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- 저자 : 강근석 (검색결과 24 건)
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강근석,심규호 한국통계학회 2004 응용통계연구 Vol.17 No.1
Window환경 하에서 사용이 간편하면서도 다양한 통계량을 제공하는 비선형회귀분석을 위 한 통계소프트웨어 NLIN2000을 소개한다. 기존의 DOS용 프로그램을 업그레이드한 것으로 다른 통계 팩키지들에 비하여 모형식의 설정 및 적합과정이 간편하고, 모형식 저장 및 삭제, 모형식 형태 보기 등의 기능을 제공한다. NLIN2000은 비선형회귀분석에 대한 통계적 이론을 연구하는 통계전공자들에게 필수적인 각종 통계량을 제공해줄 뿐만 아니라, 실제 현장에서 비선형모형을 사용하여 분석하는 다른 학문분야의 연구자들에게도 유용하게 사용될 수 있다. A statistical software for nonlinear regression analysis, NLIN2000, is introduced. This software, operated tinder the Window systems, has many user-friendly functions and Provides various statistics. As an upgraded version of the Previous Program operated under the DOS system, NLIN2000 provides easier steps for model specification and fitting process than any other statistical packages. Also it has a database system for model functions which has addition and deletion options. While it can be a useful research tool for statisticians, NLIN2000 can be used practically also by researchers in many other scientific fields, who needs nonlinear regression analysis for their study.
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강근석,Kang, Gun-Seog 한국통계학회 2009 Communications for statistical applications and me Vol.16 No.3
최근에 산업현장에서의 통계전문가들에게는 여러 가지 통계분석기법을 사용한 자료 분석 외에 다양한 형태의 자료 저장장치에서 추출 또는 생성의 과정을 거쳐 분석 목적에 적합한 자료를 구성해야하는 문제에 많이 부닥치고 있다. 본 논문에서는 현재 일반적으로 사용되고 있는 여러 통계 패키지들에서 제공하고 있는 데이터 접근방식을 살펴보고 각 기능들을 비교 분석하고자 한다. 이들 방식에 대한 정확한 이해는 특히 데이터마이닝 등 대용량의 자료를 분석하고자 할 때 데이터 처리과정에서의 어려움으로 발생하는 비용과 시간을 감소시켜주어 통계전문가들이 통계분석에 더욱 많은 작업을 할애할 수 있도록 해줄 것이다. Recently, in addition to analyzing data with appropriate statistical methods, statistical analysts in the industrial fields face difficulties that they have to compose proper datasets for analysis objectives via extracting or generating processes from diverse data storage devices. In this paper we survey and compare many state-of-the-art data access technologies adopted by several commonly used statistical packages. More understanding of these technologies will help to reduce the costs occurring when analyzing large size of datasets in especially data mining works, and so to allow more time in applying statistical analysis methods.
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강근석,차윤경 崇實大學校 生産技術硏究所 2002 論文集 Vol.32 No.-
We have investigated the database systems in several popular statistical packages. To handle more diverse types of data, many state-of-the-art data access technologies have been adopted to the new versions of statistical packages. One of the typical characteristics is that most systems provide direct and transparent access to data. We survey and compare those new functions. Also we propose our own system that allows seamless integration of data access capabilities with statistical packages. The system is modular and component based.
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강근석 한국통계학회 1993 응용통계연구 Vol.6 No.1
기존의 몇몇 통계 ?키지들(SAS, SPSS)에서 제공하는 비선형 회귀분석을 위한 프로그램들은 그 사용방법이 불편하고, 최근에 개발된 중요한 통계치는 계산을 해주지 못하고 있다. 여기서 소개하고자 하는 비선형 회귀분석을 위한 소프트웨어 NLIN90은 비선형 회귀모형들의 데이터베이스화로 사용이 편리하고, 기본 통계치외에 모형 전체와 모수 개개에 대한 곡률분석, 변환된 모수에 관한 곡률분석, 실험계획분석등 정확한 분석에 필요한 많은 통계치를 제공하는 소프트웨어로 개발되었다. A computer software for nonlinear regression analysis, NLIN90, was developed to provide easy access and useful information for more precise analysis which can be obtained from the newly developed theory. Together with the elementary statistics, it provides statistics for curvature analysis of model function and of each parameter, for curvaure analysis of transformed parameters, for experimental design analysis, and for residual analysis. Easy access is obtained by utilizing a database of nonlinear models.
