• Title/Summary/Keyword: Bayesian 분석

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긴급 상황 시나리오 해석을 위한 독립 객체의 규칙 기반 및 확률적 이벤트 인식 (Rule-based and Probabilistic Event Recognition of Independent Objects for Interpretation of Emergency Scenarios)

  • 이준철;최창규
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.301-314
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    • 2008
  • 기존의 이벤트 인식은 한정된 규칙 기반으로 이루어졌고, 시나리오 해석은 확률 자료의 크기로 많은 학습 시간이 필요했다. 본 논문에서는 객체로부터 특징 벡터를 추출하고 각 객체의 행동 양식을 분석하여 현재 객체의 이벤트를 인식하는 방법과 확률 모델을 기반으로 본 논문에서 정의한 긴급 상황 시나리오를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 독립 객체의 이벤트 규칙은 주-이벤트, 움직임-이벤트, 상호-이벤트, 그리고 'FALL DOWN' 이벤트로 구성되며, 객체의 특징 벡터와 베이지안 네트워크에 의해 학습된 분할 움직임 방향 벡터(SMOV)를 통해 정의된다. 긴급 상황 시나리오는 현재 이벤트의 상태와 사후 확률에 의해 분석된다. 본 논문에서는 기존 방법에 비해 다양한 이벤트를 정의하였고 이벤트 간의 독립성을 높여 확장성이 용이하도록 하였다. 그리고 객체 추적만을 통해 얻을 수 없는 의미론적 정보를 규칙과 확률을 기반으로 획득할 수 있었다.

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한국산 꿩의다리속(미나리아재비과)의 cpDNA trnL-F 지역의 분자진화와 유연관계: Indel events의 영향 (Molecular evolution of cpDNA trnL-F region in Korean Thalictrum L. (Ranunculaceae) and its phylogenetic relationships: Impacts of indel events)

  • 박성준;김혁진;박선주
    • 식물분류학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.13-23
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    • 2012
  • trnL-F 지역은 엽록체 게놈 large single-copy 지역에 위치하며, trnL gene, trnL intron, trnL-F IGS로 구성된다. 본 연구는 한국산 꿩의다리속 내에서 trnL-F 지역의 분자진화와 유연관계를 분석하였다. 갭형질을 이용한 자료의 베이시안과 파시모니 분석에서 몇몇 indels evolution는 분계조를 지지하여 해상력이 좋은 계통수가 나타났다. 한국산 꿩의다리속 내에 cpDNA trnL-F 지역의 indel events는 계통학적으로 유용한 정보를 가지고 있는 것으로 판단된다. 산꿩의다리절(그늘꿩의다리 제외)은 속내에서 가장 먼저 분기한 것으로 나타났고, 나머지 절은 강하게 분계조를 형성하며 분기하였다. 한국산 꿩의다리속 내에 trnL-F 지역은 뉴클레오티드의 다양한 공간적 분포 변이와 주로 transversion에 따른 염기치환 등 다양한 진화적 패턴을 가지고 있었다.

데이터마이닝 모형을 활용한 호흡기질환의 주요인 선별 (Identification of major risk factors association with respiratory diseases by data mining)

  • 이제영;김현지
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권2호
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    • pp.373-384
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    • 2014
  • 데이터 마이닝이란 대량의 데이터나 복잡한 구조의 데이터들을 정교한 통계분석과 모델링 테크닉을 이용하여 정확히 식별되지 않는 패턴이나 자료간의 상관관계를 밝혀내어 여러 가지 결과를 예측해 내는 통계적 기법이다. 이러한 데이터 마이닝 기법은 금융, 통신, 유통, 의학 등 다양한 분야에 활용되는데, 본 연구에서는 의학 분야에 적용하여 호흡기질환에 영향을 끼치는 요인을 선별하였다. 분석은 2012년도 경상북도 지역사회건강조사에 참여한 사람 중 의사에게서 폐결핵, 천식, 알레르기성 비염을 진단받은 경험이 있는 호흡기질환군과 건강군으로 정리한 자료를 대상으로 하였다. 호흡기질환이 영향을 끼치는 주요인을 선별하기 위해 인공신경망, 로지스틱 회귀모형, 베이지안 네트워크, C5.0, CART 기법을 이용하였다. 공정한 모형 평가를 위해 전체 데이터를 훈련용 데이터와 검증용 데이터로 나누었고, 훈련용 데이터에서 설정된 모형을 검증용 데이터에 적용하여 정확도를 비교하였다. 그 결과 CART가 최적 모형으로 선정되었으며 CART의 의사결정나무를 통하여 우울감 인지 여부, 현재 흡연여부, 스트레스 인지 여부 순으로 호흡기질환에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 호흡기질환의 주요인들에 대한 오즈비를 구하여 개별적인 영향력에 대해서도 밝혔다.

