• Title/Summary/Keyword: 확률분포 모델

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Application of the Fluctuating Microbial Counts Using Probability Approaches in Food Industries (식품산업체에서 확률분포 모델을 이용한 불규칙적인 미생물 수 분포 활용)

  • Park, Gyung-Jin;Kim, Sung-Jo;Sim, Woo-Chang;Chun, Seok-Jo;Choi, Weon-Sang;Hong, Chong-Hae
    • Journal of Food Hygiene and Safety
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    • v.18 no.4
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    • pp.237-242
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    • 2003
  • Sequences of industrial microbial counts of foods shows irregular fluctuating patterns as adeinition of fluctuating microbial counts(FMC). Recently, it beame clear that the FMC was considered as having a lognormal distribution as a first order approximation. Application of lognormal distribution to the industrial microbial counts could produce useful information in practice. This study is intended to verift the application method of lognormal idstribution in FMC. The one year's records for microbial counts of frozen dumplings from two companies were obtained, and the statistical analysis was carried out to estimate the frequencies of future events where counts exceeding selected levels and to compare the sanitation level of the two companies. The results showed that this spplication method enable translation of irregular recourds of microbial counts into an useful information such as te actual probalities of outburst of a given level and the quantitative predictions of potential hazards in the processing.

Use of Probability Distribution of Speed derived from Positioning Data (위치 데이터에서 유도된 속도의 확률분포)

  • On, Kyoung-Woon;Lee, Jun-Seok;Song, Ha Yoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.1092-1095
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    • 2013
  • 오늘날 모바일 스마트 기기의 발전은 위치기반의 새로운 기술을 이끌었다. 현재 위치 데이터를 사용하는 많은 응용프로그램들이 소개되었고, 또한 널리 사용되고 있다. 하지만 아직 이러한 위치 데이터들은 환경적인 요소 등으로 인해 오류가 많다. 우리는 이전 연구에서 위치 데이터의 오류 검출 및 교정 알고리즘을 제안하였다. 또 다른 연구에선 인간의 이동속도가 어떠한 확률분포모델을 따르는지 연구하였다. 그리하여 본 논문에서는 인간의 이동속도의 분포로서 적합하다고 판명된 확률분포모델 중 Lognormal 분포, Gamma 분포, Weibull분포를 선택하여 위치데이터 오류 검출 및 교정 알고리즘에 적용하기 위한 확률분포 계산을 제안한다. 그 중 일부는 계산의 복잡도를 낮추기 위해 확률분포표를 제공할 것이다.

Uncertainty based crack growth prediction under variable amplitude loads (변동하중 하에서의 불확실성 기반 균열성장 예측)

  • Leem, Sang-Hyuck;An, Da-Wn;Choi, Joo-Ho
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2011.04a
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    • pp.349-352
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    • 2011
  • 본 논문에서는 변동하중 하에서의 균열 성장 예측을 위하여 손상 모델과 주어진 데이터에 기반하여 균열 성장 모델의 변수를 확률분포로 추정한다. 이를 위해 베이지안 접근법을 활용하여 불확실 변수 결합 확률 분포식을 구축하고, Markov Chain Monte Carlo(MCMC)을 통해서 균열 성장 모델의 변수 샘플을 추출하였다. 여기서 추출된 샘플들을 균열 성장 모델에 적용, 균열 성장의 결과를 확률적인 분포로 예측하였다. 위와 같은 추정은 재료의 물성과 같은 변동성이 있는 변수를 모델에 적용하여, 결과값을 확률적인 분포로 예측하였다. 이것은 기존의 안전계수 개념보다 더욱 적절한 안전 기준을 제시 할 수 있다.

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갱신이론과 전산모사를 통한 비고전적 단일 효소 반응시간 분포와 고분자 특이 수송 현상의 정량적 이해

  • Kim, Dae-Hyeon;Jeong, In-Chun;Song, Sang-Geun;Kim, Ji-Hyeon;Seong, Jae-Yeong
    • Proceeding of EDISON Challenge
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    • 2015.03a
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    • pp.24-31
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    • 2015
  • 효소는 생명 현상을 구현하는 단백질 촉매인데 그 동안 효소의 촉매 반응 속도는 Michaelis-Menten(MM) 모델로 대부분 설명되어 왔다. 그러나 MM 모델은 실험으로 측정된 단일 효소 반응시간의 확률분포 모양을 설명할 수 없다. MM 모델에 반응계수의 정적 무질서 개념을 도입한 효소 반응 모델도 기질 농도에 따라 변화하는 효소 반응시간의 통계적 요동을 설명하지 못한다. 우리는 단일 효소 반응시간의 통계적 요동이 기질에 따라 변화하는 양상을 설명하기 위해 효소 반응을 구성하는 개별 화학반응을 단순히 푸아송 과정이 아닌 갱신과정(renewal process)으로 확장한 효소 반응 모델을 제안한다. 우리는 이 단일 효소 반응 모델과 기질에 따른 효소 반응시간 분산 변화 데이터를 비교하여 효소-기질 복합체의 지속시간 분포를 간단한 형태로 얻어내었다. 또한, 이 정보를 토대로 전산모사를 수행하여 효소 반응시간의 확률분포를 얻어내고, 실제 실험 결과 및 기존 이론들과 비교하였다. 뿐만 아니라 단일 효소 반응시간의 확률분포를 연속 시간 임의의 보행자(continuous time random walker)의 대기시간 확률분포(waiting time distribution)로 대응하면, 평균 제곱 변위가 시간에 따라 단순히 증가 하지 않는 고분자의 특이 수송(anomalous diffusion) 현상도 정량적으로 설명할 수 있었다.

