• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.631-641
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• 2011

과거 시행의 승패 결과에 의해 현재 시행의 승패 확률이 결정되는 과거 의존 파론도 게임을 고려한다. 여러 명의 게임자들이 과거 의존 파론도 게임을 구성하는 공정한 두 게임 중에서 한 게임을 임의로 선택하는 전략과 매 시행 때마다 현재의 상태를 이용하여 그 기대상금이 최대인 게임을 선택하는 전략을 비교한다. 현재의 상태를 고려하지 않고 임의적으로 게임을 선택하는 전략은 점차 기대상금이 양수가 되어 결국 이기는 게임이 되는 반면에 현재의 상태를 이용하여 최적의 게임을 선택하는 전략은 게임이 진행될수록 오히려 기대상금이 0으로 일정하게 되는 역설적인 현상이 나타남을 확인하고, 이러한 역설적인 현상이 발생하는 확률 모수의 범위를 찾는다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.330-332
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• 2010

이동통신시스템에서 Warm standby sharing에 비하여 Hot standby sharing은 데이터 손실이 없고 오류 데이터가 확산되지 않는 등의 다수의 장점을 갖지만 동기화 문제로 인하여 이를 시스템에 실제로 구현하는 것은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 Hot standby sharing에 비하여 기존의 Warm standby sharing이 갖는 동기화의 장점에 데이터 손실 및 거짓 데이터의 확산 문제를 개선할 수 있는 이중화 프로세서에 대한 마코프 모델을 설계하고자 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권1호
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• pp.23-32
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• 2015

전투기 조종사 모델링은 국방 M&S(Modeling & Simulation)를 활용한 전쟁 모의 및 전투 실험의 기초 기술로 국방 M&S의 중요성이 대두됨에 따라 연구의 필요성이 높아지고 있다. 특히, 최근 전투 로그의 축적으로 통계적 학습 기법을 활용한 모델링의 적용이 가능해졌으며 전투 로그의 시계열적 특성을 반영할 수 있는 HMM(Hidden Markov Model)이 적합하다. 하지만 HMM은 이산형 혹은 연속형 중 한 형태의 변수만을 통해 학습되므로 이형 변수로 구성된 전투 로그에 적용을 위해서는 형변환 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 형변환을 위한 dPCA(Discrete Principal Component Analysis)와 HMM을 접목한 dPCA-HMM 기반 조종사 모델링 방법을 제안한다. 국방과학연구소 관급 시뮬레이터로부터 생성된 전투 로그를 이용한 비교 실험을 통해 제안하는 방법론의 성능을 평가하였으며, 만족스러운 성능을 나타내었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권4호
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• pp.781-790
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• 2015

파론도 역설은 두 개의 지는 게임이 결합하여 이기게 되거나, 두 개의 이기는 게임이 결합하여 지게 되는 역설적인 현상을 말한다. 본 논문에서는 한 투자가가 여러 개의 주식 계좌를 과거의 투자 결과에 의해 투자 종목이 결정되는 과거의존 파론도 게임의 규칙에 따라 관리하는 경우를 고려한다. 주식의 매매만으로는 전체 계좌의 평균 누적 수익금이 점차 감소하지만 주식 투자를 진행하는 중 계좌간에 일정한 금액을 재분배하면 전체 계좌의 평균 누적 수익금이 증가하는 파론도 현상이 존재할 수 있음을 2012년부터 2014년까지의 3년간의 한국거래소의 주식 데이터를 이용하여 확인한다. 반대로 계좌 간의 금액 재분배로 인해 점차 증가하는 평균 누적 수익금이 오히려 감소하는 역 파론도 현상이 발생할 수 있음도 함께 확인한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권6호
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• pp.1857-1862
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• 2016

Human activity recognition using depth information is an emerging and challenging technology in computer vision due to its considerable attention by many practical applications such as smart home/office system, personal health care and 3D video games. This paper presents a novel framework of 3D human body detection, tracking and recognition from depth video sequences using spatiotemporal features and modified HMM. To detect human silhouette, raw depth data is examined to extract human silhouette by considering spatial continuity and constraints of human motion information. While, frame differentiation is used to track human movements. Features extraction mechanism consists of spatial depth shape features and temporal joints features are used to improve classification performance. Both of these features are fused together to recognize different activities using the modified hidden Markov model (M-HMM). The proposed approach is evaluated on two challenging depth video datasets. Moreover, our system has significant abilities to handle subject's body parts rotation and body parts missing which provide major contributions in human activity recognition.