메일 주소 유효성과 제목-내용 가중치 기법에 의한 스팸 메일 필터링 (Junk-Mail Filtering by Mail Address Validation and Title-Content Weighting)

  • 강승식
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.255-263
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    • 2006
  • 스팸 메일의 특성을 분석해 보면 스팸 메일 발송 프로그램이 메일 헤더에 기록된 주소와 송신자 및 수신자 메일 주소가 일치하지 않는 경우가 빈번하게 발견된다. 또한, 스팸 메일과 정상적인 메일을 비교-분석해 보면 제목만 살펴봐도 스팸 메일인지 여부를 쉽게 판별할 수가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 스팸 메일의 특성을 이용하여 스팸 메일 필터링 시스템의 성능을 향상시키는 방안으로 메일 주소 유효성 검사 및 제목과 내용을 구분하여 각각 스팸 확률을 계산하는 기법을 제안하였다. 제안한 방법의 효용성을 검증하기 위하여 단순 베이스 기법에 대해 주소 유효성 검사 및 제목과 내용 등 각 요인의 중요도에 따른 스팸 메일 필터링의 성능 향상 정도를 측정하였다. 그 결과로, 제안한 방법을 적용했을 때 재현율이 11.6%, 정확률은 2.1%의 성능 향상 효과가 있음을 확인하였으며, 스팸 메일 필터링 시스템의 성능 향상에 많은 기여를 하는 것을 알 수 있었다.

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한계와 이상치가 있는 결측치의 로버스트 다중대체 방법 (Robust multiple imputation method for missings with boundary and outliers)

  • 박유성;오도영;권태연
    • 응용통계연구
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    • 제32권6호
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    • pp.889-898
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    • 2019
  • 항목 무응답(item missing)이 발생한 설문조사에서 결측이 포함된 변수에 이상치(outlier)의 존재와 다른 설문문항 항목과의 논리적 한계(boundary) 조건들이 유의미하다면 결측치 대체문제는 매우 복잡해진다. 한계가 있는 결측값들을 포함한 변수에 이상치가 존재하는 경우, 기존의 회귀분석에 근거한 결측치 대체방법은 편향된 대체값 그리고 한계를 만족하지 않은 대체값을 제시할 가능성이 있다. 이에 본 논문은 회귀모형에 기반을 두고 결측치들을 대체를 함에 있어 이상치와 논리적 한계조건이 자료에 존재하는 경우, 다양한 로버스트 회귀모형과 다중대체 방법의 조합을 통해 해결점을 모색하고자 한다. 이를 위해 이들 방법들의 최적의 조합을 다양한 시나리오별로 모의실험을 통하여 찾아보고 이에 대하여 논의하였다.

베이지안 신경망을 이용한 보행자 사망확률모형 개발 (Development of Pedestrian Fatality Model using Bayesian-Based Neural Network)

  • 오철;강연수;김범일
    • 대한교통학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.139-145
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    • 2006
  • 본 논문에서는 보행-차량 충돌사고 시 보행자 사망 여부를 확률적으로 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 베이지안 신경망을 적용하여 보행자 사망확률모형을 개발하고, 로지스틱 회귀분석 기법 기반의 모형과 예측력을 비교하였다. 본 연구를 위하여 개별 교통사고 자료를 수집하였으며, 교통사고 재현을 통해 사고 당시의 충돌속도를 추정하여 보행자 연령, 차종과 함께 모형의 독립변수로 사용하였다. 보다 정확하고 신뢰성 있는 모형개발을 위해 반복적 샘플링기법을 적용하여, 다양한 학습자료 및 테스트 자료를 구성하고 모형의 성능을 평가하였다 본 연구를 통해 개발된 모형은 보행자 보호를 위한 첨단차량기술 개발, 제한속도의 설정 등 다양한 정책 및 관련기술의 개발을 지원하는 유용한 도구로 사용될 것으로 기대된다.

GIS 및 원격탐사를 이용한 2002년 강릉지역 태풍 루사로 인한 산사태 연구 (II) - 확률기법을 이용한 강릉지역 산사태 취약성 분석 및 교차 검증 (Landslide susceptibility mapping and validation using the GIS and Bayesian probability model in Boeun)

