• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.153-154
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• 2022

본 논문에서는 블록체인 기반의 투명성/신뢰성을 제공하는 조작 불가능한 확률 제어 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 클라이언트에 의해 질의 된 확률값을 블록체인상에서 산출해냄으로써, Legacy 시스템 아키텍처의 한계인 조작 가능성을 원천적으로 배제할 수 있다. 이는 블록체인 참여 노드 간의 데이터를 동일하게 공유하여 투명성을 확보하고, 이를 기반으로 데이터에 대한 신뢰성을 확보한 확률 제공 기능이다. 특히 해당 시스템은 Private/Permissioned 구조 기반의 블록체인 네트워크를 기반으로 운영 노드에 의해서 유지/관리되어 별도의 트랜잭션 수수료가 블록체인상에서 발생하지 않는다. 또한 Public Blockchain 메인 네트워크상의 미래 블록에 대한 정보를 확률값 산출 Seed에 활용함으로써, Non-deterministic 한 환경을 제공한다. 이는 클라이언트가 확률 질의에 대한 검증 과정을 직접 수행하거나 Third-party 검증을 통해 확률값에 대한 조작 여부를 확인할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.435-443
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• 2010

확률적 특성을 가지는 시스템의 시험을 위해서는 시험 입력을 일정 횟수만큼 반복하여 제공하고 관찰된 데이터를 기반으로 판정이 내려져야 한다. 구간 추정 기법을 이용하여 관찰된 데이터로부터 확률 값이 올바른지 여부를 판단할 수 있으며, 이 때 적절한 신뢰구간의 선택은 시험의 품질을 결정하는 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 다양한 크기의 표본에 대해 대표적인 구간 추정 기법인 Wald 신뢰구간과 Agresti-Coull 신뢰구간을 비교 분석한다. 각 신뢰구간이 확률 값 시험에 사용되었을 경우 올바른 구현 제품이 시험을 통과할 확률과 잘못된 구현제품이 시험을 통과하지 못할 확률을 기반으로 비교 분석을 수행하며, 확률 값이 올바른지를 판단하기 위한 양측검정뿐만 아니라 확률 값이 기준 확률 이상인지 여부를 판단하기 위한 단측검정을 사용하는 경우에 대해서도 비교 분석을 수행한다. 비교 분석 결과 양측검정의 경우 Agresti-Coull 신뢰구간을 사용할 것을 추천하며, 단측검정의 경우 큰 크기의 표본에 대해서는 Agresti-Coull 신뢰구간을, 적은 크기의 표본에 대해서는 Wald 신뢰구간 또는 Agresti-Coull 신뢰구간을 선택적으로 사용할 것을 추천한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.188-193
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• 1997

한국어 문자 인식 후처리는 인식기가 제공하는 후보 음절을 바탕으로 후처리를 하였다. 이 논문은 문자 인식기가 제공하는 후보 음절 대신에 인식기의 인식 결과를 분석하여 인식기의 오인식 통계 정보에 따라 인식 결과 음절의 후보 음절을 생성한다. 여기서 생성된 후보 어절을 각 음절의 확률 값을 이용하여 확률이 가장 놓은 어절을 선택한다. 이때 한국어 대용량 말뭉치에서 추출한 어절의 통계정보를 이용하여 그 어절의 확률 값을 구한다. 이 기법의 장점은 후보 음절의 조합으로 생성된 어절의 확률 값과 그 어절의 말뭉치상의 확률 값을 이용한 결과 말뭉치에 포함된 미등록어 정보에 따라 형태소 분석이 되지 않는 미등록어 처리가 가능하다. 또한 후보 어절 중 형태소 분석이 성공하는 어절이 두개 이상 있을 경우 실제 거의 쓰이지는 않지만 단지 음절의 확률 값이 높아 우선으로 선택되는 경우를 방지하였다. 실험은 약 1,000page 분량의 실험을 통해 오인식 결과를 수집하고, 4000만 원시 말뭉치에서 구한 어절의 통계정보를 이용하였다. 그 결과 문자 인식기의 98.05%의 어절 인식률을 후처리 결과 99.52%로 향상시켰다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2574-2576
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• 2004

