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벡터모델 기반 바타챠랴 거리 측정 기법과 우도 원리 베이시안을 융합한 어휘 인식 모델 (Vocabulary Recognition Model using a convergence of Likelihood Principla Bayesian methode and Bhattacharyya Distance Measurement based on Vector Model)

  • 오상엽
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권11호
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    • pp.165-170
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    • 2015
  • 어휘 인식 시스템은 구성되어진 모델에서 벗어난 어휘의 입력과 유사한 어휘의 입력은 인식하지 못하거나 유사한 어휘로 인식되어 인식률 저하가 나타나며, 기존의 시스템은 벡터 값을 모델로 만들어 데이터베이스로 구성하여 어휘 인식에 사용하였다. 어휘 인식을 위한 탐색 중에 형성되는 모델은 데이터베이스로 구성되어 있지 않아 인식할 수 없는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 특징 벡터 모델을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용한 베이시안 인식 모델을 구성하여 탐색 중에 형성되는 벡터 모델을 인식할 수 있도록 유도하였으며, 위너 필터를 적용하여 인식률을 향상시켰다. 2 방법을 융합하여 실험한 결과 향상된 신뢰도로 인해 높은 인식 성능을 확인하였으며, 본 논문에서 제안한 측정법을 이용하여 기존의 방법들에 비하여 평균 98.2%의 성능을 나타내었다.

베이시스를 이용한 석유비축의 경제성 제고 방안 (Basis Strategies for Improving the Economics of Petroleum Stockpiling)

  • 윤원철
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제13권2호
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    • pp.301-322
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    • 2004
  • 기존 석유비축사업은 안보 위주의 정태적(stock) 개념에 바탕을 둔 것으로 최근의 여건 변화에 따라 경제성 위주의 동태적(flow) 개념으로 전환될 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 석유비축의 경제성 제고 방안으로서 유가시황에 따라 베이시스를 활용한 선택적 거래전략을 제시하고, 이들 거래전략의 효과를 정량적으로 분석하였다. 이를 위해, WTI 유종을 대상으로 1997년 10월~2002년 8월에 해당하는 주간 현물가격과 선도가격을 활용하여 선택적 거래의 유용성을 검증하였다. 분석결과를 요약하면, 유가상황을 고려하지 않는 경우에 비해 선택적 거래가 수익의 기대값을 향상시키고, 이의 변동성을 감소시킬 수 있다. 또한, 선택적 거래에서도 실행수준을 고려하여 다시금 선택적으로 거래하는 경우가 수익의 기대값을 증가시키고 위험을 감소시킬 수 있다. 이상의 분석결과를 토대로, 비축시설과 비축유를 적극적으로 활용함과 동시에 적절한 형태의 파생상품거래를 병행하는 것이 국내 석유비축사업의 경제성을 제고하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

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컴퓨터 대수와 베이지언 추론망을 이용한 이공계 수학용 적응적 e-러닝 시스템 개발 (Development of an Adaptive e-Learning System for Engineering Mathematics using Computer Algebra and Bayesian Inference Network)

  • 박홍준;전영국
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권5호
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    • pp.276-286
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    • 2008
  • 본 논문에서는 컴퓨터 대수 시스템을 기반으로 하는 웹 저작 환경과 베이지언 추론망을 적용한 학습자 진단 환경이 포함된 이공계 수학용 적응적 이러닝 시스템 개발에 대하여 소개하였다. 본 시스템을 활용하면 교수자는 컴퓨터 대수 시스템을 수식처리 엔진으로 하며 웹을 인터페이스로 하는 이공계 수학용 웹 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있다. 구체적으로 선형대수, 미분방정식 및 이산수학의 영역에서 콘텐츠 개발의 예를 소개하였다. 또한 학습자의 지식 영역별 수준을 조건부 확률을 이용한 통계적 추론에 의해 진단하여 그 결과에 따라 피드백을 생성하는 적응적 이러닝 웹 콘텐츠를 만들 수 있다. 본 시스템을 사용하여 개발한 이공계 수학용 웹 콘텐츠를 평가하기 위하여 그 결과물을 대학 강의에 적용하였고, 설문지 조사를 통하여 콘텐츠 사용에 대한 학습자의 반응을 평가하였다.

유량평형시험을 통한 환경제어계통 설계 검증 (Design Verification of Environmental Control System by Flow Balance Test)

  • 박동명;정용인;문우용;박성순
    • 한국항공우주학회지
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    • 제40권7호
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    • pp.608-615
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    • 2012
  • 본 연구는 무인항공기의 항전베이와 환경제어계통이 가지고 있는 시스템 특성을 분석하여 항전장비에 공급되는 적정 유량을 예측하였다. 예측된 결과를 바탕으로, 각 토출구에서 토출되는 유량과 유량 분포를 분석하여 환경제어계통에 대한 성능을 분석함과 동시에 항전베이에 대한 열해석을 수행하여 유량 분포의 적절성을 입증하였다. 분석된 결과에 대한 타당성을 검증하기 위해 실제 환경제어계통을 이용하여 유량평형 시험장비를 구축하고, 유량평형시험을 수행하였으며, 항전장비의 시스템 요구조건에 부합되는 유량을 최종 도출하였다. 또한, 중고도 운용환경에서 시스템 요구조건의 충족여부를 검증하고 환경제어계통에 대한 열교환 성능을 입증하였다.

