• 제목/요약/키워드: 확률탐색

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선박 충돌 방지를 위한 분산 확률 탐색 알고리즘의 분석 (Analysis of a Distributed Stochastic Search Algorithm for Ship Collision Avoidance)

  • 김동균
    • 해양환경안전학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.169-177
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    • 2019
  • 다수의 선박이 조우하였을 경우, 충돌 피항을 위해 상대 선박의 의도를 파악하는 것은 매우 중요한 문제이다. 또한 다수의 선박의 의도를 동시에 고려하여 충돌 피항 계획을 세우는 것은 항해사에게 큰 부담이 될 수 있다. 이를 위해 분산 알고리즘이 제안 되었다. 분산 알고리즘은 각각의 선박이 다수의 상대 선박과 정보 교환을 통해 안전한 코스를 탐색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 분산 알고리즘의 하나인 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항에 적용하였다. 분산 확률 탐색 알고리즘에서 선박은 비용 감소가 가장 큰 코스와 기존의 코스를 확률과 제한 조건에 따라 선택한다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 확률과 제한 조건에 따라 다섯 가지 종류로 나눠진다. 본 논문에서는 다섯 가지 종류의 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항을 위해 적용하였으며 선박 충돌 피항에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 어떠한 분산 확률 탐색 알고리즘이 충돌 피항에 적합한지를 실험하였다. 실험 결과 다섯 가지 버전의 분산 확률 탐색 알고리즘에서 A와 B방식이 효과적으로 선박 충돌 피항을 수행하였다. 본 알고리즘은 분산 시스템 환경에서 선박 충돌 방지를 위해 적용 가능할거라 기대된다.

표적 출현확률에 따른 시각탐색 정보처리 특성 (Characterizing Information Processing in Visual Search According to Probability of Target Prevalence)

  • 박형범;손한결;현주석
    • 인지과학
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    • 제26권3호
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    • pp.357-375
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    • 2015
  • 일상생활에서의 시각탐색의 대상이 되는 표적 사물의 출현 가능성 즉 출현 확률은 매우 낮은 경우부터 높은 경우까지 다양하다. 그럼에도 불구하고, 실험실 상황의 시각 탐색 연구에서 표적의 출현 확률은 대개 50%의 확률로 고정되는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 서로 다른 표적 출현확률의 영향 하에 시각탐색 과정에서의 정보처리 특성을 조사하였다. 지각적으로 단순한 도형자극으로 구성된 시각탐색과제가 실시되었으며, 탐색 표적이 제시되는 빈도를 저빈도(20%)와 중립빈도(50%), 또는 고빈도(80%)로 달리함으로써 표적 출현확률이 탐색 정보처리 책략에 미치는 영향을 탐색 정확도, 신호탐지 측정치 그리고 반응시간 차원에서 조사하였다. 실험 결과, 표적이 드물게 출현할수록 실수율이 증가하고 헛경보율이 감소했으며 반대로 고빈도 표적탐색에서는 역전된 패턴이 관찰되었다. 신호탐지 분석 결과, 이러한 결과는 민감도가 아닌 탐색 반응기준의 이동에 의한 것으로 확인되었다. 또한 반응시간 차원에서, 표적 있음 시행에서의 적중 반응은 출현확률과 관계없이 일정했던 반면 표적 없음 시행에 대한 정확한 기각 반응은 출현확률에 비례해 지연된 것이 관찰되었다. 이러한 결과는 표적이 빈번하게 출현할수록 표적 없음 상황에서 탐색을 종료하기 위한 탐색 역치 기준이 보수적이었음을 의미한다. 본 연구의 결과는 표적 출현확률 효과가 단순히 반응편향에 따른 속도-정확도 교환이 아닌 의사결정 기준의 변화에 기초한 상이한 탐색 정보처리 과정의 산물임을 시사한다.

부하평준화를 위한 Tabu 탐색의 효율적 이웃해 생성 방법

  • 강병호;조민숙;류광렬
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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    • pp.429-434
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    • 2003
  • 본 논문은 작업일정계획에서 부하평준화 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 tabu 탐색을 적용함에 있어서 확률적 선별에 기반하여 이웃해를 생성하는 방법을 제시한다. 이웃해 생성은 부하평준화를 위해 일정을 조정할 대상 작업을 선택하는 단계와 선택된 작업에 대해 일정 조정의 방향을 결정하는 단계로 구분된다. 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성은 우선 무작위로 추출된 작업에 대해서 탐색의 질을 개선시킬 수 있는 가능성에 대한 추정치에 따라 확률을 부여하고, 이 확률에 기반하여 선택여부를 결정함으로써 이웃해를 선별하는 방법이다. 실제 현장의 부하평준화 문제를 대상으로 이웃해 생성 방법으로 무작위 방법, 그리디(greedy) 방법과의 비교 실험을 통해 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성 방법의 성능을 검증하였다.