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TV 제어 메뉴의 다국적 언어 인식을 위한 특징 선정 기법
강근석(Kang Keun-Seok),박현정(Park Hyun-Jung),김호준(Kim Ho-Joon) 한국방송·미디어공학회 2005 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2005 No.-
TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 다국적 언어의 문자 인식은 표준패턴의 구조적 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 학습패턴 집합의 규모와 특징의 수가 증가함으로 인하여 특징추출 및 인식 과정에서 방대한 계산량이 요구된다. 이에 본 연구에서는 학습 데이터에 포함되는 다량의 특징 집합으로부터 인식에 필요한 효과적인 특징을 선별함으로써 패턴 분류기의 효율성을 개선하기 위한 방법론을 고찰한다. 이를 위하여 수정된 형태의 Adaboost 기법을 제안하고 이를 적용한 실험 결과로부터 그 유용성을 고찰한다. 제안된 알고리즘은 초기의 특징 집합을 취약한 성능을 갖는 다수의 분류기(classifier)로서 고려하며, 이로부터 반복학습을 통하여 개선된 분류기를 점진적으로 선별해 나가게 된다. 학습의 원리는 주어진 학습패턴 집합에 기초하여 일종의 교사학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 각 패턴에 할당된 가중치 값은 각 단계에서 산출되는 분류결과에 따라 적응적으로 수정되어 반복학습이 진행됨에 따라 점차 보완적 성능을 갖는 분류기를 선택할 수 있게 한다. 즉, 주어진 각 학습패턴에 대하여 초기에 균등한 가중치가 부여되며, 반복학습의 각 단계에서 적용되는 분류기의 출력을 분석하여 오분류된 패턴의 가중치 분포를 증가시켜 나간다. 본 연구에서는 실제 응용으로서 OSD 메뉴 검증 시스템을 대상으로 제안된 이론을 적용하고 그 타당성을 평가한다.
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김성철,강근석,이정진 한국통계학회 2001 응용통계연구 Vol.14 No.2
AHP는 원래 단일 의사결정자의 분석도구로 개발된 다속성 의사결정기법이지만 복잡한 시스템에 대해서는 여러 전문가가 참여하는 집단의사결정에 많이 쓰인다. AHP를 집단의사결정에 이용하기 위해서는 첫째, 전문가들의 의견을 종합하는 방법론의 문제와 둘째, 신속하고 정확한 의견수립의 도구문제가 해결되어야한다. 이 논문에서는 전문가들이 제시한 비교행렬들로부터 하나의 중요도(combined priority)를 구하는 베이지안 방법을 정리하고, 이를 바탕으로 웹 기반에서 AHP의사결정에 대한 설문지를 작성하여 의견을 수립하고 분석할 수 있는 의사결정 시스템을 제시한다. 개발된 시스템의 구성 및 특성을 설명하고 가상의 의사결정 문제를 통하여 시스템의 기능과 사용방법 및 화면설계 등을 예시한다.
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이정진,강근석 한국통계학회 1994 응용통계연구 Vol.7 No.2
Most of the statistical packages being used in Korea, such as SAS or SPSS, are imported from foreign countries. Since these package are written in English, it is not easy for Korean to learn the statistical packages. Also, most of the users except statistician use these expensive packages only to draw pictures and to make tables. We introduce a Korean statistical package which can be used easily for general public. 현재 국내에서 많이 사용되고 있는 통계패키지는 SAS, SPSS 등 모두 외국산 패키지이다. 영어로 된 이 외국산 패키지들을 통계전문가가 아닌 일반일들이 배우기는 매우 힘이 든다. 그리고 대부분의 일반인들은 이 외국산 통계패키지를 비싸게 임대 또는 구입해서 그림을 그리거나 간단한 테이블을 만드는 극히 제한된 작업만 하고 있다. 본 연구에서는 이러한 일반인들을 위한 한국형 통계패키지의 개발과정을 소개하여 새 패키지 개발에 관심있는 사람들에게 도움을 주고자 한다.
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X-13-ARIMA에서의 새로운 계절이동평균필터 개발 연구
심규호,강근석,Shim, Kyuho,Kang, Gunseog 한국통계학회 2016 응용통계연구 Vol.29 No.1
시계열 분석 소프트웨어로 국내에서도 많이 사용되는 X-13-ARIMA에서 제공하고 있는 계절이동평균필터($3{\times}3$, $3{\times}5$, $3{\times}9$, $3{\times}15$)가 외국과 다르게 불규칙한 변동이 많고 다양한 변동이 존재하는 한국의 경제 시계열에 적합한가라는 의문 속에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 최근에 개발된 새로운 계절이동평균필터($3{\times}7$, $3{\times}11$)를 소개한다. 또한, 새롭게 작성된 계절이동평균필터를 국내의 경제 시계열에 적용하여 그 적합성과 안정성을 비교한 결과, 일부 시계열에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 발견되었다. 새로 개발된 계절이동평균필터를 활용하여 각 시계열에 맞는 적절한 계절조정방법을 사용하면 더욱 정확한 시계열분석을 할 수 있을 것이라 기대된다. X-13-ARIMA (a popular time series analysis software) provides $3{\times}3$, $3{\times}5$, $3{\times}9$, $3{\times}15$ moving average filters for seasonal adjustment. However, there has been questions on their performance and the need for new filters is a constant topic due to Korean economic time series often containing higher irregularity and more various seasonality than other countries. In this study, two newly developed seasonal moving average filters, $3{\times}7$ and $3{\times}11$, are introduced. New filters were implemented in X-13-ARIMA and applied to 15 economic time series to demonstrate their suitability and reliability. The result shows that some series are more stable when using new seasonal moving average filters. More accurate time series analyses would be possible if newly proposed filters are used together with existing filters.
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