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권숙희,김재훈,손석만,이성덕,Kwon, Sukhui,Kim, Jaehoon,Sohn, SeokMan,Lee, SungDuck 한국통계학회 2021 응용통계연구 Vol.34 No.4
본 연구에서는 여러가지 시계열 모형 중 평활법(가법계절지수, 승법계절지수), 계절 ARIMA 모형, ARARCH 그리고 AR-GARCH 회귀모형을 이용하여 최대 전력수요를 예측하는 방법을 연구하였다. 이 때 가중 평균모형으로 추세를 갖는 시계열 모형과 온도에 대한 회귀 모형을 적절한 가중치로 예측 정확도를 높이는 방법도 연구하였다. 결과적으로 AR-GARCH 회귀모형으로 예측하는 것이 가중 우수함을 보였다. Through this study, we studied how to consider environment variables (such as temperatures, weekend, holiday) closely related to electricity demand, and how to consider the characteristics of Korea electricity demand. In order to conduct this study, Smoothing method, Seasonal ARIMA model and regression model with AR-GARCH errors are compared with mean absolute error criteria. The performance comparison results of the model showed that the predictive method using AR-GARCH error regression model with environment variables had the best predictive power.
권숙희,조성진,권민정,김한두,최언숙,김진경,Kwon, Sook-Hee,Cho, Sung-Jin,Kwon, Min-Jeong,Kim, Han-Doo,Choi, Un-Sook,Kim, Jin-Gyoung 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.3
무선이동통신 시스템에서 두 수열의 상호상관 함숫값은 통화 품질과 사용자 수를 결정하는데 있어 큰 영향을 끼치고 있다. 본 논문에서는 주기 $2^n-1$인 m-수열에 새로운 데시메이션 $d=\frac{2^{m-st-1}}{2^s-1}(2^n+2^{st+s+1}-2^{m+st+1}-1)$를 적용하여 또 다른 m-수열을 생성하고 두 수열의 상호상관 함숫값과 그 값들의 발생횟수를 결정한다. An important problem in the transmission performance and efficiency is to find the values and the number of the cross-correlation function between two different maximal sequences. In this paper, we present the new maximal sequences which are obtained by the new decimations $d=\frac{2^{m-st-1}}{2^s-1}(2^n+2^{st+s+1}-2^{m+st+1}-1)$ from some maximal sequences. We will also find the values and the number of occurrences of each value of the cross-correlation function from the proposed decimations.
권숙희,조성진,최언숙,김한두,김나령,Kwon, Sook-Hee,Cho, Sung-Jin,Choi, Un-Sook,Kim, Han-Doo,Kim, Na-Roung 한국전자통신학회 2014 한국전자통신학회 논문지 Vol.9 No.6
패턴분류기 설계의 중요한 조건은 데이터 처리량이 크고 저장 공간은 작고 낮은 가격대로 구현하는 것이다. Maji 등에 의해 제안된 MACA 기반의 패턴분류기는 DV와 DS를 사용하여 복잡도를 $O(n^3)$에서 O(n)으로 줄였다. 본 논문에서는 효율적으로 시간과 공간의 복잡성을 개선하기 위해 LFSR 기반 패턴 분류기를 생성하고 0-기본경로를 이용하여 DV를 구할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 생성한 패턴분류기의 DV와 끌개에 대해 살펴본다. n-비트 DS=(11 ${\cdots}$ 11)를 m개의 $DV_i$로 분할할 수 있고 다양한 패턴분류기를 생성할 수 있다. The important requirements of designing a pattern classifier are high throughput and low memory requirements, and low cost hardware implementation. A pattern classifier by using Multiple Attractor Cellular Automata(MACA) proposed by Maji et al. reduced the complexity of the classification algorithm from $O(n^3)$ to O(n) by using Dependency Vector(DV) and Dependency String(DS). In this paper, we generate a pattern classifier using LFSR to improve efficiently the space and time complexity and we propose a method for finding DV by using the 0-basic path. Also we investigate DV and the attractor of the generated pattern classifier. We can divide an n-bit DS by m number of $DV_i$ s and generate various pattern classifiers.
