• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.268-268
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• 2022

지진해일은 발생빈도는 높지 않지만, 한 번 발생하게 되면 막대한 피해를 일으킬 수 있다. 우리나라에서는 1,900년대 4건의 지진해일이 기록되었으며, 이로 인해 동해안 및 남해안 등에 인명피해 및 재산피해가 발생하였다. 또한 2011년 동일본 지진해일로 인해 후쿠시마 원자력 발전소 변전설비가 침수됨에 따라 냉각수 공급이 중단되고 방화벽이 파괴되어 방사능이 누출되어 큰 피해로 연결되었다. 이러한 피해를 저감하기 위해 지진해일 수치해석과 확률론적 분석방법 등 다양한 방법을 활용한 연구가 국내외 적으로 활발히 수행되고 있다. 본 연구는 확률분포기반 지진해일고 예측모델 개발을 위해 수치해석을 수행하여 지진해일고(tsunami heights)를 산출하고 결과값에 대한 적절한 확률분포 분석을 실시하는 것이다. 지진해일고는 원자력발전소에서 취수구를 통한 냉각수 공급가능 여부를 판단하기 위해 최대 지진해일고(maximum tsunami height)와 최저 지진해일고(minimum tsunami height)로 구분하였다. 지진해일 수치해석은 지진원(단층매개변수) 조사, 조사된 지진원 중 지진해일 수치해석 case 선정을 위한 파향선추적기법(wave ray tracing) 수행, 선정된 지진원에 대해 로직트리(logic tree) 기법 적용, 로직트리를 적용한 지진원 case에 대한 수치해석 순서로 수행하였다. 수치해석을 통해 산출된 최대 및 최저 지진해일고 자료를 기반으로 확률분포형을 선정하기 위하여 확률분포별 적합성 평가를 실시하였다. 선정된 분포를 기준으로 처오름 및 처내림높이와 관련된 다양한 변수간의 의존관계를 파악하였다. 향후, 파악된 의존관계를 기반으로 예측모델을 개발하여 수치해석 결과와 연계함으로써 국내에 적용할 수 있는 확률론적 지진해일재해도를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.152-156
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• 1994

본 논문에서는 연속출력 확률분포 HMM 모델의 단점을 보완하기 위해 1) 지속시간 확률분포를 갖는 HMM, 2) 동적특징 파라메터를 부여한 HMM, 3) 혼합연속출력 확률분포 HMM을 구성하여 한국어 단음절에 대한 인식실험을 하였다. 실험결과 화자 종속에서는 연속출력 확률분포 HMM 보다 지속시간 확률분포를 갖는 HMM의 경우 0.70%, 동적특징 파라메터를 부여한 HMM의 경우 1.06%, 혼합연속출력 확률분포 HMM의 경우 1.64%의 인식류리 향상되었다. 화자 독립에서는 연속출력 확률분포 HMM보다 동적특징 파라메터를 부여한 HMM의 경우 1.4%, 혼합연속 출력 확률분포 HMM의 경우 2.36%, 지속시간 확률분포를 갖는 HMM의 경우 2.78%의 인식률이 향상되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.130-130
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• 2022

기후변화로 인한 기상이변 현상으로 폭우와 홍수 등 수문학적 극치 사상의 출현 빈도가 잦아지고 있다. 따라서 이러한 기상이변 현상에 적응하기 위하여 보다 정확한 확률강우량 측정의 필요성이 증가하고 있다. 대장 지점의 미래 확률강우량 계산을 위해선 기후변화 시나리오의 비정상성을 고려해야 한다. 본 연구는 비정상적인 미래 기후에서 확률강우량이 어떻게 변화하는지 측정하는 것을 목표로 한다. Representative Concentration Pathway (RCP4.5)에 따른 우리나라의 확률강우량 계산에 인공신경망을 포함한 정상성, 비정상성 확률강우량 산정 모델들이 사용되었다. 지점빈도해석(AFA), 홍수지수법(IFM), 모분포홍수지수법(PIF), 인공신경망을 이용한 Quantile & Parameter regression technique(QRT & PRT)이 정상성 자료에 대해 확률강우량을 계산하는 모델로 사용되었으며, 비정상성 자료에 대해서는 비정상성 지점빈도해석(NS-AFA), 비정상성 홍수지수법(NS-IFM), 비정상성 모분포홍수지수법(NS-PIF), 인공신경망을 사용한 비정상성 Quantile & Parameter regression technique(NS-QRT & NS-PRT)이 사용되었다. Rescaled Akaike information criterion(rAIC)를 사용한 불확실성 분석과 적합도 검정을 통해서 generalized extreme value(GEV) 분포형 모델이 정상성 및 비정상성 확률강우량 산정에 가장 적합한 모델로 선정되었다. 이후, 관측자료가 GEV(0,0,0)을 따르고 시나리오 자료가 GEV(1,0,0)을 따르는 지점들을 선택하여 미래의 확률강우량 변화를 추정하였다. 각 빈도해석 모델들은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 bias, relative bias(Rbias), root mean square error(RMSE), relative root mean square error(RRMSE)를 바탕으로 측정하여 정확도를 계산하였으며 그 결과 QRT와 NS-QRT가 각각 정상성과 비정상성 자료로부터 가장 정확하게 확률강우량을 계산하였다. 본 연구를 통해 향후 기후변화의 영향으로 확률강우량이 증가할 것으로 예상되며, 비정상성을 고려한 빈도분석 또한 필요함을 제안하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.95-98
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• 2009

