• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.136-147
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• 2003

주어진 문제에 대하여 최적의 성능을 가지는 신경회로망을 얻기 위해서는 학습을 통한 매개변수의 최적화 (parameter optimization)와 모델 선택을 통한 구조 최적화(structure optimization )의 통합적인 과정이 필요하다. 본 논문에서는, 각 세부 방법들의 특성을 고려하여, 공통의 특성을 갖는 방법들을 결합함으로써 효율적이면서도 일반화 성능을 높이는 총체적인 신경회로망 최적화 방법을 제안한다. 먼저 다양한 오차 함수를 사용할 수 있는 자연 기울기 강하 학습에 적응적 정규화 방법을 도입함으로써 가중치 매개변수(weight parameter)들을 최적화한다. 그리고 이렇게 최적화된 매개변수(parameter)들에 자연 프루닝(natural pruning)을 적용하여 불필요한 요소들을 제저하여 최적화 된 구조를 생성한다. 반복적인 과정에 의하여 후보 모델들을 구성하고 베이시안 정보 기준(Bayesian Information Criterion: BIC )을 이 용하여 최적의 모델을 평가하여 선택하는 방법을 제안하였다. 벤치마크 데이터에 대한 실험을 통하여 제안하는 방법의 구조 최적화 능력과 일반화 성능의 우수성을 보였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제29권1호
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• pp.47-89
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• 2020

본 연구는 한국의 천연가스시장에 경쟁을 도입하는 정책이 사회후생에 미치는 영향을 이론적으로 분석하였다. 기존의 독점기업은 천연가스의 저장/운송을 위한 필수설비를 보유하고 있으나, 경쟁도입을 위해 신규기업 진입 시 필수설비를 공유해야 하는 의무를 지게 되었다. 독점기업이 천연가스의 가격과 필수설비 접속료를 자유롭게 설정할 수 있는 경우, 신규기업의 진입은 사회후생을 증가시킬 뿐만 아니라 독점기업의 이윤도 증가시킨다. 그러나 정부가 가격규제를 시행하는 경우, 설비 운용비용에 대한 정보의 비대칭성이 있는지의 여부에 따라 사회후생이 결정된다. 정부가 완전한 정보를 가지고 있는 경우에는 사회후생을 극대화하는 선택을 쉽게 유도할 수 있으나, 그렇지 않은 경우 정부는 불완전한 정보를 바탕으로 가격규제를 시행하게 된다. 본 연구에서는 정부와 기업들의 의사결정을 베이지안 게임을 통해 분석하여, 완전 베이지안 균형 아래서 독점기업이 공개하는 정보의 양에 따라 사회후생이 어떻게 변화하는지 살펴보았다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권9호
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• pp.906-910
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• 2008

모바일 환경이 보편화됨에 따라 사용자의 상황을 인식하고 관련된 각종 컨텍스트를 공유하는 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 컨텍스트 공유는 사용자의 의사소통을 보다 풍부하게 할 뿐만 아니라 사회적 관계를 원만하게 유지하도록 도와준다. 최근 각종 메신저나 모바일 어플리케이션에는 간단한 수준의 사용자 컨텍스트 공유가 적용되고 있으나 사용자 환경이 복잡해짐에 따라 더욱 다양한 컨텍스트의 인식과 공유가 요구된다. 본 논문에서는 다양한 센서 정보를 수집하여 사용자의 대표적 컨텍스트인 감정, 스트레스, 행동을 동적 확률 모델을 이용하여 인식하고 메신저에 연동하여 컨텍스트 정보를 공유하는 상황인지 메신저를 개발한다. 다양한 컨텍스트를 인식하기 위한 다중모델을 효과적으로 구성하고 아이콘 방식으로 컨텍스트를 표시한다. 개발한 시스템을 사용자 시나리오를 바탕으로 평가하여 유용성을 검증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.68-76
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• 2008

