• Title/Summary/Keyword: 확률적 거리

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퍼지양자화 은닉 마르코프 모델에서 코드워드 종속거리 정규화와 Instar 형태의 퍼지 기여도에 기반한 출력확률의 평활화 (Codeword-Dependent Distance Normalization and Smoothing of Output Probalities Based on the Instar-formed Fuzzy Contribution in the FVQ-DHMM)

  • 최환진;김연준;오영환
    • 한국음향학회지
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    • 제16권2호
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    • pp.71-79
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    • 1997
  • 본 논문에서는 FVQ-DHMM(fuzzy vector quantization-discrete hidden Markov model)에서 강인한 출력확률의 추정을 위해서 코드워드 종속 거리 정규화와 출력확률에 대한 instar 형태의 퍼지 평활화 방법을 제안한다. FVQ-DHMM은 DHMM의 변형된 모델로, 상태별 출력확률이 입력패턴에 대한 각 코드워드와의 가중치와 출력확률의 곱에 대한 합의 형태로 추정된다. FVQ-DHMM의 성능이 가중치 요소와 상태별 출력분포에 영향을 받으므로, 가중치 요소와 상태별 출력분포를 강인하게 추정하는 방법이 필요하게 된다. 실험결과, 제안된 코드워드 종속 거리 정규화(CDDN : codeword dependent distance normalization)를 적용한 방법이 기존의 FVQ-DHMM에 비해 24%의 오인식률 감소가 있었으며, 상태별 출력분포에 대해서 평활화를 적용한 경우 79%의 오식율을 감소 시킴을 알 수 있었다. 이러한 결과는 제안된 CDDN과 퍼지 평활화의 사용이 향상된 인식율을 얻는데 주요하며, 결과적으로 제안된 방법이 FVQ-HMM을 위한 강인한 출력확률의 추정을 위한 대안으로 유용함을 보여준다고 할 수 있다.

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새로운 정보이론적 최적기준에 의한 블라인드 등화 (A New Criterion of Information Theoretic Optimization and Application to Blind Channel Equalization)

  • 김남용;리우킹 양
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.11-17
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    • 2009
  • 인터넷에 관련된 많은 연구들이 멀티포인트 통신에 집중되어 있으며 이 멀티 포인트 통신에 블라인드 등화기술이 주로 사용되어 왔다. 이 논문에서는, 적응 블라인드 등화기를 위해, 두 확률밀도함수의 유클리드 거리를 최소화하는 기준을 소개한다. 파젼 확률밀도로 표현되는 유클리드 거리가 최소화되기 위해, 전송 심볼의 확률밀도함수와 같은 형태를 갖도록 하는 랜덤 심볼을 수신단에서 생성하여 사용한다. 시뮬레이션 결과로부터, 일반적으로 쓰이는 CMA 알고리듬이 열악한 성능을 보이는 채널모델에 대해 제안한 방식은 크게 향상된 성능을 나타냈다. CMA와 비교했을 때, 채널의 고유치분포비에 대해서도 비교적 민감하지 않은 일관된 성능을 보였으며, ITL의 한 영역으로서, 파젼 확률밀도를 사용한 유클리드 거리 최소화 기준이 블라인드 등화에 성공적으로 응용될 수 있음을 보였다.

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잡음, 나카가미 페이딩과 대수정규 shadowing이 존재하는 환경하에서 셀룰라 이동 무선 시스템의 동일 채널 간섭 확률 (Cochannel Interference Probability of Cellular Mobile Radio Systems in the Environments of Noise and Nakagami Fading plus Lognormal Shadowing)

  • 심용회;조성언;조성준
    • 한국통신학회논문지
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    • 제19권9호
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    • pp.1668-1679
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    • 1994
  • 나카가미 페이딩과 가우스 잡음이 함께 존재하는 환경과 가우스 잡음과 나카가미 페이딩 및 대수정규 shadowing이 함께 존재하는 환경의 두가지 환경하에서 동일채널 간섭확률을 구하였다. 잡음과 나카가미 페이딩이 함께 존재하는 환경하에서의 동일채널 간섭확률은 이런 해석에 의해 구하였으며 잡음과 나카가미 페이딩 및 shadowing이 존재하는 환경하에서의 동일채널 간섭확률은 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 구하였다. 그리고 각 경우에 대한 스펙트럼 효율을 검토하였다. 결과로부터 동일채널간섭확률은 주파수재사용 거리가 작은 경우는 잡음, noise, shadowing의 영향이 복합적으로 나타나지만 주파수재사용 거리가 커질수록 path loss의 증가로 인하여 간섭과 전력이 감소되어 희망파의 페이딩 심도와 잡음에 의해 좌우된다는 것을 알 수 있었다.

