• 한국수자원학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.251-264
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• 2008

본 연구에서는 비동질성 Markov 모형을 이용한 시간강수량의 모의발생을 수행하였다. 즉, 대상유역을 선정하고 시간강수량을 모의하여, 모의된 시간강수량을 이용한 확률강수량 및 확률홍수량을 산정하여 관측자료와 비교함으로써 비동질성 Markov 모형의 적용성을 평가하였다. 모의발생된 강수자료와 관측강수자료의 통계적 특성은 매우 유사한 것으로 나타났으며, 특히 모의년수가 증가할수록 극치값이 증가하는 경향을 나타냈다. 또한, 모의자료를 이용해 산정한 확률홍수량은 관측강수량을 이용해 산정한 결과보다 큰 재현기간에서 관측유입량 자료를 빈도해석하여 산정한 확률홍수량과 더 근사한 결과를 보였다. 따라서, 비동질성 Markov 모형을 이용하여 보다 신뢰성 있는 수공구조물의 설계수문량 산정 등에 많이 활용될 수 있을 것으로 판단되며 수자원 개발시 불확실성 분석을 위한 입력 자료인 강수자료로도 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권10A호
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• pp.823-829
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• 2011

최근 무선 인체 네트워크 (WBAN)는 유비쿼터스 헬스케어 시스템에의 활용으로 주목 받고 있다. WBAN에서는 인체에 부착 되거나 이식되는 센서 노드와 PDA와 같은 휴대용 개인 베이스 스테이션 (BS)의 에너지 제약이 있고, 이 장치들의 제한된 계산 능력과 메모리 때문에 노드들이 수행하는 계산의 복잡도를 최대한 줄여야만 한다. 또한 생체 신호를 다루기 때문에 신뢰성 있는 데이터 전송이 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 코딩 오버헤드를 줄이고 에너지 효율을 높이기 위해 WBAN을 위한 시스테매틱 (systematic) 네트워크 코딩 기법을 제안한다. 제안하는 시스템을 마코프 체인 (Markov chain)을 이용해 모델링 하고 모든 노드가 BS로의 데이터 패킷 전송을 완료하는데 까지 소모되는 에너지를 최소화 하는 것을 최적화 문제로 정의 하였다. 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행 한 결과 기존의 전송 방법과 비교 했을 때 에너지 효율을 얻는 것을 보였다. 또한 기존의 WBAN에서의 네트워크 코딩의 디코딩 과정 보다 계산 복잡도가 낮아 네트워크 코딩으로 인한 계산 오버헤드를 줄였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권7호
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• pp.553-563
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• 2013

IEEE 802.11 무선 랜 기반 방송 서비스를 제공 할 때 한정적인 무선 자원을 이용하여 다수의 사용자들에게 원활하게 서비스하기 위해 유니캐스트 패킷 대신 방송 패킷을 이용한다. 방송 패킷은 일정한 대역폭을 사용하여 다수의 사용자들에게 동시에 패킷을 전송 할 수 있지만 손실 복원이 어려운 단점 있기 때문에 손실 특성 분석을 통한 효율적인 패킷 복원 방안이 요구 된다. 손실의 특성 중에서 일정 구간에서 다수의 패킷이 연속적으로 손실 되는 구간이 있는데 이를 버스트 손실 구간이라고 한다. 평균 패킷 손실율을 가지더라도 랜덤 손실과 버스트 손실의 특성에 따라 구간별 손실에 차이가 발생하기 때문에 같은 손실 복원 기법을 적용하더라도 복원율의 차이가 발생한다. 따라서 손실의 본질을 분석 하고 이를 고려한 손실 복원 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 전송률에 따른 Wi-Fi 방송 실험을 통해 생성된 실제 손실 패턴을 바탕으로 4-상태 마코프 모델을 이용하여 버스트 손실의 특성을 분석 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.627-641
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• 2012

본 연구는 다차원 분할표 형태로 정리된 범주형 자료가 결측치나 무응답을 가지고 있을 때 주어진 자료를 가장 잘 설명하고 예측의 정확도를 높일 수 있는 모형의 추정과 모형의 선택 문제를 다루었다. 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response)체계하에서 최대우도 추정에서 발생할 수 있는 변방값 문제를 해결하기 위하여 계층적 베이지안 모형을 고려하였다. 또한 모형 적도를 높이기 위한 변수 조합을 찾는 모형 선택의 문제를 함께 다루었다. 베이지안 접근하에서 모형 선택의 문제를 다루기 위하여 베이즈 인자 (Bayes factor)를 모형 선택의 기준으로 이용하였다. 제시된 방법은 2004년 실시된 우리나라 국회의원 선거를 앞두고 수행된 여론조사 데이터를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 분석결과 무시할 수 없는 무응답 체계하에서 설명변수로 투표참여여부를 이용하는 것이 가장 적합한 모형으로 판명되었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권3호
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• pp.316-328
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• 2003

본 논문에서는 음성호와 멀티미디어호가 공존하는 환경에서 트래픽의 특성을 이용한 두 가지 적응적 채널할당 기법들을 제안하고 분석한다. 제안된 채널 할당 기법들은 매크로셀과 마이크로셀이 중첩되어 있는 계층셀 구조 환경에서 저속 음성호의 마이크로셀로의 오버플로우와 테이크백, 적응성 멀티미디어호의 매크로셀로의 오버플로우 및 테이크백을 허용한다. 또한 제안하는 채널할당기법 II[5]에서는 비적응 성호의 QoS보장을 위하여 적응성호의 채널 전송속도를 조절하여 비적응성호에게 제공할 수 있도록 하였다. 제안된 기법들은 각 계층에 따라 2차원 마코프 과정을 이용하여 분석되었으며, 본 논문에서는 제안하는 기법 떼 대한 수학적인 분석 모델을 제시한다. 제안하는 2가지 적응적 채널 할당 기법과 수학적인 분석의 결과는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 고정적인 시스템 및 계층셀 구조를 고려한 2가지 기존 시스템들과 성능을 비교하였다. 또한 제안하는 기법들의 효율을 확인하기 위하여 오버플로우와 테이크백 확률을 도출하였다. 시뮬레이션 결과 제안하는 2가지 기법 모두 고정적인 시스템 및 기존 시스템에 비해 채널의 효율적인 사용 및 핸드오프 호 강제종료율의 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.81-86
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• 2014

