• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.9 no.2
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• pp.83-94
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• 1996

The probability of Yut was calculated by using the physical property in previous study, but this article suggested empirical estimators for probability of Yut. In practice, physics-based probability imposes too strong assumptions, which result in the difference between the calculated probabilies and empirical relative frequencies. Experiment shows the probabilities of Yut depend on the integrated shape of Yut rather than the floor type. Maximum likelihood estimator and empirical Bayes estimators are compared and all turn out to be almost identicla for more than 40 trials. For smaller number of trials, Bayes estimators are recommended for its stability. Regression approach is also adopted as an easy-to-use method without empirical trials.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.35 no.2
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• pp.173-180
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• 2012

이 논문에서는 작업의 처리시간이 임의의 확률분포를 따르고 작업의 납기일이 작업마다 별개인 상황에서의 단일 기계 스케줄링문제에 관하여 살펴본다. 이 때 충분히 이른 작업의 수를 최대화시키는 데에 관심을 둔다. 이러한 스케줄링문제를 풀기 위한 두 가지 알고리즘, 즉 이진정수계획모형과 스케줄링 규칙을 제안한다. 여기서 제안하는 스케줄링 규칙은 처리시간과 납기일이 확정적인 경우에 지연작업의 수를 최소화시켜주는 스케줄링을 제공하는 기존 알고리즘을 처리시간과 납기일이 확률적인 경우로 확장한 것이다. 다음으로 이진정수계획모형과 스케줄링규칙을 성과측면에서 비교한다. 그 결과 대부분의 경우에 스케줄링 규칙이 이진정수계획모형과 거의 같은 스케줄을 제공할 뿐만 아니라 컴퓨터자원을 매우 적게 소모한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.883-885
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• 2005

지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.352-356
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• 2008

가뭄관리에서 가장 중요한 요소는 1) 강수량, 지표수, 지하수, 댐수, 토양수분 등 물 공급량의 시 공간적 모니터링과 2) 이용가능한 물 공급량 약화 정도에 따라 적시적소에 물 이용자가 취해야할 행동요령을 제시하는 것이다. 가뭄지수는 가뭄관리에서 종합적인 물 공급량 정보를 하나의 수치로 정량화하여 가용 수자원의 악화정도를 나타내어 가뭄경보의 기준으로 활용된다. 현재까지 개발된 대표적인 가뭄지수들은 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SPI(Standardized Precipitation Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 등이 있다. PDSI는 여러 가지 제한점을 가지고 있지만 가뭄지수 개발의 시발점이 되었다는 점에서 전세계적으로 이용하고 있고 국내에서도 기상청의 공식적인 가뭄지수로 발표되고 있다. PDSI는 복잡한 물수지 모형에 의해 산정되며, 이용되는 매개변수는 지역의 기후상황, 보정자료기간 등에 민감하게 작용하고 있으나 이들에 대한 국내기후 환경에서의 평가가 선행되어 있지 않고 있다. PDSI는 가뭄과 습윤 기간의 시작과 종료 시점을 확률적으로 산정하여 이를 기반으로 가뭄경보에 활용하고 있다. 또한, 이들 확률은 기상학적 가뭄상황을 나타내는 PDSI에 후행하는 하천유출, 저수지 수위, 지하수 등의 수문학적 가뭄을 표현하는 PHDI(Palmer Hydrological Drought Index)를 산정하는 데 이용된다. Z-지수 역시 PDSI에서 얻을 수 있는 가뭄지수로 단기간의 가뭄특성에 의한 농업가뭄을 표현하는 데 적합한 지수로 알려져 있다. 본 연구에서는 PDSI의 제한점들을 살펴보고 우리나라의 기후상황, 자료보정기간 등에 따른 PDSI의 제매개변수들을 재산정하여 계산된 PDSI의 변동성을 검토한 후 이를 Palmer(1965)가 제시한 PDSI 산정식과 비교 평가하였다. 또한 가뭄의 시작과 종료 확률 개념에 의하여 산정된 PDSI를 기상청에서 제공하고 있는 PDSI와 비교 분석하여 개선점을 도출하였다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.31 no.5 s.121
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• pp.361-368
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• 2007

The storage space requirement is a very important decision variable which determines the storage capacity of a container terminal. Generally, the storage space requirement is dependent upon such factors as ship headway, allowable dwell time of containers, loading/winding time per ship, and so on. Until now, the storage space requirement is estimated under the assumption that the factors are deterministic in several studies. However, this study proposes how to estimate a storage space requirement satisfying the required service level under the assumption that a containership's load size is probabilistic. Numerical experiments, which use a simulation show that the proposed method can estimate more adequately the storage space requirement than other methods under a probabilistic environment.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.1 no.1
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• pp.53-65
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• 1997

