음악 유사도 계산은 음악 검색 및 분류 등의 정보 처리 시스템 구현에 있어서 가장 중요한 부분이다. 본 논문은 최근 제안된 무게중심 모델을 이용한 음악 검색 방법에 대해서 살펴보고, 무게중심 모델의 확률 분포 유사도를 이용하여 음악 검색을 수행하고 성능을 평가하였다. 확률 분포간의 거리는 주어진 두 개의 확률 분포가 특정 기준에서 얼마나 가까운 지를 계산하는 것으로 다이버전스라고 불리기도 한다. 본 논문에서는 무게중심 모델에서 확률 분포 간의 거리 비교 시에 알파 다이버전스를 활용하였다. 알파 다이버전스는 알파 값에 따라 다양한 형태를 가지며, 널리 사용되고 있는 KLD(Kullback-Leibler)와 BD(Bhattacharyya Distance)를 포함한다. 음악 장르와 가수 데이터셋에서 검색 실험을 수행했고, 확률 분포 거리 기반 유사도와 벡터 거리 기반 유사도의 음악 검색 성능을 비교하였다. 알파 다이버전스를 통해서 무게중심 모델 기반 음악 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.
본 연구는 애너그램(anagram) 문제해결 과제에서 발생하는 제약들(영어 철자연쇄 집합의 출현 확률과 단어 내 위치 확률)을 동시에 병렬적으로 만족시키는 확률 모델 학습과정을 보인다. 애너그램에 관한 많은 선행연구들은 이 문제해결 과정이 단순히 기호처리적인 층위뿐만 아니라 하위기호적(subsymbolic) 층위에서의 상향식 처리로 인해 일어남을 밝혀왔고, 주로 영어 철자의 연쇄체의 확률값을 이용해왔다. 본 연구는 확률 라이브러리 모델(Probabilistic Library Model)을 통해 애너그램 문제해결이 한 번씩 끝날 때마다 철자 연쇄체의 출현 및 위치 분포 확률이 어떻게 유연한 변화를 갖는지에 집중한다. 하나의 문제를 풀고 나면 본 모델은 그 전 문제를 풀었을 때의 상태 패턴으로부터 변화를 보인다. 이러한 분포 변화를 통해 하위기호적 활동의 영향이 문제해결에 있어서 학습구조의 유연한 변화에 중요한 영향을 끼친다는 점을 확인했다.
본 논문은 온라인 문자 인식을 연속 밀도 HMM의 구조의 최적화 문제를 다룬다. 최적이란 최소한의 모델 파라미터를 사용하여 최소한의 오류를 허용하는 것이라고 정의할 수 있다. 본 연구에서는 HMM 구조의 최적화를 위해 Bayesian 모델 선택 방법론을 사용한다. 먼저 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Criterion)을 적용해보고, 그것을 HMM의 복잡한 구조에 적합하도록 본 논문에서 제안한 HBIC(HMM-Oriented BIC)와 비교해본다. BIC는 모델의 사전 확률 분포를 추정하지 않고 다변량 정규분포라고 가정하는데 비해 HBIC는 모델의 각 파라미터로부터 사전 확률을 추정한 후 그것들을 사용함으로써 더 좋은 결과를 얻도록 한다. 실험 결과 BIC와 HBIC 둘 다 기존 방법보다 모델의 파라미터 수를 현저히 감소시킴을 확인했고, HBIC가 BIC에 비해 더 적은 수의 파라미터를 사용해도 비슷한 인식률을 얻을 수 있었다.
확률 라이브러리 모델(Probabilistic Library Model)은 DNA컴퓨팅 방법론에 기반하여, 라이브러리를 구성하는 원소들의 빈도를 이용하여 결합확률분포를 표현하고자 하는 모델이다. PLM에서 결합확률분포 외에도 조건부 확률을 계산하는 방법이 필요해짐에 따라, 본 논문에서는 in-vitro메서 DNA를 이용하여 임의의 조건부 확률을 계산하는 방법으로 은닉 확률라이브러리모델(Latent Probabilistic Library Model)을 이용한 방법을 제시하고, 이전 논문에서 미비한 부분인 알고리즘의 타당성 증명을 보완하였다. 또한, 시뮬레이션을 통하여 실제 확률과 1% 이내로 동일한 결과를 얻었다.
