• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.163-172
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• 2012

현대 사회는 다양한 강력 범죄들이 발생하고 있다. 모든 범죄들은 발생한 후에 대처를 하는 것보다 사전에 범죄를 예방하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 다양한 범죄를 예방하기 위한 연구가 진행되었다. 하지만 기존 연구 방법들은 사회학적, 심리학적인 요인들을 분석하여 범죄의 발생 확률과 발생 동기 등을 분석하여 예방하고자 하는 노력이 대부분이다. 그러므로 본 논문에서는 마코프 체인 방식을 사용하여 시간에 따른 범죄를 예측하기 위한 연구를 수행하고자 한다. 5대 강력 범죄인 강도, 살인, 강간, 절도, 폭력에 대하여 수집된 범죄 발생 건수 자료를 사용해 범죄 유형별 시간에 따른 범죄 발생 예측을 위한 모델링을 구현한다. 그리고 범죄 발생 유형별 범죄 발생 예측 값과 실제 발생 값을 비교해 본 논문에서 제안한 시간에 따른 범죄 발생 예측 모델링의 타당성을 검토하였다. 본 논문에서 제안한 범죄 발생 예측 기법이 실제로 강도, 살인, 강간 등과 같은 강력 범죄에 대해서는 최대 값을 임계값으로 적용하고, 나머지 범죄에 대해서는 평균값을 적용하는 방식을 사용함으로써 범죄 발생 예측확률을 높일 수 있을 것으로 연구되었다. 향후 범죄 유형별로 시간에 따른 범죄발생 예측율과 실제 값이 다르게 적용되는 사례들을 추가 조사하여 연구의 폭을 넓히고자 한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권2호
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• pp.29-37
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• 2020

최근 신경망 기반 심층학습 알고리즘의 적용으로 고전적인 Gaussian mixture model based hidden Markov model (GMM-HMM) 음성인식기에 비해 성능이 비약적으로 향상되었다. 또한 심층학습 기법의 장점을 더욱 잘 활용하는 방법으로 언어모델링 및 디코딩 과정을 통합처리 하는 종단간 음성인식 시스템에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 종단간 음성인식 시스템은 어텐션을 사용한 여러 층의 인코더-디코더 구조로 이루어져 있다. 때문에 종단간 음성인식 시스템이 충분히 좋은 성능을 내기 위해서는 많은 양의 음성과 문자열이 함께 있는 데이터가 필요하다. 음성-문자열 짝 데이터를 구하기 위해서는 사람의 노동력과 시간이 많이 필요하여 종단간 음성인식기를 구축하는 데 있어서 높은 장벽이 되고 있다. 그렇기에 비교적 적은 양의 음성-문자열 짝 데이터를 이용하여 종단간 음성인식기의 성능을 향상하는 선행연구들이 있으나, 음성 단일 데이터나 문자열 단일 데이터 한쪽만을 활용하여 진행된 연구가 대부분이다. 본 연구에서는 음성 또는 문자열 단일 데이터를 함께 이용하여 종단간 음성인식기가 다른 도메인의 말뭉치에서도 좋은 성능을 낼 수 있도록 하는 준교사 학습 방식을 제안했으며, 성격이 다른 도메인에 적응하여 제안된 방식이 효과적으로 동작하는지 확인하였다. 그 결과로 제안된 방식이 타깃 도메인에서 좋은 성능을 보임과 동시에 소스 도메인에서도 크게 열화되지 않는 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.77-86
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• 2021

