• 대한교통학회지
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• 제19권5호
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• pp.119-134
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• 2001

본 연구에서는 지하철망에서 각 노선을 운행하는 차량과 승객을 동적으로 시뮬레이션 할 수 있는 동적 지하철차량 시뮬레이션 모형과 동적 지하철승객 시뮬레이션 모형을 개발하고, 이를 이용해 통행자 기반의 동적 지하철 출발시간 선택 알고리듬을 개발하였다. 개발된 모형은 개별적인 통행자들의 행태를 이질적(Heterogeneous)으로 설정해 기존에 이용되던 통행자간의 동질성 가정을 완화하였다. 또한, 통행자들은 불완전한 정보와 제한적인 합리성을 가진다고 가정하여 보다 현실적인 시뮬레이션이 가능하도록 하였으며, 간단한 예제 가로망에 대해 모형을 분석하였다. 분석결과 통행자들을 이질적으로 가정한 경우와 동질적으로 가정한 경우간에 출발시간선택에 명확한 차이를 보였다. 통행자들을 동질적으로 가정한 경우 출발시간선택과정에서 기종점에 관련된 특성들이 중요한 역할을 하는 반면 이질적으로 가정한 경우 개별 통행자의 선호특성이 출발시간 선택에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 특히 통행자들을 동질적으로 가정할 경우 출발시간 선택결과가 비현실적으로 나타날 수 있음도 보였다. 또, 기존의 확률과정과 달리 선택 차원이나 선택 대안의 수가 많아질 경우 추가적인 고려가 있어야 학습과정을 보다 현실적으로 모형화할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구모형에서는 지하철 통행자의 동적 출발시간 선택과정을 묘사하기 위해 인지 및 의사결정과정으로서 추론과정과 귀납적인 선호형성과정을 학습모형에 포함시킴으로써 보다 현실적인 분석결과가 도출되도록 하였다. 각 승객들은 충분한 학습을 거친 뒤에도 합리적인 선택을 하기보다는 자신의 경험에 따라 형성되는 선호의 영향을 받아 임의적으로 출발시간을 선택하는 문제도 나타날 수 있는 것으로 분석되었다. 이런 분석결과는 기존의 전통적인 교통수요모형(이용자균형 통행배정모형 등)들에서 주로 이용되는 통행자의 완전한 정보, 합리성 및 동질성 가정 등에 따른 집계적인 수요추정결과가 실제로 나타나는 개별적인 통행행태와 다를 수도 있음을 보여 주는 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1045-1055
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• 2007

잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권1호
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• pp.37-49
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• 2007

본 연구의 목적은 우리나라 중등학교 지구과학 수업에서 교사들이 제공하는 과학적 설명을 논리적 형식에 따라 분류하고, 서로 다른 형식의 과학적 설명이 지니는 특징과 과학적 설명을 위한 담화 행위에서 교사와 학생들의 역할을 분석하는 것이었다. 연구를 위한 자료는 2003년과 2004년에 해외 단기 연수 프로그램에 참여한 지구과학 교사들로부터 수집되었으며, 총18차시에 해당하는 지구과학 수업 녹화 자료와 전사본을 분석하였다. 분석된 지구과학 수업에서는 연역-법칙적 설명이 가장 빈번히 발생하였고, 연역-법칙적 모형은 과학적 설명을 구성하는 데 필요한 과학 법칙이나 상위의 원리가 잘 정립된 문제에 알맞은 것임을 알 수 있었다. 하지만, 지구과학의 후진적 추론 과제를 다루는 상황에서는 귀추적 설명이 제공되었고, 일기 속담이나 기상 이변과 같이 지구과학에 특징적인 대상을 설명할 때에는 각각 통계-확률적 모형과 통계-유관성 모형에 부합하는 설명이 활용되었다. 지구과학수업에서 과학적 설명은 주로 교사의 단독적인 발화를 통해 이루어졌으며, 학생들은 과학적 설명을 구성하기 위한 담화 행위에서 주로 소극적인 역할을 담당하였다. 이상과 같은 연구 결과가 과학 수업과 과학교육 연구에 시사하는 점들을 논의하였다.

• 감성과학
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• 제10권4호
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• pp.511-521
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• 2007

