논에서의 수문 특성을 현장 조사 및 측정하고, 강우-유출 자료로부터 논의 최대 잠재저류장의 확률적 특성을 분석하여, 선행강우조건에 따른 CN을 추정하였다. 추정된 CN은 AMC II의 경우 78이었으며, AMC-I, III의 경우에는 각각 63, 88이었다. 논의 강우-유출자료에 의한 CN은 년 홍수량 자료의 적용여부가 불확실하므로 이를 보완하고, 물고높이나 초기담수심의 영향을 구체적으로 규명하기 위하여 논의 물수지 모형을 구성하였다. 논의 유출량은 선행 강우뿐 아니라 초기담수심에 따라 변화하므로 최대 잠재저류량을 이용하여 CN을 결정하기에는 어려움이 따른다. 따라서, 최대 잠재저류량의 경우와 같이 담수심의 확룰분포함수를 이용하여 CN을 추정하였다. 물수지모형을 이용하여 확률담수심, 물고높이 및 기상자료로부터 논의 유출량을 추정하였다. 추정된 유출량으로부터 CN을 계산하고, 확률 담수심에 해당하는 CN-I, CN-II, CN-III을 결정하였으며, 그 값은 각각 70, 79, 89이었다.
본 논문에서는 콤팩트한 동영상 표현과 객체기반의 generic한 동영상압축을 위한 파라미터릭 움직임 모델의 파라미터 추정과 세그맨테이션 기법에 관해서 기술한다. 동영상의 optical flow와 같은 국소적 움직임 정보와 파라미터 움직임 모델의 특징을 이용해서 영상의 콤팩트한 구조적 표현을 추출하기 위해, 본 논문에서는 2 스템의 과정 즉, 초기영역을 추출하는 과정과, 파라미터릭 움직임 파라미터의 추정과 세그맨테이션을 동시에 수행하는 과정으로 구성된 새로운 알고리즘을 제안한다. 혼합 모델이 ML 추정에 의거한 확률적 클러스터링에 의해 움직임 물체의 움직임과 형상을 반영한 초기영역을 추출하고, 파라미터릭 움직임 모델을 사용해서 각각의 초기 영역마다 움직임 파라미터를 추정하고 세그맨테이션을 수행한다. 또한, CIF 표준 동영상을 사용한 모의 실험을 통해 본 제안 알고리즘의 유효성을 평가한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권2호
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pp.245-255
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2011
자료의 분포변화를 검정하는 비모수적 방법으로 경험분포함수를 이용하거나 확률밀도함수 추정량을 이용하는 두 가지 방법을 고려할 수 있다. 이 논문에서는 분포변화 검정을 위한 두가지 방법을 자세히 살펴보고 기존 연구의 결과를 정리한다. 여러 확률모형을 가정하고 분포변화 검정에 대한 모의 실험을 실시하여 두 방법에 대한 이론적 극한 성질이잘 성립하는가를 살펴본다. 검정력 비교를 통하여 모형에 따른 적절한 변화점 분석 방법을 알아본다.
영확률을 성능기준으로 하는 적응 알고리듬은 충격성 잡음에 강인함을 나타내며 그 결정 궤환 알고리듬은 심각한 다경로 채널 왜곡을 효과적으로 보상하는 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 결정 궤환 영확률 알고리듬은 각 필터 구역에 대해 매 샘플시간마다 여러 합산 동작을 계산해야하는데 이것이 실제 구현에 장애가 되고 있다. 이 논문에서는 반복적 기울기 추정 방식을 가진 결정 궤환 영확률 알고리듬을 제안하며 이 알고리듬은 기존 계산량 O(N)을 샘플 사이즈 N에 무관한 상수량으로 줄일 수 있음을 보인다. 또한 초기상태와 안정상태의 가중치 갱신이 연속적인 과정으로 이루어져 결정 궤환에서 어떤 기울기 추정 오류 전파도 일으키지 않음을 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.271-280
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2014
구제역은 전염성이 높고 치명적 결과를 유발하는 우제류 전염병이며, 2010/2011년도에 국내에서 발생한 구제역 (2010/2011 구제역)은 사회 및 경제적으로 국가에 재난 수준의 손실을 끼쳤다. 따라서 국가적 차원에서 구제역의 예방과, 발병 시 피해를 줄이려는 많은 노력을 하고 있다. 이러한 노력의 하나로 구제역의 전염 현상을 확률적으로 모형화하고 이해하려는 노력이 필요하다. 영국에서 발생한 2001년 구제역은 그 규모와 피해가 막대하여, 영국에서는 다양한 확률적 모형으로 구제역 전파 현상에 대한 이해를 통하여 미래의 발생에 대비하려는 연구가 이루어져 왔다. 그러나 2010/2011 구제역에 대하여는 확률적 모형을 활용한 연구가 미미한 편이다. 따라서 본 연구에서는 2010/2011 구제역에 대하여 시간-공간 확률 SIR 확률모형을 가정하고 시간과 공간에 따르는 전파 현상에 대하여 고찰한다. 농림수산검역검사본부에서 발표한 구제역 감염데이터와 통계청의 전국농가센서스 자료의 일부인 전체 우제류 농가의 데이터가 본 연구의 분석에 필요한 정도로 상세하지 않으므로 추정 및 보정작업을 통하여 데이터를 보완하였다. 감염데이터를 이용하여 커널함수를 추정하고, 전국 우제류 농장데이터를 이용하여 시뮬레이션을 통하여 모형의 모수를 추정하였다.
