• 자원환경지질
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• 제50권3호
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• pp.239-250
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• 2017

정량적인 산사태 취약성 분석 중 물리 모델 기반의 분석(physically based approach)은 산사태의 발생 메커니즘 과정을 고려할 수 있는 장점으로 인해 다양한 취약성 분석기법 중 가장 효과적인 기법으로 알려져 있다. 물리 모델 분석은 사면의 지형학적 및 지질공학적 특성과 관련된 입력 자료들을 활용하는데, 현장으로부터 지질공학적 특성을 획득하는 과정에서 지반의 공간적 변동성과 복잡한 지질조건으로 인해 불확실성이 발생하며 이는 부정확한 결과를 초래한다. 따라서 이러한 불확실성을 정량화하기 위하여 확률론적 기법이 활용되어 왔다. 그러나 확률론적 분석을 수행하기 위해 필요한 입력변수의 확률특성은 현장 조사나 실험에서의 수량 제약으로 인하여 정확하게 파악하기 힘들다는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 원인으로 인해 발생하는 불확실성을 다루기 위하여 퍼지집합이론(fuzzy set theory)을 활용하였다. 특히, 본 연구에서는 퍼지집합이론과 몬테카를로기법(Monte Carlo simulation)을 결합한 분석기법을 제안하였고 이를 실제 산사태가 발생한 연구지역에 적용하여 적정성을 파악하였다. 이를 위하여 1998년 8월 대규모의 산사태가 발생한 경상북도 상주시 일대를 연구지역으로 선정하고 산사태 취약성 분석을 수행하였다. 또한 퍼지몬테카를로기법(Fuzzy Monte Carlo simulation)의 예측 정확도 비교를 위해, 기존의 확률론적 기법인 몬테카를로기법(Monte Carlo simulation)과 안전율 수행 결과와 비교분석 하였다. 그 결과 퍼지몬테카를로기법(Fuzzy Monte Carlo simulation)이 다른 기법에 비해 가장 좋은 예측의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.477-479
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• 2011

본 논문에서는 1차원 은닉 마코프 모델을 2차원으로 확장하기 위하여 노드들의 마코프 특성이 인과적인 관계를 갖는 마코프 메쉬 모델을 이용하여 완전한 2차원 HMM의 구조를 갖는 모델을 제안한다. 마코프메쉬 모델은 이웃시스템을 통하여 이전의 시점을 정의하고, 인과적인 관계를 통하여 전이확률의 계산을 가능하게 한다. 또한 영상의 최적의 분할을 위하여 계층적 디리슐레 과정을 사전분포로 두어 고정된 상태의 수가 아닌 무한의 상태 수를 갖는 2차원 HMM을 제안한다. HDP로 정의된 사전분포와 관측된 표본 자료의 정보를 갖는 우도함수를 결합한 사후분포의 베이스 추정은 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 계산된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.1-3
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• 2006

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.33-34
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• 2012

토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 그 효용성이 입증된 모델이지만 이를 이용하기 위해서는 몇 가지 파라미터를 필요로 한다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류에 의한 피해지 예측을 위한 데이터는 충분히 양을 확보하기가 어려우므로 기존의 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 인공 신경망을 학습시키는 과정에서 기존 샘플로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 학습에 사용함으로써 보다 안정적인 학습이 가능한 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 제안한 의사 샘플 신경망은 해공간을 평탄화시킴으로써 잘못된 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여주고 따라서 보다 안정적인 파라미터 추정이 가능하다는 사실을 실험을 통해 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.463-467
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• 2004

본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 외부 조명의 영향에 대응하면서 얼굴 후보영역을 추출하고, 추출된 후보 영역으로부터 다채널 스킨컬러 모델로 특정 정보를 추출하는 검출 기법을 제시한다. 외부 조명에 민감한 스킨컬러 특성을 고려해 색상정보와 광도를 분리할 수 있는 Y $C_{r}$ , $C_{b}$ 색상모델을 이용하며, Green, Blue 채널의 정보를 Gaussian 확률밀도 모델로부터 $C_{b-}$ $C_{g}$ 의 좁은 범위에 분포되어 있는 스킨컬러 영역 밀도를 모델링한다. 또한 얼굴영역에 Region Restricting과 임계값 반복 알고리즘을 사용하여 눈 영역 검출 과정을 보이고, 실시간 복합 얼굴 검출 시스템 조명방식에 의해 결과를 나타낸다.다.

• 한국음향학회지
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• 제23권1호
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• pp.75-81
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• 2004

가우시안 선택기법은 연속 확률분포를 갖는 HMM음성인식기에서 인식성능을 저하시키지 않으면서 관측확률을 구할 때 계산되는 가우시안의 수를 줄여 효율적인 디코딩을 하기 위해 많이 이용되는 방법이다. 본 논문에서는 PTM 구조를 갖는 HMM에서 관측확률을 계산하는데 필요한 가우시안 함수의 부분집합을 구하는 새로운 가우시안 선택기법을 제안한다. PTM 모델에서는 음성신호의 음향특성에 따라 구분되는 클래스별 가중치와 공통적인 가우시안 집합을 이용하여 각 상태를 나타내는데, 제안한 방법에서는 PTM 구조가 갖는 이러한 특성을 이용하여 인식성능의 저하없이 관측확률 계산에 소요되는 적은 수의 가우시안 부분집합을 구한다. 실험결과 기존의 가우시안 선택기법이 가우시안 선택기법을 적용하지 않았을 경우에 비해 20∼30% 계산량을 필요로 하는데, 제안한 기법은 16.41%의 가우시안 함수 계산만으로도 별다른 인식성능 저하없이 인식 과정을 수행할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.141-143
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• 2006