지속적으로 변화하는 소비자의 선호를 바탕으로 디자인하는 것은 매우 중요하다. 따라서 디자인이 출시될 미래시점에서 소비자가 선호할 수 있는 디자인 컨셉을 결정할 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위한 다양한 방법들이 있을 수 있겠지만 추세분석(trend analysis)은 이를 충족시킬 수 있는 가장 적절한 방법 중의 하나이다. 본 연구는 추세분석을 통하여 미래 소비자의 감성에 부합하는 MP3 플레이어 디자인 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 연구방법과 내용으로서 먼저, 소비자의 지속적인 선호의 변화를 파악할 수 있고 이를 바탕으로 미래시점에서 소비자가 선호할 수 있는 디자인 방향을 제시할 수 있는 추세분석방법을 모색하였다. 실증연구로서 2000년부터 2007년 7월까지 출시된 MP3 플레이어 228개를 수집하여 디자인의 속성과 그 속성의 수준을 결정하고 SPSS프로그램의 동질성분석을 이용하여 추세분석을 실시하였다. 그 결과 미래의 소비자 역시 감성경험을 중시하는 소비추세가 주류를 이룰 추세이다. 따라서 MP3 플레이어 디자인은 소비자의 감성적 욕구를 충족시키기 위한 디자인 기반으로 작용할 추세이다. 이를 기반으로 MP3 플레이어디자인을 4가지 추세로 나누어 볼 수 있다. 그것은 1. 고가격의 PMP기반 다양한 멀티미디어 기능의 MP3 플레이어디자인 개발 2. 기본기능의 MP3 플레이어디자인 개발 3. 새로운 컨버젼스 제품디자인 개발 4. 플래시 기반 제품디자인 개발이다. 디자이너들이 디자인의 추세결과를 바탕으로 미래 디자인을 추론할 수 있다면 경쟁에서 경쟁우위를 점할 수 있는 확률이 높다고 할 수 있다. 이러한 점에서 본 연구는 유용하다고 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.135-140
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• 2012

대뇌 상의 mirror neuron system은 시각 정보에 기반한 모방학습 기능을 담당한다. 관측자의 mirror neuron system 영역을 관찰할 때, 행위자가 수행하는 목적성 행위의 전체가 아닌, 부분적으로 가려지거나 보이지 않는 영역을 포함하는 경우에도 해당 영역의 뉴런이 발화되는 과정을 통해 전체 행동의 의도를 유추할 수 있다. 이러한 모방학습 기능을 3D 비전 기반 지능 시스템에 적용하는 것이 본 논문의 목표이다. 본 연구실에서 선행 연구된 스테레오 카메라를 기반으로 획득된 3차원 영상에 대한 복원을 수행한다. 이 때 3차원 입력영상은 부분적으로 가려진 영역을 포함하는 손동작의 순차적 연속영상이다. 복원 결과를 기반으로 가려진 영역을 내포한 행위에 대하여 LK optical flow, unscented Kalman filter를 이용한 특징검출을 수행하고 의도인식의 수행을 위해, Hidden Markov Model을 활용한다. 순차적 입력데이터에 대한 동적 추론 기능은 가려진 영역을 포함한 손동작 인식 수행에 있어 적합한 특성을 가진다. 본 논문에서 제안하는 의도 인식을 위해 선행 연구에서 복원 영상에서의 객체의 윤곽선 및 특징 검출을 시뮬레이션 하였으며, 검출 특징에 대한 시간적 연속 특징벡터를 생성하여 Hidden Markov Model에 적용함으로써, 의도 패턴에 따른 손동작 분류 시뮬레이션을 수행하였다. 사후 확률 값의 형태로 손 동작 분류 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통한 성능의 우수함을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.595-604
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• 2004

문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어 이상의 개념 수준에서의 문서간 비교를 가능케 한다. 본 논문에서는 다중요인모델에 기반 하여 텍스트 문서로부터 토픽들을 추출하고 이로부터 의미 커널(semantic kernel)을 구축하여 문서간 유사도를 측정하는 방안을 제시한다. 텍스트 문서는 내재된 토픽들의 다양한 결합에 의해 생성된다고 가정하며 하나의 토픽은 공통 주제에 관련되거나 적어도 자주 같이 나타나는 단어들의 집합으로 정의한다. 다중요인모델은 은닉층을 갖는 하나의 네트워크 형태로 표현되며, 토픽을 표현하는 단어 집합은 은닉노드로부터의 가중치가 높은 단어들로 구성된다. 일반적으로 이러한 다중요인 네트워크에서의 학습과 추론과정을 용이하게 하기 위해서는 근사적 확률 추정 기법이 요구되는데, 본 논문에서는 헬름홀츠 머신에 의한 방법을 활용한다. TDT-2 문서 집합에 대한 실험에서 토픽별로 관련 있는 단어 집합들을 추출할 수 있었으며, 4개의 텍스트 집합에 대한문서 검색 실험에서는 다중요인모델의 분석결과에 기반 한 의미 커널을 사용함으로써 기본 벡터공간 모델에 비해 평균정확도 면에서 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.625-634
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• 2002

