• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권6호
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• pp.585-593
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• 1998

퓨리에 자기공명영상 기법의 경우 촬영시간 단축 및 적절한 신호대잡음비 유지를 위해 phase-encoded 신호의 개수를 감소시키는 경우가 종종 있다. 그러나, 이는 재구성된 영상에 번짐과 물결무늬 형태의 truncation artifact를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 truncation artifact를 감소시키기 위해 Bayesian 방법에 근거한 새로운 정칙화기법을 제안한다. Truncation artifact는 phase 방향으로만 형성되므로 종전의 상호 대칭형태의 주변화소를 고려한 piecewise smoothness 사전정보를 사용할 경우 read 방향으로의 미세한 영상정보가 유실되기 쉽다. 따라서, 본 연구에서는 종전의 단순대칭형 보다 개선된 형태로서 자기공명영상의 공간정보를 포착할 수 있는 정교한 사전정보의 형태를 제안한다. 본 연구진의 실험결과 새롭게 제안된 방법으로 적용할 경우 truncation artifact가 감소될 뿐 아니라 종전의 미세정보유실 현상이 감소됨으로써 tissue regularity와 경계가 한층 더 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권4호
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• pp.265-279
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• 2008

손 제스처를 이용한 사람과 컴퓨터간의 상호 작용은 오랜 기간 많은 사람들이 연구해 오고 있으며 커다란 발전을 보이고 있지만, 여전히 만족스러운 결과를 보이지는 못하고 있다. 본 논문에서는 동적 베이스망 프레임워크를 이용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 유선 글러브를 이용하는 방법들과는 달리, 카메라 기반의 방법에서는 영상 처리와 특징 추출 단계의 결과들이 인식 성능에 큰 영향을 미친다. 제안하는 제스처 모델에서의 추론에 앞서 피부 색상 모델링 및 검출과 움직임 추적을 수행한다. 특징들간의 관계와 새로운 정보들을 쉽게 모델에 반영할 수 있는 동적 베이스망을 이용하여 두 손 제스처와 한 손 제스처 모두를 인식할 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 10가지 독립 제스처에 대한 실험에서 최대 99.59%의 높은 인식 성능을 보였다. 제안하는 모델과 관련 방법들은 수화 인식과 같은 다른 문제들에도 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권1호
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• pp.37-44
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• 2015

본 연구에서는 Grid method를 사용하여 베이지안 비정상성 확률강우량 산정 모형을 확립하였다. 강우 극치자료의 분포로 Gumbel 분포를 채택하였으며, 분포형의 매개변수에 사전분포를 적용하고, 사전분포에 포함된 매개변수에는 초사전 분포를 적용하여 계층적 베이지안 모형을 구성하였다. Grid method는 매개변수의 발생가능 전 구간에 대하여 확률적으로 더 높은 뒷받침이 있는 하위 구간에서 난수를 직접 생성하여 집합을 구성함으로써 잘못된 결과를 도출할 수 가능성이 높은 상황에서도 보다 정확한 매개변수의 추정을 가능케 하므로 매개변수의 추정과정에서 비표준분포로 나타나는 조건부 확률밀도함수를 통한 난수의 추출은 기존에 사용해 온 Metropolis Hastings 알고리즘이 아닌 Grid method를 사용하였다. 개발된 모형은 서울의 1973년부터 2012년까지의 시강우자료를 이용하여 미래에 대한 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하였으며, 그 결과로 기존 정상성 가정에 비해 목표연도에 따라 5%에서 8%정도의 증가율을 나타냈다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.655-669
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• 2018

본 연구에서는 비정상성 Bayesian 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 시변성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계하여 한강 및 금강유역의 미래 계절 강수량 전망 및 일단위 이하의 확률강수량을 도출하였다. 모형의 적합성 검증을 위하여 2014~2017년의 모의된 사후 확률분포 값과 관측치를 비교하였다. 그 결과 계절강수량 모의에서 한강은 관측 값의 최대 약 86.3%, 금강은 약 98.9% 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 지속시간별 극치강우량은 약 65.9~99.7%의 정확성을 나타냈다. 이에 본 연구에서 산정한 결과는 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권2호
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• pp.147-158
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• 1999

지표면에 대한 다양한 정보를 제공해 주는 원격탐사기법은 수 십년 동안 우리의 환경을 관찰하고 이해하는데 중요한 역할을 해왔다. 이러한 원격탐사 자료를 이용하는데 다양한 디지털 영상처리기법이 도입되어 자료에서 관찰되는 여러 가지 특성을 모형화하고 처리하는데 매우 유용하게 활용되어져 왔다. 화소들 간의 공간적 관계를 고려하는 Markov Random Field (MRF) 모형은 텍스처 모델링이나 영상분할 및 분류와 같은 여러 분야에서 많이 이용되는 모형으로 이것에 기초한 다양한 알고리즘이 발표되었다. 보통 원격탐사 자료는 그 크기가 매우 크고 시간적 간격을 두고 변화를 관측해 가는 경우에는 분석해야할 자료의 양이 매우 방대하다. 이러한 자료를 처리하는데 걸리는 시간은 처리해야할 자료의 양과는 비선형적 관계에 있다. 본 논문에서는 MRF를 이용하여 원격탐사 자료를 처리할 때 걸리는 시간을 단축하기 위한 방법론이 연구되었다. 이를 위해 논리적 구조로 영상을 피라미드형태로 감소하는 크기로 분석하는 multiresolution 구조가 고려되었는데 이는 연상의 거시적 특징과 미세한 특징을 효율적으로 분석할 수 있는 방법을 제공해 준다. 영상의 크기가 커질수록 파라미터 추정 또한 복잡하고 많은 시간을 요하게 된다. 본 논문에서는 이를 위해 Bayesian 방법을 이용하여 원격탐사 영상과 같은 크기가 큰 영상의 MRF 모형의 파라미터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법에 제안되어 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.205-216
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• 2024

