• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권3호
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• pp.243-252
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• 2005

본 논문에서는 최소제곱 추정기법과 로버스트 추정기법을 사용하여 다중 프로세서 시스템에서의 데이터 통신의 빈도를 모델링하는 방법을 제안한다. 몇 가지의 서로 다른 크기의 작은 입력 데이터들을 작업부하 프로그램에 부과하여 그때마다의 통신 빈도를 측정하고, 이 측정된 값들에 두 가지 통계적 추정기법을 순차적으로 적용함으로써 통신 빈도를 정확히 예측할 수 있는 모델을 구축하는 방법이다. 이 모델링 기법은 작업부하나 목표시스템의 구조적인 사양에 무관하게 입력 데이터의 크기에만 의존하므로 다양한 작업부하와 목표시스템에 대하여 그대로 적용할 수 있는 장점이 있다. 또한 목표시스템에서 작업부하의 알고리즘적 동적특성이 수학적인 공식으로 반영되므로 데이터 통신이외의 성능 데이터를 모델링하는 데에도 적용할 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 프로세서인 공유메모리 시스템에서 데이터 통신을 유발하는 핵심 요소인 캐시접근실패의 빈도에 대한 모델을 구하였으며, 12번의 실험 중 5번의 경우에는 $1\%$ 미만, 나머지 경우에는 $3\%$ 내외의 대단히 정확한 예측 오차율을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권3호
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• pp.397-406
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• 2003

정보통신기술이 발전함에 따라 내부자의 불법적인 시스템 사용이나 외부 침입자에 의한 중요 정보의 유출 및 조작을 알아내는 침입탐지시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이제까지는 네트워크 패킷, 시스템 호출 감사자료 등의 척도에 은닉 마르코프 모델, 인공 신경망, 통계적 방법 등의 모델링 방법을 적용하는 연구가 이루어졌다. 그러나 사용하는 척도와 모델링 방법에 따라 취약점이 있어 탐지하지 못하는 침입이 많은데 이는 침입의 형태에 따라 흔적을 남기는 척도가 다르기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 단일척도 침입탐지시스템의 단점을 보완하기 위해 시스템 호출, 프로세스의 자원점유율, 파일 접근이벤트 등의 세 가지 척도에 대하여 은닉 마르코프 모델, 통계적 방법, 규칙기반 방법을 사용하여 모델링한 후, 그 결과를 규칙기반 방법으로 결합하는 침입탐지 방법을 제안한다. 실험결과 다양한 침입 패턴에 대하여 다중척도 결합방법이 매우 낮은 false-positive 오류율을 보여 그 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제25권4호
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• pp.319-325
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• 2007

GPS를 이용한 상대측위에 있어서 기선의 길이가 길어질수록 측위지점 사이의 상관관계 저하로 인하여 전리층 지연 효과와 같은 오차가 관측치내에 존재하는 문제가 여전히 남아있다. 본 연구에서는 중기선 이상의 상대측위에서 가장 큰 오차요인으로 알려져 있는 전리층 지연 효과를 통계적 모델을 이용하여 모델링하고, 이론적 경험적으로 가장 좋다고 알려져 있는 LAMBDA방법을 이용하여 모호정수를 결정하였다. 상시관측소데이터를 이용하여 통계적 모델을 경험적으로 Gauss-Markov 1차를 결정하였으며, 모델 파라미터인 상관시간(correlation time) 및 모델의 분산을 산출하였다. 최종적으로 개발된 알고리즘의 적용 및 정확도 분석을 위하여 상용소프트웨어 및 Bernese와 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권12C호
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• pp.1200-1208
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• 2003

비디오 데이터에 존재하는 감정을 처리하는 것은 지능적인 인간과 컴퓨터와의 상호작용을 위해서 매우 중요한 일이다. 이러한 감정을 추출하기 위해서는 비디오로부터 감정에 관련된 특징들을 검출하기 위한 컴퓨팅 모델을 구축하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 비디오 셧에 존재하는 저급 특징들의 확률적인 분포를 이용하여 감정 이벤트 발생에 관련된 통계학적인 모델을 제안한다. 즉, 비디오 셧의 기본적인 특징을 추출하고 그 특징을 통계적으로 모델화 하여 감정을 유발하는 셧을 찾아낸다. 비디오 셧의 특징으로는 칼라, 카메라 모션 및 셧 길이의 변화를 이용한다. 이러한 특징들을 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용하여 GMM(Gaussian Mixture Model) 으로 모델링하고, 감정과 시간과의 관계를 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 이용하여 시간에 따른 확률분포 모델로 구성한다. 이런 두 개의 통계적인 모델들을 융합하여 베이시안 분류법을 적용하여 비디오 데이터로부터 감정에 관련된 셧을 찾아낸다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.131-134
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• 2018

구조방정식 모델링은 경로분석 및 확인적 요인분석을 동시에 수행해 주는 통계적 절차를 따르고 있다. 오늘날이 통계적 절차는 사회과학 분야의 연구자에게 필수적인 도구이다. 구조방정식 모델링 분석을 해주는 대표적인 도구로는 (AMOS, LISREL and PLS)가 있다. AMOS는 초보자가 사용할 수 있도록 편리한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공해 주고 있다. PLS는 그래픽 사용자 인터페이스뿐만 아니라 정규분포에 대한 제약조건도 없다는 장점을 가지고 있다. 또한 사회과학 분야에서 가장 많이 사용하는 3가지 도구(Applications)를 비교분석 하였다. 이러한 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• 전력전자학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.17-26
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• 2010

