• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.347-357
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• 2004

의사결정나무에서 분리 변수를 선택하는 것은 매우 중요한 일이다. C4.5는 변수 선택에 있어 연속형 변수로의 변수 선택 편의가 심각하고, QUEST는 연속형 변수와 관련해서 정규성 가정이 위반될 경우 변수 선택력이 떨어진다. 본 논문에서는 통계적 로버스트 검정 알고리즘을 제안하고, 모의 실험을 통하여 C4.5, QUEST그러고 제안된 알고리즘의 효율성을 비교하였다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 변수 선택 편의와 변수 선택력 측면에서 로버스트함을 알 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권3호
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• pp.809-824
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• 2002

we propose two methods which separate the variable selection step and the split-point selection step. We call these two algorithms as CHITES method and F&CHITES method. They adapted some of the best characteristics of CART, CHAID, and QUEST. In the first step the variable, which is most significant to predict the target class values, is selected. In the second step, the exhaustive search method is applied to find the splitting point based on the selected variable in the first step. We compared the proposed methods, CART, and QUEST in terms of variable selection bias and power, error rates, and training times. The proposed methods are not only unbiased in the null case, but also powerful for selecting correct variables in non-null cases.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.459-473
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• 2004

본 논문에서는 Breiman 등(1984)의 전체탐색법이 갖고 있는 변수선택 편향을 극복할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 노드의 분리 변수를 선택하는 단계와 그 선택된 변수에 대해서만 이진분리를 위한 분리점을 찾는 단계로 나뉘어져 있다. 예측변수가 연속형 일 때는 스피어만의 순위상관계수에 의한 검정을 수행하고, 범주형일 때는 크루스칼-왈리스의 통계량에 의한 검정을 수행하여 통계적으로 가장 유의한 변수를 분리변수로 선택하였고 Breiman 등(1984)의 전체탐색법을 그 변수에만 적용하여 노드의 분리기준을 정하였다 모의실험 연구를 통해 Breiman등(19히)의 CART와 제안한 알고리즘을 변수선택 편의, 변수선택력파 평균제곱오차 측면에서 서로 비교하였다. 아울러 두 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 효율을 서로 비교하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권6호
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• pp.683-691
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• 1999

In this paper, it is suggested that the selection method of optimal parameter of power system stabilizer(PSS) with robustness in low frequency oscillation for power system using Real Variable Elitism Genetc Algorithm(RVEGA). The optimal parameters were selected in the case of power system stabilizer with one lead compensator, and two lead compensator. Also, the frequency responses characteristic of PSS, the system eigenvalues criterion and the dynamic characteristic were considered in the normal load and the heavy load, which proved usefulness of RVEGA compare with Yu's compensator design theory.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권3호
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• pp.789-800
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• 2008

Current credit evaluation models based on financial data make use of smoothing estimated default ratios which are transformed from each financial variable. In this work, some problems of the credit evaluation models developed by financial experts are discussed and we propose improved credit evaluation models based on the stepwise variable selection method and Box-Cox transformed data whose distribution is much skewed to the right. After comparing goodness-of-fit tests of these models, the validation of the credit evaluation models using statistical methods such as the stepwise variable selection method and Box-Cox transformation function is explained.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.1-8
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• 2008

이 논문은 다중참조 및 가변블록 움직임 추정의 연산량을 효율적으로 줄이기 위해 세 가지 참조영상 선택 방법들을 소개한다. 제안된 RSP (Reference Selection Pass) 방법은 참조영상 선택의 부가적인 연산을 최소화 할 수 있고 MFS (Modified Frame Selection) 방법은 참조영상 선택 과정 중 영상의 움직임을 고려하여 참조영상 선택 시 연산 횟수를 기존 방식에 비해 17% 감소시킨다. 또한 TPRFS (Two Pass Reference frame Selection) 방법은 H.264/AVC에서 요구하는 가변블록 움직임 추정을 지원하기 위한 부가적인 연산을 블록 크기에 따라 선택되는 참조영상의 특성을 이용하여 최소화 한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 화질의 열화 없이 50% 이상의 움직임 추정의 연산량을 감소시킬 수 있다. 또한 제안한 참조영상 선택 방법은 움직임 추정의 주된 연산인 블록정합 단계와 별개로 수행이 되기 때문에 기존의 어떠한 단일참조 고속 움직임 탐색 방법과도 같이 사용되어 효율적으로 다중참조 및 가변블록 움직임 추정 연산을 지원 할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.149-161
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• 2006