모바일 애드 혹 네트워크(MANET)는 네트워크 토폴로지의 변화로 인해 데이터 전송의 정지확률과 경로가 끊어질 확률이 높아 경로 유지가 힘들다. 이러한 MANET의 특성 때문에 안정적인 데이터 전송률을 보장하기 어렵다. 따라서 노드 간 링크의 데이터 전송률에 대한 신뢰도를 평가하고, 이에 기반을 둔 라우팅 알고리즘이 필요하다. 이에 본 논문에서는 링크 신뢰도 기반 라우팅을 다음과 같이 제안한다. 먼저 과거 정보를 사용하여 가설을 추론하는 베이지안 추론을 적용하여 노드 간 링크의 신뢰도를 측정 할 수 있는 링크 신뢰도 측정 모델을 제안한다. 또한, 노드의 흡수와 노드 간의 연결성을 고려한 기존의 OLSR 프로토콜에 추가적으로 링크 신뢰도 측정 모델을 적용한 링크 신뢰도 기반 OLSR 프로토콜을 제안한다. NS-2를 사용한 시뮬레이션 결과는 링크 신뢰도 측정 모델을 적용한 OLSR 프로토콜이 기존의 OLSR 프로토콜에 비해 전송 성공률과 안정성 측면에서 성능이 우수함을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.407-426
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• 2003

본 연구에서는 범주형 반복측정자료의 일반화추정방정식(GEE)모형에서 결측이 발생할 경우 결측값 대체(imputation)방법들에 대한 성능을 비교하고자 한다. 설명변수 X가 부분적으로 결측을 갖는 경우 GEE추정량을 계산할 수 없다. 본 논문에서는 시점에 따라 값이 변하는 설명변수에 결측이 있는 경우 GEE모형에서 결측값을 추정하는 7가지의 대체방법을 다루며, 실제자료와 모의실험을 통하여 대체방법별 GEE추정량의 성질을 연구한다. 대체방법별 GEE추정량의 성능을 비교하기 위해 우리는 반응변수가 범주형인 반복측정모형에서 완전자료의 GEE추정량과 완전자료에서 결측을 생성하여 결측값에 각 대체방법을 적용하여 대체한 후 구한 GEE추정량을 비교한다. 대체방법으로는 (1) 단순삭제 (2) 표본 평균대체 (3) 행 평균대체 (4) 횡 시점 회귀대체 (5) 이월대체 (6) 베이지안 붓스트랩 (7) 근사적 베이지안 붓스트랩에 대해서 살펴본다. 결측과정(missing mechanism)은 무시할 수 있는 무응답(ignorable nonresponse)을 가정하며, 결측 발생에 대해서는 원자료의 시점 무응답 패턴(wave nonresponse pattern)을 고려하여 발생시키거나 또는 시점 무응답 패턴을 고려하지 않고 단순임의추출로 결측을 발생시키는 방법을 각각 고려한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권2호
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• pp.51-64
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• 2004

본 논문은 다수의 지문 특징점 템플릿(fingerprint minutiae template)을 융합하여 하나의 슈퍼 템플릿(super-template)을 생성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 슈퍼 템플릿은 지문의 올바른 특징점 정보만으로 구성된 템플릿을 의미하는 것으로써 된 연구에서 제안하는 재귀적 베이지안 추정(recursive Bayesian estimation) 방법으로 특징점의 신뢰도를 추정하여 논은 신뢰도를 가지는 특징점만으로 슈퍼 템플릿을 생성한다. 본 논문에서는 지문 영상이 순차적으로 획득될 때, 나중에 획득된 지문 영상 특징점 정보에 재귀적 베이지안 추정 기법을 적용하여 먼저 획득된 영상의 특징점들에 대한 신뢰도를 추정한다. 적용된 재귀적 베이지안 추정 방법은 여러 영상에서 공통적으로 발견된 특징점에 대해 그 신뢰도를 증가시키는 반면, 다른 영상에서 발견되지 않는 특징점의 신뢰도는 감소시킨다. 같은 방법으로, 특징점의 타입(분기점과 단점)에 대한 신뢰도도 추정할 수 있다. 본 논문은 실험을 통해 제안한 알고리즘에 의한 슈퍼 템플릿이 인증 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1674-1680
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• 2017

본 논문에서는 고차원 국부이진패턴과 결합베이시안 알고리즘을 이용한 얼굴인증 임베디드 시스템을 제안한다. 또한, 제안된 알고리즘에 대한 임베디드 시스템을 라즈베리파이 3을 이용하여 구현한 결과를 제시한다. 제안된 얼굴인증 알고리즘에 대한 평가는 500명의 얼굴 데이터가 저장된 데이터베이스를 이용하여 수행하였다. 여기서 각각의 얼굴 데이터는 학습용과 테스트용 이미지로 구성하였다. 성능평가를 위한 척도로는 주성분분석법의 차원에 따른 스코어 분포와 얼굴인증 시간을 이용하였다. 그 결과, 최적화된 임베디드 환경에서 우수한 얼굴인증 성능을 가지는 임베디드 시스템을 상대적으로 저렴한 비용으로 구현할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.126-126
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• 2018

