복합명사는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 색인어의 한 형태로서, 영어권 중심의 정보검색 모델로는 다루기가 어려운 언어 현상의 하나이다. 복합명사는 2개 이상의 단일어들의 조합으로 이루어져 있고, 그 형태 또한 여러 가지로 나타나기 때문에 색인과 검색의 큰 문제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 복합명사의 어휘적 정보를 단위명사들의 통계적 행태(statistical behavior)에 기반 하여 자동 획득하고, 이러한 어휘적 정보를 검색에 적용하는 모텔을 제시하고자 한다. 본 방법은 색인시의 복합명사 인식의 어려움과 검색시의 형태의 다양성을 극복하는 모델로서 한국어를 포함한 동양권의 언어적 특징을 고려한 모델이다.
산사태는 발생빈도는 적으나 자연적 요인이나 인위적인 요인에 의한 사면의 안정파괴시 많은 인명 및 재산상의 손실을 유발시킨다. 최근 산사태 발생지역 예측을 위한 통계적 방법과 현장관측 방법 등의 연구가 지속적으로 진행되고 있으나 발생체계의 복잡성으로 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 산사태 위험지역 예측을 하기 위해 산사태가 발생한 서동지역을 모텔지역으로 선정하였다. 모텔지역의 지형을 축척 1 : 25,000, 1 : 10,000, 1 : 1,200별 비교를 하기 위해 표고를 데이터베이스화하여 표고 및 경사도의 경중률에 의한 예측을 하였고, 산사태 발생 전의 항공사진을 판독한 결과 산사태 예측이 가능함을 알 수 있었다.
본 논문은 도시전철에서 발생하는 전자파 잡음을 측정하여 확률통계적인 방법을 이용하여 모텔링을 하였다. 도시전철의 전자파 잡음의 측정을 위하여 자동 측정시스템을 구축하였고,9kHz 에서 30 MHz 까지의 자기 장, 30 MHz 에서 1,000 MHz 까지의 전기장을 측정하였다. 컴퓨터로 제어되는 측정시스템을 이용하여 국철과 지하철로 구분하여 각각의 진폭확률분포(APD: Ampli tude Probability Distribution)를 측정하였다. 측정된 APD 곡선은 6 개의 변수로 표현한 Middleton 의 방볍으로 해석하였다. 변수의 최적치를 빠른 시간내에 계산하기 위하여 합성 근사화 알고리즘을 사용하였다.
다항지수 신뢰도 함수(multinomial-exponential reliability function ; MERF) 는 소프트웨어의 고장/수정 공정을 세밀하게 수행하는 중에 개발되는 관계에 있다. 후에 MERF는 좀더 매우 단순화한 지수 신뢰도 함수(exponential reliability function ; EARF)로 근사화되는 공정을 거치게 된다. 이는 MERF의 특성을 대부분 가지고 있어서 두 개의 함수가 하나의 신뢰도 함수로 단일화되도록 한다. 신뢰도 모델 MERF/EARF는 소프트웨어 고장 공정을 NHPP로, 수정공정을 다항분포로 고려한다. 이 모텔은 두 개의 공정 모두가 통계적 독립인 것으로 간주한다. 본 논문에서는 모델의 이론적인 기준, 수학적 특성, 소프트웨어 신뢰도에의 응용을 검토한다. 이는 물리적 인 시스템을 검사하고 유지보수하는 선도적인 모델응용이다. 본 논문에는 소프트웨어 신뢰도 분석에 응용하는 하나의 수치 예를 포함한다.
전자우편은 기존 우편 기능을 대체하는 대표적인 정보 전달 수단으로 자리 잡고 있다. 전자매일 사용자의 증가에 따라 망은 기업들은 전자 메일을 통해 광고를 하게 되었다. 이에 따라 전자매일 사용자들은 인터넷 상에 개인 전자메일 주소가 노출됨으로 많은 스팸메일을 수신하게 되는데, 이것은 전자메일 사용자에게 많은 부담이 되고있다. 본 논문은 전자우편 문서내의 단어들을 대상으로 통계적 방법의 SVM을 이용하여 스팸메일을 필터링 하였으며, 학습 단계에서 단어 자질공간의 축소를 위해 DF값 변화에 따른 학습을 통하여 분류의 성능을 비교하였다. SVM의 성능 평가를 위해 확률적 방법의 나이브 베이지안과 벡터 모텔을 이용한 분류기와 성능을 비교함으로써 SVM 방법이 우수한 성능을 보임을 검증하였다.
This study is to predict the lateral dispersion of the particles with time in a vertical pipe. Particle is released downward and located in the center of a pipe through which stationary, homogeneous turbulent air is flowing. We assume that gas turbulence velocities have a Gaussian probability density distribution and the presence of particle is not to alter turbulent structures. Particle trajectory is computed by numerically integrating the particle Lagrangian equation of motion, with a random sampling to determine the fluctuating air velocity experienced by each particle, which considered inertia effect and crossing-trajectories effect. The result shows characterestics of particle dispersion according to flow field condition and droplet size by using the parameters and scales, which expressed characterestics of flow field and particle. Predictions agree reasonably with experimental data.
