a graph embedding technique for weighted graphs based on long short-term memory (LSTM) autoencoders. Given weighted graphs, we traverse each graph to extract node-weight sequences from the graph. Each node-weight sequence represents a path in the graph consisting of nodes and the weights between these nodes. We then train an LSTM autoencoder on the extracted node-weight sequences and encode each nodeweight sequence into a fixed-length vector using the trained LSTM autoencoder. Finally, for each graph, we collect the encoding vectors obtained from the graph and combine them to generate the final embedding vector for the graph. These embedding vectors can be used to classify weighted graphs or to search for similar weighted graphs. The experiments on synthetic and real datasets show that the proposed method is effective in measuring the similarity between weighted graphs.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권3호
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• pp.399-410
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• 2008

본 논문은 기존 위치기반 서비스에서 최근접질의 및 한 지점에서의 방향성분을 고려한 최근접질의의 단점을 해소하고자 가중치 벡터합을 이용하는 새로운 검색방법을 제안한다. 검색반경으로 1차 필터링된 영역에서, 2차 필터링을 위해 이용자의 이동방향, 관심방향 및 검색각도를 조합한 방향정보를 이용한다. 이동방향은 일정구간내 존재하는 벡터들의 가중치 합으로 계산하며, 검색각도를 $0{\sim}360^{\circ}$까지 세분화하여 검색방향에 대한 범위를 조절 하도록 한다. 본 검색방법에 사용되는 데이터는 촬영위치가 기록된 정지영상 및 동영상, 업체나 관광지의 위치정보와 함께 소비자에게 제공되는 텍스트, 웹, 영상 등 각종 미디어 형태의 데이터가 될 수 있다. 제안하는 방법은 이동 중인 이용자가 현 위치를 기준으로 일정 반경 내에 있으면서 유사방향에 부합하는 미디어만을 검색하도록 함으로써, 이미 지났거나 혹은 관련 없는 방향의 미디어를 배제한 검색결과를 제공하기 때문에 기존의 위치만을 고려한 검색방법에 비해 보다 정확한 검색을 보장할 수 있으며, 방향성을 고려한 기존 최근접질의 에 비해서도 보다 유연하고 포괄적인 검색결과를 보장한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.420-423
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• 2015

이진가중치 전하재분배 DAC는 커패시터를 기반으로 구동하고 커패시터 값에 따라서 데이터 변환을 시킨다. 전하재분배 DAC의 성능을 결정하는 가장 중요한 요소는 정확한 커패시터와 트랜지스터 소자들의 크기와 특성의 보장이다. 그러나 고해상도의 DAC에서는 회로의 레이아웃 설계시의 mismatch와 칩의 공정변화에 의해 다양한 기생소자 성분 발생과 소자특성의 변화를 피하기는 매우 어렵다. 이러한 소자 mismatch는 DAC 각 비트의 해당 아날로그 값에 비선형 오차를 발생시켜 SNDR 성능저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 커패시터 mismatch에 의한 DAC의 데이터 오차를 감지하고 이를 보상하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2개의 동일한 DAC를 사용한다. 2개의 DAC는 고정된 차이를 가진 2개의 디지털 입력을 사용함으로써 각각 데이터가 변환된다. 비교기는 허용되는 차이 보다 큰 비선형 오차를 찾을 수 있다. 우리가 제안하는 보정 방법은 비교기가 오차를 제거 할 때 까지 DAC의 커패시터 사이즈를 바꾸면서 미세한 조정을 할 수 있다. 시뮬레이션은 12bit 이진가중치 전하재분배 디지털-아날로그 변환기의 커패시터 mismatch 보정과 비선형 오차를 효과적으로 감지하는 방법을 나타낸다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.423-429
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• 2014

본 논문은 이원고정효과모형의 분산분석에서 오차의 독립성과 등분산성이 만족되지 않는 경우를 가정하고 있다. 자료분석을 위한 모수추정방법으로 가중최소제곱법을 가정하고 있으며 모수를 추정하기 위한 방법으로 모형의 순차적 적합방식을 이용하고 있다. 또한, 모형의 행렬표현식으로부터 벡터공간에서의 사영을 이용하여 자료를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 모형의 순차적 적합에 해당하는 제1종 제곱합을 구하기 위하여 모형행렬에 의한 부분공간으로의 사영을 다루고 있다. 이 경우에 사영에 의한 제곱합을 사영제곱합으로 취급한다.