본 논문에서는 베이지안 망을 기초로 불임환자의 임상 데이터에 대한 다양한 분석 실험을 전개하였다. 이 실험을 통해 임신여부에 영향을 주는 요인들간의 상호의존성을 분석해보고, 또 NBN, BAN, GBN 등 제약조건이 다른 다양한 유형의 베이지안 망 분류기들의 분류성능을 서로 비교해보았다. 그리고 우리는 이와 같은 실험을 통해 임신가능여부(Clin)에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인들로 증상(IND), 약물치료법(stimulation), 여성의 나이(FA), 미세조작 난자의 수(ICT), Wallace 사용여부(ETM) 등 5개의 특성들을 가려낼 수 있었고, 이 요인들간의 상호 의존성도 찾아낼 수 있었다. 또 서로 다른 유형의 베이지안 망 분류기들 중에서 요인들간의 상호의존관계를 허용하는 좀 더 일반적인 BAN과 GBN 등이 그렇지 못한 NBN에 비해 상대적으로 더 높은 분류 성능을 보여준다는 것을 확인하였다. 또 결정트리와 k-최근접 이웃과 같은 다른 분류기들과의 성능 비교를 통해, 임상 데이터의 특성상 확률적 표현과 추론에 기초한 베이지안 망 분류기들이 보다 높은 성능을 보여준다는 사실도 확인할 수 있었다. 또 본 논문에서는 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특성들로 특성집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특성 축소방법이 베이지안 망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아보았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권3호
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• pp.451-464
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• 2008

6 시그마는 백만 기회당 3.4개의 결점만을 갖는 최고의 품질수준을 의미한다. 일반적으로 높은 시그마 품질수준은 고객들에게 높은 만족도를 부여하는 것으로 알려져 있다. 공정능력지수들과 시그마 품질수준 $Z_{st}$는 6시그마 산업에서 공정능력을 평가하기 위하여 널리 이용되고 있다 공정능력지수에 관한 대부분의 평가들은 공정능력분석에 대해 경우에 따라 믿기 어려운 상황을 초래할 수도 있는 점 추정에 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 현장 실무자들이 공정능력 여부를 결정하기 위하여 사용하고 있는 6시그마 품질수준 $Z_{st}$와 공정능력지수들 $C_p$, $C_{pk}$와 $C_{pm}$에 대하여 몇 가지 통계적 추정문제를 기초로 보다 효율적인 검정 방법에 대하여 제안, 연구하였다. 제안된 붓스트랩 검정 방법에 근거한 모의실험 결과는 공정분포의 정규성 여부에 관계없이 그리고 복잡한 계산 과정 없이 보다 효율적으로 적용될 수 있음을 입증하고 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.55-61
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• 2022

현재 경찰과 소방이 범죄신고, 긴급출동과 같은 구조 상황발생 시 통화권영역 내에서는 이동통신 사업자가 구축한 네트워크,와이파이,GPS기반의 긴급 구조용 측위시스템을 활용하여 요구조자의 단말과 직접 연동하여 예상위치를 정밀 측위를 하고 있다. 그러나 산악구조의 경우 조난자가 산악지형의 음영지역에 위치하거나 단말의 방전(power off) 시에는 단말과 직접 연동하여 정밀 측위가 불가능하며 마지막 접속 기지국 정보만을 받고 있어 수색의 위치를 한정할 수 없으므로 구조 골든타임 확보가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 개선방안으로 시계열 기지국 정보, 위치정보 및 조난자의 성별, 나이, 행동적 특성을 반영한 이동성 모델과 지능형 추론을 기반으로 하는 전파분석 및 위치추정 시뮬레이션과 같은 이동통신 포렌식 기술을 통해 조난자의 예상 위치정보의 확률에 따른 히트맵 방식의 시각화를 통해 위치정보의 정확성을 높여 소방, 수색대의 수색지역을 축소하여 신속하고 정확한 인명구조에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권1호
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• pp.132-144
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• 2023

최근 기후변화 기온상승 따른 폭염의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 정부가 채택한 기후변화 재해취약성분석에 따른 폭염 재해취약성분석과 최근 IPCC에서 강조하고 있는 재해평가 방법인 리스크 평가라는 두 가지의 폭염재해 평가를 부산광역시 폭염을 대상으로 평가과정과 평가결과를 비교하고 시사점을 도출하고자하였다. 기후변화 재해취약성분석은 정부에서 마련한 매뉴얼과 가이드라인을 기반으로 평가하고 있다. 리스크 평가는 재해발생가능성과 그 영향의 곱으로 평가될 수 있으며, 재해발생가능성을 산출함에 있어서 사전 정보를 활용하여 사후확률을 추론하는 베이지안 추정법을 기반으로 한 마르코브체인 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 평가하고 있다. 분석 결과 부산광역시를 대상으로 한 두 가지 평가 결과는 폭염 취약 지역의 공간분포에서 다소 차이가 발생하였다. 기후변화에 따른 재해 취약 지역을 적절하게 평가하기 위해서는 기후변화 재해취약성분석과 리스크 평가의 분석 과정 및 결과를 살펴보고 각각의 방법론에 대한 고려와 그에 맞는 대응을 마련해야하며, 이를 통해 장기적인 폭염 대응 방안을 마련할 수 있을 것으로 사료된다.