• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.174-174
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• 2018

현재 우리나라에서는 지속적으로 홍수 및 가뭄에 대한 예방사업을 진행하고 있음에도 불구하고 해마다 피해가 발생하고 있으며, 이에 따라 효율적인 이수 치수 계획이 절실히 필요한 실정이다. 하지만 우리나라의 경우, 강우의 발생 특성이 과거와는 다른 양상을 보이고 있다. 따라서 강우빈도해석 시 강우특성이 변화하지 않는다는 정상성(stationary)을 가정하는 기존의 방법론은 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 강우특성이 어떻게 변화하였는지 평가하는 방법론에 대하여 고찰하고자 한다. 우선, 대상 강우관측소의 과거 일강수량 자료를 수집하고 연도별 강우발생 천이확률(Markov Chain)과 강우량 확률분포(Gamma)의 매개변수를 산정한다. 그리고 일강우시계열의 경향성 분석(Mann-Kendall test) 결과와 함께 비교 검토하여 어떠한 방법론이 강우특성 변화를 더욱 잘 추정하는지에 대하여 평가한다. 본 연구를 통하여 우리나라 강우특성의 변화를 더욱 정확하게 추정할 수 있는 기틀을 마련할 수 있을 것이며, 향후 비정상성 기반의 기후변화 모의를 수행하기 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.3
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• pp.265-276
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• 2008

The observed data of enough period need for design of hydrological works. But, most hydrological data aren't enough. Therefore in this paper, hourly precipitation generated by nonhomogeneous Markov chain model using variable Kernel density function. First, the Kernel estimator is used to estimate the transition probabilities. Second, wet hours are decided by transition probabilities and random numbers. Third, the amount of precipitation of each hours is calculated by the Kernel density function that estimated from observed data. At the results, observed precipitation data and generated precipitation data have similar statistic. Also, rainfall mass curve is derived by calculated transition probabilities for generation of hourly precipitation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1023-1026
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• 2008

과거에 수문자료 시계열 모의기법은 수자원시스템 설계에 사용되는 일강수량 모의에 주로 이용되어 왔지만 최근에 기후변화에 따른 수문사상의 변동성을 평가하기 위한 기본 자료 모의를 위한 방법론으로 많이 이용되고 있다. 수문시스템에서 강수는 현상의 발생여부에 따라 건조일과 습윤일이 교대로 반복되는 과정으로 구성되어 있으며 건조일, 습윤일 등으로 구분하고 습윤일의 강수량을 상태별로 분류하여 각 상태별 천이확률을 계산함으로써 장래에 발생 가능한 강수사상의 모의 발생이 가능하다. 기후변화 영향 평가 연구에서 가장 중요한 문제 중의 하나는 기후변화로 기인하는 수문사상의 전체적인 거동의 변동사상을 추정하는 것이며 이를 기존 모형들과 연계시키는 방법이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 천이확률 및 강수 모의에 이용되는 Gamma 확률분포와 같은 분포형의 매개변수들이 우리가 목적으로 하는 월강수량 또는 계절강수량의 총량을 유사하게 모의할 수 있도록 CWGEN(Cross-validated Canonical Correlation Analysis-Weather Generator)를 도입하였다. 이를 국내 강수 지점을 대상으로 검토 평가하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.38 no.2
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• pp.51-51
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• 2001

본 논문은 디지털 순서회로 설계시 상태할당 알고리즘 개발에 관한 연구로, 동적 소비전력을 감소시키기 위하여 상태변수의 변화를 최소로 하는 코드를 할당하여 상태코드가 변화하는 스위칭횟수를 줄이도록 하였다. 상태를 할당하는데는 Markov의 확률함수를 이용하여 hamming거리가 최소가 되도록 상태 천이도에서 각 상태를 연결하는 edge에 weight를 정의한 다음, 가중치를 이용하여 각 상태들간의 연결성을 고려하여 인접한 상태들간에는 가능한 적은 비트 천이를 가지도륵 모든 상태를 반복적으로 찾아 계산하였다. 비트 천이의 정도를 나타내기 위하여 cost 함수로 계산한 결과 순서회로의 종류에 따라 Lakshmikant의 알고리즘보다 최고 57.42%를 감소시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1996.06a
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• pp.689-692
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• 1996

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.71-74
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• 1998