권숙희,김영자,문길남,김인순,박금자,박춘화,배정이,송애리,여정희,정은순,정향미,Kwon, Sook-Hee,Kim, Yung-Ja,Moon, Guil-Nam,Kim, In-Soon,Park, Geum-Ja,Park, Choon-Hwa,Baim, Jeung-Yee,Sing, Ae-Ri,Yoe, Jung-Hee,Chung, Eun-Soon,Jung, Hyang- 한국여성건강간호학회 1996 여성건강간호학회지 Vol.2 No.2
This study was done for the purpose of analyzing the relationship between menopausal symptoms and depression. Data were collected by a questionnaire from November 28 to December 30, 1995. The subjects were 134 women between 40-61 years of age. The instruments used for this study were The Menopausal symptom scale by Neugartom and Depression scale by Zung. The results of the study were as follows. 1. Mean score of menopausal symptoms was 1.59. Mean score orders of experienced symptoms were "Rack pain and joint pain"(2.02), "General weakness"(1.98), "Nervousness"(1.96). The most serious menopausal symptom was psychosomatic symptom.(1.88) Total score orders of experienced symptoms was 27.9 and over 90.3% of women complained menopausal symptom. 2. Mean score orders of depression was 39.13. It was normal range of depression. 85.1% of the women were normal range of depression and 14.2% of women mild depression. 3. The relationship between menopausal symptoms and depression was statistically significant(r=0.5307, p=0.000). When the relationship among three dimensions of menopausal symptoms were explored the psychosomatic symptom(r=0.4090, P=0.000), Physical symptom(r=0.319, P=0.000), Physical symptom(r=0.319, P=0.000) were statistically significant. 4. General characteristic variables were significantly related to the level of menopausal symptoms as follows ; environment of living(F=2.89, p=0.038), religion(F=4.18, P=0.007), times of birth(F=2.66, p=0.043). The analysis of this study have implication for management of middle aged women's health, to solve the nursing problems, and to prevent and relieve climacteric symptoms.
권숙희,조성진,최언숙,김한두,Kwon, Sook-Hee,Cho, Sung-Jin,Choi, Un-Sook,Kim, Han-Doo 한국전자통신학회 2015 한국전자통신학회 논문지 Vol.10 No.5
Non-linear cellular automata is difficult to analyze mathematically than linear cellular automata. So it is difficult to identify reachable states and attractors of nongroup non-linear cellular automata than nongroup linear cellular automata. In this paper, we propose a new reachable table to overcome these problems. We can see the next state for all the states of the non-linear cellular automata by the proposed reachable table. In addition, we can identify reachable states and attractors by the reachable table. 비선형 셀룰라오토마타는 선형 셀룰라오토마타에 비해서 수학적 분석이 어렵다. 그렇기 때문에 비선형 셀룰라오토마타는 비그룹 셀룰라오토마타에 대하여 도달가능상태와 끌개를 식별하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 도달가능표를 제안한다. 제안한 도달가능표에 의하여 비선형 셀룰라오토마타의 모든 상태에 대한 다음 상태를 알 수 있다. 또한 도달가능표에 의하여 도달가능상태와 끌개를 식별할 수 있다.
권숙희,조성진,최언숙,공길탁,김한두,Kwon, Sook-Hee,Cho, Sung-Jin,Choi, Un-Sook,Kong, Gil-Tak,Kim, Doo-Han 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.7
본 논문에서는 LFSR 기반의 패턴분류기를 생성법을 제안한다. 생성한 LFSR 기반의 패턴분류기는 도달불가능 상태를 쉽게 파악할 수 있고 0-기본경로를 이용하여 의존벡터를 구할 수 있다. 또한 주어진 의존벡터에 대응하는 LFSR 기반의 패턴분류기를 생성하는 방법을 제안한다. In this paper, we propose a method for generating pattern classifier based on LFSR. The proposed pattern classifier bosed on LFSR is easy to see non-reachable state, and we can obtain dependency vector by using the 0-basic path. Also, we propose a method for generating pattern classifiers based on LFSR which correspond to given dependency vector.
상관된 생존 자료에 대한 코플라 모형과 프레일티 모형의 비교
권숙희(Sookhee Kwon),하일도(Il Do Ha) 한국데이터정보과학회 2019 한국데이터정보과학회지 Vol.30 No.3
상관된 생존 자료 (correlated survival data)의 분석을 위해 코플라 (copula) 모형과 프레일티 (frailty) 모형이 폭 넓게 사용되어 왔다. 하지만 코플라 모형은 주변 모형 (marginal model)인 반면프레일티 모형은 조건부 모형 (conditional model)으로서 두 모형은 서로 다른 형태의 모형이다. 이러한 두 모형에 대해 모의실험을 통한 추정 결과의 비교 및 민감도 분석 (sensitivity analysis) 등의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 군집의 크기 (cluster size)를 갖는 상관된 생존 자료에 대해 두 모형에 관한 비교 연구를 하고자 한다. 최근에 개발된 다양한 R 패키지를 이용하여 코플라 모형과 프레일티 모형을 적합하는 방법에 대해 설명하고, 모의실험 및 실제 자료를 이용하여 두 모형의 적합 결과를 비교한다. 특히, 생존 자료간 상관성의 강도가 증가함에 따라 두 모형의 결과간 차이가 커진다는 사실을 발견하였다. Copula model and frailty model have been widely used for analyzing correlated or multivariate survival data. However, both models are different because copula model is marginal whereas frailty model is conditional. In this paper, we compare the behaviors of both models for correlated survival data with various cluster sizes. We explain how to fit both models using recent R packages, and compare the results of fitting both models via simulation study and two real data. In particular, we found out that the results from both models are more different as the strength of correlation among survival times increases.