• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.256-261
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• 2007

본 논문은 이미지 완성(Image Completion)을 위한 근사적 에너지 최적화 알고리즘을 제안한다. 이미지 완성이란 이미지의 특정영역이 지워진 상태에서, 그 지워진 부분을 나머지 부분과 시각적으로 어울리도록 완성시키는 기법을 말한다. 본 논문에서 이미지 완성은 유사-확률적(pseudo-probabilistic) 시스템인 Markov Random Field로 모델링된다. MRF로 모델링된 이미지 완성 시스템에서 사후 확률(posterior probability)을 최대로 만드는 MAP(Maximum A Posterior) 문제는 결국 시스템의 전체 에너지를 낮추는 에너지 최적화 문제와 동일하다. 본 논문에서는 MRF의 최적화 알고리즘들 중에서 Belief Propagation 알고리즘을 이용한다. BP 알고리즘이 이미지 완성 분야에 적용될 때 다음 두 가지가 계산시간을 증가시키는 요인이 된다. 첫 번째는 완성시킬 영역이 넓어 MRF를 구성하는 정점의 수가 증가할 때이다. 두 번째는 비교할 후보 이미지 조각의 수가 증가할 때이다. 기존에 제안된 Priority-Belief Propagation 알고리즘은 우선순위가 높은 정점부터 메시지를 전파하고 불필요한 후보 이미지 조각의 수를 제거함으로써 이를 해결하였다. 하지만 우선순위를 정점에 할당하기 위한 최초 메시지 전파의 경우 Belief Propagation의 단점은 그대로 남아있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 이미지 완성을 위한 MRF 모델을 피라미드 구조와 같이 층위로 나누어 정점의 수를 줄이고, 계층적으로 메시지를 전파하여 시스템의 적합성(fitness)을 정교화 해나가는 Hierarchical Priority Belief Propagation 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.526-526
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• 2015

우리나라는 국토의 대부분이 산악으로 이루어진 지형학적 특성과 여름철에 비가 집중된다는 기상학적 요인으로 인해 물관리가 어려운 편이다. 최근에는 기후변화로 인한 이상 기상 현상으로 돌발성 호우와 가뭄 등의 발생 빈도가 증대되면서 용수공급 관리는 더욱 더 어려움을 겪고 있다. 이러한 가운데 장기 기상정보는 안정적인 이수기 용수 공급을 위한 댐 수위 운영 및 홍수기 운영 목표 수위 계획 수립 등에 활용도가 매우 높다. 최근 기상청은 2014년 6월 이후부터 기존의 장기예보를 확률 예보 방식으로 변경하면서 기온과 강수량에 대하여 평년 대비 높음(많음), 비슷, 낮음(적음)으로 단순 예보하는 기존의 방식에서 발생가능성에 대해 카테고리 별로 확률(%)을 발표하고 있다. 기후변화의 불확실성이 증가하는 가운데 개정된 새로운 형태의 확률장기예보를 물관리에 정량적으로 적용하여 보다 정확도 높은 중장기 물관리 체계가 구축되어야 할 것이다. 본 연구는 현재 기상청에서 제공하는 확률장기예보를 실제 댐 운영에 적용하기 위한 연구로서 과거 자료와 확률장기예보를 조합하여 2014년 6월~2015년 2월의 유역 강수량의 확률 분포를 전망하였다. 대상 지역은 안동댐 유역으로 과거 자료는 최근린법에 기초한 기상청 산하 관측소인 안동, 태백, 봉화, 영주의 1986~2013년의 월 자료를 사용하였고, Thissen법을 근거로 유역 강수량을 계산하였다. 확률장기예보는 안동댐 유역을 포함하는 대구 경북지역을 대상으로 한 동일한 기간의 예보 자료를 활용하였다. 과거 강수량은 각 월별로 적합도 검정 후 Gamma분포를 채택하였으며 이를 기반으로 예보의 카테고리 별 기준값을 산정한 후 장기예보의 확률정보를 조합하여 강수량의 확률 분포를 작성하였다. 이를 2014년 6월~2015년 2월의 실제 강수량과 비교한 결과 2014년 11월과 2015년 1월 경우 가장 큰 확률의 카테고리 강수 범위 안에 실제 강수량이 포함되었으나 나머지 월에서는 실제 값과 카테고리 확률 간에 상이한 결과를 보였다. 본 연구는 예보 자료 수의 제한 및 안동댐과 예보 구역의 지역 차에 의한 자료 차이 등이 배제되어 있기 때문에 참고 자료로만 활용 될 수 있을 것이라고 판단되며, 확률장기예보 정보를 이용하여 유역 강수량의 확률 분포를 산정함으로서 물관리 부문에서 예보의 정량적 적용 가능성을 최초로 제시했다는 것에 의의가 있다. 추후 기후 모델 특성과 확률장기예보 산출 기법 등을 보다 심도 깊게 고려하여 정확도 개선에 대한 연구가 보완되어야 할 것으로 판단된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.3
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• pp.35-44
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• 2000