본 논문에서 디지털 영상의 인증과 무결성을 확인하는 새로운 워터마킹 기법을 제안하였다. 컨텐츠에 대한 인증과 무결성을 체크하는 방법 중, 암호학적 해쉬함수(MD5)를 이용한 Wong의 방법이 인증과 무결성을 위한 워터마크 방법으로는 가장 적합하다. 특히 이 방법은 암호학적인 해쉬함수를 사용하므로 워터마킹 알고리즘의 안정성이 암호학적 해쉬함수의 안정성에 의존하게 되므로 안전하다. 해쉬 값을 계산하려면 법(modulus), 보수 (complement), 시프트 (shift), XOR (bitwise exclusive-or) 등 연산이 필요하다. 그러나 본 논문에서는 곱셈 연산만 필요로 한 산술부호화기법 (Arithmetic coding)을 이용하였다. 이 기법은 입력되는 심벌 (symbol)들의 확률구간을 계속적으로 곱하여 결과적으로 얻어지는 누적확률구간을 출력한다. 본 논문에서 키(key) 값에 의하여 심벌들의 확률구간을 결정하고, 그리고 키 값에 의하여 심벌들의 입력순서론 재배치함으로써 결과적으로 얻어지는 누적확률 값은 키 값에 의존하게 하였다. 실험을 통하여 본 알고리즘이 무결성을 입증할 수 있고, PSNR은 51.13dB 이상으로서 아주 좋으며, 위변조를 판단하는데 소요되는 시간은 해쉬함수 (MD5)를 사용하는데 걸리는 시간이 1/3배이다. 그러므로 실시간으로 사용 가능하다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.61-65
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• 2013

본 논문에서는 기존 에너지 스펙트럼 센싱 할 경우 고정된 FA를 기반으로 정해진 임계값에 따라 센싱이 진행된다. 하지만 SNR 상태가 높다면 낮은 레벨의 SNR에서보 비해 오경보 확률이 일어날 확률이 상대적으로 적어진다. 따라서 90%로 이상의 검출확률을 얻는 구간에 대하여 FA를 제어하는 방법으로 오경보 확률을 높게 설정하지 않아도 검출확률이 유지 되는지를 확인한다. 따라서 CR사용자의 SNR 상태에 따라 FA값을 컨트롤하여 적응적 임계값을 얻는 시스템 모델을 제안하고 성능을 분석한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1503-1506
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• 2007

수공구조물의 설계를 위해서 주로 사용되는 강우강도식은 연최대치 강우자료를 이용하여 빈도별 혹은 지속기간별 확률강우량을 구한 후 이 값들을 선형 혹은 비선형식의 형태로 회귀분석하여 구하게 된다. 그러나, 이와 같이 회귀분석을 이용하여 추정된 강우강도식은 원래의 강우자료가 가지고 있는 확률적인 특성을 재현한다고 하기는 어렵기 때문에, 본 연구에서는 연최대치 강우자료에 대한 적정 확률분포형으로부터 직접 강우 강도식을 유도하는 방법을 적용하여 대상지역 강우강도식의 매개변수를 산정하였다. 선정된 적정 확률분포형을 이용하여 강우강도식의 매개변수를 추정하는데 있어서, 평균제곱오차의 제곱근을 최소화하는 형태의 목적함수를 구성한 후 유전자알고리즘을 이용하여 적절한 매개변수를 산정하였다. 산정된 매개변수를 사용한 강우강도식으로 구한 결과값과 기존의 강우강도식에 의한 결과값 그리고 지점빈도해석에 의한 결과값을 비교하여 본 연구에서 산정된 강우강도식의 적용성을 평가해 보았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.704-708
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• 2008

