• 정보보호학회논문지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.477-489
• /
• 2019

본 논문에서는 마르코프 암호 가정 하에 구한 기대 차분 확률과 차분 확률의 분포를 실험적으로 검증한다. 첫 번째로, 마르코프 암호 가정 하에 구한 기대 차분 확률과 실험을 통해 구한 확률이 일치하는지를 경량 블록암호 PRESENT의 6라운드에 적용하여 타당함을 보인다. 두 번째로, 마르코프 암호 가정 하에 구한 기대 차분 확률에 통계적으로 근사하지만, 차분 확률의 알려진 분포를 따르지 않는 경우가 있음을 경량 블록암호 GIFT의 4라운드에 적용하여 실험적으로 보인다. 마지막으로 키 스케줄이 표본 추출 모델을 통한 고정키의 차분 확률의 분포에 영향을 미치는지를 분석하기 위해 GIFT의 라운드 키의 XOR 위치와 개수를 바꾸어 얻은 차분 확률들을 제시한다. 이 결과를 통해 표본 추출 가정에 키 스케줄만의 유일한 영향이 아님을 알 수 있다. 통계적 분석을 위한 데이터 수집은 GPGPU 기술을 활용하여 CPU만을 이용한 프로그램에 비해 약 157배 빠르게 수행할 수 있었다.

• 자원환경지질
• /
• 제28권5호
• /
• pp.503-512
• /
• 1995

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.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제24권1호
• /
• pp.1-13
• /
• 2022

본 연구에서는 기존에 개발된 개착식 철도 터널의 지진취약도 모델들을 가중 조합하여 새로운 모델을 제시하고 제시한 모델의 적정성을 평가하였다. 지진취약도 함수의 형태는 최대지반가속도의 대수정규분포형태로, 누적확률분포로 표현된다. 독립적으로 개발된 각 모델을 선형 가중 조합하는 것으로 모델의 불확실성을 줄일 수 있기에 4개의 모델에 대하여 25%씩 동등하게 선형가중을 부여하였다. 조합된 지진취약도 곡선에 최대 지반가속도에 대한 피해발생확률을 이용하여 지진취약도 곡선의 중앙값과 표준편차를 결정하여 새로운 지진취약도 함수를 개발하였다. 개발된 지진취약도 함수의 적합성을 평가하기 위하여 다양한 터널의 지진취약도 곡선과 비교 분석을 진행하였다. 개발된 곡선은 상대적으로 지진피해에 안전한 굴착식 터널의 지진취약도 함수와 비슷한 취약도를 갖는 것으로 나타나는데, 대상 터널은 국내 고속철도 개착식 터널로 높은 내진설계 기준에 의해 기인하는 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
• /
• pp.478-480
• /
• 2003

일반적으로 음성전화망에서 수학적 모델을 사용하여 트래픽 분석을 수행하는 경우 호 도착 시간과 채널 보류 시간은 지수 분포라고 가정한다. 본 논문에서는 이동전화망을 구성하고 있는 교환기에서 추출한 과금 데이터를 이용하여 호 발생으로 인해 집계되는 호량애 관한 호 도착 시간과 채널 보류 시간이 나타내는 분포를 알아본다. 또한 분석된 확률 분포를 통계적 검정 방법을 이용하여 경험분포함수에 대한 기대 분포함수의 적합성을 판별한다.

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

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
• /
• pp.376-380
• /
• 2011

강우사상은 강우량, 지속기간, 강우강도 등의 특성으로 표현될 수 있으며 이런 인자들을 같이 고려할수록 그 현상을 보다 종합적으로 표현할 수 있다. 하지만 현재 일반적으로 이루어지는 일변량 빈도해석절차에서는 지속기간을 고정시켜놓고 각 지속시간에 따른 결과만을 도출해 낼 수 있기 때문에 지속기간에 대해 제약적이고 입력자료에 존재하지 않는 지속기간에 대한 결과를 얻기가 어렵다. Copula모델은 두 일변량 분포형을 다변량 분포형으로 연결하여 주는 모델이다. 따라서 강우량과 지속기간을 변수로 사용하면 Copula모델을 통한 이변량 강우빈도해석은 보편적으로 이루어지고 있는 일변량 지점빈도해석보다 지속기간에 대해 유연한 결과를 나타낼 수 있다. 즉, 강우와 지속기간이 동시에 변수로 사용되기 때문에 임의의 지속기간이나 강우에 대해서 확률강우량 및 확률지속기간을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 서울지점을 대상으로 1961∼2009년 동안 발생한 강우사상 중 각 년도에서 최대강우량이 발생한 사상을 추출하여 입력자료로 사용하였다. Copula 모형은 Gumbel-Hougaard, Frank, Joe, Clayton, Galambos등 총 5개의 모델을 적용하였고 각 Copula의 매개변수는 준모수방법인 maximum pseudolikelihood estimator를 이용하여 추정하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권7호
• /
• pp.273-278
• /
• 2014

HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 HMM(Hidden Markov Model) 모델 최적화를 이용한 베이시안 기법 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 HMM 어휘 인식에서 인식을 위한 모델 구성을 가우시안 믹스쳐 모델로 최적화한 인식 모델을 생성하였으며 베이시안 기법인 사전확률과 사후확률을 이용한 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘인식률에서 97.9%의 인식률을 나타내었다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.9-14
• /
• 2002

본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식기의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 PMC방법으로 상태 당 가지 수가 많은 모델을 만들 때 발생하는 확률 밀도 분포의 변화를 보상하기 위해 상태 수준에서 조합한 파라미터를 재 추정하여 각 상태에서 가지의 확률 분포의 변화를 적응시키는 방법이다. 상태 당 다수의 가지를 가지는 CDHMM은 제안한 PMC 방법과 조합된다. 또한, EM 알고리즘은 가지 평균의 분산을 줄이기 위하여 모델 평균 파라미터를 적응시키는데 사용한다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 PMC 방법은 기존의PMC 방법보다 더 향상된 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.66-75
• /
• 1998

최근 음성인식을 위한 대표적인 방법으로써 은닉 마르코프 모델이 사용되고 있으며, 이러한 방법은 음성의 특성을 잘 표현하도록 하는 음향적인 모델링 방법에 따라서 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 상태에서의 출력확률은 견고히 추정하기 위한 방법으로 상태에서 의 출력활률을 소스들의 분포와 그들의 빈도로 가중한 출력분포로 표시하는 상태 의존 소스 양자화 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 한 상태 내에서 특징 파라미터들이 유사한 특성 을 가지며, 그들의 변이가 다른 상태에 있는 특징 파라미터들에 비해서 작다는 사실에 기반 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 baseline시스템보다 단어 인식율의 경우는 2.7%, 문장 인식율의 경우 3.6%의 향상을 보였다. 이러한 결과로부터 제안된 SDSQ-DHMM이 인식율 향상면에서 유효하며, HMM에 있어서 상태별 출력확률의 견고한 추정을 위한 대안으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지구물리
• /
• 제3권3호
• /
• pp.161-174
• /
• 2000

베이지안 역산(Bayesian inversion)은 불충분한 자료를 가지고 지하구조를 추정해야 하는 지구물리자료의 해석에 있어서 안정적이고 신뢰를 줄 수 있는 방법 중의 하나이다. 관측 자료가 측정 과정부터 불확실성을 함유하고 있으며, 역산에 이용되는 이론 자료 또한 모델의 매개변수화에 따른 각종 불확실성을 포함하고 있다. 따라서 지구물리 자료의 역산은 확률적으로 접근하는 것이 가장 바람직하며 베이지안 역산은 이에 대한 처리뿐만 아니라, 추정에 대한 신뢰도와 불확실성에 대한 이론적 근거를 제공한다. 그러나 대부분의 베이지안 역산이 고차원의 적분을 필요로 하므로 몬테 카를로 방법과 같은 대규모의 계산이 요구되는 방법에 의해 사후 확률분포가 구해지는 경우가 많다. 이는 특히 지구물리 자료와 같이 고도의 비선형 자료에 대하여 매우 적합한 접근 방법이기는 하지만, 점차 현장화, 고속화되어가는 자료의 해석 경향에 맞추어 간략하게 사후 확률분포를 근사한 수 있는 기법의 연구 또한 필요하다. 따라서 이 연구에서는 관측자료와 사전 확률분포가 정규분포에 의해 근사 될 수 있는 지구물리자료에 대한 베이지안 역산에 대해 논의 하고자 한다. 사전 확률분포의 작성을 위해 지구통계학적 기법이 이용되었으며, 관측자료의 통계적 불화실성을 추정하기 위해 교차 검사(cross-validation) 방법을 이용하여 공분산(covariance)을 유도하고 그것에 의한 우도 함수(likelihood function)를 작성하였다. 베이지안 해석을 위해 두 확률분포를 곱하여 근사적인 사후 확률분포를 얻을 수 있었으며, 이에 대해 최적화(optimization) 기법을 이용하여 최대 사후 확률(Maximum a Posterior)을 따르는 지하 구조를 얻을 수 있었다. 또한 사후 확률 분포의 공분산 항을 이용하여 지하 비저항 구조를 시뮬레이션 하여 불확실성분석을 수행하였다.