• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.3
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• pp.177-182
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• 2012

We propose effective motion and observation models for the position of a WiFi-equipped smartphone user in large indoor environments. Three component motion models provide better proposal distribution of the pedestrian's motion. Our Gaussian interpolation-based observation model can generate likelihoods at locations for which no calibration data is available. These models being incorporated into the particle filter framework, our WiFi fingerprint-based localization algorithm can track the position of a smartphone user accurately in large indoor environments. Experiments carried with an Android smartphone in a multi-story building illustrate the performance of our WiFi localization algorithm.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.12
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• pp.975-990
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• 2011

In this study, to develop an assessment method for spatio-temporal riverbed changes, a 1-dimensional model (HEC-RAS) and a 2-dimensional model (CCHE2D) were built and applied. As for the analysis of a riverbed's long-term change in a real stream, three new assessment methods were developed, which are called the "Sediment section cumulative curve", "Sediment section moment", and "Sediment probability distribution function." These methods were used to assess the characteristics of riverbed changes using a consistent valuation standard and to understand changes in quantities intuitively. From the results of this study, sediment characteristics of cross sections can be detected effectively by applying the "Sediment section cumulative curve" method to determine whether there is any sedimentation or erosion in total emission. The amount of sedimentation or erosion occurring in the right or left banks, which divided by center column, could be presented as one criterion by applying the "Sediment section moment" method. This approach could be utilized as an indicator for sediment predictions. Spatio-temporal sediment variables can be presented quantitatively by determining the mean and uncertain boundaries through the "Sediment probability distribution function", and finally, the results can be illustrated for each cross section to provide intuitive recognition.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.35 no.6
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• pp.17-26
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• 2019

In this study, the statistical characteristics of the resistance bias factors were analyzed using a high-quality field load test database, and the total resistance bias factors were estimated considering the soil uncertainty and construction errors for the application of the limit state design of aggregate pier foundation. The MLR model by Bong and Kim (2017), which has a higher prediction performance than the previous models was used for estimating the resistance bias factors, and its suitability was evaluated. The chi-square goodness of fit test was performed to estimate the probability distribution of the resistance bias factors, and the normal distribution was found to be most suitable. The total variability in the nominal resistance was estimated including the uncertainty of undrained shear strength and construction errors that can occur during the aggregate pier construction. Finally, the probability distribution of the total resistance bias factors is shown to follow a log-normal distribution. The parameters of the probability distribution according to the coefficient of variation of total resistance bias factors were estimated by Monte Carlo simulation, and their regression equations were proposed for simple application.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.2
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• pp.260-267
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• 2011

This paper proposes a method for segmenting objects from the background in IR(Infrared) images based on GrabCut algorithm. The GrabCut algorithm needs the window encompassing the interesting known object. This procedure is processed by user. However, to apply it for object recognition problems in image sequences. the location of window should be determined automatically. For this, we adopted the Otsu' algorithm for segmenting the interesting but unknown objects in an image coarsely. After applying the Otsu' algorithm, the window is located automatically by blob analysis. The GrabCut algorithm needs the probability distributions of both the candidate object region and the background region surrounding closely the object for estimating the Gaussian mixture models(GMMs) of the object and the background. The probability distribution of the background is computed from the background window, which has the same number of pixels within the candidate object region. Experiments for various IR images show that the proposed method is proper to segment out the interesting object in IR image sequences. To evaluate performance of proposed segmentation method, we compare other segmentation methods.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.21 no.6
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• pp.789-796
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• 2009

The randomness in the strength of a RC member is caused mainly by the variability of the mechanical properties of concrete and steel, the dimensions of concrete cross sections, and the placement of reinforcing bars and so on . Among those variations, the randomness and uncertainty of mechanical properties of concrete, such as compressive strength, tensile strength, and elastic modulus give the most significant influences and show relatively large statistical variations. In Korea, there has been little effort for the construction of its own statistical models for mechanical properties of concrete and steel, thus the foreign data have been utilized till now. In this paper, variability of compressive strength, tensile strength and elastic modulus of normal-weight structural concrete with various specified design compressive strength levels are examined based on the data obtained from a number of published and unpublished sources in this country and additional laboratory tests done by the authors. The inherent probabilistic models for compressive and tensile strength of normal-weight concrete are proposed as Gaussian distribution. Also, the relationships between compressive and splitting tensile strength and between compressive strength and elastic modulus in current KCI Code are verified and new ones are suggested based on local data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.327-330
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• 2011