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색, 거리정보를 이용한 강인한 객체추적 (Robust Tracking using color and depth)

  • 이윤형;정문호;박민용
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.1933-1934
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    • 2006
  • 이 논문은 비강체 객체에 대한 실시간 추적시 다른 객체에 의한 간섭의 영향을 줄이는 방법을 제시한다. 제시한 방법에서 객체 추적에 대한 알고리즘은 현재 프레임에서 확률적으로 목표의 위치를 찾는 Mean shift 방법에 기초를 두고 있다. 기존의 방법에서는 mean shift 의 파라미터로서 색분포만 사용한다. 하나의 파라미터에만 의존하므로 같은 색분포를 갖는 다른 객체가 추적 영역 내에 들어오게 되면 새로운 객체를 기존 객체로 인식하게 되는 문제가 발생한다. 여기서 우리는 강인한 객체추적을 하기 위해 다른 하나의 파라미터로서 거리정보를 이용을 제안한다. 거리정보에 최적화된 흐름 추정(optical flow estimation)방법을 확장 도입한 강인한 에러 기준(robust error norm) 방법을 사용하여 기존의 객체에게 더 많은 가중치를 주는 방식으로 mean shift 추적 방법을 기초로 하여 강력하게 추적하는 방법을 제안한다.

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이동 분산 실시간 시스템의 명세를 위한 DATM의 정의 (Definition of DATM for specifying of Mobile Distributed Real Time Systems)

  • 박주호;이문근
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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    • pp.28-30
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    • 2002
  • 이동 분산 실시간 시스템(MDRTS:Mobile Distributed Real-time Systems)은 분산 네트워크 상에서 협력 동작하며 특정 시간 내에 요구하는 정보를 제공하는 이동 시스템이다. MDRTS는 시간, 이동성, 분산성 등을 표현하기 때문에 명세 복잡도가 높고, MDRTS의 성공적인 동작을 보장하기 위해 보다 정확하고 효율적인 시스템의 설계가 중요하다. 특히 시스템의 분산성과 이동성에 의해 발생하는 다양한 종류의 제약 사항을 표현한 수 있는 정형기법이 필요하다. 본 논문에서는 MDRTS을 명세하기 위해 PATM(Probabilistic Abstract Timed Machine)[1]을 확장하여 정의한 DATM(Distributed Abstract Timed Machine)에 대해 기술한다. DATM은 PATM에서 표현하기 힘들었던 이동하는 기계의 분산 정보를 명세할 수 있도록 하였고, 시간, 거리, 확률, 보안에 대한 제약 사항을 명세할 수 있도륵 정의하였다. MDRTS가 가진 제약사항들은 영역을 정의하여 표현하였다. 영역의 종류에는 시간영역, 거리영역, 확률영역, 보안영역이 있다. 각 영역의 속성에 시간적인 제약을 표현할 수 있으며, 시간과 공간 논리를 사용하여 모델링하였다.

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무선 센서 네트워크에서 2-레벨에 따른 단계적 클러스터링 기법 (Phased Clustering Scheme of Two-Levels in Wireless Sensor Networks)

  • 이성룡;박지수;손진곤
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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    • pp.166-169
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    • 2014
  • 무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가진 센서 노드들로 구성되며, 센서 노드의 에너지를 효율적으로 활용하기 위해 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 균형 있는 클러스터 구성을 위해서는 클러스터 헤드의 선정이 중요하다. 기존의 연구는 확률, 노드의 잔여 에너지, 이웃 노드의 수, 이웃 노드와의 거리 등의 정보를 활용하여 클러스터 헤드를 선정하였다. 그러나 확률은 클러스터 헤드의 밀집으로 인한 에너지 소비의 불균형이 있을 수 있으며, 이웃 노드와의 정보 비교는 필요한 정보 수집을 위해 많은 에너지가 필요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문은 센서 노드를 베이스 스테이션과의 거리에 따라 2-레벨로 나누고 각 상위 레벨에 속한 동일한 하위 레벨을 순차적으로 변경해가며 클러스터를 구성하는 기법을 제안한다.