지문분류는 대규모 인증시스템에 사용되는 지문 데이터 베이스를 종류별로 인덱싱 하거나 인식 시스템에 다양하게 쓰이는 매우 중요한 방법이다. 지문은 일반적으로 융선의 전체모양 등 전역적인 특징을 기반으로 분류하며, 분류방법에는 규칙기반 접근, 구문론적 접근, 구조적 접근, 통계적 접근, 신경망 기반 접근 등이 있다. 본 논문에서는 지문의 구조적인 특징을 바탕으로 관찰되는 특징의 상태가 매순간 변화하는 확률론적 정보추출 방식인 마코프 모델을 적용한 지문분류 방법을 제안한다. 지문 이미지의 전처리 과정을 거친 후 각 클래스 분류를 위해 대표 융선을 찾아 방향정보를 추출하고 이를 이용하여 5가지 클래스로 분류될 수 있도록 설계하였다. 좋은품질(Good)과 나쁜품질(Poor)의 데이터를 포함한 훈련집합을 사용하여 각 클래스별로 학습된 마코프 모델은 임의의 지문이미지 분류시 높은 분류율을 보였다. 또한 기존의 구조적 접근방법에 비하여 다양한 품질의 지문이미지의 방향성 정보를 이용한 확률론적 방법이기 때문에 예외적인 지문이미지 분류시 잘 적용될 수 있다.
2차원 불연속 절리 모델 (Discrete Fracture Model)을 사용하여 절리망 내에서 지하수 흐름을 시뮬레이션하였다. 불연속 절리 모델에서는 지하수가 오직 절리망을 통해서 흐른다고 가정한다. 이와 같은 분석은 결정질암 같이 지질 매체의 투수율이 매우 낮은 경우에 유용하다. 하지만 불연속 절리망을 완벽하게 구현하는 것이 불가능하므로, 이에 접근하는 방법으로 확률 통계적 모델이 제안되었다. 확률-통계적 모텔은 특성인자(밀도, 방향, 길이, 틈새두께 등)가 특별한 분포 유형을 갖는다고 가정한다. 확률-통계적 모델은 가정된 분포를 따르도록 특성인자를 생성한다. 이 후 본 모델을 통해 분석된 몇몇 특성인자를 가지고 절리망을 생성한다. 절리망을 생성한 이 후 지하수의 유통을 계산하기 위해 유한요소법을 적용하였다. 이 때 일차원 선요소가 유한요소망의 주요 요소이다. 시뮬레이션 결과는 절리망 내의 주요 흐름 경로를 통해 보여진다. 절리망 내의 지하수 속도를 비교하여 주요 흐름 경로를 찾아낸다. 본 연구에서 개발된 모델은 절리망 내의 지하수 흐름에 특성인자들이 미치는 영향을 평가할 수 있는 방법을 제공한다. 이를 위하여 30번의 생성을 하는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해서 여러 특성 인자들이 지하수 흐름에 미치는 영향을 평가하였다.
본 논문에서는 마르코프 랜덤 필드(Markov random fields: MRF) 기반으로 배경을 모델링하는 방식과 함께 관련 파라미터들을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 화소 기반의 배경 모델링 기법은 인근 화소 간의 연관성을 고려하지 않고 화소 단위의 시간적 변화에 대한 통계적 특성에 주로 의존하므로 판정 오류를 줄이는데 한계가 있다. 제안 알고리즘은 화소 기반으로 배경 모델을 일차적으로 수행한 다음 MRF를 이용하여 시공간적으로 인근한 화소 간의 상호 의존성을 활용하여 배경모텔의 정확도를 향상시키는데 그 목적을 두고 있다. MRF는 기본적으로 파라미터의 크기에 매우 민감하므로 기존의 MRF 기반 알고리즘은 이미지에 따라 적절한 값을 사전에 구하여 적용하고 있다. 제안한 방식은 초기에 임의의 파라미터로 배경/전경 상태변수를 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 파라미터들을 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 상대변수를 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 실내외의 다양한 환경에서 촬영한 비디오를 이용하여 제안한 방식 성능을 확인한다.
통계적 방법을 사용하여 스퍼터 증착한 Ta 박막의 증착속도, 비저항, 면저항 균일도, 반사도, 응력 등의 물성을 측정하고 분석하였다. RS/1의 표면 반응 분석법에 의해 독립변수와 종속변수간의 함수관계를 예측하였으며. 이때 비저항과 면저항의 균일도 측면에서 최적조건은 증착 압력 2 mTorr, 증착 전력 8 W/$\textrm{cm}^2$ 및 기판온도 $20^{\circ}C$였다. 실험 모텔의 신뢰성 (fitness)은 풀링(pooling)하지 않은 경우 0.85 ~0.9의 값을 얻었다. 본 조건하에서 증착된 박막은 비저항 180$\mu$$\Omega$cm와 면저항 균일도 ~ 2%의 값을 가졌다. 투과전자 현미경과 X선 회절법을 이용하여 분석한 결과 증착된 박막은 100~200 정도의 결정립 크기를 갖는 $\beta$-Ta 임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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