최근 우리나라는 기후변화로 인한 이상기후 현상 중 가뭄에 대한 발생빈도가 증가하고 있다. 가뭄은 다른 자연재해에 비해 지속기간이 길고 규모가 광범위하여, 사회 경제적인 피해가 크게 발생한다. 이러한 가뭄에 대비하기 위해서는 지역적으로 적합한 가뭄 대책을 수립해야 하며, 이를 위해서는 가뭄 위험도 평가가 선행되어야 한다. 지역적 가뭄 위험도를 평가하기 위해서는 기상학적 요인뿐만 아니라 사회 경제적인 요인에 의한 영향을 고려하는 가뭄 취약성 평가가 수반되어야 한다. 본 연구에서는 지역별 가뭄 취약성 평가를 수행하기 위해, 지역별 용수 수요 및 공급관련 인자와 선행연구에서 정의된 가뭄 위험인자들 중 8개(생활 농업 공업 용수공급량, 인구밀도, 1인당 가용수자원량, 물 자급률, 취수율, 물 이용 공평성)를 선택하였다. 베이지안 네트워크(Bayesian Network) 기법을 통해 선정된 사회 경제적 요인들과 가뭄과의 상관관계를 분석하여 각 지역의 특성을 고려한 가뭄 위험요인별 확률을 산정하였다. 최종적으로 산정된 주요 가뭄 위험요인별 확률을 우선순위에 따른 가중치를 적용하여 지역별 가뭄 취약성지수(Drought Vulnerability Index, DVI)를 산정하였고, 이를 이용하여 우리나라의 행정구역별로 취약성 평가를 수행하고 지도로 표시하였다. 지역별 가뭄 취약성 평가를 수행한 결과 익산, 상주, 완주 순으로 높게 나타났으며, 계룡, 과천, 종로순으로 가장 낮게 산정되었다. 또한 광역자치단체의 평균 가뭄 취약성지수를 산정한 결과 전라북도 지역이 가장 높게 나타났으며, 대구 및 대전광역시가 가장 낮게 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.7-12
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• 2019

주변 후방산란 통신은 송신 전력효율 문제로 기존 RF통신에서 채널 추정방법인 파일럿(pilot) 신호를 통한 채널 추정기법이 제한된다. 제한된 송신 전력 환경에서 기존 주변 후방산란통신의 연구는 채널 상태로 인한 신호 변동을 고려하지 않은 이상적인 채널로 가정을 하고 연구되어 왔다. 본 논문은 주변 후방산란 통신 시스템에서 정규분포를 따르는 채널 상태인 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 추정 방법으로 블라인드 채널 추정기법 중 하나인 기댓값-최대화 알고리즘을 제안한다. 모의실험은 제안한 시스템 모델에서 기댓값-최대화 알고리즘과 추정값의 최소 분산을 나타내는 Bayesian Cramer-Rao 하한 경계를 이용하여 평균 제곱 오차(Mean Square Error, MSE)값이 하한 경계와 근접해 가는 것을 확인하고, 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 파라미터의 추정이 가능함을 증명한다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제11권1호
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• pp.22-32
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• 2019

On offshore platforms, oil and gas leaks are apt to be the initial events of major accidents that may result in significant loss of life and property damage. To prevent accidents induced by leakage, it is vital to perform a case-specific and accurate risk assessment. This paper presents an integrated method of Ddynamic Qquantitative Rrisk Aassessment (DQRA)-using the Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL)-Bayesian Network (BN)-for evaluation of the system vulnerabilities and prediction of the occurrence probabilities of accidents induced by leakage. In the method, three-level indicators are established to identify factors, events, and subsystems that may lead to leakage, fire, and explosion. The critical indicators that directly influence the evolution of risk are identified using DEMATEL. Then, a sequential model is developed to describe the escalation of initial events using an Event Tree (ET), which is converted into a BN to calculate the posterior probabilities of indicators. Using the newly introduced accident precursor data, the failure probabilities of safety barriers and basic factors, and the occurrence probabilities of different consequences can be updated using the BN. The proposed method overcomes the limitations of traditional methods that cannot effectively utilize the operational data of platforms. This work shows trends of accident risks over time and provides useful information for risk control of floating marine platforms.