• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.77-82
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• 2013

최근 주목을 받고 있는 Particle Filtering은 실제 객체 추적에서 발생하는 비선형, 비 가우시안 분포를 가지는 상태 벡터의 사후확률을 추정하기 위한 Monte Carlo 시뮬레이션에 기반을 둔 추적 방법론이다. 우리는 본 논문에서 Particle Filtering을 이용한 객체 추적성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 방법론을 제안한다. 첫 번째는 확률이 가장 낮은 샘플을 이전 프레임의 추정된 상태 벡터로 대치하는 피드백 방법론이고, 두 번째는 객체 확률 분포를 추정된 객체 후보영역에 역투영하여 신뢰구간을 구함으로써 추적 박스의 정확도를 향상시키는 방법이다. 또한, 실험을 통해 구한 추적 샘플의 진화 방정식을 제시하였다. 우리는 다양한 상황이 설정된 실험 데이터 셋을 구성하여 실험을 실시하여 제안한 방법론의 우수성을 입증하였다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.605-619
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• 1999

본 논문은 회귀분석에서 오차항의 1차 자기상관 존재 여부 및 그 값을 검정하는 방법을 베이지안 접근법으로 제안하였다. 이 방법은 모수공간의 다중분할로 인해 얻어진 여러 가설들에 대한 다중결정문제를 다중 베이즈요인에 관한 이론과 일반화 Savage-Dickey 밀도비를 이용한 사후확률 추정법을 합성하여 개발되었다. 이 방법은 기존의 검정법들에서 가능한 검정 뿐 아니라 이들이 해결할 수 없는 자기상관에 대한 다중결정문제에도 사용이 가능한데 그 효용성이 있다. 모의실험을 통하여 제안된 검정법의 유효성을 평가하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.861-870
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• 2005

The Bayesian model selection procedures for the shape parameter of gamma distribution are proposed in order to test that the failure rate of gamma distribution is constant, increasing or decreasing. The encompassing intrinsic Bayes factor by Beger and Pericchi (1996) based on Jeffreys prior for shape parameter is used to investigate the usefulness of the proposed Bayesian model selection procedures via both real data and pseudo data.

• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.107-113
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• 1997

본 논문에서는 채널왜곡과 부가잡음에 강한 한국어 단어 인식기 구현을 위해 사후확률추정법에 의한 환경적응화법을 제안하고 이 방법의 인식성능 향상에 대한 유효성을 확인하였다. 이를 위해 1)채널왜곡이 발생한 경우, 2)부가잡음이 첨가된 경우, 3)채널왜곡과 부가잡음이 동시에 존재하는 각각의 경우에 대해서 제안한 환경적응화법을 이용하여 인식실험을 수행하였다. 이때 회귀계수, 지속시간 정보와 같은 부가정보의 환경적응화에 대한 유효성도 검토하였다. 100단어에 대한 환경독립, 화자독립 인식실험을 수행한 결과, 1)의 경우에 대해서는 9.0%, 2)의 경우에 대해서는 75%이상, 3)의 경우에 대해서는 11%~61.4%의 인식률 향상을 보여 사후확률추정법에 의한 환경적응화 방법이 채널왜곡 및 부가잡음이 동시에 존재하는 음성에 대하여서도 유효함을 알수 있었다. 그러나 지속시간 정보의 인식에 대한 기여는 찾아볼 수 없었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.145-153
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• 2014

현재 국내외적으로 다양한 가뭄지수들이 개발과 더불어 가뭄평가를 위한 다양한 기준이 개발되고 있다. 가뭄지수를 이용하여 가뭄의 시작, 강도 및 종료 시점을 정의할 경우, 일반적으로 특정 기준값(threshold)에 근거한 해석이 이루어지고 있으나, 이는 실제 가뭄을 평가하는데 불확실성을 가중시키는 원인으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 가뭄지수 기반의 가뭄판단 시 적용되어져 왔던 특정한 기준값에 근거한 해석이 아닌, 기상학적 가뭄발생의 주된 원인 중 하나인 월강수량 자료에 내재되어 있는 특징을 최대한 활용하고자 은닉 마코프 모형(Hidden Markov Model, HMM) 기반의 확률론적 가뭄해석기법을 제안하였다. 그 결과, 본 연구에서 제시한 HMM 기반의 확률론적 가뭄해석기법은 기존의 다양한 가뭄지수를 적용한 가뭄해석과 비교하여 기상학적 측면에서의 가뭄판단의 명확한 기준 제시 및 가뭄발생의 원인을 규명하는 데 있어 체계적으로 불확실성을 감안한 해석이 가능하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4B호
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• pp.389-397
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• 2010

본 논문에서는 극치수문자료의 경향성 분석 개념을 소개하고 이를 빈도해석과 연계시켜 해석하는 방법론을 제시하고자 Gumbel 극치분포를 기반으로, 시간변화에 의한 수문빈도 특성 변화를 모의할 수 있는 Bayesian 모형을 구성하였다. 사후분포의 매개변수는 깁스표본법에 의한 Markov Chain Monte Carlo Simulation을 통해 추정하였으며, 이를 통해 경향성을 고려한 확률강우량과 불확실성 구간을 추정하였다. 또한 경향성을 고려한 확률강우량이 현재 알려진 확률강우량을 초과할 확률을 통해 동적 위험도 해석과정을 소개하였으며, 현재의 경향성에 대해서 시간에 따라 연속으로 추정된 확률밀도함수를 비교하여 수문학적 위험도가 증가할 수 있음을 모의결과를 통해 확인하였다. 이와 더불어 단순히 경향성의 존재여부를 확인하는데 그치지 않고 사후분포를 통해서 통계적 추론을 수행함으로써 경향성에 대한 통계학적인 유의성을 정량적으로 평가할 수 있었다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제18권2호
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• pp.179-194
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• 2020