In this paper, we propose a new trajectory model for characterizing segmental features and their interaction based upon a general framework of hidden Markov models. Each segment, a sequence of vectors, is represented by a trajectory of observed sequences. This trajectory is obtained by applying a new design matrix which includes transitional information on contiguous frames, and is characterized as a polynomial regression function. To apply the trajectory to the segmental HMM, the frame features are replaced with the trajectory of a given segment. We also propose the likelihood of a given segment and the estimation of trajectory parameters. The obervation probability of a given segment is represented as the relation between the segment likelihood and the estimation error of the trajectories. The estimation error of a trajectory is considered as the weight of the likelihood of a given segment in a state. This weight represents the probability of how well the corresponding trajectory characterize the segment. The proposed model can be regarded as a generalization of a conventional HMM and a parametric trajectory model. The experimental results are reported on the TIMIT corpus and performance is show to improve significantly over that of the conventional HMM.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.46-46
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• 2017

지역가뭄빈도분석의 분위산정에 대한 신뢰성은 수문학적으로 균일한 지역으로 구분하기 위해 사용된 장기간의 과거 자료와 분석절차에 의해 결정된다. 그러나 극심한 가뭄은 매우 드물게 발생하며 신뢰 할 수 있는 지역빈도분석을 위한 지속기간이 충분치 않는 경우가 많이 발생한다. 이 외에도 우리나라의 복잡한 지형적 및 기후적 특징은 동질한 지역으로 구분하기 위한 통계적인 처리방법이 필요하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도분석은 여러 지역의 다양한 변수인 수문기상 특성을 분석하여 동질한 지역을 확인하고, 주요 가뭄변수(지속 시간 및 심각도)를 통합 적용하여 각각의 동질한 지역 분위를 추정함으로써 동질한 지역을 구분하는 해결책을 제시하였다. 본 연구에서는 가우시안 혼합 모형(Gaussian Mixture Model)을 기반으로 기반 군집분석 방법을 적용하여 최적의 동질한 지역을 구분하고 그 결과를 우도비검정 및 다른 유효성 검사 지수를 이용해서 확인하였다. 가우시안 혼합 모델에서 산정했던 매개변수를 방향저감 공간으로 표현하기 위해서 가우시안 혼합 모델방향 저감(GMMDR)방법을 적용하였다. 이 변수는 가뭄빈도분석을 위해 다양한 분포와 코풀라(copula) 적합도를 이용하여 추정 비교하였다. 그 결과 우리나라를 4개의 동질한 지역으로 나누게 되었다. 가우시안과 Frank copula를 이용한 Pearson type III(PE3) 분포는 우리나라의 가뭄 기간과 심각도의 공동 분포를 추정하는데 적합한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.139-141
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• 2001

Pharmacogenomics는 개인의 유전적 성향과 약물에 대한 반응간의 관계에 대해 연구하는 학문이다. 이를 위해 DNA microarray 데이터를 비롯한 대량의 생물학 데이터가 구축되고 있으며 이러한 대규모 데이터를 분석하기 위해서 기계학습과 데이터 마이닝의 여러 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 pharmacogenomics를 위한 생물학 데이터의 효율적인 분석 수단으로 베이지안망(Bayesian network)을 제시한다. 배이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 확률그래프모델(probabilistic graphical model)로 유전자 발현과 약물 반응 사이의 확률적 의존 관계를 분석하는데 적합하다. NC160 cell lines dataset으로부터 학습된 베이지안 유전자망(Bayesian genetic network)이 나타내는 관계는 생물학적 실험을 통해 검증된 실제 관계들을 다수 포함하며, 이는 배이지안 유전자망 분석을 통해 개략적인 유전자-유전자, 약물-약물, 유전자-약물 관계를 효율적으로 파악할 수 있음을 나타낸다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.653-656
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• 2010