확률론적 베이지언 모델링에 의한 케이블 교량의 복합열화 리스크 평가 및 예측시스템 (The Risk Assessment and Prediction for the Mixed Deterioration in Cable Bridges Using a Stochastic Bayesian Modeling)

  • 조태준;이정배;김성수
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제16권5호
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    • pp.29-39
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    • 2012
  • 상관관계가 높은 복합열화의 완벽한 개별예측모델의 개발은 매우 어려운 문제로, 본 논문에서는 현수교 시스템의 미래열화와 유지 예산을 예측하기 위하여, 10년간의 유지 데이터가 주어진 매개변수(파손지표와 사용성)의 사후 확률 밀도함수를 찾기 위해 베이지언 추론을 적용하였다. 마르코프 연쇄 몬테카를로법을 이용하여 매개변수의 사후 분포를 조사하였다. 감소한 사용성의 모의위험예측은 사전분포와 연간유지 업무에서 업데이트한 데이터의 가능성에 따라 작성한 사후 분포이다. 기존의 선형 예측 모델과 비교하면, 제안된 2차 모델은 교량부품의 사용성, 위험요소, 그리고 유지 예산의 측정 데이터에 대하여 매우 개선된 수렴성과 근접성을 제공한다. 따라서 제안된 2차 추계학적 회귀 모델을 기반으로 복잡한 사회간접설비의 미래 성능과 유지관리예산을 예측하고 제어할 수 있는 기회를 제공할 것으로 기대한다.

해양도시권 관광교통 통합지원체계 구축방향 연구 - 여수시권과 Bay Area의 비교연구를 중심으로 - (Establishing an integrated support system for tourism transportation in a marine city area - A comparison of Yeosu and the Bay Area -)

  • 최창호
    • 한국항만경제학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.121-140
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    • 2015
  • 본 연구는 여수시권의 해양관광교통체계 구축 방향을 강구하였다. 우리나라 남해안의 해양관광을 활성화시키기 위해서는 중심에 위치한 여수시의 효율적인 관광교통체계 구축이 필요하기 때문이다. 연구의 진행은 여수시권의 해양관광교통체계의 문제점을 분석하고, 이를 미국의 베이지역(Bay Area)과 비교하여 개선방안을 도출하였다. 연구 과정에서 여수시권의 해양관광 지원 교통체계는 광역교통과 도시교통 및 교통정보 체계 등에서 베이지역에 비해 미흡하게 평가되었다. 이에 따라 본 연구는 광역교통수단과 도시교통수단을 해양관광교통수단과 연계시키는 지원교통체계의 구축방향을 제시하였고, 추가적으로 여수시 인접지역과의 해양관광 공조 지원교통체계 구축방향도 다루었다. 또한 해양관광 지원 통합교통정보 제공방향도 제안하였다. 이 같은 해양관광교통 통합지원체계 구축을 통해서 교통비용과 통행시간의 절감이 가능하게 된다.

위암환자에서 비선형최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 아미카신의 약물동태에 분척오차의 영향 (The Influence of Assay Error on Amikacin Pharmacokinetics the Nonlinear Least Square Regression and Bayesian Analysis in Gastric Cancer Patients)

  • 최준식;범진필
    • 한국임상약학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.11-17
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    • 2008
  • 아미카신은 그람음성균 감염에 사용하는 아미노글리코사이드계 항생제로 이독성 및 신독성 등의 부작용과 큰 개인차로 혈중농도 모니터를 통한 투여계획이 필요한 약물이다. 본 연구에서는 16명의 위암환자에서 비선형최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 아미카신의 약물동태에 분석오차의 영향을 연구하였다. 약물투여는 아미카신 7.5 mg/kg을 30분에 걸쳐 12시간 간격으로 등속 주입하였으며, 혈액 채취는 정상상태에 도달되었다고 판단되는 첫 약물투여 72시간 후에, 약물 주입 5분전과 주입이 끝난 뒤 30분과 2시간에서 세차례 채취하였다. 혈청중 약물농도는 형광편광면역법으로 측정하였다. 분석오차를 위해 0, 5, 15, 30, 60 및 $80\;{\mu}g/ml$에 해당하는 아미카신 혈중농도(C)을 네차례 측정하여 각 혈중농도의 표준편차 (SD)을 구하였다 아미카신 분석오차를 위한 다항식이 $SD=0.3017+(0.00538C)+(0.00112C^2)$, $R^2=0.974$이었다 이 식에서 구한 SD 값으로 분석시 가중치를 주었을 때, 비선형최소자승 회귀분석에 의한 아미카신의 약물동태학적 파라메타($V_d$, $K_{el}$, $K_{slpoe}$, $t_{1/2}$)에 유의성있는 영향을 주었으나, 베이시안 분석에 의한 아미카신의 약물동태학적 파라메타에는 영향이 없었다. 이 다항식에 의한 분석오차를 비선형최소자승 회귀분석에 의한 아미카신 약물동태학적 파라메타 분석시 적절히 사용하면 안전하고 효율적인 투여계획을 할 수 있다.