HMM (hidden Markov model)을 이용한 음성인식은 현재 가장 널리 쓰여지고 있는 방법으로, 이 중 CDHMM (continuous observation density HMM)은 상태에서 관측심볼확률을 연속확률밀도를 사용하여 표현한다. 본 논문에서는 가우스 혼합밀도함수를 사용하는 CDHMM의 상태천이확률과, 관측심볼확률을 표현하기 위한 인자인 평균벡터, 공분산 행렬, 가지하중값을 유전자 알고리듬을 사용하여 최적화하는 방법을 제안하였다. 유전자 알고리듬은 매개변수 최적화문제에 대하여 자연의 진화원리를 모방한 알고리듬으로, 염색체 형태로 표현된 개체군 (population) 중에서 환경에 대한 적합도 (fitness)가 높은 개체가 높은 확률로 살아남아 재생 (reproduction)하게 되며, 교배 (crossover)와 돌연변이 (mutation) 연산 후에 다음 세대 개체군을 형성하게 되고, 이러한 과정을 반복하면서 최적의 개체를 구하게 된다. 본 논문에서는 상태천이확률, 평균벡터, 공분산행렬, 가지하중값을 부동소수점수 (floating point number)의 유전자형으로 표현하여 유전자 알고리듬을 수행하였다. 유전자 알고리듬은 복잡한 탐색공간에서 최적의 해를 찾는데 효과적으로 적용되었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.13 no.4
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• pp.40-49
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• 1994

In this paper, we propose methods for improving the performance of word recognition system. The ray stratey of the first method is to apply the inertia to the feature vector sequences of speech signal to stabilize the transitions between VQ cdoes. The second method is generating the new observation probabilities using the transition matrix of VQ codes as weights at the observation probability of the output symbol, so as to take into account the time relation between neighboring frames in DHMM. By applying the inertia to the feature vector sequences, we can reduce the overlapping of probability distribution of the response paths for each word and stabilize state transitions in the HMM. By using the transition matrix of VQ codes as weights in conventional DHMM. we can divide the probability distribution of feature vectors more and more, and restrict the feature distribution to a suitable region so that the performance of recognition system can improve. To evaluate the performance of the proposed methods, we carried out experiments for 50 DDD area names. As a result, the proposed methods improved the recognition rate by $4.2\%$ in the speaker-dependent test and $12.45\%$ in the speaker-independent test, respectively, compared with the conventional DHMM.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.75-78
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• 2000

본 논문은 자연스러운 합성음 생성을 위한 끊어 읽기 강도 예측에 관한 것으로, 문장에 대한 품사열이 주어졌을 때 Posteriori 확률을 최대화하는 끊어 읽기 강도를 비터비 디코딩으로 예측한다. 훈련용 데이터는 여성화자 1인이 발성한 2,100 문장이며, 음성 데이터로부터 휴지길이(pause)에 따라 끊어 읽기 강도를 2단계로 할당하고, 텍스트에서는 30개의 품사 태그 심볼을 이용하여 형태소분석 및 태깅을 수행하였다. 관측확률은 3개 연속하는 품사열이 발생할 확률로 하고 끊어 읽기 강도 천이확률은 bigram으로 했을 때, cross validation 방법으로 성능 평가를 수행하였다 평가결과, 훈련데이타에 대해서는 $89.7\%$, 테스트 데이터에 대해서는 $84.9\%$의 예측정확률을 보였다.

• Water for future
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• v.33 no.5
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• pp.49-55
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• 2000

전통적인 매개변수적 목적함수 추정방법은 관측자료의 모든 영역에 걸쳐 선형 또는 지수함수 형태의 가정을 기본으로 매개변수를 추정하는 반면 비매개 변수적 Kernel 가중함수를 이용한 방법은 목적함수의 형태에 대한 가정이 필요 없이 관심 있는 임의의 추정지점에서 이웃하는 자료를 이용하여 목적함수를 국지적으로 근사하는 방법이다. 추계학적 수문학의 전형적인 문제인 "목적함수의 가정"에 의해 발생되는 문제를 줄이려는 노력의 일환으로 비매개변수적 Kernel 가중함수를 이용하는 방법에 연구되었고, 본 지면에서는 Kernel 가중함수를 이용한 비매개변수적 확률밀도함수의 기본이론과 빈도해석, 회귀모형 및 비동질성 천이확률 등의 수문학적 응용에 대하여 살펴보았다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.2
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• pp.89-103
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• 2018

A genius "Prince of Mathematician" Gaussian and "Father of Communication" Shannon comes up with the creative idea of motivation to meet each other? The answer is a coin leaf. Gaussian found some creative ideas in the matter of obtaining a sum of 1 to 100. This is the same as the probability distribution curve when a coin leaf is thrown. Shannon extended the Gaussian probability distribution to define the entropy, taking the source symbol and the reciprocal logarithm to obtain the weighted average. These where the genius Gaussian and Shannon meet in the same coin leaf. This paper focuses on this point, and easily proves Gaussian distribution and Shannon entropy. As an application example, we have obtained the capacity and transition probability of Jeongju seminal vesicle, and the Shannon channel capacity is 1 when the equivalent transition probability is 1/2.