• 한국음향학회지
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• 제43권3호
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• pp.285-292
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• 2024

소나 탐지확률을 계산하는 경우, 수중음향 불확정성은 표준편차가 8 dB ~ 9 dB인 정규분포를 따르는 것으로 고려되고 있다. 하지만, 소나 탐지성능은 실험해역, 해양환경 변동성에 따라 크게 변화하기 때문에 해상실험 데이터 기반의 수중음향 불확정성을 반영한 탐지성능 예측이 필요하다. 본 논문에서는 동해 천해환경에서 측정된 중주파수(2.3 kHz, 3 kHz) 소음준위와 전달손실 자료 기반의 수중음향 불확정성이 산출되었다. 해상실험 데이터 기반의 수중음향 불확정성을 반영한 예상탐지확률을 산출한 후, 이를 기존의 탐지확률 결과, 레일리 분포의 불확정성과 음으로 치우친 분포의 불확정성을 반영한 예상탐지확률 결과와 비교하였다. 결과적으로 각각의 수중음향 불확정성에 따라 탐지영역의 차이가 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1478-1482
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• 2005

Since it is a very issue that figures out a current position of mobile robots, various methods have been proposed until nowadays. This paper proposes the sensor model of RFID(Radio Frequency Identification) and position estimation algorithm for mobile robots. We designed the sensor model of RFID in experimenting repeatedly. The sensor model of RFID in this case is that of stochastics according to sensing rate. Based on this stochastic sensor model, we designed the algorithm which estimates distance and direction of RFID tag. Therefore we made sure that RFID tag is used as landmark.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.262-264
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• 2000

텍스트 문서 분류는 텍스트 형태로 주어진 문서를 종류별로 구분하는 작업으로 웹페이지 검색, 뉴스 그룹 검색, 메일 필터링 등이 분야에 응용될 수 있는 기반 작업이다. 지금까지 문서를 분류하는데는 k-NN, 신경망 등 여러 가지 기계학습 기법이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 베이지안망을 이용해서 텍스트 문서 분류를 행한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 DAG 형태인 망 구조와 각 노드에 연관된 지역확률분포로 구성된다. 그래프 모델을 사용할 경우 학습에 이용되는 각 속성들간의 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 실험 데이터로는 Reuters-21578 문서분류데이터를 이용했으며 베이안망의 성능은 나이브 베이즈 분류기와 비슷했다.

• 물과 미래
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• 제23권1호
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• pp.89-98
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• 1990

유역 수문학에 있어서 하도망의 지형학적 특성을 하천유출해석에 적용시키는 방법을 지형학적 순간단위도를 이용해서 검토하였다. 유역의 지형학적 특성은 Shreve link분류법과 Kirkby가 제안한 거리함수를 이용하여 정량적으로 표현 하였다. 거리함수는 해석적으로 유도된 확률모델로서 Weibull분포를 사용하였으며, 분석대상유역에 대한 거리함수의 확률모델과 하도망으 구조적 특성 및 기타 지형인자등을 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.619-621
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• 2005

은닉 마코프 모델은 이산 동역학을 표현할 수 있는 확률 모형이다. 우도 함수 최적화를 수행하는 전통적인 Baum-Welch 학습 알고리즘은 국소해로 수령하기 쉬우며, 우도함수의 특성상 복잡한 모델을 선호하는 바이어스가 존재한다. 베이지안 프레임워크에서는 파라미터를 랜덤 변수로 보고 이에 대한 사후 확률 분포를 추정하여 이 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 추정을 위한 결정론적 근사화 기법인 변분 베이지안 방법을 이용, 출력 노드에 가우시안 혼합 노드를 지니는 일반화된 HMM의 추론 방법을 유도한다. 인공 데이터에 대한 실험을 통해, 본 방법이 효과적인 HMM 학습을 수행할 수 있음을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권7A호
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• pp.695-704
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• 2002

멀티미디어에 삽입된 워터마크의 검출은 저작권 보호 및 인증 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 최근 워터마크의 검출에 많이 사용되는 유사도 기반 알고리즘은 대상 영상의 분포 특성을 이용하지 않기 때문에 검출 성능이 떨어지는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 상승적 방법에 의하여 삽입된 워터마크에 대한 효율적인 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 워터마크 검출 알고리즘은 통계적 판단 이론에 따라 Bayes 판단 이론, 웨이블릿 계수들의 확률 분포 모델, 및 Neyman-Pearson 정의에 기반을 둔다. 따라서 제안한 검출 알고리즘에서는 주어진 오류 검출 확률에 대하여 간과 검출 확률을 최소화할 수 있는 장점이 있다. 제안한 검출 알고리즘의 성능 평가는 견고성 측면에서 수행되었고, 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 유사도 기반 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.711-724
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• 2016