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취업상태에서의 직장탐색이 보다 효과적이었을까? (Is Job Search for the Employed More Effective than That for the Unemployed?)

  • 남기곤
    • 노동경제논집
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    • 제39권2호
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    • pp.53-81
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    • 2016
  • 본 논문에서는 한국고용정보원에서 조사한 "대졸자 직업이동 경로조사" 자료를 이용하여, 취업 탐색자와 미취업 탐색자 간의 탐색 노력 정도 및 노동시장 성과를 비교 분석하였다. 분석 결과, 취업 탐색자에 비해 미취업 탐색자가 탐색 활동에 보다 집중하고, 유보임금을 더 낮춤으로써 취업을 위한 노력을 보다 활발하게 하는 것으로 나타났다. 이로 인해 취업 탐색자가 미취업 탐색자에 비해 새로운 직장에 취업할 확률은 더 낮았으며, 반면 새로운 직장에서의 임금수준은 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 최종 시점에서 전체 직장을 대상으로 한 분석 결과에서는, 취업 탐색자가 미취업 탐색자에 비해 취업 확률도 높고 임금수준도 높았다. 적어도 단기적인 측면에서 본다면, 취업 탐색이 미취업 탐색에 비해 상대적으로 보다 효과적이라는 사실을 확인할 수 있었다.

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연속형 타부 탐색에서 코시 확률 분포의 역할 (The Role of the Cauchy Probability Distribution in a Continuous Taboo Search)

  • 이창용;이동주
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권8호
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    • pp.591-598
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    • 2010
  • 본 논문에서는 연속형 최적화 문제를 위한 타부 탐색에서 후보 해를 생성하기 위해 사용되는 정규 분포의 단점을 보완하기 위하여 코시 확률 분포에 기초한 후보 해 생성 방법을 제안하였다. 코시 확률 분포는 평균 및 분산 등이 무한대인 확률 분포이며, 분포의 꼬리 부분의 확률이 정규 분포에 비하여 상대적으로 크다. 따라서 코시 분포를 사용하면 변수의 변화가 큰 후보 해가 생성될 확률이 높기 때문에 보다 넓은 변수 공간을 탐색할 수 있는 장점이 있다. 코시 확률 분포를 사용한 타부 탐색의 성능을 기존의 정규 분포를 사용한 방법과 비교 분석하기 위하여 실변수 함수로 구성된 벤치마킹 문제에 적용하여 실험을 실행하였다. 실험 결과를 통해 볼 때, 실험에 사용한 모든 함수에 대하여 코시 분포를 사용한 방법이 보다 나은 결과를 나타냈으며, 또한 통계적 가설 검정을 통하여 코시 확률 분포의 우수성을 입증하였다.

고도를 달리하는 드론들의 협력에 의한 확률기반 목표물 탐색 방법 (Probability-Based Target Search Method by Collaboration of Drones with Different Altitudes)

  • 하일규
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권12호
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    • pp.2371-2379
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    • 2017
  • 넓은 탐색영역에서 활동하는 드론에서 신속한 처치를 요하는 응급환자의 탐색, 신속한 경보와 대응을 요하는 자연재해의 감시와 같은 응용 분야에서 목표물 파악의 시간(time), 즉 신속성의 문제는 매우 중요한 문제가 된다. 드론의 실제 운영에 있어서 목표물을 파악하는 시간은 탐색 영역을 효율적으로 탐색하기 위한 탐색 알고리즘 및 드론 간의 협업과 매우 연관성이 깊다. 따라서 본 연구에서는 드론을 이용한 목표물 탐색에 있어서 신속성의 문제를 해결하기 위하여, 고도를 달리하는 드론들의 협력에 의한 확률기반 목표물 탐색 방법을 제안한다. 특히 제안한 방법은 고(高)고도 드론이 우선 탐색을 실시하고, 탐색 결과를 저(低)고도 드론에 전달하여 보다 정밀한 탐색을 함으로써 탐색 시간을 줄이고 목표물 발견의 확률을 높이는 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 성능을 분석한다.

