• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.936-939
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• 2008

차량 내부 네트워크(In-Vehicle Network)에 많은 관심이 고조되는 가운데 Time-Triggered 와 Event-Triggered 패러다임의 장점을 모두 갖춘 하이브리드(Hybrid) 프로토콜인 FlexRay 가 최근 들어 많은 자동차 분야 업체들로부터 주목 받으면서 이에 대한 다양한 성능 분석 시도가 이루어지고 있다. 하지만 FlexRay 프로토콜의 메시지 전송의 유연성(Flexibility)으로 인해 정확한 성능 분석에 많은 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 길이의 메시지를 고려한 동적 구간 분석 모델을 제안하였고, 이를 바탕으로 잔여 미니 슬롯 확률 분포(Empty Minislot Distribution)를 도출하였으며 FlexRay 메시지 셋(Set)를 이용한 실험을 통하여 특정 길이의 동적 구간에서 미니 슬롯 개수에 따른 잔여 미니 슬롯 발생확률 값의 변화를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.259-261
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• 2017

SRK-BB(Skill-, Rule-, Knowledge-Based Behavior)는 주어진 사건을 처리할 때 인간이 행하는 행동을 체계적으로 식별하기 위한 하나의 이론이다. 이러한 SRK-BB에 대한 결과는 주어진 임무에 대한 '성공'과 '실패'로 나타낼 수 있다. 만약, 어느 사건에 대한 SRK-BB를 식별할 수 있고, 이에 대한 '성공/실패'의 결과를 알 수 있다면, SRK-BB를 이용하여 이들 사이에 연계된 확률적인 관계를 정립할 수 있다. 한편, 해양사고의 결과를 분석한 해양안전심판원의 재결서 또는 재결요약서에는 다양한 사고(즉, 실패한 사건)에 대해서 해기사가 어떠한 행동을 취했는지 상세하게 기록되어 있다. 이러한 해양안전심판원의 자료를 분석하면 실패한 해양사고에 대한 방대한 해기사의 SRK 분포를 확보할 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 해양사고에 나타난 해기사들의 행동을 SRK-BB로 식별한 후 해기사들이 추후 야기할 수 있는 인적오류를 예측하기 위한 모델 구축에 있다. 인적오류 모델을 구축하기 위해서는 우선 해양사고에 포함된 SRK 분포 분석이 필요하고, 시스템적인 입출력 관계를 통해서 SRK에 의한 인적오류의 결과를 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 본 연구에서는 해기사의 인적오류에 의한 사고를 어떻게 SRK 분포를 이용하여 예측할 수 있는지에 대한 개념을 설명하고, 해양사고 데이터에서 획득한 SRK 분포의 의미와, SRK 분포를 이용하여 어떻게 해기사가 야기할 사고를 예측할 수 있는지에 대한 연구접근 방법을 소개하고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.41 no.8
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• pp.69-78
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• 2004

In this paper, we estimated the exact software defect density to build up a suitable model that is closely related to the size of module in the probability model proposed by MD (Malaiya and Denton). To put it concretely, we predict that the software defect density using some practical data sets that are the outcomes from the system test performed our three projects for the types of distribution (exponential and geometric), per a unit of module, and the size of source line that have been recommended by KLOC(kilo-line-of-code). Then, we make comparison between our proposed defect density model and those examined real data.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.8
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• pp.1155-1163
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• 2009

This paper proposes an automatic facial expression generation system of vector graphic character using gaussian process model. Proposed method extracts the main feature vectors from twenty-six facial data of character redefined based on Russell's internal emotion state. Also by using new gaussian process model, SGPLVM, we find low-dimensional feature data from extracted high-dimensional feature vectors, and learn probability distribution function (PDF). All parameters of PDF are estimated by maximization the likelihood of learned expression data, and these are used to select wanted facial expressions on two-dimensional space in real time. As a result of simulation, we confirm that proposed facial expression generation tool is working in the small facial expression datasets and can generate various facial expressions without prior knowledge about relation between facial expression and emotion.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.607-610
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• 2021

When learning a model in supervised learning, input data and the label of the data are required. However, labeling is high cost task and if automated, there is no guarantee that the label will always be correct. In the case of supervised learning in such a noisy labels environment, the accuracy of the model increases at the initial stage of learning, but decrease significantly after a certain period of time. There are various methods to solve the noisy label problem. But in most cases, the probability predicted by the model is used as the pseudo label. So, we proposed a method to predict the true label more quickly by refining the probabilities predicted by the model. Result of experiments on the same environment and dataset, it was confirmed that the performance improved and converged faster. Through this, it can be applied to methods that use the probability distribution predicted by the model among existing studies. And it is possible to reduce the time required for learning because it can converge faster in the same environment.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.3
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• pp.311-316
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• 2009

