| 1 | A generalization of iterative proportional fitting for categorical data 김성호, 94 Fall Korean Statistics Conference (한국통계학회 1994년도 추계학술대회), pp.67 - 69, 한국통계학회, 1994 |
| 2 | A Study of Classification by using Bayesian Networks with Various Background Distributions = 다양한 배경분포를 지닌 베이지안 네트워크를 활용한 분류에 관한 연구link Jeon, Young-Min; 전영민; et al, 한국과학기술원, 2008 |
| 3 | A study on marginal model of vector autoregressive model = 벡터자기회귀모형의 주변모형에 관한 연구link Kim, Yong-Hwa; 김용화; et al, 한국과학기술원, 2013 |
| 4 | A study on stochastic properties of large scale-free networks = 척도 없는 거대 망모형의 확률적 특성에 관한 연구link Jung, Ho-Hyun; 정호현; et al, 한국과학기술원, 2014 |
| 5 | (A) comparison of decision support tools = 의사결정 지원 도구들의 비교link Lee, Joo-Min; 이주민; et al, 한국과학기술원, 2002 |
| 6 | (A) neighborhood method for statistical analysis of fMRI data = fMRI 데이터의 통계적 분석을 위한 이웃방법론link Ahmad, Fayyaz; 아마드, 파야즈; et al, 한국과학기술원, 2010 |
| 7 | (A) neighborhood method for statistical analysis of fMRI data = fMRI 데이터의 통계적 분석을 위한 이웃방법론link Ahmad, Fayyaz; 아마드, 파야즈; et al, 한국과학기술원, 2010 |
| 8 | (A) new approach for large scale loglinear modeling = 큰 로그선형모형 개발을 위한 새로운 접근link Lee, Won-Il; 이원일; et al, 한국과학기술원, 2003 |
| 9 | (A) process of combining Bayesian networks = 베이지안 망모형 결합 절차link Seo, Eui-Jin; 서의진; et al, 한국과학기술원, 2009 |
| 10 | (A) statistical theory of long-range target tracking and sensor formation = 장거리 목표 추적과 센서 배치의 통계적 이론에 관한 연구link Park, Joon-Ha; 박준하; et al, 한국과학기술원, 2012 |
| 11 | (A) study on improvement of high-dimensional function-based additive model = 고차원 함수 기반 가법 모형의 개선에 관한 연구link Hong, Minseong; Kim, Sung-Ho; et al, 한국과학기술원, 2019 |
| 12 | (A) study on rank-order based classification and class numbers = 순위기반 분류와 계급수에 대한 연구link Kim, Doyeob; Kim, Sung-Ho; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 13 | (A) Study on rank-order based classification under the assumption of positive association = 양(+)의 관계의 조건하에 순위 순서를 기반한 분류법link Park, Jung-Hyun; 박정현; et al, 한국과학기술원, 2009 |
| 14 | (A) study on target localization problem based on time difference of arrival data = TDOA 자료 기반의 목표위치 추정문제에 관한 연구link Yoon, Wansang; Chung, Yeonseung; 정연승; Kim, Sung-Ho; et al, 한국과학기술원, 2020 |
| 15 | (A) study on the effects of fitness and popularity on network dynamics = 동적 네트워크의 적합성과 인기 효과에 대한 연구link Jung, Hohyun; Lee, Ji Oon; 이지운; Kim, Sung-Ho; et al, 한국과학기술원, 2019 |
| 16 | (A) study on the Improvement of the $Na\"{i}ve$ Bayes method = 나이브베이즈 방법의 개선에 관한 고찰link Yoon, Heegeon; Kim, Sung-Ho; et al, 한국과학기술원, 2018 |
| 17 | (A) theory and method for large recursive models with incomplete categorical data = 불완전 범주형 자료의 거대 순환 모형에 대한 이론과 방법link Kim, Seong-Ho; 김성호; et al, 한국과학기술원, 2005 |
| 18 | An application of the colored adjacency matrix for understanding the graphical model structures = 그래프 모형 구조 이해를 위한 Colored Adjacency Matrix의 활용link Kim, Gang-Hoo; 김강후; et al, 한국과학기술원, 2014 |