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 실시간 상황 인식을 위한 효과적인 사운드 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전처리 과정에서 입력 사운드 데이터로부터 고요한 사운드와 화이트 노이즈를 미리 여과해버림으로써, 제한적인 계산 자원의 불필요한 소모를 막을 수 있다. 또한 에너지 레벨이 낮은 사운드 데이터들은 사전에 증폭시킴으로써, 이들에 대한 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 제안하는 사운드 분류 시스템은 HMM 분류 모델의 효율적인 학습과 적용을 위해 k-평균 군집화를 이용하여 특징 벡터들에 대한 차원 축소와 이산화를 수행한다. 한 대학 연구동내 일상생활로부터 수집한 8가지 유형의 사운드 데이터 집합을 이용하여 제안한 시스템의 성능 분석 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본 논문에서 제안한 사운드 분류 시스템은 높은 분류 성능을 보여 주었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.112-125
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• 2019

본 연구에서는 음향신호 처리기반 터널 돌발상황 탐지시스템을 개발하고 평가하였다. 개발 시스템은 알고리즘, 음향신호 수집기, 서버시스템 세 가지 구성 요소로 구성된다. 비음수 텐서 분해와 은닉 마코프 모델을 이용하여 돌발상황음(충돌, 스키드)을 검출한다. 개발시스템 성능은 제한된 환경과 실제 운영환경에서 평가되었다. 그 결과, 제한된 환경 평가에서 거리별로 80~95%의 검지성능을 보였고, 실제 운영환경에서는 94% 검지성능을 보였다. 기존의 터널 돌발상황 검지기술인 영상 및 루프검지기 기반 시스템 성능과 비교한 결과, 본 개발 기술의 장점은 신속한 검지시간(2초 이내)인 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.131-146
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• 2022

로지스틱 회귀 모형은 다양한 분야에서 범주형 종속 변수를 예측하거나 분류하기 위한 모형으로 많이 사용되고 있다. 로지스틱 회귀 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론 기법으로 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘이 많이 사용되었지만, 수렴의 속도가 느리고 제안 분포에 대한 적절성을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 모형에 대한 베이지안 추론 방법으로 Frühwirth-Schnatter와 Frühwirth (2007)에서 제안된 보조 혼합 샘플링(auxiliary mixture sampling) 기법을 사용하였다. 이 방법은 모형의 선형성과 정규성을 만족시키기 위해 두 단계에 거쳐 잠재변수를 도입하며, 결과적으로 깁스 샘플링을 통한 추론을 가능하게 한다. 제안한 모형의 효과를 검증하기 위해 2020년 지역사회 건강조사 당뇨병 자료에 적용하여 메트로폴리스-헤이스팅스를 사용한 모형과 추론 결과를 비교 분석하였다. 또한, 다양한 분류 모형들과 본 논문에서 제안한 모형의 분류 성능을 비교한 결과 제안된 모형이 분류 분석에서도 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.527-534
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• 2023

삼중구조 시스템에서는 하나의 프로세서에서 고장이 발생해도 여유도 때문에 주어진 임무를 계속 수행할 수 있다. 본 연구에서는 삼중구조 시스템에 체크포인터 기법을 도입한 후 고장 탐지와 체크포인터를 분리하는 새로운 고장 극복 방법을 제안한다. 먼저 한 개 프로세서에서 고장이 발생하면 고장 탐지와 동시에 모든 프로세서의 상태를 동기화함으로써 고장을 복구한다. 또한 두 개 이상의 프로세서에서 동시에 고장이 발생하면 직전의 체크포인터로 회귀하여 태스크를 재실행함으로써 고장을 복구한다. 본 논문에서는 태스크가 데드라인 이내에서 성공적으로 수행될 확률을 최대화하는 고장 탐지 구간과 체크포인터 구간의 선정 방법을 제안한다. 제안된 방식을 탑재한 삼중구조 시스템을 마코프 체인으로 모델링하고 실시간 태스크의 성공적 수행 확률을 도출하는 모의실험을 수행하여 최적의 해를 구하는 과정을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.157-165
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• 2009

본 논문에서는 일상 공간에서 발생할 수 있는 인간의 일상생활 행위(ADL: Activities of Daily Living)들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경, 위치 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기 혹은 식기들을 통해 무선 센서 네트워크로 수집하며 분석하고, 이 정보를 기반으로 사용자의 생환패턴, 건강상태 등을 파악하여 이에 요구되는 라이프케어 서비스를 제공한다. 하지만 서비스의 제공을 위해서는 높은 수준의 행위인지 데이터가 요구되나 충분히 분석되어지지 않은 센싱 데이터들은 고차원 상창 추론을 위한 일상생활 행위 인지 모델의 구축을 어렵게 한다. 그러나 수집 데이터의 순서를 통해 행위를 인지할 수 있다는 것에 착안하여 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 기반으로 한 분산 선형 시간추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 가정, 사무실 및 병원과 같은 소규모 환경에서 행위를 인지하는 데 적절하다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해서 MIT Media Lab에서 제공하는 공개 데이터를 사용하였으며, 75% 이상의 평균 행위 인지 정확도를 보였다.