채널 유휴 확률 추정을 이용한 인지 라디오 시스템의 유휴채널 탐색 기법 (Idle Channel Search Scheme for Cognitive Radio Systems Based on Probability Estimation of Channel Idleness)

  • 손민성;신오순
    • 한국통신학회논문지
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    • 제36권5A호
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    • pp.450-456
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    • 2011
  • 본 논문에서는 다중 채널이 존재하는 인지 라디오 시스템에서 다중 사용자가 협력하여 유휴 채널 탐색 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 구체적으로 채널 상태에 대한 마르코프 모델을 토대로 각 채널의 유휴 확률을 추정하고 확률이 높은 순서대로 채널을 센싱함으로써 유휴 채널 탐색 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 또한 제안한 탐색 방법을 사용자 그룹을 형성하여 그룹마다 서로 다론 채널을 동시에 센싱하는 방법과 결합함으로써 보다 향상된 센싱 성능을 얻을 수 있도록 한다. 모의실험을 통해 사용자 그룹을 형성하는 방법은 검출 신뢰도를 저하시키지만 탐색시간을 감소시킴을 검증하고, 채널 유휴 확률 추정을 이용한 센싱 순서 결정 방법을 사용하여 임의 탐색 기법에 비해 상당한 탐색 시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 검증하였다. 최종적으로 제안한 채널 유휴 확률 추정 기반 탐색 방법과 사용자 그룹 형성 기법을 모두 적용한 인지 라디오 시스템의 유휴 채널 탐색 성능을 검증하였다.

데이터 스트림에서의 확률기반 빙산 질의 처리 (Probability-based Iceberg Query Processing Over Data Streams)

  • 서대홍;이원석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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    • pp.34-37
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    • 2007
  • 간 및 낮은 메모리 사용량을 요구한다. 이러한 데이터 스트림에서의 데이터 마이닝은 전체 데이터에 대한 분석 보다는 사용자가 관심을 갖는 영역에 대한 마이닝에 초점이 맞추어져 있어, 사용자 관심영역에 대한 분석 데이터 탐색을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 기존의 분석 데이터 탐색 기법인 빙산 질의 및 상위-k 질의에 대하여 알아보고, 이를 보완하기 위한 확률에 기반한 데이터 탐색법인 확률기반 빙산 질의를 제안한다.

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탐색 영역내 매크로 블록 움직임 특성을 이용한 고속 움직임 예측 방법 (A method of Fast motion estimation using Motion characteristics of Macro-blocks in Search range)

  • 정용재;유태경;문광석;김종남
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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    • pp.233-234
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    • 2009
  • 본 논문에서는 움직임 추정을 위한 탐색 영역내의 스캔 방법을 움직임 벡터가 나올 확률에 근거하여 가변적으로 적용하여 불필요한 후보 블록을 건너뛰고 탐색 영역 안에서의 블록 정합을 PDE(partial distortion elimination) 기반으로 하여 고속 블록 매칭이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 탐색 영역 안에서 움직임 벡터가 존재 할 확률이 가장 높은 영역은 모두 검색하고, 움직임 벡터가 존재할 확률이 낮은 영역은 가로 세로 각각 한 픽셀 건너뛰어서 블록 정합하고 만약 현재의 최소 비용보다 낮은 비용을 가지는 위치가 존재한다면 가로 세로 이웃한 4개의 화소를 추가적으로 정합하여 계산 비용을 효율적으로 감소시키면서 정확도를 높이도록 하였다. 제안한 알고리즘은 극히 낮은 화질 저하를 가지며, 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 약 85% 이상의 계산 비용 감소가 있어 비디오 압축 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

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확률적 문법규칙에 기반한 국어사전의 뜻풀이말 구문분석기 (A Parser of Definitions in Korean Dictionary based on Probabilistic Grammar Rules)

  • 이수광;옥철영
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제28권5호
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    • pp.48-460
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    • 2001
  • 국어사전의 뜻풀이말은 표제어의 의미를 기술할 뿐만 아니라, 상위/하위개념, 부분-전체개념, 다의어, 동형이의어, 동의어, 반의어, 의미속성 등의 많은 의미정보를 내재하고 있다. 본 연구는 뜻풀이말에서 다양한 의미정보를 획득을 위한 기본적인 도구로서 국어사전의 뜻풀이말 구문분석기를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 우선 국어사전의 뜻풀이말을 대상으로 일정한 수준의 품사 및 구문 부착 말 뭉치를 구축하고, 이 말뭉치들로부터 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 통계적 방법에 기반한 문법규칙과 확률정보를 자동으로 추출한다. 본 연구의 뜻풀이말 구문분석기는 이를 이용한 확률적 차트파서이다. 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 문법규칙 및 확률정보는 파싱 과정의 명사구 중의성을 해소한다. 또한, 파싱 과정에서 생성되는 노드의 수를 줄이고 수행 속도를 높이기 위한 방법으로 문법 Factoring, Best-First 탐색 그리고 Viterbi 탐색의 방법을 이용한다. 문법규칙의 확률과 왼쪽 우선 파싱 그리고 왼쪽 우선 탐색 방법을 사용하여 실험한 결과, 왼쪽 우선 탐색 방식과 문법확률을 혼용하는 방식이 가장 정확한 결과를 보였으며 비학습 문장에 대해 51.74%의 재현률과 87.47%의 정확률을 보였다.

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