본 연구는 선형탄성 파괴역학적 방법을 사용하여 피로 손상을 평가할 수 있는 해석모델을 개발하는데 있다. 트럭 한 대가 교량상부를 통과할 때 부재에 발생하는 응력이력을 블록하중이라 정의하고 하중상호작용효과를 설명하는 균열닫힘 모델 이론을 적용한다. 블록하중에 대해 사하중 응력과 균열개구응력을 고려하여 응력범위빈도해석을 수행하였다. 여기서 구한 응력범위빈도분포에 확률적 방법을 적용하여 응력범위빈도분포의 확률분포 파라미타를 추 정하였다. 확률분포의 확률변수를 발생시키는 Monte Carlo Simulation 실행을 하여 파괴블럭수와 확률분포를 구한다. 이로부터 부재의 파로파괴가 발생하지 않는 피로신뢰성을 계산한다. 또한 파괴블럭수를 일평균 트럭교통량으로 나누면 예상잔존수명을 구할 수 있다. 제안된 피로신뢰성 해석모델을 사용하여 강상자형교 가로보와 수직보강개의 용접부에 피로신뢰성 해석을 수행 한 결과, 피크해석방법 결과와 잔존수명이 3.8% 정도 차이가 있었다. 이는 제안된 모델이 균열닫힘 현상이나 균열지연 형상을 고려하고 있음을 알 수 있었다.
이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
선박의 운항분포는 교량충돌확률이나 선박충돌위험도 등을 계산할 때 매우 중요한 요인으로 작용하지만, AASHTO모델이나 해상교통안전진단에서의 근접도 평가모델 등 많은 충돌 또는 위험도 계산 모델에서는 선박의 운항분포가 단순한 정규분포임을 가정하고 있다. 따라서 특정 항로나 해역에서의 정확한 충돌, 위험 또는 안전 등에 관한 확률을 구하고자 할 경우에는 그 항로나 해역의 특성에 맞는 선박 운항분포를 사용해야 한다. 이 연구에서는 일주일간의 통항선박 위치정보(AIS정보)를 이용하여 다양한 특성을 가지는 항로별로 각각 고유한 특성의 선박 운항분포를 찾아내기 위해, sech 함수를 이용한 새로운 충돌위험도 평가법에서 피항구역의 문턱값을 결정하는 방법을 분석하고 실제 상황에 적용 가능한 식을 개발하였다.
실 기동 훈련을 기반으로 획득한 데이터는 전투 또는 워게임 모델링 및 시뮬레이션에 중요한 역할을 지니게 된다. 특히 이들 데이터는 무기체계 분석을 위한 중요한 입력자료로 활용하게 된다. 현존하는 분석모델들은 사격시간간격의 평균값을 상수로 지정하여 적용하여 왔으나 사격시간간격은 기존 확률분포 또는 경험분포로 적합하여 사용함이 보다 현실적이라고 할 수 있다. 실제 전장의 데이터를 획득하기 어려운 여건이므로 실기동 훈련으로 획득된 경험 데이터를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구는 확률과정을 따르는 전투상황을 보다 근접하게 모의할 수 있는 새로운 접근방법 및 기법을 연구하고 비교한다. 이 연구는 다양한 혼합 무기체계, 적정 전투의 규모, 그리고 전술적 측면 등을 포함하는 향후 연구과제의 필요성을 제기하면서 이를 위한 첫 번째 단계에 해당하는 기초연구이다.
본 논문은 확률분포를 이용하여 전력설비의 기대여명을 산출하는 방법을 제안한다. 전력설비의 기대여명이란 해당 설비의 잔존수명으로, 기대여명은 전력시스템의 보수계획, 설비교체계획, 신뢰도 평가에 유용하게 이용될 수 있다. 본 논문에서는 각 운전년수별로 향후 운전가능년수에 대한 누적확률을 계산하고, 계산한 누적확률로 누적확률분포함수모델의 모수를 결정한 후, 모델함수의 평균값을 구하여 기대여명을 산정한다. 제안한 방법에서는 정립한 누적확률분포함수모델을 이용하여 기대여명 뿐만 아니라, 향후 특정 운전년수에 이르기 위한 기대확률까지도 쉽게 구할 수 있다. 제안한 방법은 우리나라 복합화력 발전소 발전기의 기대여명 추정에 적용하여 그 효용성을 입증하였다.
기존의 인터넷 시스템에서 사용자의 요구와 목적에 따른 프레젠테이션과 컨텐츠를 탐색하는 데 있어 풍부한 링크구조 등으로 인해 일부 심각한 유용성 문제를 발생시키고 있다. 최근 많은 시스템에서는 온톨로지 기술을 이용해서 동적 적응이 가능한 다양한 시스템들을 연구하고 있다. 이 연구에서는 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 적용한 온톨로지 기반 교육시스템을 설계하였다. 이 시스템은 온톨로지를 이용해서 교육 컨텐츠의 재사용성을 향상시켰고, 이산 확률 분포 함수와 동적 적응 모델을 이용해서 학습자에게 동적 컨텐츠를 제공할 수 있도록 하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 온톨로지 기반 환경에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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