본 연구는 주관 감성에 따른 생리 데이터의 패턴을 분류하고, 임의의 생리 데이터의 패턴을 확인하여 각성-이완, 쾌-불쾌의 감성을 추론하기 위해 베이지안 이론(Bayesian learning)을 기반으로 한 추론 모델을 제안하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안하는 모델은 학습데이터를 분류하여 사전확률을 도출하는 학습 단계와 사후확률로 임의의 생리 데이터의 패턴을 분류하여 감성을 추론하는 추론 단계로 이루어진다. 자율 신경계 생리변수(PPG, GSR, SKT) 각각의 패턴 분류를 위해 1~7로 정규화를 시킨 후 선형 관계를 구하여 분류된 패턴의 사전확률을 구하였다. 다음으로 임의의 사전 확률 분포에 대한 사후 확률 분포의 계산을 위해 베이지안 이론을 적용하였다. 본 연구를 통해 주관적 평가를 실시하지 않고 다중 생리변수 인식을 통해 감성을 추론 할 수 있는 모델을 제안하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제42권3호
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• pp.373-376
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• 2010

본 연구는 국내에서의 가정내 냉장고 온도에 대한 조사를 수행하여, 현 시점에서의 냉장고에서의 식품보관 온도분포를 추정하였고, 이를 MRA(미생물 위해평가: Microbial risk assessment)의 입력변수로 활용할 수 있도록 적정 확률분포 모델을 제시하였다. 일반적으로 가정내 냉장고에서의 식품 보관온도는 식중독 발생 등에서 있어 중요한 위해인자로 작용하는 것으로 알려져 있다. 조사대상 가구는 총 139가구이었으며, 조사기간은 2009년 5월에서부터 9월까지 data logger를 이용하여 측정하였다. 조사된 냉장고 온도의 평균은 $3.53{\pm}2.96^{\circ}C$로, $5^{\circ}C$ 이상은 23.6%로 나타났다. 수집된 온도자료는 @RISK를 이용, 적합성 검정(GOF: K-S와 AD test)을 수행하여 적정 확률분포모델에 대해 추정하였고, 이중 LogLogistic(-10.407, 13.616, 8.6107)분포 모델이 가장 적절한 국내에서의 가정내 냉장고 식품보관 온도분포 모델로 나타났다. 이 확률분포 모델은 MRA적용에 있어 노출평가에서 입력변수로서 직접적 활용이 가능하다고 할 수 있겠다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.108-120
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• 2008

본 연구에서는 행정정보, GIS, RS정보, 확률모델을 이용하여 교토의정서에서 정의하는 산림전용지역의 추출가능성에 대하여 검토하였다. 1989년의 정사사진과 2001년의 IKONOS화상을 이용한 산림전용지역의 특성을 보면, 1989년부터 2001년까지의 산림전용지역은 약 40ha로 나타났다. 산림전용지역의 종류를 살펴보면, 도로(임도) 개설 및 주택지 개발을 위한 산림전용이 대부분을 차지하였고, 택지전용지의 80%는 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였으며, 신설된 도로 또한 20% 이상이 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였다. 산림전용지역의 추출모델 구축을 위하여 지형인자와 위성영상인자를 이용하였으며, 확률 개념을 도입한 산림전용지 발생 확률 지도를 작성하였다. 구축한 산지전용지 발생 모델의 유효성을 검증하기 위하여, 대상지역을 시스템적으로 구분하여, 추출 정도를 비교 검토하였다. 베이즈 모델과 Regression모델을 비교한 결과, 베이즈모델이 Regression모델보다 높은 추출확률을 나타냈다. 모델의 적합성을 평가하기위해서 대상지역을 2지역으로 구분하여 한쪽의 정보만을 가지고 발생확률지도를 작성하고, 나머지 지역에 대하여 발생확률을 검토한 결과에서도 베이즈모델이 높은 추출확률을 나타냈다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.201-201
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• 2022