본 논문은 군용 공중폭발탄에 사용하는 발진기의 에러를 최소화 하고, 그 효율을 극대화하기 위하여 시뮬레이션과 매우 유사한 형태의 통계적 모델링 방법을 제안한다. 제안된 방법은 일정하고 안정된 출력을 내는 실제 모델에서 실험 계획에 의하여 얻은 데이터로부터 통계적인 해석을 통하여 새로운 형태의 방정식을 구하였다. 그리고 그것을 바탕으로 각각의 전자 부품들을 출력과 일치되도록 모델링 한 후, 출력 예측이 가능한 시뮬레이션을 수행하고, 실제 모델의 출력 데이터와 비교하여 그 유용성, 정확도 및 정밀도를 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권8C호
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• pp.788-794
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• 2003

영상 잡음의 제거를 위해서는 영상에 대한 통계적 모델을 설정하고, 잡음이 섞인 영상에서 원 영상의 분산을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 추정된 원 영상의 분산을 이용하여 잡음 영상에 Wiener 필터를 적용함으로써 영상의 잡음을 제거하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 계수의 새로운 통계적 혼합 모델링을 제안한다. 먼저 웨이블릿 계수의 중요한 특성을 획득할 수 있는 중요도(重要圖)를 작성하기 위해 간단한 분류 방법을 사용한다. 분류된 중요도에 혼합 모델의 상태 확률을 계산하고, 이를 이용하여 신호의 분산을 추정한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 0.1-0.2㏈ 정도 높은 PSNR을 보여준다는 것을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권2호
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• pp.73-78
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• 2004

본 논문에서는 블록정합 알고리즘을 영상 블록들의 상관도 함수로 모델링하여, 고속 블록정합 방법을 위한 탐색 패턴을 유도하였으며, 이는 고속 블록정합 방법에서 주로 사용되는 다이아몬드 형태의 탐색 패턴에 대한 이론적인 기반을 제공한다. 이와 더불어, 능동적인 탐색 패턴과 물체의 움직임에 따른 통계적인 특성을 사용하여 새로운 고속 블록정합 움직임 예측방법을 제안하였다. 적절한 움직임 탐색 패턴을 얻기 위해 움직임 벡터와 영상간 블록들의 차이값 사이의 통계적인 관계를 이용하였다. 제안한 방법을 움직임 탐색 패턴을 능동적으로 변화시키면서 다른 고속 블록정합 방법들과 비교해 보면, 요구되는 탐색점의 개수를 감소시키면서 움직임 예측성능을 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.286-295
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• 2000

본 논문은 MR 영상의 비지도 분할을 위하여 MDL원리를 이용한 통계적 모델기반의 적응적 방법을 제안한다. 이 방법에서 조직 영역을 MRF로 모델링함으로써 잡음에 대응하고, 창으로 정의되는 국소영역 내의 밝기값을 가우스 혼합으로 모델링함으로써 영상의 비균일성을 흡수한다. 분할 알고리즘은 ICM을 기반으로 하며 MAP를 근사적으로 추정하고, 모델 파라미터를 국소영역으로부터 구한다. 파라미터 추정과 분할을 위한 창의 크기는 MDL원리를 이용하여 영상으로부터 추정한다. 실험에서 제안한 방법이 특히 비균일성이 있는 MR영상의 분할에서 국소영역의 영상특성을 잘 반영하였으며, 기존의 방법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.742-744
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• 2004

본 논문은 복잡한 배경에서의 얼굴 검출에 있어서 다중 특징 추출 데이터로 학습한 계단식 분류기에 의한 방법을 제안한다 얼굴 검출에서 얼굴의 패턴은 상당히 다양한 영상 표현으로 나타나기 때문에 하나의 특징 추출 방법은 사람의 얼굴을 모델링 하기에는 부족하다. 따라서 여기서는 얼굴의 전체적인 지역적인 특징을 나타내는 Subregion과, 얼굴의 주파수 특성에 따라 좀 더 세밀하고 다양한 속성들을 나타내는 Haar 웨이블릿 변환을 이용하여 다중으로 특징을 추출하여 효과적인 모델링을 시도하였다. 특징을 추출한 얼굴과 비얼굴의 패턴(pattern)을 구분하기 위해서 패턴들의 통계적인 특성을 이용하여 각 추출방법에 맞게 학습된 Bayesian 분류기를 직렬로 연결하여 사용하였으며 비얼굴은 얼굴과 유사한 비얼굴(face-like nonface) 패턴들을 사용하여 모델링 하였다. 제안한 얼굴 검출 방식의 성능은 MIT-CMU 시험 영상들을 이용하여 평가하였다. 그 결과 한 가지 특징 추출을 사용하는 것 보다 두 가지 특징 추출을 병행한 계단식 구성이 더 정확한 검출 결과를 나타내었다.