  • 이명진;이사로;원중선
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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    • pp.481-486
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    • 2004
  • 본 연구에서는 분석된 산사태 발생원인을 근거로 산사태 발생 가능 지역에 대한 산사태 발생원인에 대한 등급값을 이용하여, 인접한 연구지역에 교차 적용하여 위험성을 평가하여 취약성도를 작성하고 산사태 피해 예방을 위한 방재 사업, 국토개발 계획 및 건설계획을 위한 기초 자료로 적용 및 활용할 수 있도록 하였다. 연구대상 지역은 여름철 집중호우시 산사태가 많이 발생하는 지역으로 정하였으며, 행정구상으로 강원도 강릉시 사천면 사기막리와 주문진읍 삼교리에 해당한다. 산사태가 발생할 수 있는 요인으로 지형도로부터 경사, 경사방향, 곡률, 수계추출을, 정밀토양도로부터 토질, 모재, 배수, 유효토심, 지형을, 임상도로부터 임상, 경급, 영급, 밀도를, 지질도로부터 암상을, Landsat TM 영상으로부터 토지이용도와 추출하여 격자화 하였으며, 아리랑1호 영상으로부터 선구조를 추출하여 l00m 간격으로 버퍼링한 후 격자화 하였다. 이렇게 구축된 산사태 발생 위치 및 발생요인 데이터베이스를 이용, Frequence ratio를 이용하여 각 요소간의 분류를 산사태와의 상관관계를 바탕으로 취약성도를 구하였다. 그리고 계산된 산사태 취약성 지수의 기존 산사태 발생을 설명하는 능력을 정량적으로 표현하기 위하여 추정능력을 계산하였다 또한 이를 교차적용 하여 산사태 취약성도를 각각의 경우에 맞게 만들었다 이러한 평가는 산사태 피해 예방을 위한 방재 사업, 국토개발 계획, 건설계획 등에 기초자료로서 적용 및 활용될 수 있다.

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근사적 우도함수를 이용한 Neyman-Scott 구형펄스모형의 공간구조 분석 (A spatial analysis of Neyman-Scott rectangular pulses model using an approximate likelihood function)

  • 이정진;김용구
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권5호
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    • pp.1119-1131
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    • 2016
  • Neyman-Scott 구형펄스모형 (Neyman-Scott rectangular pulses model; NSRPM)은 강우의 발생, 강우세포의 강우강도 그리고 지속시간으로 표현되는 점과정에 기초한 강우생성 모형으로, 기존의 구형펄스모형 (rectangular pulse model)과 비교해서 강우사상의 군집특성을 잘 반영하기 때문에 여러 연구에서 많이 사용되는 모형이다. 하지만 NSRPM의 매개변수를 추정하는데 있어서 모멘트를 이용한 여러가지 최적화 기법들은 그 계산이 복잡하고 또한 목적함수의 구성에 따라 추정값의 변동도 크게 나타난다. 이를 보완하기 위해서, 최근 누적강수량에 대한 근사적인 우도함수 (approximated likelihood function)와 이를 통해 NSRPM의 매개변수를 추정하는 방법이 소개되었다. 본 논문에선 이 근사적 우도함수를 바탕으로 계층적 베이지안 모형을 이용하여 NSRPM에 공간구조를 표현하고 이를 통해 강우생성 모형의 공간적 특성을 알아보고자 한다.

균일 선형 배열 안테나에서 선형구속최소분산 방법과 사후 추정 확률을 결합한 도래 방향 추정 알고리즘 연구 (A Study on Combined DoA Estimation Algorithm using LCMV and Maximum Posterior on Uniform Linear Array Antenna)

  • 이관형;박성곤;정연서
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.291-297
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    • 2016
  • 본 논문에서는 상관성 신호 시스템에서 원하는 목표물의 도래방향을 추정하기 위한 기존 MUSIC알고리즘과 제안 알고리즘에 대한 성능을 비교 분석한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 가중치 갱신을 위해서 선형 구속 최소 분산 방법과 도래 방향 오차 확률을 최적으로 감소시키기 위해서 베이스 방법과 최대 사후 확률에 MUSIC알고리즘 적용하여 목표물 도래 방향 추정 오차 확률을 감소하고자 한다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 알고리즘과 기존의 MUSIC알고리즘의 성능을 비교 분석하였다. 신호대 잡음비가 10dB이고 안테나 배열 개수가 9개와 12일 때, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 MUSIC알고리즘보다 각각 약 11%와 13%의 도래 방향 추정 오차를 감소시켜 본 연구에서 제안한 알고리즘이 우수함을 확인하였다.

모션헤드셋의 동작분류기를 위한 사용자 머리동작 분석 (Analysis of User Head Motion for Motion Classifier of Motion Headset)

  • 신춘성;이영호
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.1-6
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    • 2016
  • 최근 다양한 형태의 착용형 컴퓨터가 연구되고 있다. 본 논문에서는 사용자가 음악을 들으며 사용할 수 있는 모션헤드셋의 동작분류기 제작을 위해 머리 움직임 정보의 특징을 분석한다. 모션헤드셋 프로토타입은 스마트폰과 블루투스 통신 방법을 이용하여 음악을 수신받으며, 가속도센서가 측정한 동작정보를 스마트폰으로 전송한다. 그리고 스마트폰에서는 모션 분류기를 통해 머리의 움직임을 분류한다. 실험을 위해 프로토타입을 제작하였다. 사용자 머리의 '위', '아래', '왼쪽', 그리고 '오른쪽' 머리 움직임을 베이지안 분류기를 이용하여 분류하였다. 그 결과 '위'와 '아래'의 머리 움직임의 경우 x, z축의 가속도 센서값이 큰 변화가 있었다. 추후에 사용성 평가를 통해 동작 분류기를 제작할 수 있는 적합한 변수를 찾아 낼 계획이다.