There are many mistakes when we estimate probability of an event, for example, we often omit some likelihoods (of an event), sometimes give too large or too small possibility for a particular case, cannot relate current cases with which were concerned before, apply at another cases as soon as discuss about it insufficiently, etc. If we go into a history of probability and statistics, we shall ascertain that many scientists and mathmaticians made essentially same mistakes with us. In the paper, we will consider the theorization of probability and statistics as a process of modification of mistakes which were made during one's estimating possibility of an event. On that point of view, we shall look at historical background of probability and statistics.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.105-106
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• 2015

본 논문에서는 DTN(Delay Tolerant Network) 환경에서 효율적인 메시지 전달을 위해 확률적으로 중계 노드를 선택하는 기법을 제안한다. DTN은 종단 간 연결이 불확실한 네트워크에서의 통신을 Store-Carry-Forward 방식을 사용하여 메시지를 목적 노드에 전달한다. 또한 종단 간 연결이 불확실한 상황에서도 중계 노드를 통해 메시지를 목적 노드에 전달하여 높은 전송률을 보장한다. 하지만 에피데믹(Epidemic) 라우팅이나 Spray and Wait 라우팅과 같은 기존 다중 복사 라우팅 알고리즘은 접촉한 모든 노드에게 메시지를 복사하여 메시지 복사로 인한 오버헤드가 높아진다. 반면에 PROPHET 라우팅과 같은 단일 복사 알고리즘은 적은 오버헤드를 발생시키지만 중계 노드 수 감소로 인한 메시지 전송률 감소 현상이 나타난다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 기존 DTN 라우팅의 문제점을 보완하기 위해 확률적으로 노드 분포를 분석하여 현재 네트워크에 효율적인 메시지 복사 방식을 선택하여 작동한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘이 기존 DTN 라우팅 알고리즘과 오버헤드와 전송률을 비교하여 더 효율적임을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.337-339
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• 2006

이동 카메라 환경에서의 객체 추적은 배경과 객체의 동시 이동으로 인친 배경 모델링과 같은 고정 카메라 환경에서의 접근방법으로는 해결이 어려운 문제이다. 또한 다중 객체의 추적에서는 객체간 가려짐이 발생하는 상황에 대한 안정적 기법이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 커널에 기반한 객체의 표현과 Mean shift 알고리즘을 통해 여러 명의 사람을 실시간으로 추적하고, 객체간의 공간 정보와 확률적 유사도에 기반한 객체간의 가려짐의 발생과 가려짐 후의 복원에 대한 방법을 제안하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.4
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• pp.512-517
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• 2008

It is show that increasing of aged and handicapped people requires development of Ubiquitous computing technique to offer the specialized service for handicapped-people. For this, we need a development of Context Awareness and Service Reasoning Technique that the technique is supplied interaction between user and U-environment instead of the old unilateral relation. The old research of context awareness needed probabilistic presentation model like a Bayesian Network based on expert Systems for recognize given circumstance by a domain of uncertain real world. In this article, we define a domain of disorder activity assistant service application and context model based on ontology in diversified environment and minimized intervention of user and developer. By use this context model, we apply the structure learning of Bayesian Network and decide the service and activity to development of application service for handicapped people. Finally, we define the proper Conditional Probability Table of the structured Bayesian Network and if random situation is given to user, then present state variable of Activity and Service by given Causal relation of Bayesian Network based on Conditional Probability Table and it can be result of context awareness.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.349-351
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• 2002

베이지안 네트워크는 변수들간의 원인-결과 관계를 확률적으로 모델링하기 위한 도구로서 소프트웨어 사용자의 목적을 추론하기 위해 널리 이용된다. 행동기반 로봇 설계는 반응적(reactive) 행동 모듈을 효과적으로 결합하여 복잡한 행동을 생성하기 위한 접근 방법이다. 행동의 결합은 로봇의 목표, 외부환경, 행동들 사이의 관계를 종합적으로 고려하여 동적으로 이루어진다. 그러나 현재의 결합 모델은 사전에 설계자에 의해 구조가 결정되는 고정적인 형태이기 때문에 환경의 변화에 맞게 목표를 변화시키지 못한다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 상황에 가장 적합한 로봇의 목표를 설정하여 유연한 행동선택을 유도한다. Khepera 이동로봇 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행해 본 결과 베이지안 네트워크를 적용한 모델이 상황에 적합하게 목적을 선택하여 문제를 해결하는 것을 알 수 있었다.