This paper presents the motion estimation algorithm on real-time for mobile surveillance robot using particle filter. the particle filter that based on the monte carlo's sampling method, use bayesian conditional probability model which having prior distribution probability and posterior distribution probability. However, the initial probability density was set to define randomly in the most of particle filter. In this paper, we find first the initial probability density using Sum of Absolute Difference(SAD). and we applied it in the partical filter. In result, more robust real-time estimation and tracking system on the randomly moving object was realized in the mobile surveillance robot environments.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.14 no.3
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• pp.268-275
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• 2003

In this paper, the capacity of VSG-CDMA system supporting multi-media service in the reverse link is analyzed by considering the two models according to the power control and user distribution. In analysis model I, assuming perfect power control and uniform distribution of users, the equation of blocking probability is calculated and the maximum number of voice and data user is derived in accordance with 1 % blocking probability. In analysis model II, it is analyzed by assuming power control error and non-uniform distribution of users. The result of analysis model I means the upper bound of system capacity in the 5 MHz wideband VSG-CDMA system, and the result of analysis model II shows the lower bound of system capacity. Also, the improved plan of performance for VSG-CDMA system is suggested by the analyzed result according to data activity and the value of $E_b/N_o$ in model II.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.4 no.1
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• pp.17-40
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• 1994

스웨덴의 펄프 제지산업을 대상으로 관찰해 보면 대부분의 기업은 허가된 수준보다는 덜 오염시키고 있다. 이를 설명하기 위하여 우리는 환경 부하(waste load)가 확률적이라는 가정에 의존하는 접근법을 제안하였다. 동 모델에 따르면 기업은 너무 높은 기대벌금을 회피하기 위하여 평균적으로 허용된 수준보다는 덜 오염시키는 것이 이윤을 가짐을 알 수 있다. 그 이유는 허가된 수준과 기대된 환경 부하의 차이가 제한규정을 위반하지 않는 확률을 증가시키기 때문이다. 우리의 이론으로부터 나타나는 또 다른 결과는 규제의 변화가 기업의 이윤과 환경에 주는 영향은 대부분의 경우에 적발되는 확률, 지불하는 벌금 수준 그리고 불확실성을 가능한한 줄이기 위해 드는 비용에 대한 기업의 인식에 달려 있다는 것이다. 오염배출의 확률분포에서 분산을 감소시키는데 드는 비용이 계획된 배출량을 감소시키는 데 드는 비용에 비해서 적다면, 기업은 오염 배출을 증가시키는 것이 이득이 됨을 발견할 것이며, 분산을 감소시킴으로서 규제준수 확률을 증가시킬 것이다. 우리는 동 산업에서 허가시스템이 기업들에게 영향을 미쳐왔다는 것을 실증분석을 통해 발견하였다. 더구나, 비표백 펄프와 쇄목 펄프를 생산하는 기업은 표백 펄프를 생산하는 기업보다 허가된 배출수준의 변화에 더 민감한 것처럼 보임을 발견하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.35 no.10
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• pp.1281-1289
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• 2011

This paper deals with several statistical distribution functions for the analysis of fatigue life data of composite laminates for small wind-turbine blades. A series of tensile tests was performed on triaxial glass/epoxy laminates for loading directions of $0^{\circ}$, $45^{\circ}$, and $90^{\circ}$. Then, fatigue tests were carried out to determine the fatigue life at the aforementioned loading directions and the fatigue stresses at four levels. Two-parameter Weibull, three-parameter Weibull, normal, and log-normal distributions were used to fit the fatigue life data of the triaxial composite laminates. The three-parameter Weibull distribution most accurately described the fatigue life data measured experimentally for all the cases considered. Furthermore, the variation of fatigue life was simultaneously affected by the loading direction and fatigue stress level.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.196-198
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• 2016

해양사고 원인의 대부분을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요하며 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 이러한 데이터는 정부 공식통계로서 해양안전심판원에서 제공하는 재결서의 내용 분석을 통해 얻고자 하나, 측정변수가 너무 많아 계산량이 방대하다. 본 연구에서는 재결서 분석서의 원인판단에서 기준이 되는 해양안전심판원의 해양사고조사심판정보포털(이하 해심)에서 제공하는 재결서 내용의 핵심적인 내용으로 구성된 '주제어 '데이터를 활용하여 주제어에 포함된 핵심단어 분석절차를 수립하였다. 이들 단어가 구분형태별로 어떻게 분포된 상태인지 알아보고, 선박사고별로 최적으로 설명할 수 있는 단어 객체수를 검토해보고자 한다. 향후 축소된 차원으로도 해양사고 인적과실의 인과관계 설명이 가능하면, 인적모델의 측정변수를 결정하는 경우 쉽게 타당성을 확인 할 수 있어 해양안전을 위한 중요한 자료로 활용할 수 있다.