• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.26 no.3
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• pp.279-300
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• 2015

Present research was carried out on the level of exploration to verify that good luck increases probabilistic framing effect but bad luck decrease the effect. And we organized an experiment that designed experience of luck (good luck vs. bad luck vs. control) ${\times}$ probabilistic frame (high vs. low) and observed whether people response based on probabilistic frame or not. As a result, we observed the two-way interaction where experience of good luck increased probabilistic framing effect, while experience of bad luck decreased the effect (Figure 1). We expect to see more studies of contextual framing effect besides probabilistic frame (e.g., positive vs. negative; loss related to context vs. loss irrelevant to context).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.51-53
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• 2000

기존의 진화 연산의 한계를 극복하기 위해서 탐색점 분포 학습 알고리즘(Estimation of Distribution Algorithm)이 부각되고 있다. 탐색점 분포 학습 알고리즘은 데이터의 분포를 파악하고, 파악된 분포를 이용해서 새로운 학습 데이터를 생성하는 일련의 과정을 통하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. 그런데, 기존의 탐색점 분포 학습 알고리즘들은 대부분 이진 벡터값을 가지는 최적화 문제들만을 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 비감독 확률 신경망 모델인 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 학습하여 연속 함수 최적화 문제를 해결하는 방법을 개발하였다. 테스트 함수들에 대해서 실수 표현형을 사용한 유전자 알고리즘과 결과를 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.407-409
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• 1999

블록의 DCT계수를 이용하여 동영상 움직임 탐색(motion estimation)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform) 연산과 블록정합 기법인 3단게 탐색기법을 기반으로 한다. DCT 연산 결과인 블록의 주파수성분에 가중치테이블을 적용하여 고주파성분을 많이 가진 블록일수록 탐색점의 수를 증가시켜 국부극소에 빠질 확률을 줄여 화질을 개선한다. MP@ML 영상테이터에 대해 제안된 기법을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안하는 기법은 3단계 탐색기법에 비하여 연산량은 증가하나, 연산량 증가에 비하여 좋은 화질을 제공한다.

• ETRI Journal
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• v.10 no.4
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• pp.127-139
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• 1988

전전자교환기에서 가장 많이 이용되고 있는 T-S-T three-stage 스위치 네트워크의 blocking 확률에 대한 대표적인 세가지 모형에 대해 살펴보고 스위치 네트워크의 구조 또는 통화로 탐색수에 따라 그 적용이 제한된 blocking 확률식에 대해 일반적으로 적용할 수 있는 확장된 표현식으로 유도하여 보았으며 각각에 대한 비교분석을 수행하였다. 또한 blocking 확률에 따른 three-stage 스위치 네트워크의 통화처리용량을 산출하는 방법을 설명하고 수리적인 예로서 위에서 제안된 blocking 확률모형들을 이용하여 TDX-1B 스위치 네트워크의 통화처리용량을 산출하여 보았다. 끝으로 T-S-T three-stage 스위치 네트워크에서의 blocking 확률모형들에 대한 전반적인 검토와 함께 blocking 확률을 줄일 수 있는 방법을 제안하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.7
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• pp.1702-1710
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• 2009

In this paper, we propose a problem space based search(PSBS) algorithm to solve parallel machine scheduling problem considering rework probabilities. For each pair of a machine and a job type, rework probability of each job on a machine can be known through historical data acquisition. Neighborhoods are generated by perturbing four problem data vectors (processing times, due dates, setup times, and rework probabilities) and evaluated through the efficient dispatching heuristic (EDDR). The proposed algorithm is measured by maximum lateness and the number of reworked jobs. We show that the PSBS algorithm is considerably improved from the result obtained by EDDR.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2004.11a
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• pp.154-162
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• 2004

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.15-17
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• 2000

진화 연산의 확률적 모델인 베이지안 진화 알고리즘이 개체군의 크기를 1로 제한하고 고정된 차원의 탐색 공간을 갖는 경우, 목표 확률분포에 수렴함이 이전 연구[2]를 통해 증명되었다. 본 논문에서는 개체군의 크기가 2 이상인 경우의 베이지안 진화 알고리즘을 개체군 자체를 하나의 상태로 보는 단일 체인의 베이지안 입자 필터(particle filter)로 변환하여, 입자 필터의 수렴 특성을 이용하여 목표 확률분포에 수렴함을 증명한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.7
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• pp.991-999
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• 2010

In this paper, we propose a fast motion estimation algorithm for video encoding. Conventional fast motion estimation algorithms have a serious problem of low prediction quality in some frames. However, full search based fast algorithms have low computational reduction ratio. In the paper, we propose an algorithm that significantly reduces unnecessary computations, while keeping prediction quality almost similar to that of the full search. The proposed algorithm uses distribution probability of motion vectors and adaptive search patterns and block matching criteria. By taking different search patterns and error criteria of block matching according to distribution probability of motion vectors, we can reduces only unnecessary computations efficiently. Our algorithm takes only 20~30% in computational amount and has decreased prediction quality about 0~0.02dB compared with the fast full search of the H.264 reference software. Our algorithm will be useful to real-time video coding applications using MPEG-2 or MPEG-4 AVC standards.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.28 no.3
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• pp.533-543
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• 2018

In this paper, we propose an MILP-based method for Optimal Probability of Bit-based Differential Characteristic in SP(Substitution-permutation) ciphers based on Automatic Differential Characteristic Searching Method of Sasaki, et al. In [13], they used input/output variables and probability variables seperatably, but we simplify searching procedure by putting them(variables) together into linear inequalities. Also, In order to decrease the more linear inequalities, we choose Espresso algorithm among that used by Sasaki, et al(Quine-McCluskey algorithm & Espresso algorithm). Moreover, we apply our method to GIFT-64, GIFT-128, SKINNY-64, and we obtained results in the GIFT(Active S-boxs : 6, Probabilities : $2^{-11.415}$) compared with the existing one.(Active S-boxs : 5, Probabilities : unknown). In case of SKINNY-64, we can't find better result, but can find same result compared with the existing one.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.71-74
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• 1998

HMM (hidden Markov model)을 이용한 음성인식은 현재 가장 널리 쓰여지고 있는 방법으로, 이 중 CDHMM (continuous observation density HMM)은 상태에서 관측심볼확률을 연속확률밀도를 사용하여 표현한다. 본 논문에서는 가우스 혼합밀도함수를 사용하는 CDHMM의 상태천이확률과, 관측심볼확률을 표현하기 위한 인자인 평균벡터, 공분산 행렬, 가지하중값을 유전자 알고리듬을 사용하여 최적화하는 방법을 제안하였다. 유전자 알고리듬은 매개변수 최적화문제에 대하여 자연의 진화원리를 모방한 알고리듬으로, 염색체 형태로 표현된 개체군 (population) 중에서 환경에 대한 적합도 (fitness)가 높은 개체가 높은 확률로 살아남아 재생 (reproduction)하게 되며, 교배 (crossover)와 돌연변이 (mutation) 연산 후에 다음 세대 개체군을 형성하게 되고, 이러한 과정을 반복하면서 최적의 개체를 구하게 된다. 본 논문에서는 상태천이확률, 평균벡터, 공분산행렬, 가지하중값을 부동소수점수 (floating point number)의 유전자형으로 표현하여 유전자 알고리듬을 수행하였다. 유전자 알고리듬은 복잡한 탐색공간에서 최적의 해를 찾는데 효과적으로 적용되었다.