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Korean Word Recognition Using Semi-continuous Hidden Markov Models (준영속분포 HMM을 이용한 한국어 단어 인식)

  • 조병서;이기영;최갑석
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.11 no.6
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    • pp.46-52
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    • 1992
  • 본 논문에서는 HMM 의 이산분포를 연속분포로 근사시키는 준 연속분포 HMM 에 의한 한국어 단어인식에 관하여 연구하였다. 이 모델의 생성과정에서는 입력벡터의 출력확률을 혼합 다차원 정규분 포로 가정하여 입력벡터의 확률함수와 코드위드의 심볼출력을 선형결합하므로써, 연속분포 모델로 근사 시켰으며, 단어인식과정에서는 생성모델에 의해 이산분포 모델에서 발생되는 양자와 왜곡을 감소시키므 로써 인식률을 향상시켰다. 이 방법을 평가하기 위하여 DDD 지역명을 대상으로 이산분포 HMM과 준연 속분포 HMM 의 비교실험을 수행하였다. 그 결과 준연속분포 HMM 에 의하여 이산분포 HMM 보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.

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Statistical Model of 3D Positions in Tracking Fast Objects Using IR Stereo Camera (적외선 스테레오 카메라를 이용한 고속 이동객체의 위치에 대한 확률모델)

  • Oh, Jun Ho;Lee, Sang Hwa;Lee, Boo Hwan;Park, Jong-Il
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.52 no.1
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    • pp.89-101
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    • 2015
  • This paper proposes a statistical model of 3-D positions when tracking moving targets using the uncooled infrared (IR) stereo camera system. The proposed model is derived from two errors. One is the position error which is caused by the sampling pixels in the digital image. The other is the timing jitter which results from the irregular capture-timing in the infrared cameras. The capture-timing in the IR camera is measured using the jitter meter designed in this paper, and the observed jitters are statistically modeled as Gaussian distribution. This paper derives an integrated probability distribution by combining jitter error with pixel position error. The combined error is modeled as the convolution of two error distributions. To verify the proposed statistical position error model, this paper has some experiments in tracking moving objects with IR stereo camera. The 3-D positions of object are accurately measured by the trajectory scanner, and 3-D positions are also estimated by stereo matching from IR stereo camera system. According to the experiments, the positions of moving object are estimated within the statistically reliable range which is derived by convolution of two probability models of pixel position error and timing jitter respectively. It is expected that the proposed statistical model can be applied to estimate the uncertain 3-D positions of moving objects in the diverse fields.

Uncertainty Analysis for Parameters of Probability Distribution in Rainfall Frequency Analysis: Bayesian MCMC and Metropolis-Hastings Algorithm (강우빈도분석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 해석: Bayesian MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 중심으로)

  • Seo, Young-Min;Jee, Hong-Kee;Lee, Soon-Tak
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1385-1389
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    • 2010
  • 수자원 계획에 있어서 강우 또는 홍수빈도분석시 주로 사용되는 확률의 개념은 상대빈도에 대한 극한으로 확률을 정의하는 빈도학파적 확률관점에 속하며, 확률모델에서 미지의 매개변수들은 고정된 상수로 간주된다. 따라서 확률은 객관적이고 매개변수들은 고정된 값을 가지기 때문에 이러한 매개변수들에 대한 확률론적 설명은 매우 어렵다. 본 연구에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성을 정량화하기 위하여 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용한 불확실성 평가모델을 구축하였다. 그리고 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘의 적용을 통하여 확률강우량 산정시 확률분포의 매개변수에 대한 통계학적 특성 및 불확실성 구간을 정량화하였으며, 이를 바탕으로 홍수위험평가 및 의사결정과정에서 불확실성 및 위험도를 충분히 설명할 수 있는 프레임워크 구성을 위한 기초를 마련할 수 있었다.

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Analysis of Probability Distribution of Tsunami Heights for Development of Tsunami Prediction Model (지진해일고 예측모델 개발을 위한 지진해일고 확률분포 분석)

  • Kim, Byung-Ho;Yu, Jae-Ung;Cho, Yong-Sik;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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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.

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소형 해상 부유체의 위기허용수준 결정을 위한 최적의 누적확률분포함수 선정에 관한 연구

  • Im, Jeong-Bin
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2013.06a
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    • pp.474-476
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    • 2013
  • 위기허용수준(RAC)은 시스템의 안전성 평가를 위한 확률적인 기준으로, 소형 해상 부유체의 롤, 피치, 히브 등 세 가지 동적운동의 위험수준 평가에 적용할 수 있다. 부유체의 동적운동 값들은 모델을 통해서 획득한 후, 이에 관한 누적확률분포함수를 추론하여 상대적인 위기수준을 결정하게 된다. 이 연구는 모델에서 획득한 세가지 동적운동에 대한 최적의 누적확률분포함수 선정에 관한 것이 목적이다. Exponential, Extreme Value, Gamma, Lognormal, Normal, Poisson 등 6가지 대표적인 누적확률분포함수를 세가지 동적운동에 적용하여 평가한 결과, 롤과 히브 운동의 경우는 Beta 누적분포함수가 최적임을 나타냈고, 피치 운동의 경우는 Gamma 누적분포함수로 대표하는 것이 최적임을 나타냈다. 아울러 향후 본 연구 결과의 적용방법에 대해서도 검토하였다.

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A Study on the Rtension of HMM Parameters for Speech Recognition (음성인식을 위한 HMM의 파라메터 확장에 관한 연구)

  • 박창호
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1994.06c
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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.

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