한국을 비롯한 동양 금석학 정보 인식의 중요한 매체인 탁본을 디지털 영상데이터로 변환하여 영상 특성을 분석하고 수학적 모델을 구현한다. 이를 위해 역사적으로 유명한 대표적 탁본을 포함한 50여개의 탁본영상 샘플을 작위로 선택하였고, 샘플영상 속에 내재되어 있는 영역특성을 중심으로 통계분석을 시도하였다. 탁본 원영상은 흑백의 두 영역으로 분할되는 완벽한 이진영상인데 반하여, 관측영상은 탁본뜨기 수작업과정을 거치면서 영역간 색도의 혼재와 얼룩무늬와 문양이 전체 영상에 분포한다. 본래의 두 영역은 정보영역과 바탕영역으로 구분되나 이들 얼룩무늬들은 또 다른 영역들로 치부되어 주로 바탕영역에 산발적으로 분포되어 영상인식을 저해하는 요인으로 작용한다. 관측영상 속에 내재되어 있는 영역 본래의 특성과 본뜨기 수작업 과정에서 새로 생성되는 영역들 사이의 기하학적 차이를 통계적으로 분류 처리함으로 관측 탁본영상의 영역 특성의 추이를 추론할 수 있다. 분석 결과, 탁본영상은 영역간 극단적인 확률적 차이를 보였으며, 이 양극성은 곧 탁본 원영상의 속성이 수작업과 관측이라는 훼손 과정을 거치면서도 보존됨을 의미한다. 이를 근거로 영역 특성과 훼손 과정을 수학적으로 모델링하였고 정보영역 추출의 일차적 개연성을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.434-437
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• 2016

이 논문에서는 공간상관 (spatial correlation) 센서네트워크에서 효과적이고 신뢰성있는 센서 데이터 수집을 위한 각 센서의 측정 확률 분배를 고려한다. 즉, 신뢰성이 높은 측정 데이터를 전달해주는 센서에게 더 높은 측정 확률을 분배하여 더 자주 측정되게 하는 것이다. 상관 모델은 각 센서의 전송파워 제한, 측정과정과 무선전송과정에서 발생될 수 있는 노이즈, 무선 채널의 감쇄를 고려하여 만들어진다. 그리고, 데이터 수집의 신뢰성은 데이터 수집 노드 (sink node)에서 왜곡 오차 (distortion error)를 계산함으로써 측정된다. 우리는 이 측정 분배를 정의된 공간상관상에서 협력게임으로 모델링하고 각 센서의 측정 확률을 Shapley Value를 통해 할당한다. Shapley Value는 협력게임에서 각 플레이어의 공헌도를 측정하는 방법으로, 공간상관 센서네트워크에서 각 센서들의 데이터 수집의 공헌도를 측정하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 우리는 각 센서의 공헌도에 비례하여 측정 확률을 분배하는 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.145-152
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• 2012

네트워크를 통해 전송되는 스트리밍 미디어의 대용량화로 인해 기존의 전송 방법은 최적의 성능을 제시하지 못하고 있다. 이를 위해 대역폭의 소비와 네트워크 혼잡 및 트래픽을 감소시키는 비디오 프록시 서버가 운용된다. 본 논문은 비디오 프록시 서버의 효율적인 활용을 위해 미디어 스트리밍 시스템에서의 상태 천이 모델을 활용한 고속 분산 네트워크 파일 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 상태 천이 모델을 활용한 학습 과정, 기본 확률과 결정 확률의 생성, 그리고 확률을 기반으로 한 저장과 삭제의 3단계로 구성된다. 또한 비디오 프록시 서버의 저장 공간에서 발생되는 단편화를 막기 위하여 해당 공간을 세그먼트 별로 영역을 구분한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보임을 확인한다. 이를 통해 제안하는 방법이 초기 지연시간을 최소화하는 동시에 네트워크 대역폭을 효율적으로 활용하는 것을 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2A호
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• pp.197-205
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• 2008

본 연구에서는 광양-묘도 지역의 평균풍속을 추정하기 위하여, 일별 최대 풍속과 해당 방향에 대한 결합분포확률의 통계학적 해석에 극한값 확률분포 모델이 사용되었다. 이를 위하여, 교량 가설지점 인근의 기상관측소에 대한 일별 최대풍속 및 해당풍향의 데이터로부터 각각의 관측소에 대한 일별 최대기록의 빈도를 조사하였으며, 16방위 및 전방위에 대한 년 최대풍속의 표본을 추출하였다. 이러한 풍속기록은 Gumbel 및 Weibull 분포모델에 적용하였으며, 모멘트방법 및 최소제곱법 등을 통해 모수를 추정하였다. 또한, PPCC 검사를 통해 분포모델 및 모수의 적합 여부를 검사하였다. 적합 여부가 판단된 모수로부터, 해당 관측소별로 데이터의 표본 크기 및 교량 가설지점으로부터의 거리에 대한 요소를 고려하여 16방위 및 전방위에 대한 년 최대풍속을 추정하였다.