• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.25 no.2
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• pp.169-177
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• 2019

It is very important to understand the intention of a target ship to prevent collisions in multiple-ship situations. However, considering the intentions of a large number of ships at the same time is a great burden for the officer who must establish a collision avoidance plan. With a distributed algorithm, a ship can exchange information with a large number of target ships and search for a safe course. In this paper, I have applied a Distributed Stochastic Search Algorithm (DSSA), a distributed algorithm, for ship collision avoidance. A ship chooses the course that offers the greatest cost reduction or keeps its current course according to probability and constraints. DSSA is divided into five types according to the probability and constraints mentioned. In this paper, the five types of DSSA are applied for ship collision avoidance, and the effects on ship collision avoidance are analyzed. In addition, I have investigated which DSSA type is most suitable for collision avoidance. The experimental results show that the DSSA-A and B schemes offered effective ship collision avoidance. This algorithm is expected to be applicable for ship collision avoidance in a distributed system.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.6
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• pp.37-42
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• 1998

본 논문에서는 SCHMM에 적용된 관찰 확률 최대화에 의한 화자 적응 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 SCHMM의 관찰 확률 밀도들이 새로운 화자의 음성 특징을 잘 표현하지 못하는 경우 인식 성능이 저하되는 것을 막기 위하여, 적응 데이터의 각 특징 벡터들이 최대의 관찰 확률을 가질 수 있도록 관찰 확률 밀도를 결정하는 평균 벡터 μ와 분산 행렬 Σ를 기울기 탐색(gradient search) 알고리즘에 의해 반복적으로 적응시켜 주는 방법이다. SCHMM의 상태 천이 확률 A와 혼합 밀도 계수 C는 관찰 확률 밀도 적응 과정 을 거친 후, 적응 데이터로부터 구한 확률과 기존 확률의 가중 평균을 취하는 과정을 반복 하여 적응시켜 주었다. 제안된 화자 적응 알고리즘을 사용하여 단독음 인식 실험을 수행한 결과, 화자 적응을 수행하지 않았을 때와 비교하여 화자 독립 시스템에서는 평균 9.8%, 남 성 화자 종속 시스템에서는 평균 46.0%, 여성 화자 종속 시스템에서는 평균 52.7%의 인식 률 향상을 보였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.32 no.1
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• pp.23-34
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• 2023

The purpose of this paper is to review global stochastic optimization algorithms(GSOA) in case binary response experimentation is used and to compare the performances of them. GSOAs utilise estimator of probability of success $\^p$ instead of population probability of success p, since p is unknown and only known by its estimator which has stochastic characteristics. Hill climbing algorithm algorithm, simple random search, random search with random restart, random optimization, simulated annealing and particle swarm algorithm as a population based algorithm are considered as global stochastic optimization algorithms. For the purpose of comparing the algorithms, two types of test functions(one is simple uni-modal the other is complex multi-modal) are proposed and Monte Carlo simulation study is done to measure the performances of the algorithms. All algorithms show similar performances for simple test function. Less greedy algorithms such as Random optimization with Random Restart and Simulated Annealing, Particle Swarm Optimization(PSO) based on population show much better performances for complex multi-modal function.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.2
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• pp.291-298
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• 1996

통계학분야 그리고 또 다른 많은 분야에서 수치적 계산을 다루는 문제가 자주 발생한다. 적당한 컴퓨터 컴퓨터 시간안에 상당한 정도의 정확성을 줄 수 있고 또한 보다 광범위하게 사용 가능한 유용한 알고리즘의 필요성을 느낀다. 이러한 문제에 가능한 하나의 몬테칼로 알고리즘인 주표본 알고리즘을 소개하였다. 그리고 특히 본 눈문에서는 축차확률비검정의 오차확률을 계산하는 곳에 주표본 알고리즘을 적용하고 결과를 비교분석하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.298-301
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• 1998