월성 1호기 격납건물에 대하여 극한내압하중에 대한 확률론적 취약도 평가를 수행하였다. 격납건물 성능의 불확실성은 가동중 검사 결과를 통해 얻어진 재료 물성치 중앙값과 텐던 긴장력 중앙값을 적용하여 고려하였다. 격납건물은 개구부를 고려하여 3차원 유한요소로 모델링하였으며, 확률론적 취약도 평가를 위하여 대규모의 비선형 유한요소 해석 모델을 적용하기에 적합한 효율적인 취약도 평가 기법을 개발하였다. 월성 1호기 격납건물에 대한 취약도 평가 결과, 벽체 중단부가 극한내압발생으로 인한 방사능물질 누출에 가장 취약한 것으로 나타났으며, 중앙값 성능은 약 55psi, 고신뢰도 저파괴 파괴확률값인 HCLPF(High Confidence Low Probability of Failure)는 약 29psi를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.122-122
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• 2011

수자원 분야에서 기후변화 관련 연구는 치수 측면 보다는 이수 측면에서 주로 이뤄지고 있다. 이는 홍수분석을 위한 시간 단위를 충족시켜주는 전지구 대기순환모형(Global Circulation Model: GCM)의 자료가 드물고, 시간 단위의 GCM 자료라 하더라도 극치값(extreme value) 표현에는 한계가 있기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 과거 관측자료의 통계적 특성으로 극치자료의 편의(bias)를 보정하고 시간 단위로 분해하기도 한다. 하지만 이런 통계적 상세화(statistical downscaling)는 미래 기후는 과거자료와 통계적 차이가 유의하지 않음을 가정하고 있어, 미래 기후는 현재와 다를 것이라는 공감대에 는 적합하지 않다. 이와 같은 이유로 타당한 극치수문변수 결과를 얻기 위해서는 시간 단위의 고분해능(high resolution) GCM이나 지역기후모델(regional climate model)과 같은 고해상도의 미래 기후변화 자료가 필요하게 된다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 개발된 HadGEM3-RA 결과의 극치수문변수 검증을 위하여 한강유역의 관측 자료와 다양한 방법으로 비교하였다. 두 자료의 극치값을 GEV (Generalized Extreme Value) 분포에 적합(fitting)시켜 비초과확률별 극치사상과, 특정 임계값(threshold value) 이상의 극치사상 발생확률을 비교하였다. 검토 결과, HadGEM3-RA는 통계적 상세화로 구한 극치값 보다는 작았으나 기존의 지역 기후모델에 비하여 현실성 있는 극치값이 계산되었음을 확인하였다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.38 no.4
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• pp.13-23
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• 2022

In this study, from January 2015 to April 2020, we propose a stochastic volatility model to capture the leverage effect on daily freight yields in the dry cargo market and analyze the freight yields. Estimation involving the Bayesian Markov Chain Monte Carlo method for the leverage effect based on the negative correlation that exists between returns and volatility in stochastic volatility analysis yields similar estimates, and the statistcs indicates significant. That is, the results of the empirical analysis show that the degree of correlation between returns and volatility, and the magnitude and sign of fluctuations differ, which suggests that taking into account the leverage effect in the SV model improves the goodness of fit of the estimates. In addition to the statistical significance of the estimated model's leverage effect, the analysis by log predictive power score presents the estimated results with improved predictive power of the model considering the leveraged effect. These astatistically significant empirical results show that the stochastic volatility model considering the leverage effect is important for freight rate risk modeling in the marine industry.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.413-413
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• 2011

강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.328-330
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• 2002

본 논문에서는 패턴이나 음성데이터와 같이 순차적 데이터론 인식하는데 널리 사용되어온 모델로서, 일련의 순차적인 성질을 내포하고있는 데이터를 다루는 문제에 적합하다고 할 수 있는 HMM을 이용하여 정보추출 문제를 다룬다. 기본적으로는 통상적인 HMM 사용법을 따르나 모델의 구조를 정함에 있어서 HMM을 사용할 때는 주로 목적에 맞는 HMM의 구조를 수동으로 구성하고 모델 내부의 확률 파라미터 값을 학습시켰던 데 반해, 본 논문에서는 데이터의 전처리 정보를 이용하여 초기에 추상적으로 설정한 모델이 학습을 통해서 점차 구체화되어 가는 자기 구성 은닉마르코프 모델(5-HMM)을 제시하여 사용한다. 제시된 방법은 CFP(Call for Paper)등의 텍스트 데이터에 더만 실험에서 기존 방식을 사용한 HMM보다 향상된 결과를 보여준다.