본 연구에서는 강우량이 여름에 집중되어있는 우리나라의 강우 특성을 잘 나타낼 수 있는 최적의 확률분포형을 선정하고 해석적 확률모델 (Analytical Probabilistic Model, APM)을 개발하여 유출량을 예측하고자 하였다. 국내 10개 지역인 부산, 춘천, 대구, 대전, 전주, 진주, 서울, 속초, 태백, 원주를 연구 지역으로 설정하였고, 30년 시 단위 강우자료를 지역별 interevent time definition(IETD)을 적용하여 강우 사상으로 그룹화하였다. APM 연구에 일반적으로 사용되는 일변수 지수 분포 이외의 이변수 지수, 감마, 이변수 로그정규 확률밀도함수 (Probability Density Function, PDF)를 강우사상의 특성인 강우량, 강우 지속시간, 무강우 시간의 히스토그램에 적용한 결과, 이 변수 로그정규분포가 우리나라의 강우 특성을 가장 잘 대표하였다. 로그정규분포를 이용하여 APM을 유도하고 유출량을 예측하였다. 예측한 유출량에 대한 빈도분석을 수행하여 Storm Water Management Model (SWMM)의 결과와 비교함으로써 유도한 APM의 적합성을 확인하였다. SWMM의 입력 매개변수 보정을 위해서는 서울 군자 지역에서 관측한 실제 강우량 및 유출량 자료를 사용하였다. 로그정규분포로 유도한 APM과 SWMM의 빈도분석 결과를 비교하였을 때 초과 확률과 재현주기 모두 매우 유사한 결과를 나타내었음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.358-360
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• 2012

본 논문에서는 새로운 율모델을 기반으로한 프레임 단위 HEVC 율제어 기법을 제안한다. 기존의 비디오 압축표준과는 달리 HEVC 는 계층 구조를 지닌 쿼드트리 기반 움직임 예측 및 변환 부호화를 수행한다. 본 논문에서는 쿼드트리 계층의 깊이에 따라 신호의 통계적 특성이 매우 달라지는 것은 이용하여 라플라시안 확률 모델을 각 쿼드트리 계층에 독립적으로 이용한 새로운 율모델을 이용한 율제어 기법을 제안한다. 제안방법에서는 계층적 부호화 단위인 CU 를 계층 깊이에 따라 세 가지 카테고리로 분류하고 각 카테고리에 따라 변환 계수에 대한 라플라시안 확률 분포 함수를 율-양자화 모델을 만든다. 제안된 율모델은 특성이 매우 다른 각 CU 깊이에 따라 독립적인 라플라이안 확률 분포 함수를 이용하기 때문에 매우 정확하고 적응적인 비트율 예측이 가능하므로 보다 안정적이고 정확한 율제어가 가능하다. 실험결과는 제안된 율제어 기법이 단일 확률 분포 함수를 사용했을 경우보다 평균 0.16dB 의 PSNR 향상이 있었음을 보여주었으며 제안된 방법은 각 프레임에 대한 목표 비트에 보다 안정적으로 부호화하는 것을 보여주었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.766-767
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• 2015

전자기 관련 제품에서 제작공차에 의한 성능변동의 확률론적 분포특성을 효율적으로 예측하기 위해 성능 모멘트 적분법을 도입하였다. 제안된 기법을 검증하기 위해 간단한 수학예제와 스피커 모델의 폴피스 사이 공극의 평균자속 밀도에 대한 확률론적 분포특성 예측을 수행하고, 이를 기존 확률론적 분포특성 예측 기법과 비교하였다. 또한 몬테카를로 수치모사법을 이용하여 도출된 성능의 확률론적 분포특성 예측 값을 재계산 후 비교함으로써 제안된 기법의 정밀도를 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.482-486
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• 2008

본 논문에서는 하드 디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 생산 공정 과정에서 발생할 수 있는 불량 HDD의 결함 분포에 대해서 패턴을 자동으로 분류해주는 기법을 제시한다. 이를 위해서 표준 패턴 클래스로 분류되어 있는 불량 HDD의 각 클래스의 확률 모델을 GMM(Gaussian Mixture Model)로 가정한다. 실험은 전문가에 의해 분류된 실제 HDD 결함 분포로부터 5가지의 특징 값들을 추출한 후, 결함 분포의 클래스를 표현할 수 있는 GMM의 파라미터(Parameter)를 학습한다. 각 모델의 파라미터를 추정하기 위해 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 사용한다. 학습된 GMM의 분류 테스트는 학습에 사용되지 않은 HDD 결함 분포에서 5가지의 특징 값을 입력 값으로 추정된 모델들의 파라미터 값에 의해 사후 확률을 구한다. 계산된 확률 값 중 가장 큰 값을 갖는 모델의 클래스를 표준 패턴 클래스로 분류한다. 그 결과 제시된 GMM을 이용한 HDD의 패턴 분류의 결과 96.1%의 정답률을 보여준다.