HMM 훈련 방법에 따른 음소인식률의 변화에 대하여 기술한다. 음성모델은 이산 확률 밀도 혹은 연속 확률 밀도를 갖는 HMM을 사용하였으며, 훈련 알고리즘으로서는 forward-backward 와 segmental K-means 알고리즘을 사용하였다. 연속 확률 밀도는 N개의 mixture로 구성되어 있는데 1개의 mixture로 확장할 경우에서는 이진 트리 방식과 one-by-one 방식을 사용하였다. 여러 가지의 조합을 이용하여 음소인식 실험을 수행한 결과 연속 확률 분포를 사용하고 one-by-one 방식을 사용한 forward-backward 알고리즘이 가장 우수한 결과를 나타내었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.10
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• pp.1195-1200
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• 2019

This paper proposes a detection algorithm for group testing. Group testing is a problem of finding a very small number of defect samples out of a large number of samples, which is similar to the problem of Compressed Sensing. In this paper, we define a noiseless group testing and propose a probabilistic algorithm for detection of defective samples. The proposed algorithm is constructed such that the extrinsic probabilities between the input and output signals exchange with each other so that the posterior probability of the output signal is maximized. Then, defective samples are found in the group testing problem through a simulation on the detection algorithm. The simulation results for this study are compared with the lower bound in the information theory to see how much difference in failure probability over the input and output signal sizes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1385-1389
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• 2010

수자원 계획에 있어서 강우 또는 홍수빈도분석시 주로 사용되는 확률의 개념은 상대빈도에 대한 극한으로 확률을 정의하는 빈도학파적 확률관점에 속하며, 확률모델에서 미지의 매개변수들은 고정된 상수로 간주된다. 따라서 확률은 객관적이고 매개변수들은 고정된 값을 가지기 때문에 이러한 매개변수들에 대한 확률론적 설명은 매우 어렵다. 본 연구에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성을 정량화하기 위하여 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용한 불확실성 평가모델을 구축하였다. 그리고 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘의 적용을 통하여 확률강우량 산정시 확률분포의 매개변수에 대한 통계학적 특성 및 불확실성 구간을 정량화하였으며, 이를 바탕으로 홍수위험평가 및 의사결정과정에서 불확실성 및 위험도를 충분히 설명할 수 있는 프레임워크 구성을 위한 기초를 마련할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.415-417
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• 2001

RED 알고리즘은 큐 avg가 threshold를 넘으면 일정한 확률로 패킷을 drop하여 congestion을 제어하는 알고리즘이다. RED 알고리즘은 큐 자신의 avg만을 고려하여 drop 확률을 결정한다. 하지만, VOQ를 사용하는 input queueing에서 같은 출력 단을 목적지로 하는 다른 큐들의 사이즈가 큐 내부에서의 delay에 영향을 미치기 때문에 그 큐들의 avg를 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 RED 방법의 drop 확률 결정에서 같은 출력 단을 목적지로 하는 큐들의 avg 값을 고려하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘을 구현하고, 성능을 기존의 RED 알고리즘과 비교한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.37 no.5
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• pp.29-44
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• 2000

Adaptation of operator probabilities is one of the most important and promising issues in evolutionary computation areas. This is because the setting of appropriate probabilities is not only very tedious and difficult but very important to the performance improvement of genetic algorithms. Many researchers have introduced their algorithms for setting or adapting operator probabilities. Experimental results in most previous works, however, have not been satisfiable. Moreover, Tuson have insisted that “the adaptation is not necessarily a good thing” in his papers［$^1$$^2$］. In this paper, we propose a self-tuning scheme for adapting operator probabilities in genetic algorithms. Our scheme was extensively tested on four function optimization problems and one combinational problem； and compared to simple genetic algorithms with constant probabilities and adaptive genetic algorithm proposed by Srinivas et al［$^3$］. Experimental results showed that our scheme was superior to the others. Our scheme compared with previous works has three advantages： less computational efforts, co-evolution without additional operations for evolution of probabilities, and no need of additional parameters.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.247-252
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• 1998

본 논문에서는 확률문맥자유문법의 규칙확률을 추정하여 주는 새로운 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 이미 잘 알려진 인사이드-아웃사이드 알고리즘에 비하여 개념적으로 이해하기 쉽다는 장점을 가지고 있으며 속도면에서 훨씬 빠르다는 것이 실험으로 입증되었다.