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유전자 알고리즘과 나이브 베이지언 기법을 이용한 의료 노모그램 생성 방법 (A Clinical Nomogram Construction Method Using Genetic Algorithm and Naive Bayesian Technique)

  • 이건명;김원재;윤석중
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.796-801
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    • 2009
  • 복잡한 진단이나 예측 모델은 계산이 복잡하고 추론 과정을 해석하기 어렵기 때문에 임상현장에서 널리 사용되지 않고 있다. 의료 종사자들은 이러한 복잡한 모델 대신에, 복잡한 함수를 컴퓨터 등을 사용하지 않고도 쉽게 계산할 수 있도록 수치 관계를 그래픽으로 표현한 노모그램을 사용해 왔다. 의료분야에서 질병의 진단과 질병예후의 예측은 매우 주요한 관심사이다. 노모그램은 증상검사결과치료이력질병의 진단 결과 등의 속성을 포함한 임상 데이터들로부터 만들어진다. 노모그램을 만들 때는 가용한 여러 가지 속성 중에서 효과적인 것들을 찾아야 하고, 경우에 따라서는 속성에 대한 파라미터를 함께 결정해야 한다. 이 논문에서는 효과적인 속성과 파라미터를 선택하기 위해 유전자 알고리즘을 사용하고, 노모그램을 생성하기 위해 나이브 베이지언 기법을 사용하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 실제 임상 데이터에 적용한 결과를 보인다.

위암환자에서 비선형 최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 토브라마이신의 약물동태에 분석오차의 영향 (The Influence of Assay Error on Tobramycin Pharmacokinetics using the Nonlinear Least Square Regression and Bayesian Analysis in Gastric Cancer Patients)

  • 최준식;범진필
    • 한국임상약학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.43-49
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    • 2009
  • 토브라마이신은 그람음성균 감염에 사용하는 아미노글리코사이드계 항생제로 이독성 및 신독성 등의 부작용과 큰 개인차로 혈중농도 모니터를 통한 투여계획이 필요한 약물이다. 본 연구에서는 16명의 위암환자에서 비선형 최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 토브라마이신의 약물동태에 분석오차의 영향에 대하여 연구하였다. 약물투여는 토브라마이신 1-2 mg/kg을 30분에 걸쳐 8시간 간격으로 등속 주입하였으며, 혈액 채취는 정상상태에 도달되었다고 판단되는 첫 약물투여 72시간 후에, 약물 주입 5분전과 주입이 끝난 뒤 30분과 2시간에서 세차례 채취하였다. 혈청중 약물농도는 형광편광면역법으로 측정 하였다. 분석오차를 위해 0, 1, 2, 4, 8 및 12 ${\mu}g/mL$에 해당하는 토브라마이신 혈중농도(C)을 네차례 측정하여 각 혈중농도의 표준편차 (SD)을 구하였다. 토브라마이신 분석오차를 구하기 위한 다항식이 SD = 0.0224+0.0540C+0.00173C2, $R^2$ = 0.935이었다. 이 식에서 구한 SD 값으로 분석시 가중치를 주었을 때, 비선형 최소자승 회귀분석에 의한 토브라마이신의 약물동태학적 파라메타 ($V_d$, $K_{el}$, $K_{slpoe}$, $t_{1/2}$)에 유의성있는 영향을 주었으나, 베이시안 분석에 의한 토브라마이신의 약물동태학적 파라메타에는 영향이 없었다. 이 다항식으로 부터 구한 분석오차를 토브라마이신의 비선형 최소자승 회귀분석을 이용한 약물동태 연구 및 파라메타 분석에 적용하여 좀 더 정확한 투여용량을 결정할 수 있으며, 더 나아가 토브라마이신 약물동태 시뮬레이션 연구에 응용할 수 있다.

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하이브리드 분류기법을 이용한 위성영상의 분류에 관한 연구 (A Study on the Classification for Satellite Images using Hybrid Method)

  • 전영준;김진일
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권2호
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    • pp.159-168
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    • 2004
  • 본 논문에서는 위성영상의 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA 클러스터링, 퍼지 C-Means 알고리즘, 베이시안 최대우도 분류기법을 통합한 하이브리드 분류기법을 제안하였다. 본 연구에서는 분석자에 의하여 분류항목별 학습 데이터를 선정한 후 이를 ISODATA 클러스터링을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 학습 데이터를 세분화하여 새로운 학습 데이터를 선정하였다. 새롭게 선정된 학습 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용하여 분류를 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기의 사전확률로 적용하여 분류를 수행하였다. 그 결과 분석자가 선정한 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있었으며 위성영상의 분류의 성능을 개선할 수 있었다. 제안된 기법은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.