은밀하게 침투하여 아군의 핵심자산으로 접근하는 표적 잠수함을 상시 감시하기 위하여 수중 해저면 위치에 최적의 고정형 수동탐지소나를 배치하는 것을 고려 할 수 있다. 수동탐지소나 배치 최적화를 위한 효과도 지수는 넓은 탐지영역과 위치추정가능성의 함수로 적용할 수 있는데 계절적인 요인, 해상상태, 표적 잠수함의 침투심도 등의 다양한 확률적 변이를 포함하고 있어서 효과도지수가 배치의 입력에 대하여 확률적으로 나타나는 특성을 갖는다. 본 논문에서는 다양한 파라메타의 입력조건에 대하여 확률적인 출력을 갖는 수동탐지소나의 배치에 대한 최적화 문제를 정의하였으며, DPSO(Discrete binary version of PSO) 방법을 사용하여 최적 배치 안을 도출하기 위한 모의기반의 절차를 제시하고 고찰하였다.
본 논문의 주목적은 확률변수의 백분위수를 이용하여 Mg-Al-Zn합금에 적합한 확률론적 피로균열전파모델을 평가하여 제시하는 것이다. 균열성장의 변동성을 묘사하기 위하여 실험적 피로균열전파모델에 확률변수를 도입한 확률론적 피로균열전파모델을 제안하였다. 제안된 모델을 평가하기 위하여 시편두께조건을 변화시키면서 피로균열전파실험을 수행하여 균열성장의 통계데이터를 확보하였다. 각 모델의 파라미터는 최우추정법으로 추정하였으며, 균열성장에 따른 확률변수의 백분위수를 이용하여 모델적합성을 평가하였다. 일반적으로 Mg-Al-Zn합금에 적합한 모델은 '확률론적 Paris-Erdogan모델'과 '확률론적 Walker모델'이었으며, 두꺼운 시편의 경우엔 '확률론적 Forman모델'가 적합함을 규명하였다.
신뢰성 해석 및 신뢰성기반 최적설계는 불확실성을 고려한 확률변수를 입력 값으로 요구하며, 확률변수는 모수적 비모수적 통계모델링 방법을 사용하여 확률분포함수의 형태로 정량화 된다. 신뢰성 해석과 같은 통계적 해석은 입력되는 확률분포함수의 특성이 결과값에 영향을 미치게 되며, 확률분포함수는 통계모델링 방법에 따라 다른 형태를 가지게 된다. 본 연구에서는 모수적 통계모델링 방법인 순차적 통계모델링 방법과 비모수적 방법인 커널밀도추정을 사용하여 데이터의 개수에 따른 통계모델링의 결과를 분석하였다. 또한 수치예제를 통해 두 가지 기법에 따른 신뢰성 해석의 결과를 분석하였고, 데이터의 개수에 따른 적절한 기법을 제안하였다.
본 연구에서는 Grid method를 사용하여 베이지안 비정상성 확률강우량 산정 모형을 확립하였다. 강우 극치자료의 분포로 Gumbel 분포를 채택하였으며, 분포형의 매개변수에 사전분포를 적용하고, 사전분포에 포함된 매개변수에는 초사전 분포를 적용하여 계층적 베이지안 모형을 구성하였다. Grid method는 매개변수의 발생가능 전 구간에 대하여 확률적으로 더 높은 뒷받침이 있는 하위 구간에서 난수를 직접 생성하여 집합을 구성함으로써 잘못된 결과를 도출할 수 가능성이 높은 상황에서도 보다 정확한 매개변수의 추정을 가능케 하므로 매개변수의 추정과정에서 비표준분포로 나타나는 조건부 확률밀도함수를 통한 난수의 추출은 기존에 사용해 온 Metropolis Hastings 알고리즘이 아닌 Grid method를 사용하였다. 개발된 모형은 서울의 1973년부터 2012년까지의 시강우자료를 이용하여 미래에 대한 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하였으며, 그 결과로 기존 정상성 가정에 비해 목표연도에 따라 5%에서 8%정도의 증가율을 나타냈다.
최근 음성인식을 위한 대표적인 방법으로써 은닉 마르코프 모델이 사용되고 있으며, 이러한 방법은 음성의 특성을 잘 표현하도록 하는 음향적인 모델링 방법에 따라서 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 상태에서의 출력확률은 견고히 추정하기 위한 방법으로 상태에서 의 출력활률을 소스들의 분포와 그들의 빈도로 가중한 출력분포로 표시하는 상태 의존 소스 양자화 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 한 상태 내에서 특징 파라미터들이 유사한 특성 을 가지며, 그들의 변이가 다른 상태에 있는 특징 파라미터들에 비해서 작다는 사실에 기반 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 baseline시스템보다 단어 인식율의 경우는 2.7%, 문장 인식율의 경우 3.6%의 향상을 보였다. 이러한 결과로부터 제안된 SDSQ-DHMM이 인식율 향상면에서 유효하며, HMM에 있어서 상태별 출력확률의 견고한 추정을 위한 대안으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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