시간적인 차이를 두고 획득한 이질적인 과거 전쟁 결과 데이터를 하나의 모형으로 구축하는 방법으로 베이지안 추론에 의한 전쟁시뮬레이션 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 과거의 전쟁 결과를 분석하여 미래에 있을 수 있는 전쟁을 예측하는 방법으로 선형회귀모형을 적용하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 역사적으로 시대가 서로 달라 전장 환경의 변화가 반영된 이질적인 두 유형의 자료들이라면 모형의 가정사항 위반으로 하나의 선형회귀모형으로 적합하는 것은 적절하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앞선 시대에 있는 자료를 비정보적 사전분포로 가정하여 사후분포를 구하고 이를 다음 시대에 얻은 자료를 분석하기 위한 사전분포로 활용하여 최종 사후분포를 추론하는 베이지안 추론 방법을 제안하였다. 베이지안 추론 방법의 또 다른 장점은 마코프 체인 몬테 카를로 방법으로 샘플링한 결과를 이용하여 불확실성이 반영된 사후분포나 사후예측분포를 추론할 수 있다는 점이다. 이렇게 했을 때 고전적인 선형회귀모형으로 분석하는 것보다 다양한 정보를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가적으로 획득되는 자료도 모형에 반영하여 모형을 계속 업데이트시킬 수 있다는 장점이 있다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권1호
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• pp.11-20
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• 2024

최근 뉴스페이스 시대에는 과거의 고신뢰성 위성과 다르게 낮은 신뢰성 위성을 저가의 개발/양산 비용으로 개발하여 군집위성을 발사하고 있다. 경제적인 군집위성 개발을 위해서는 위성 사용자/개발자는 군집위성으로 발사되었을 때 기대되는 수명기간 동안 임무 성능의 유지 가능성 여부를 검토해야 한다. 또한, 성능유지를 위해 임의 고장에 의한 교체 계획도 수립되어야 한다. 본 연구에서는 지구관측 군집위성의 임무 성능의 유지와 교체 전략 수립을 위해 시스템 신뢰성 및 가용성 평가 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 위성 백업 및 지상 추가 발사 백업 상황과 군집위성에 요구되는 임무 성능을 고려한 군집위성 신뢰성 및 가용성 모델을 구성하였다. 신뢰성 모델은 k-out-of-n system의 개념으로 구성되었고 가용성 모델은 마르코프 체인 모델을 이용하였다. 제안된 신뢰성 모델을 바탕으로 임무 요구사항에 필요한 최소 위성 개수를 정의하고, 요구 임무기간 동안 요구 임무 신뢰성 만족을 위해 궤도상 필요한 위성을 계산하였다. 또한 가용성 분석을 통해 요구 서비스기간 동안 요구 가용성 만족을 위한 궤도상 위성 여분 및 지상 여분의 개수를 분석하였다. 마지막으로 비용모델을 적용하여 위성의 신뢰성 및 개발 위성 개수간에 절충분석 개념을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권8호
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• pp.607-615
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• 2009

최근 IT 산업은 국방, 항공, 자동차, 의료와 같은 전통 산업분야와 서로 융합하는 추세이다. 그러므로 시스템의 하드웨어를 주로 담당하는 임베디드 소프트웨어는 높은 신뢰성, 가용성, 유지보수성이 보장되어야 한다. 이를 위해 최근 COTS (Commercial Off The Shelf) 하드웨어 컴포넌트 기반 임베디드 소프트웨어를 개발하는 추세이다. 그러나 이러한 개발방법에는 일반적 소프트웨어 결함 외에 하드웨어와의 상호작용에 기인하는 결함이 추가적으로 발생할 수 있다. 이를 연동결함(Linkage Fault)라고 정의한다. 이는 발생 빈도가 낮음에도 불구하고 전체 시스템의 중단을 야기할 정도로 위험하다. 본 논문에서는 COTS 하드웨어 컴포넌트 기반 임베디드 소프트웨어 개발 시 이러한 연동결함의 발생을 고려한 신뢰성 모델을 제안한다. 또한 제안된 모델의 타당성을 분석하기 위해 베이지안 분석과 마코프 체인 몬테카를로 방법으로 계산한 베이즈 요인을 이용한다. 끝으로 IT 융합 분야의 실제 데이터를 활용하여 제안된 모델의 이론적 결과를 뒷받침한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권11호
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• pp.15-22
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• 2008

1xEV-DO 시스템의 각 단말은 기지국이 전송하는 이진(binary) 제어정보와 고유한 확률모델을 기반으로 자신의 전송속도를 결정한다. 하지만, 이 전송속도 제어방법은 확률적 불확실성으로 인해 동작을 예측하기 어렵고, 역방향 링크의 과부하를 억제할 수 있는 확실한 수단이 없기 때문에, 간섭 제한(interference-limited) 용량을 갖는 CDMA 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 기지국이 역방향 트래픽 부하를 예측하고, 순방향 제어채널을 통해 단말의 전송속도를 효과적으로 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문은 제안한 방법을 다차원 마르코프 프로세스로 모델링하고 기존 방법들과 성능을 비교한다. 분석 결과에 의하면, 제안한 방법은 기존의 방법들과 비교하여 셀에서 지원할 수 있는 최대 전송효율(throughput)을 크게 향상시킴을 알 수 있다.