기존의 확률론적 안전성 평가의 신뢰도 제고를 위하여 잘 알려진 입력 파라미터의 일반적인 분포에 새롭게 측정된 신뢰도 있는 데이터를 결합하여 사후분포를 구할 수 있는 베이지안 업데이팅 방법론을 제안하였다. 마코프체인 몬테 칼로 샘플링 기법의 알고리듬을 통한 GoldSim 모듈도 개발하였다. 복수의 입력 파라미터의 사전분포에 대해 연속적으로 사후분포를 구해낼 수 있는 베이지안 업데이팅이 가능하도록 개발된 이 모듈을 GoldSim 템플릿 형태의 기존의 GSTSPA 프로그램으로 이행하여 보다 신뢰도 있는 확률론적 방사성폐기물 처분 시스템 안전성 평가가 가능하도록 하였다. 이는 기존에 존재하는 사전분포의 일반적인 형태는 취하되 새롭게 얻어지는 실제 측정치나 전문가들의 의견을 기존의 분포에 적용하여 보다 더 높은 믿음을 갖는 입력 파라미터의 사후분포를 얻을 수 있게 한다. 균열암반 내 핵종 이동에 관련된 몇 개의 입력 파라미터의 사전분포의 세차례의 연속적 업데이팅을 통해 프로그램의 유용성도 예시하였다. 이 연구를 통하여 처분시스템과 같이 장기적 평가가 필요하고 넓은 모델링 지역을 가지며 측정된 입력자료가 부족한 경우 보다 더 믿음직한 방법으로 안전성 평가를 수행할 수 있는 것을 보였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권5호
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• pp.13-21
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• 2016

주수급자 역할을 하는 건설기업의 부실화는 발주자에게 공사계약 미이행에 따른 피해를 초래할 수 있고, 전문건설업체 및 자재공급업체의 재무건전성에 악영향을 줄 수 있다. 건설업은 프로젝트를 수주하고 진도에 따라 기성을 받는 현금흐름의 재무적 특성이 존재하고, 사업 진행 중의 부실화는 투입한 자금의 손실로 이어질 수 있으므로 건설업체의 부실화 예측은 중요하다. 국내 건설업체의 부실화 예측은 90년도 초 미국에서 개발된 KMV (Kealhofer McQuown and Vasicek)사의 KMV모형으로 수행되는 경우도 있지만, 이 모형은 일반적인 기업 및 은행의 신용위험 평가에 개발되어져 건설기업 예측력에는 부족함이 있다. 또한, KMV값의 부도확률 예측력에 대해서는 분석대상의 기업수 및 데이터의 부족으로 의문점이 지속적으로 제기되고 있다. 따라서 이러한 의문점을 해결하기 위해 기존 부도예측확률모형에 베이지안 확률적 접근법(Bayesian Probabilistic Approach)을 접목하고자 한다. 베이즈 통계학의 사전확률(Prior Probability)만 적절하게 예측가능하다면 적은 정보라도 증거에 대한 조건부 획득으로 신뢰성 있는 사후확률(Posterior Probability)을 예측할 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 기존 부도예측확률모형에 베이지안 확률적 접근법을 활용하여 예상부도확률(Expected Default Frequency, EDF)을 측정하고, 기존 모형의 예상부도확률과 비교하여 정확성을 예측하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.188-193
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• 2003

이전의 여러 가지 화자 적응을 위한 모델 적응 방법은 훈련 환경과 테스트 환경의 불일치를 보상하기 위한 방법으로 적응데이터의 테스트 환경에서의 분포를 고려하지 않은 보상 방법이었다. 적은 적응 데이터에 대해서 보상을 극대화하기 위한 파라미터 변환 방법들은 고르지 못한 적응 데이터에 의해 시스템의 성능이 저하 될 가능성이 있다 즉, 데이터가 적을 경우에는 적응 데이터의 분포가 적응 결과에 중대한 영향을 미치게 된다. 적은 데이터에 대해서도 높은 인식률 향상을 가져오기 위한 supervised 훈련과정을 구조적 사후확률 최대화(SMAP: Structural Maximum a Posterior) 알고리듬에 적용하였다. 제안된 가중치 SMAP (Weighted SMAP) 알고리듬과 SMAP알고리듬을 TIDIGITS 코퍼스를 사용해서 비교해 보았다. 제안된 WSMAP은 적은 양의 데이터에 대해서 SMAP보다 좋은 성능을 나타내었다. 환경 적응에 적응 데이터의 분포를 고려하는 이와 같은 방법은 다른 적응 알고리듬에도 적용될 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.73-79
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• 2006

터보 코드는 강력한 에러정정 성능 때문에 W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA2000 등의 통신 알고리즘에 적용되고 있으며, 여러 분야에서 하드웨어로 구현되어졌다. 여러 가지의 개선 알고리즘과 하드웨어 구조가 제안되어 졌으나 아직까지 하드웨어 면적, 동작속도 및 소비전력 등의 문제가 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 하드웨어 면적과 동작속도를 향상시키기 위하여 사후확률 최적화로부터 유도된 MAX-SCALE 알고리즘을 이용한 터보코드 복호기를 설계하였으며, 제안된 회로는 Matlab과 MaxPulsII를 사용하여 성능 측정 및 FPGA 보드상에 구현되었다. 결과적으로 제안된 구조를 사용하여 FPGA에 구현했을 때, 616개의 로직 요소 (Logic Element)를 가지며 MAP(Maximum a Posteriori) 복호 알고리즘에 비해 동작속도는 56.48MHz로 약 40% 향상되었으며, 6.12%의 BER(Bit Error Rate) 성능이 향상되었다.