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이재준,이우주,김정환,Lee, JaeJune,Lee, Woojoo,Kim, Junghwan 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.3
정확한 수요예측은 수입관리(RM)에서 중요한 요소이다. 기 출발편 예약 데이터는 미래 출발편의 수요를 예측하는데 이용되는데, 이 중 일부 데이터에는 예약 요청이 거부된 경우가 포함된다. 거부된 예약 요청은 통계학적 관점에서 중도절단된 것으로 해석될 수 있으며, 이러한 중도절단된 수요를 복원하는 것은 미래 출발편의 참수요 예측을 위해 중요한 사안이다. 현재까지 여러 복원방법들이 소개되었으며, Expectation Maximization 방법이 가장 우수하다고 알려져있다. 본 연구에서는 중도절단된 자료를 복원할 수 있는 회귀모형 기반의 새로운 수요복원 방법을 제시하였다. 그리고 모의실험을 통해 제안된 새로운 방법의 성능을 RM에서 대표적으로 사용되는 두 가지 복원방법들과 비교하였다. Accurate demand forecasting is a crucial component in revenue management(RM). The booking data of departed flights is used to forecast the demand for future departing flights; however, some booking requests that were denied were omitted in the departed flights data. Denied booking requests can be interpreted as censored in statistics. Thus, unconstraining demand is an important issue to forecast the true demands of future flights. Several unconstraining methods have been introduced and a method based on expectation maximization is considered superior. In this study, we propose a new unconstraining method based on a regression model that can entertain such censored data. Through a simulation study, the performance of the proposed method was evaluated with two representative unconstraining methods widely used in RM.
합성곱 신경망 기반 환경잡음에 강인한 교통 소음 분류 모델
이재준,김완수,이교구,Lee, Jaejun,Kim, Wansoo,Lee, Kyogu 한국음향학회 2018 韓國音響學會誌 Vol.37 No.6
도시 유동인구가 증가함에 따라 도시 환경 소음에 관한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 교통상황에서 발생하는 이상 소음을 최근 환경 소음 분류 연구에서 높은 성능을 보이는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 분류한다. 구체적으로는 타이어 제동 마찰음, 자동차 충돌음, 자동차 경적음, 정상 소음 네 개의 클래스에 대하여 합성곱 신경망을 이용하여 분류한다. 또한, 실제 교통 상황에서의 환경잡음에 강인한 분류 성능을 갖기 위해 빗소리, 바람 소리, 군중 소리의 세 가지 환경잡음을 설정하였고 이를 활용하여 분류 모델을 설계하였으며 3 dB SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 88 % 이상의 분류 성능을 가진다. 제시한 교통 소음에 대하여 기존 선행연구 대비 높은 분류 성능을 보이고, 빗소리, 바람 소리, 군중 소리의 세 가지 환경잡음에 강인한 교통 소음 분류 모델을 제안한다. As urban population increases, research on urban environmental noise is getting more attention. In this study, we classify the abnormal noise occurring in traffic situation by using a deep learning algorithm which shows high performance in recent environmental noise classification studies. Specifically, we classify the four classes of tire skidding sounds, car crash sounds, car horn sounds, and normal sounds using convolutional neural networks. In addition, we add three environmental noises, including rain, wind and crowd noises, to our training data so that the classification model is more robust in real traffic situation with environmental noises. Experimental results show that the proposed traffic sound classification model achieves better performance than the existing algorithms, particularly under harsh conditions with environmental noises.
타카기-수게노 형태의 양성 비선형시스템을 위한 강인 ℒ<SUB>∞</SUB>-ℒ<SUB>∞</SUB>/Ɩ<SUB>∞</SUB>-Ɩ<SUB>∞</SUB> 정적출력궤환 제어기 설계
이재준(Jaejun Lee),지성철(Sung Chul Jee),이호재(Ho Jae Lee) 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.5
양성시스템은 임의의 시간에 모든 상태변수가 양수인 시스템으로 정의되며, 많은 실제 시스템이 양성시스템으로 표현된다. 본 논문은 타카기-수게노(Takagi-Sugeno: T-S) 형태의 양성 연속시간 및 이산시간 비선형시스템에 대한 강인 정적출력궤환제어기설계기법을 제시한다. 제안된 조건은 폐루프 T-S 퍼지모델이 양성적으로 점근적으로 안정하고 ℒ∞-ℒ∞/Ɩ∞-Ɩ∞ 의미에서의 외란감쇠 성능을 보장한다. 개발된 설계조건은 선형행렬부등식으로 표현된다. 수치적 예제를 통해 제안된 방법론의 효용성을 확인한다. A positive system is defined as a system that its every state variable is both nonnegative, and we notice that many practical systems are represented as positive systems. This paper presents the robust static outputfeedback controller design techniques for positive continuoustime and discretetime nonlinear systems in Takagi-Sugeno (T-S) form. The proposed conditions guarantee that the closedloop T-S fuzzy models are positively asymptotically stable with disturbance attenuation performances in the senses of ℒ∞-ℒ∞/Ɩ∞-Ɩ∞. The developed design conditions are represented in terms of linear matrix inequalities. We illustrate two numerical examples to show the effectiveness of the proposed methodologies.
이재준 ( Jaejun Lee ),김태윤 ( Taeyun Kim ),이승우 ( Seong-woo Lee ),김명중 ( Myoung Jung Kim ),한창인 ( Chang In Han ),신유나 ( Yu Na Shin ),김미영 ( Mi Young Kim ),정숙영 ( Suk Young Jung ) 국군의무사령부 2023 대한군진의학학술지 Vol.54 No.1
Objective Prevalence of NAFLD is increasing globally. It is anticipated to be around 16% among young men in Korea, and those with NAFLD might be considered for active surveillance. Moreover, NAFLD with fibrotic burden has a higher risk of liver related events. The purpose of this study was to identify factors associated with liver fibrosis in young NAFLD soldiers and establish a scoring system using these factors. Method We conducted a cross-sectional study between July 2022 and January 2023, enrolling patients with NAFLD who presented with elevated levels of alanine transaminase. The FAST score was adopted to determine the presence of significant fibrosis. FAST scores greater than 0.67 were considered to indicate significant fibrosis. To develop a novel scoring system for predicting significant fibrosis, participants were randomly assigned to the derivation and the validation cohort. Results A total of 436 patients were enrolled and 67 patients were assessed to have significant fibrosis by the FAST score, indicating a 15.4% prevalence of significant fibrosis. Variables such as ALT levels, BMI, and hypertriglyceridemia were found to be associated with significant fibrosis. Two models were derived from the derivation cohort to predict significant fibrosis. The models were validated using the validation cohort and showed excellent performance (Model 1: AUROC=0.924, Model 2: AUROC=0.894). Conclusion This study identified ALT levels, BMI, and hypertriglyceridemia as factors associated with significant fibrosis in young soldiers with NAFLD. Two models with excellent performance were developed using these variables to predict significant fibrosis. However, biopsy-proven data are required to validate the performance of the proposed scoring system.