| 19 | An improvement on estimation for causal models of categorical variables of abilities and task performance 김성호, COMMUNICATIONS OF THE KOREAN STATISTICAL SOCIETY , v.7, no.1, pp.65 - 86, 2000-01 |
| 20 | (An) algorithm for log-linear modeling by using marginal models = 주변 모델을 이용한 로그-선형 모델링 알고리즘link Lee, Sang-Jin; 이상진; et al, 한국과학기술원, 2009 |
| 21 | (An) application of discretization methods for graphical modelling = 그래프 모형을 위한 이산화 방법의 적용link Jutmaan, Yanjmaa; 조트만 얀즈마; et al, 한국과학기술원, 2006 |
| 22 | (An) empirical study for large log-linear modelling = 거대 로그선형모형 개발을 위한 경험적 연구link Kim, Yong-Tae; 김용태; et al, 한국과학기술원, 2004 |
| 23 | (An) improvement of FDR by applying EM method = EM 방법을 적용한 탐지오류율의 개선link Kim, Eun Gyoung; 김은경; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 24 | Bayesian approach to shrinkage estimation for large scale vector autoregressive models = 대규모 벡터자기회귀모형을 위한 축소추정의 베이즈 접근법link Lee, Nam-Gil; 이남길; et al, 한국과학기술원, 2013 |
| 25 | Bayesian interpretation of Kalman filtering = 칼만 필터링의 베이지안 해석link Yoon, Wan-Sang; 윤완상; et al, 한국과학기술원, 2013 |
| 26 | Building a large hierarchical log-linear model by applying a graphical model method = 그래프모형방법을 이용한 거대 위계적 선형로그모형 개발link Kim, Kyung-In; 김경인; et al, 한국과학기술원, 2003 |
| 27 | Combination of Conditional Influence Diagrams 김성호, 93 Spring Korean Statistics Conference (한국통계학회 1993년도 춘계학술대회), pp.57 - 60, 한국통계학회, 1993 |
| 28 | Dependency of HMM analysis on time series data = HMM 분석의 시계열 자료 의존성link Seo, Dong Hyun; Kim, Sung Ho; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 29 | Edge selection by CART for bayes networks = CART를 이용한 베이즈 네트웍에 대한 모서리의 선택link Lee, Seung-Min; 이승민; et al, 한국과학기술원, 2005 |
| 30 | EM 방법에서 초기값 선정의 개선방법: 범주형 문항점수 분석을 위한 인과모형에서 정미숙; 김성호, 교육평가연구, v.10, no.2, pp.177 - 199, 1997-06 |
| 31 | Fitting large recursive models of categorical variables by model-splitting and information loss = 모형분할에 의한 범주형 변수의 거대 순환 모형의 적합과 정보손실link Kim, Eun-Jung; 김은정; et al, 한국과학기술원, 2001 |
| 32 | Graph theoretic methods for clustering based on adjacency matrix and their comparison = 인접성 행렬을 이용한 그래프 이론적 집락화와 방법의 비교link Kwon, Se-Jeong; 권세정; et al, 한국과학기술원, 2012 |
| 33 | Initial value selection in applying an EM algorithm for recursive models of categorical variables 정미숙; 김성호; 정광모, JOURNAL OF KOREAN STATISTICAL SOCIETY, v.27, no.1, pp.25 - 55, 1998-06 |
| 34 | Interpretation of neural network with decision tree = 의사결정 나무를 이용한 신경망의 해석link Kim, Yeon-Ji; 김연지; et al, 한국과학기술원, 2004 |
| 35 | Learning sparse DAG models based on continuous type data = 연속형 자료 기반 희소 DAG 모형 학습link Lim, Sung-Su; 임성수; et al, 한국과학기술원, 2011 |
| 36 | Learning sparse DAG models based on continuous type data = 연속형 자료 기반 희소 DAG 모형 학습link Lim, Sung-Su; 임성수; et al, 한국과학기술원, 2011 |
| 37 | Log-linear modelling for data from a bayesian network model = 베이지안 네트워크모형에서 얻은 자료의 로그선형모형 개발link Kim, Eun-Gyoung; 김은경; et al, 한국과학기술원, 2006 |
| 38 | Marginal information for structure learning = 구조학습을 위한 주변정보link Kim, Ganghoo; Chung, Yeonseung; 정연승; Kim, Sung-ho; et al, 한국과학기술원, 2019 |