유역 통합 수자원 환경관리 시스템 내의 유출예측모듈인 RRFS를 통한 유출예측결과의 신뢰도 개선을 위해 ESP 기법을 금강유역에 적용하였다. 시나리오를 통해 생성된 유출예측 앙상블을 이용하여 50%의 확률값을 적용하여 본 결과 우리나라의 실정에 맞지 않아 예측의 결과를 적용하기 힘들고 수자원 관리의 정보로서 활용하기 힘들기 때문에 통계적인 분석을 통하여 정확도가 개선된 발생확률을 제시하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 금강유역을 용담, 대청, 공주 지점으로 나눈 뒤, 유출량의 확률 예보를 위하여 '83년$\sim$'07년까지 25년간의 강우자료와 온도자료를 RRFS에 적용하여 '07년의 매월 25개의 유출 시나리오를 생성하였다. 생성된 유출 시나리오에서 Case별로 ESP확률을 산정하였다. 통계분석을 통해 얻어진 월별 ESP 확률분포를 이용하여 '02년부터 '07년까지 과거 실측 월별 유출량에 대한 ESP 확률범위를 결정하였고 년강수량의 2/3가 홍수기인 $6{\sim}9$월 사이에 집중되는 우리나라의 특성을 고려해 이수기(1월$\sim$6월 그리고 10월$\sim$12월)와 홍수기(7월$\sim$9월)로 분리한 후 각각에 대한 ESP 확률 값을 최종적으로 결정하였다. Case별로 '07년 금강유역에 적용한 결과, Case 2로 산정된 ESP확률 값이 다른 Case에 비해 더 적합한 것으로 나타났다. Case 1 큰 오차가 나는 ESP 확률을 제외한 평균 ESP확률의 적용, Case 2 월별 최소 오차가 나는 ESP확률의 적용, Case 3 Case2의 월별 ESP확률을 이수기 홍수기로 평균한 ESP확률 적용, Case 4 분기별 최소 오차가 나는 ESP확률의 적용, Case 5 Case4의 분기별 ESP확률을 이수기 홍수기로 평균한 ESP확률의 적용.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.219-223
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• 2007

관측자료 없이 지형인자만으로 미계측 유역의 유출수문해석이 가능한 GIUH(Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph)의 초기확률을 상안미, 병천, 산계 유역에 대하여 분석하였다. GIUH 이론에서 하천차수가 증가할수록 면적비에 대한 분기비의 영향이 증가하여 대상유역에서의 초기확률이 음수로 발생할 확률이 커진다. 본 연구의 4차하천으로 가정된 모든 대상유역에서의 초기확률 역시 음수로 발생하였다. 뿐만아니라, 3차 하천으로 가정된 경우에도 2차 하천의 합류부에서 유역출구까지의 거리가 짧은 산계유역의 경우에는 면적비에 대한 분기비값이 상대적으로 큰 값을 갖게되어 초기확률이 음수로 발생하였다. 본 연구에서는 초기확률이 음수로 발생하는 문제점을 보완하기 위하여 직접유출면적비를 사용하여 초기확률을 산정하였다. 그 결과, 적절한 초기확률값을 얻을 수 있었으며 순간단위도의 초반부 음수 발생문제를 해결하였다.

• 전산구조공학
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• 제11권4호
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• pp.309-320
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• 1998

중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.

• 한국음향학회지
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• 제28권3호
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• pp.239-244
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• 2009

본 연구는 현대 한국어 단어의 말소리가 결합하는 음소결합확률 (Phonotactic Probability)을 예측하는 계산기 엔진 개발에 관한 연구이다. 한국어 음소결합확률계산기 (이하, KPPC)는 첫째로, 한국어의 주어진 단어에서의 음소와 그 음소의 음소결합의 빈도를 예측하여 말소리가 단어내의 특정위치에서 특정 분절음이 나타나는 빈도 값, 두 음소간의 결합의 빈도값, 그리고 세 음소간의 결합의 빈도 출현률을 예측하여 계산한다. 둘째로 한국어의 주어진 단어에서 말소리 하나만 다르면서 실제로 존재할 수 있는 근접밀도 (neighborhood density)의 값을 계산한다. University of Kansas에서 개발된 음소결합계산기는 영어 20,000단어의 D/B를 대상으로 위치별 분절음빈도와 두 음소간의 음소결합률 빈도를 컴퓨터가 읽을 수 있는 발음기호를 통해서만 가능하다. 본 연구에서는 분절음빈도와 두 음소간의 빈도뿐만 아니라 세 음소간의 결합률 빈도와 근접밀도율을 예측할 수 있고 입력할 때 발음기호뿐만 아니라 단어를 입력하면 확률값을 얻을 수 있다. 이 엔진은 67,284단어의 한국어 표준발음을 D/B로 구축하여 고빈도 음소결합확률, 저빈도 음소결합확률, 고빈도 근접밀도, 저빈도 근접밀도의 값을 예측할 수 있다.