다양하게 변화하는 복잡한 생존환경 하에서는 여러 요인이 동시에 사람이나 시스템의 수명에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 여러 요인이 동시에 수명에 영향을 주면서, 영향력의 크기가 상황에 따라 동적으로 변화하는 신뢰성 모형에 관한 연구를 수행한다. 수명에 영향을 주는 요인으로, 자연적 고장과 더불어, 하나의 개체의 사망이나 고장으로 인한 잔여 개체에 대한 스트레스 증가, 외부 충격, 그리고 생존 환경 스트레스 수준을 동시에 고려한다. 이들 요인들을 모두 포함하는 두 가지 모델을 고려하고, 이변량 수명 분포를 유도한다. 또한 이들 두 모형을 서로 비교하며, 이들 모형으로부터 얻어지는 최대값의 분포와 최소값의 분포를 비교하고자 한다. 제안된 두 가지 신뢰성 모형에서의 최대값 분포와 최소값 분포의 비교를 위하여 확률적 순서화에 관한 개념을 소개하며, 이에 기초하여 최대값 분포와 최소값 분포에 대한 확률적 비교를 수행한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권11B호
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• pp.1546-1555
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• 2001

일반적으로 CDMA 시스템의 해석에서 시스템의 대역폭에 관계없이 한 칩 구간 내에 일정한 평균 전력을 갖는 한 개의 다중 경로 성분만을 고려하고 있다. 그러나 본 논문에서는 고정된 채널 모델에서 시스템의 대역폭에 따라 한 칩 구간 내의 다중 경로 성분들의 수를 달리하고, 이 다중경로 성분들에 자기 상관 함수의 기울기와 상대적인 위상을 고려하여 페이딩의 영향을 해석하였다. 이러한 페이딩이 시스템에 미치는 영향을 알아보기 위해 출력 신호의 통계적 분포를 나타내는 출력 신호의 확률 밀도 함수를 구하였다, 그리고 이 출력 신호에 대한 조건부 에러 확률을 이용하여 사용자 수에 대한 평균 에러 확률을 유도하였다. 광대역 다중 경로 채널 모델로 실측 채널 모델인 JTC 채널 모델을 사용하고, 시스템의 성능 개선을 위해 MRC 레이크 수신기를 사용하였다. 그리고 W-CDMA 시스템의 대역폭에 따른 성능을 공정하게 비교하기 위해 사용자 수를 성능비교의 파라미터로 설정하고 동일한 주파수 대역폭 내에서 hybrid FDMA/CDMA 시스템을 가정하여 비교하였다. 모의 실험의 결과로부터 이용 가능한 많은 다중 경로 성분이 존재할 때 고정된 채널 모델에서 시스템의 분해능이 좋을수록 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.911-916
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• 2016

인프라구조 도움을 받는 최 인근 다중 홉 라우팅 및 순수 최 인근 다중 홉 라우팅은 다수 개의 무선 노드와 중계기가 균일하게 분포되며 패킷이 특정 확률로 삭제되는 거대한 패킷 소거 네트워크에서 최적의 용량 스케일링을 취득하는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 보다 실제적인 시나리오로써 무선 노드가 랜덤하게 분포하는 인프라구조 도움을 받는 소거 네트워크에서의 용량 스케일링 법칙을 보인다. 소거 확률을 모델링하기 위해 지수적 감쇠 모델을 사용한다. 혼합 랜덤 소거 네트워크에서 고용량 취득을 위해 침투 이론을 사용한 고속도로 기반 다중 홉 라우팅을 제안하고, 대응되는 용량 스케일링을 분석한다. 주요 결과로써, 제안한 침투 고속도로 기반 라우팅 기술은 혼합 균일 소거 네트워크에서 최 인근 다중 홉을 사용한 경우와 동일한 용량 스케일링 취득이 가능함을 보인다. 즉, 노드가 랜덤하게 분포하는 상황에서도 성능 손실은 발생하지 않음을 확인한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권5호
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• pp.829-836
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• 2003

소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 다양하게 연구되어져 있다. 그러나 이러한 모델에서 정확한 모수를 측정하는 것은 그리 쉽지 않다. 특히 고장 데이터에 대하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 추정이 정확히 이루어져야만 모델을 설명하는 모수의 추정도 정확하게 이루어질 수 있다. 이러한 측면에서 테스팅을 통해서 얻어진 소프트웨어의 고장 데이터의 정규확률점수를 구해서 두 개의 값에 대한 플롯을 그려보고 그려진 결과를 이용해서 분포를 예측하여 예측된 분포에 적합한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 적용한다면 상당히 정확한 테스팅 결과론 얻을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 고장 테이터의 플롯을 통한 결과를 통해서 분포를 예측하고 모델을 성능평가 척도에 따라서 모의실험을 하여 그 결과를 통해서 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 적합성을 검정하는 연구이다. 연구결과 고장데이터의 정규점수를 이용한 플롯을 보고 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 예측할 수 있었고 이러한 예측을 통해서 모델 선정한다면 모델의 성능평가에서도 우수함을 확인할 수 있다.