기계학습 기술이 발달함에 따라 기계학습은 제한된 상황에서 벗어나, 실생활과 비슷한 복잡하고 다양한 상황에서의 학습이 중요한 이슈가 되었다. 본고에서는 현실과 비슷한 상황을 도입하기 위하여 드라마를 사용한다. 드라마 내의 등장인물들은 말투, 어조, 관심주제와 같이 다양한 특성을 내재하고 있다. 등장인물들의 다양한 특성 중 관심주제는 대본 안에 글로 드러나 있으므로 기계학습을 통해 등장 인물의 인식에 활용할 수 있다. 최근, 확률그래프모델 분야에서 문서의 주제를 다루는 기법으로 자주 거론되는 토픽 모델 중 하나인 Author-Topic (AT) 모델은 등장인물의 관심주제를 학습하는 데에 적합하다. 본 논문에서는 AT 모델로 대본을 학습하고, 학습된 데이터 분포를 이용하여 장면에 등장하는 인물들을 인식하는 방법을 제시한다. 이 방법의 성능을 측정하기 위해, 미국 TV 드라마 'Friends' 대본 39편을 학습시키고, 장면에 대해 등장인물을 인식하는 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본고에서 Author-Topic 모델을 이용한 인물 인식 방법이 다수의 인물이 참여한 담화의 인물들을 인식하는데 강점이 있음을 확인할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.340-345
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• 2021

최근 많은 연구들이 BERT를 활용하여, 주어진 문맥에서 언어학/문법적으로 적절하지 않은 단어를 인지하고 찾아내는 성과를 보고하였다. 하지만 일반적으로 딥러닝 관점에서 NLL기법(Negative log-likelihood)은 주어진 문맥에서 언어 변칙에 대한 정확한 성격을 규명하기에는 어려움이 있다고 지적되고 있다. 이러한 한계를 해결하기 위하여, Li et al.(2021)은 트랜스포머 언어모델의 은닉층별 밀도 추정(density estimation)을 통한 가우시안 확률 분포를 활용하는 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 적용하였다. 그들은 트랜스포머 언어모델이 언어 변칙 예문들의 종류에 따라 상이한 메커니즘을 사용하여 처리한다는 점을 보고하였다. 이 선행 연구를 받아들여 본 연구에서는 한국어 기반 언어모델인 KoBERT나 KR-BERT도 과연 한국어의 상이한 유형의 언어 변칙 예문들을 다른 방식으로 처리할 수 있는지를 규명하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 한국어 형태통사적 그리고 의미적 변칙 예문들을 구성하였고, 이 예문들을 바탕으로 한국어 기반 모델들의 성능을 놀라움-갭(surprisal gap) 점수를 계산하여 평가하였다. 본 논문에서는 한국어 기반 모델들도 의미적 변칙 예문을 처리할 때보다 형태통사적 변칙 예문을 처리할 때 상대적으로 보다 더 높은 놀라움-갭 점수를 보여주고 있음을 발견하였다. 즉, 상이한 종류의 언어 변칙 예문들을 처리하기 위하여 다른 메커니즘을 활용하고 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.461-464
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• 2000

본 연구에서는 집단도착과 Threshold가 있는 2단계 서비스 중 첫 서비스에 Gate가 있는 모형에 대해 분석한다. 즉 도착 간격이 지수분포를 따르고 집단도착이 일어나는 모델에서 도착한 고객의 수가 정해진 threshold를 넘으면 서비스를 시작한다. 시스템의 서버는 하나이며 이 서버로부터 첫 단계에서 배치서비스를 받고, 두 번째 단계에서 개별서비스를 받는다. 첫 번째 단계 서비스 중일 때 도착한 고객은 진행중인 서비스에 합류해 같이 서비스를 받는 것이 아니라 다음 batch 서비스를 기다린 후 배치 서비스를 받아야 한다. 첫 단계 서비스 시작 시 고객수, 두 번째 단계서비스 종료 시 고객 수를 확률변수로 정의하고 이를 풀어 고객수 분포에 대한 PGF 및 평균 고객수와 대기시간분포에 대한 LST 및 평균 대기시간 등을 유도한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2003.08a
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• pp.321-324
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• 2003

현재 이동전화 Network 유선구간의 음성회선 산출기법은 얼랑(Erlang) B 이론을 그 바탕으로 하고 있다. 그리고 이러한 얼랑 B이론은 가입자 시도호의 특성이 포아송(Poisson)분포를 하고있음을 기본가정으로 하고 이를 바탕으로 서비스제공자가 목표하는 호손율을 달성하기 위해 필요한 회선수를 얼랑 B 테이블로 제시하고 있다. 본 논문은 실제가입자의 트래픽특성(분포) 및 얼랑 B 이론의 실측특성을 분석하여 이러한 얼랑 B 모델이 상용망에서 적정하게 적용될수 있는지를 검증하였으며 이러한 실측검증을 바탕으로 서비스 제공자의 목표호손율을 일정한 확률(신뢰도) 범위에서 보장하는 보정된 얼랑B 테이블을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.04a
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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.