최근 원자력 지진 PSA(Probabilistic Safety Assessment)를 토대로 산업시설물의 지진 PSA를 수행하는 연구가 진행되었다. 해당 연구는 원자력 발전소와 산업시설물의 차이를 파악하고, 최종적으로 운영정지를 목표로 하는 고장수목(Fault Tree)를 구축한 후 시각적 확률도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)으로 변환하였다. 본 연구는 선행연구를 기반으로 지진으로 유발된 구조손상으로 인해 발생 가능한 화재･폭발에 대해 PSA를 수행하고자 하였다. 이를 위해 화재･폭발을 사건수목(Event Tree)으로 표현하고, BN으로 변환하였다. 변환된 BN은 화재･폭발 모듈로서 선행연구에서 제시된 고장수목 기반 BN과 연계되어 최종적으로 지진 유발 화재･폭발 PSA를 수행할 수 있는 BN 기반 방법론이 개발되었다. 개발된 BN을 검증하기위해 수치예제로서 가상의 가스플랜트 Plot Plan을 생성하였고, 가스플랜트의 설비 종류가 구체적으로 반영된 대규모 BN을 구축하였다. 해당 BN을 이용하여 지진 규모에 따른 전체시스템의 운영정지 확률 및 하위시스템들의 고장확률 산정과 더불어 역으로 전체시스템이 운영 정지되었을 때 하위시스템들의 영향도 분석과 화재･폭발 가능성을 산정하여 다양한 의사결정을 수행할 수 있음을 제시함으로써 그 우수성을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권1호
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• pp.193-205
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• 1997

The multiprocess dynamic model provides a good framework for the modeling and analysis of the time series that contains outliers and is subject to abrupt changes in pattern. In this paper we consider the multiprocess discount generalized model with parameters having a dependent non-linear structure. This model has nice properties such as insensitivity to outliers and quick reaction to abrupt change of pattern in parameters.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제11권1호
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• pp.25-35
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• 1982

A problem of selecting the least probable cell in a multinomial distribution is studied in a Bayesian framework. We consider two loss components the cost of sampling and the difference in cell probabilities between the selected and the least probable cells. A Bayes sequential selection rule is derived with respect to a Dirichlet prior, and it is compared with the best fixed sample size selection rule. The continuation sets with respect to the vague prior are tabulated for certain cases.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2012

Data assimilation techniques have received growing attention due to their capability to improve prediction in various areas. Despite of their potentials, applicable software frameworks to probabilistic approaches and data assimilation are still limited because the most of hydrologic modelling software are based on a deterministic approach. In this study, we developed a hydrological modelling framework for sequential data assimilation, namely MPI-OHyMoS. MPI-OHyMoS allows user to develop his/her own element models and to easily build a total simulation system model for hydrological simulations. Unlike process-based modelling framework, this software framework benefits from its object-oriented feature to flexibly represent hydrological processes without any change of the main library. In this software framework, sequential data assimilation based on the particle filters is available for any hydrologic models considering various sources of uncertainty originated from input forcing, parameters and observations. The particle filters are a Bayesian learning process in which the propagation of all uncertainties is carried out by a suitable selection of randomly generated particles without any assumptions about the nature of the distributions. In MPI-OHyMoS, ensemble simulations are parallelized, which can take advantage of high performance computing (HPC) system. We applied this software framework for several catchments in Japan using a distributed hydrologic model. Uncertainty of model parameters and radar rainfall estimates is assessed simultaneously in sequential data assimilation.

• Steel and Composite Structures
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• 제21권1호
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• pp.93-107
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• 2016

Seismic fragility analysis is a probabilistic decision-making framework which is widely implemented for evaluating vulnerability of a building under earthquake loading. It requires ingredient named probabilistic model and commonly developed using statistics requiring collecting data in large quantities. Preparation of such a data-base is often costly and time-consuming. Therefore, in this paper, by developing generic seismic drift demand model for regular-multi-story steel moment resisting frames is tried to present a novel application of the probabilistic decision-making analysis to practical purposes. To this end, a demand model which is a linear function of intensity measure in logarithmic space is developed to predict overall maximum inter-story drift. Next, the model is coupled with a set of regression-based equations which are capable of directly estimating unknown statistical characteristics of the model parameters.To explicitly address uncertainties arise from randomness and lack of knowledge, the Bayesian regression inference is employed, when these relations are developed. The developed demand model is then employed in a Seismic Fragility Analysis (SFA) for two designed building. The accuracy of the results is also assessed by comparison with the results directly obtained from Incremental Dynamic analysis.