| 39 | Maximum likelihood estimation for nonhierarchical loglinear models 김성호, 94 Fall MS/OR Conference (한국경영과학회 1994년 학술대회), pp.96 - 98, 한국경영과학회, 1994 |
| 40 | Model selection for tree-structured regression 김성호, JOURNAL OF THE KOREAN STATISTICAL SOCIETY, v.25, no.1, pp.1 - 24, 1996-06 |
| 41 | Pattern classifiers based on conditional class probabilities = 조건부 클래스 확률에 기초한 패턴 분류기link Park, Woon-Jeung; 박운정; et al, 한국과학기술원, 2010 |
| 42 | Robustness of classification by using bayesian networks = 베이지안 네트워크를 이용한 분류의 강건성link Noh, Geon-Youp; 노건엽; et al, 한국과학기술원, 2007 |
| 43 | Some examples of the conditional exponential models = 조건부 지수 모형에 관한 몇 가지 예link Noh, Geon-Youp; 노건엽; et al, 한국과학기술원, 2002 |
| 44 | Structure learning of Bayesian networks using random forest and independence test = 랜덤포레스트와 독립성검정을 사용한 베이지안망 모형의 구조학습link Choi, Hye-Yoon; 최혜윤; et al, 한국과학기술원, 2011 |
| 45 | Structure learning of Bayesian networks using random forest and independence test = 랜덤포레스트와 독립성검정을 사용한 베이지안망 모형의 구조학습link Choi, Hye-Yoon; 최혜윤; et al, 한국과학기술원, 2011 |
| 46 | Structure searching for Bayes networks by using variable importance indices from CART = CART의 변수 중요도를 이용한 베이즈 네트워크 구조의 탐색link Kim, Jin-Young; 김진영; et al, 한국과학기술원, 2006 |
| 47 | Structure-learning of Bayesian network models by applying regression-tree method and entropy-based method = 회귀나무방법과 엔트로피방법에 의한 베이즈 망 모형구조 학습link Choi, Young-Seok; 최영석; et al, 한국과학기술원, 2007 |
| 48 | Text mining based on conditional probability output networks = 조건부 확률망에 기초한 텍스트 마이닝link Rosas, Harvey; 로사스 하비; Kil, Rhee-Man; 길이만; et al, 한국과학기술원, 2011 |
| 49 | (The) study of the best polynomial approximation in the sobolev space = Sobolev 공간상에서 최적 다항식 근사에 관한 연구link Kim, Seong-Ho; 김성호; et al, 한국과학기술원, 2000 |
| 50 | Variable grouping by CART and combination of marginal models for large scale modelling = CART를 활용한 변수 군집화와 주변 모형 결합에 의한 거대모형 개발link Kim, Yoon-Jung; 김윤정; et al, 한국과학기술원, 2005 |
| 51 | Zero-crossing-based sound source localization, segregation and recognition = 영교차점에 기초한 음원의 방향 탐지, 분리 및 인식link An, Sung-Jun; 안성준; Kim, Sung-Ho; 김성호; et al, 한국과학기술원, 2010 |
| 52 | 검사설계의 인과모형에 의한 접근법에 관한 연구 김성호, 교육평가연구, v.11, no.1, pp.179 - 205, 1998-06 |
| 53 | 과제 수행 능력과 과제 수행과의 관계 모형에 대한 통계적 접근 방법 김성호, 교육평가연구, v.7, no.2, pp.177 - 200, 1994-06 |
| 54 | 국가수준 학업성취도 평가의 영역 및 방법 --- 성취도 수준 이해의 관점에서 김성호, 국가수준 학업성취도 평가의 발전방안, v.0, no.0, pp.49 - 69, 1998-06 |
| 55 | 국가수준 학업성취도 평가의 영역 및 방법 --- 성취도 수준 이해의 관점에서. 김성호, 한국교육평가학회, pp.49 - 69, 1998 |
| 56 | 논술고사 평가 요소에 대한 통계적 분석 이연우; 김성호, 교육평가연구, v.7, no.2, pp.285 - 303, 1994-06 |
| 57 | 뇌기능 연결성 모델링을 위한 통계적 방법 김성호; 박창현, 응용통계연구, v.29, no.6, pp.1129 - 1145, 2016 |
| 58 | 다층모형을 적용한 능력 변화과정의 측정 김성훈; 강상진; 김성호, 교육평가연구, v.12, no.2, pp.169 - 193, 1999-12 |
| 59 | 대학별 고사를 위한 문항분석, 표준점수, 검사동등화“ 와 ”새대학 입시의 통계적 계획과 분석“에 대하여 김성호; 김우철, 한국통계학회 논문집, v.1, no.1, pp.226 - 227, 1994-08 |
| 60 | 문항반응이론에서 모수불변성 및 피험자 능력모수의 재고찰과 고전검사이론에서 총점방식의 위험성 송미영; 이연우; 김성호, 교육평가연구, v.8, no.1, pp.183 - 209, 1995-06 |
