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김주성,이성덕,조나래,함인숙,Kim, Ju Sung,Lee, Sung Duck,Jo, Na Rae,Ham, In Suk 한국통계학회 2016 응용통계연구 Vol.29 No.1
비선형 모형인 확률계수 자기회귀 모형의 모수를 추정하기 위해 전체 데이터를 부표본으로 나누어 확률계수 ${\phi}(t)$가 초기값, ${\phi}(0)$를 갖는 특별한 경우를 제안하고 추정하였다. 모의 실험으로 부표본으로 나누어 확률계수 자기회귀 모형을 추정하는 더 바람직함을 확인하였다. 실증분석에서는 한국 Mumps 자료를 선형 모형인 자기회귀 모형과 확률 계수 자기회귀 모형에 각각 적합시켜 모수를 추정하고, PRESS 값을 비교하여 확률계수 자기회귀 모형의 예측이 더 우수함을 보였다. Random Coefficient Autoregressive models (RCA) have attracted increased interest due to the wide range of applications in biology, economics, meteorology and finance. We consider an RCA as an appropriate model for non-linear properties and better than an AR model for linear properties. We study the methods of RCA parameter estimation. Especially we proposed the special case that an random coefficient ${\phi}(t)$ has the initial value ${\phi}(0)$ in the RCA model. In practical study, we estimated the parameters and compared Prediction Error Sum of Squares (PRESS) criterion between AR and RCA using Korean Mumps data.
김주성,김수훈,허강인 한국통신학회 1997 韓國通信學會論文誌 Vol.22 No.5
본 연구는 RBFN의 일종인 GPFN과 PNN을 이용한 음소인식에 관한 연구이다. RBFN의 구조는 계층형 신경망의 구조와 유사하지만, hidden층에서 활성화함수, 참조벡터 및 학습알고리듬의 선택이 다르다. 특히 PNN은 시그모이드 함수가 지수를 포함한 함수들의 한 분류로 대체된다는 것이며, 학습이 필요없으므로 전체계산 시간이 빠르게 수행된다. 5모음, 12자음을 대상으로 한 음소인식 실험에서 평가데이터, VQ와 LVQ에 의한 코드북 데이터를 사용한 경우에 음성의 통계적 특성을 잘 반영하고 있는 RBFN의 일종인 GPFN과 PNN의 인식결과가 MLP보다 우수하였다. In this paper, we studied for phoneme recognition using GPFN and PNN as a kind of RBFN. The structure of RBFN is similar to a feedforward networks but different from choosing of activation function, reference vector and learnign algorithm in a hidden layer. Expecially sigmoid function in PNN is replaced by one category included exponential function. And total calculation performance is high, because PNN performs pattern classification with out learning. In phonemerecognition experiment with 5 vowel and 12 consant, recognition rates of GPFN and PNN as a kind of RBFN reflected statistic characteristic of speech are higher than ones of MLP in case of using test data and quantizied data by VQ and LVQ.
김주성,김영권 한국통계학회 1996 Communications for statistical applications and me Vol.3 No.3
본 논문에서는 일반화 회귀모형의 회귀모수${\beta}$에 대한 사전정보의 형태에 따른 각 추정량들에 대하여 연구하였다. 먼저 사전정보가 ${\beta}$에 대한 사전분포로 주어지는 경우에 해당하는 베이지안 회귀추정량을 제시하였고, 다른 하나는 ${\beta}$에 대한 사전정보모형으로 선형회귀모형식이 주어진 경우의 일반화 혼합회귀추정량에 대하여 연구하였다. 두가지 경우로부터 얻어진 각 추정량의 정도를 알아보기 위하여 각 추정량의 공분산행렬을 이 용하여 서로 비교하여 보았다. 각 추정량의 분산비들을 이용하여 일반적으로 일반화 혼합회귀추정량이 베이지안 회귀추정량들보다 비교적 작은 분산값을 가진다는 결론을 얻었다.
한국정치사상학회 2011 정치사상연구 Vol.17 No.2
<P> 최근 우리사회에는 ‘공정한 사회’에 대한 담론이 뜨거웠다. 공정한 사회란 궁극적으로 어떤 사회인가? 우리는 복지분배를 어떻게 해야 하는가? 이와 같은 주제로 논쟁이 이루어졌지만, 공정한 사회의 기본골격에 대해서 사회적 합의를 이루지는 못하고 있다. 지성계에 회자되고 있는 공정사회의 이념형으로서 자유주의 모델, 조합주의 모델 그리고 사민주의 모델이 있다. 이 가운데 어떤 모델이 우리의 시대적 여건에서 가장 바람직할까? 아마도 성장동력을 잃지 않고 재정건전성을 유지하려면, 자유주의 모델이 가장 적합하지 않을까 싶다. 여기서는 공정사회의 화두가 품고 있는 정치사회적인 의미를 밝히고, 공정사회의 이념형으로서 자유주의 모델을 정치철학적으로 천착하여 제시한다.</P>
김주성 한국데이터정보과학회 1991 한국데이터정보과학회지 Vol.2 No.-
본 논문에서는 Solid mechanic, elastic body 등에서 볼 수 있는 타원형확률미분방정식의 사영추정을 하는 통계적 방법을 제시하여 통계적 방법의 응용영역을 생각하여, 그 추정량의 오차에 대한 한계와 강한 의미의 일치성을 적당한 Norm에서 보이고, 또한 평균추정량을 제안하여 그의 약한 의미의 일치성과 강한 의미의 일치성을 보이는 데에 있다. 제 2장에서는 추정량을 구하는 방법을 제시하고, 추정량을 구하였으며, 적당한 ∥·∥<sub>∞</sub>norm에서 Lu 와 LU의 오차의 한계 및 u 에 대한 U 의 강한 의미의 일치성이 ∥·∥₁norm에서 성립하는 것을 보였다. 제 3장에서는 통계적 의미에서의 평균추정량을 제시하였으며, 그의 약한 의미의 일치성과 강한 의미의 일치성이 ∥·∥₁norm에서 성립하는 것을 보였으며, 제 4장에서는 제 2장의 결과를 이용하여 해결할 수 있는 예를 1차원과 2차원 상에서 제시하였다.