• 한국물환경학회지
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• 제28권1호
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• pp.38-49
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• 2012

In this study, we analyze statistical characteristics of influent water quality in Daejeon waste water treatment plant and apply a stochastic model for data generation. In the analysis, the influent water quality data from year 2003 to 2008, except for year 2006, are used. Among water quality variables, we find strong correlations between BOD and T-N; T-N and T-P; BOD and T-P; $COD_{Mn}$ and T-P; and BOD and $COD_{Mn}$. We also find that different water quality variables follow different theoretical probability distribution functions, which also depends on whether the seasonal cycle is removed. Finally, we generate the influent water quality data using the multi-season 1st Markov model (Thomas-Fiering model). With model parameters calibrated for the period 2003~2005, the generated data for 2007~2008 are well compared with observed data showing good agreement in general. BOD and T-N are underestimated by the stochastic model. This is mainly due to the statistical difference in observed data itself between two periods of 2003~2005 and 2007~2008. Therefore, we expect the stochastic model can be applied with more confidence in the case that the data follows stationary pattern.

• 한국음향학회지
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• 제18권1호
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• pp.53-60
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• 1999

이 논문은 한국 방송 음성 인식에 관한 연구이다. 여기서 우리는 대규모 어휘를 갖는 연속 음성 인식을 위한 방법을 제시한다. 주요 관점은 언어 모델과 탐색 방법이다. 사용된 음성 모델은 기본음소 Semi-continuous HMM이고 언어 모델은 N-gram 방법이다. 탐색 방법은 음성과 언어 정보를 최대한 활용하기 위해 3단계의 방법을 사용하였다. 첫째로, 단어의 끝 부분과 그에 관련된 정보를 만들기 위한 순방향 Viterbi Beam탐색을 하였으며, 둘째로 단어 의 시작 부분과 그에 관련된 정보를 만드는 역방향 Viterbi Beam탐색, 그리고 마지막으로 이들 두 결과와 확률적인 언어 모델을 결합하여 최종 인식결과를 얻기 위해 A/sup */ 탐색을 한다. 이 방법을 사용하여 12,000개의 단어에 대한 화자 독립으로 최고 96.0%의 단어 인식률과 99.2%의 음절 인식률을 얻었다.

• 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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• 제49권4호
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• pp.315-325
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• 2016

일반적으로 하천의 유량은 댐과 같은 수공구조물에 의해 조정된 유량으로 수자원계획을 위해서 필요한 자연유량과는 차이가 크다. 수자원계획을 수립함에 있어 자연 유입량 정보는 댐 운영과 수문분석을 위한 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 댐 유역 일유입량 모의기법을 위한 통합 모형을 개발하였다. 첫째, 장기 강우-유출 모형의 입력강우자료로 사용하기 위하여 평균 및 중앙값과 같은 통계적 모멘트를 효과적으로 재현하고 극치 강우량 재현에 유리한 불연속 Kernel-Pareto 확률분포 기반의 강우모의기법을 통하여 강우모의를 수행하였다. 둘째, SAC-SMA 장기 강우-유출 모형의 매개변수를 Bayesian MCMC 기법을 통하여 최적화하여 산정된 매개변수의 사후분포를 활용하여 댐 유입량 시나리오 도출하였다. 댐 유역을 대상으로 개발된 모형을 평가한 결과 자연유량과 통계적으로 유사한 특성을 가지는 시나리오를 생성할 수 있었으며, 물수지 분석 등과 같은 수자원계획을 위한 시나리오로 활용이 가능할 것으로 판단된다.