CART로 대표되는 의사결정나무의 알고리즘에서 가장 중요한 요소는 분리변수의 선택방법이다. 대부분의 알고리즘은 변수의 형태가 연속형인지, 혹은 명목형(nominal)인지에 따라 별개의 변수선택방법을 적용한다. 하지만 변수의 형태가 순서형(ordinal)인 경우에는 그 변수를 연속형으로 취급하여 연속형 변수선택방법을 적용하는 것이 대부분이다. 이것은 CART와 같은 Greedy탐색을 이용하는 방법에는 문제점이 발생하지 않는다. 하지만 Greedy탐색의 약점을 보완하기 위해 통계이론을 이용하여 개발된 최근의 방법들에는 최선의 대처방법이 아니다. 따라서 본 연구에서는 의사결정 나무에서 분리변수를 선택하는데 있어서 비모수적 접근 방법인 Clamor-von Mises 검정을 이용한 방법을 순서형 변수에 사용하는 것을 제안하고, CART, C4.5, QUEST, CRUISE등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 방법의 순서형 변수 선택력을 비교하였다. 모의실험의 결과, Clamor-von Mises 검정을 이용한 변수선택방법은 순서형 변수의 분류력을 기존 방법들에 비해 더 정확히 예측하는 좋은 성과를 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권11C호
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• pp.1132-1138
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• 2002

본 논문은 시간 제약 조건하에서의 최적 선택 공급 전압을 위한 전력 감소 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 전력감소 스케줄링에서는 전력소비를 줄이기 위해 가변 전압 레벨을 이용해 최적 공급 전압을 선택 휴리스틱 방법으로 연산을 수행하여 제어 스텝을 결정한다. 그리고 최적 선택 공급 전압 바인딩에서는 그래프 컬러링 기법을 이용해 레지스터 상의 전력 소비의 주원인인 스위칭 활동을 최소화한다. 상위 수준 벤치마크 예제를 이용한 실험으로부터 우리는 최적 선택 공급 전압을 이용한 제안한 알고리듬이 획일화된 단일 전압을 이용한 알고리듬보다 전력 소비를 줄이는데 효율적임을 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.39-45
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• 2015

이 논문은 블라인드 오버샘플링(Blind Oversampling) 기법을 이용한 가변적인 속도 클록 데이터 복원 회로 설계에 관한 내용을 제시하고 있다. 클록 데이터 복원 회로는 기본적으로 클록 복원과 데이터 복원 회로로 구성되어 있다. 클록 복원 회로는 넓은 범위를 가지는 전압 제어 발진기(Wide Range VCO)와 밴드 선택(Band Selection) 기법을 복합적으로 사용하여 구현하였고 데이터 복원 회로는 머저리티 보팅(Majority Voting) 방식을 이용하는 디지털 회로로 제안하여 저전력 및 작은 면적으로 구성하였다. 넓은 범위를 가지는 전압 제어 발진기와 데이터 복원회로를 디지털로 구현함으로써 저전력으로 가변적인 속도 클록 데이터 복원회로 구현이 가능하였다. 설계된 회로는 약 10bps에서 2Mbps 범위에서 동작한다. 전체 전력 소비는 1MHz 클록에서 약 4.4mW의 전력을 소비한다. 공급전압은 1.2V 이며 제작된 코어의 면적은 $120{\mu}m{\times}75{\mu}m$ 이고 $0.13{\mu}m$ CMOS 공정에서 제작되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.83-85
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• 1995

A technique for power system' stabilization is presented using the variable structure control theory. The selection problem of the proper switching vector is very important subject for a design of the variable structure controller. In this paper, the switching vector is selected by desired eigenvalues allocation. and these desired eigenvalues are determined by eigenvalue assignment. Simulation results show that eigenvalue allocation variable structure stabilizer yields better dynamic performance than the others (conventional PSS, optimal linear stabilizer) and is robust to wide variations of the system parameters.