불확실한 도로 네트워크에서의 응급차량 배차 (Emergency Vehicle Dispatching on Unreliable Road Networks)

  • 최재영;김홍규
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.16-23
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    • 2011
  • 이 논문에서는 지진이나 해일과 같은 자연재해가 발생했을 때 생존자의 수를 최대화하기 위한 응급차량의 배차 문제에 대하여 살펴본다. 이 경우에는 도로 네트워크상에서 최단거리에 있으리라 예상되는 환자부터 실어 나르는 스케줄링 규칙을 많이 이용한다. 이 스케줄링 규칙을 SEPT(Shortest Expected Processing Time) 라고 한다. 이 논문에서는 SEPT보다 효율적이라 생각되는 새로운 스케줄링 규칙을 제안한다. 이 스케줄링 규칙은 처리시간과 납기일이 확정적인 경우에 생존자의 수를 최대화시켜주는 스케줄링을 제공하는 Moore의 알고리즘을 처리시간과 납기일이 확률적인 경우로 확장한 것이다. 다음으로 이 스케줄링 규칙을 지진이 많이 발생하는 미국 캘리포니아 주 로스앤젤레스의 한 지역을 대상으로 몇 가지 생존확률 하에서 생존자의 수를 기준으로 SEPT와 비교한다. 그 결과 모든 생존확률 하에서 제안된 스케줄링 규칙이 SEPT보다 평균적으로 생존자의 수를 더 늘려주는 스케줄링을 제공한다. 그리고 많은 경우 제안된 스케줄링 규칙은 최적 스케줄링을 제공한다.

교통상황과 확률적 수요를 고려한 차량경로문제의 Hybrid 유전자 알고리즘 (A Hybrid Genetic Algorithm for Vehicle Routing Problem which Considers Traffic Situations and Stochastic Demands)

  • 김기태;전건욱
    • 대한교통학회지
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    • 제28권5호
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    • pp.107-116
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    • 2010
  • 도심지에서 수요지간의 이동시간은 복잡한 도로사정과 외부환경으로 인하여 실시간 변화하는 교통상황에 큰 영향을 받고 있으며, 수요는 시기나 성향에 따라 확률적으로 변화하고 있다. 대부분의 차량경로문제 연구는 차량경로를 선정함에 있어 수요지간의 이동거리와 평균속력, 확정된 수요를 고려하여 경로를 구성하고 있으며, 교통상황과 확률적인 수요의 동적인 외부환경 반영이 미흡하였다. 본 연구에서는 원활 지체 정체의 교통상황과 확률적인 수요를 고려한 현실적인 차량경로문제를 제안하였다. 수리모형을 구축하고, CPLEX 11.1을 이용하여 검증하였으며, 총 소요시간을 최소화하는 Hybrid 유전자 알고리즘을 제안하였다. 교통상황과 확률적 수요를 고려한 차량경로문제의 결과를 기존의 휴리스틱 알고리즘과 비교하였으며, 본 연구에서 제안한 알고리즘이 가장 우수한 해를 제공하였다.

집적 영상을 이용한 가려진 표적의 복원과 인식 (Occluded Object Reconstruction and Recognition with Computational Integral Imaging)

  • 이동수;염석원;김신환;손정영
    • 한국광학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.270-275
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    • 2008
  • 본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다.

랜덤 심볼열에 기반한 확률분포의 반복적 유클리드 거리 추정법 (Recursive Estimation of Euclidean Distance between Probabilities based on A Set of Random Symbols)

  • 김남용
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.119-124
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    • 2014
  • 송신 심볼점과 동일한 확률분포 모양을 갖도록 수신단에서 무작위로 발생시킨 N개의 랜덤 샘플에 대한 확률밀도함수와, 시스템 출력샘플들에 대한 확률밀도함수 사이의 ED 를 기반으로 설계된 블라인드 적응 시스템은 수렴에 이르렀는지 평가하거나 최소 ED 평가를 위해 매 샘플시간 마다 ED 값을 계산한다. 그런데 이 ED 값 추정은 블록 데이터 계산방식으로서 계산량이 많다는 문제점을 지니고 있다. 이 논문에서는 과도한 계산량을 줄일 수 있는 방법으로서 현재 샘플 시간의 ED 값과 다음 샘플 시간의 ED 값 사이의 관계와 다음 샘플시간의 ED 값 계산에 현재 계산된 ED 값을 활용할 수 있는 반복적 ED 추정방법을 제안하였다. 기존의 블록 처리 ED 방법은 계산량 $O(N^2)$을 가지는데 반해 반복적 ED 방법은 계산량 O(N)을 가지며, 시뮬레이션 결과에서 두 방식이 정확히 일치하는 추정결과를 산출하였다.