• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권1호
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• pp.81-98
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• 2013

Since Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) and Latent Dirichlet Allocation (LDA) were introduced, many revised or extended topic models have appeared. Due to the intractable likelihood of these models, training any topic model requires to use some approximation algorithm such as variational approximation, Laplace approximation, or Markov chain Monte Carlo (MCMC). Although these approximation algorithms perform well, training a topic model is still computationally expensive given the large amount of data it requires. In this paper, we propose a new method, called non-simultaneous sampling deactivation, for efficient approximation of parameters in a topic model. While each random variable is normally sampled or obtained by a single predefined burn-in period in the traditional approximation algorithms, our new method is based on the observation that the random variable nodes in one topic model have all different periods of convergence. During the iterative approximation process, the proposed method allows each random variable node to be terminated or deactivated when it is converged. Therefore, compared to the traditional approximation ways in which usually every node is deactivated concurrently, the proposed method achieves the inference efficiency in terms of time and memory. We do not propose a new approximation algorithm, but a new process applicable to the existing approximation algorithms. Through experiments, we show the time and memory efficiency of the method, and discuss about the tradeoff between the efficiency of the approximation process and the parameter consistency.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권4호
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• pp.287-295
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• 2022

저고도 궤적의 장사정포 위협이 대두됨에 따라 이를 방어할 요격 시스템의 개발이 시작될 예정이다. 이러한 장사정포의 공격을 방어하는 문제는 전형적인 동적 무기 표적 할당 문제다. 동적 무기 표적 할당 문제에서는 한 시점에서의 의사결정 결과가 이후 시점의 의사결정 과정에 영향을 주며, 이는 마코브 의사결정 모형의 특징이기도 하다. 장사정포의 공격을 방어하기 위한 의사결정 과정에 허용되는 시간은 공격자와 방어자의 거리를 고려할 때 저고도 궤적의 동시 다발성 발사체에 대한 대응은 수 초 이내에 결정되어야 하나, 짧은 시간 내에 마코브 의사결정 과정으로 최적해를 구하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 장사정포 공격을 방어하는 동적 무기 표적 할당 문제를 마코브 의사결정 문제로 나타내고, 3가지 시나리오를 작성한 후 근사적 동적계획 방법을 적용하여 요격이 가능 시간 안에 해의 도출이 가능한지를 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 도출된 해의 품질을 검증하기 위하여 각 시나리오에 대하여 근사적 동적계획을 적용한 결과와 Shoot-Shoot-Look 방법을 적용한 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 장사정포의 방어 시나리오에 대하여 근사적 동적계획의 결과가 Shoot-Shoot-Look 방법을 이용한 결과보다 우수함을 보였다.

• 대한산업공학회지
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• 제33권4호
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• pp.457-468
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• 2007

This paper proposes an adaptive moving average (A-MA) control chart with variable sampling intervals (VSI) for detecting shifts in the process mean. The basic idea of the VSI A-MA chart is to adjust sampling intervals as well as to accumulate previous samples selectively in order to increase the sensitivity. The VSI A-MA chart employs a threshold limit to determine whether or not to increase sampling rate as well as to accumulate previous samples. If a standardized control statistic falls outside the threshold limit, the next sample is taken with higher sampling rate and is accumulated to calculate the next control statistic. If the control statistic falls within the threshold limit, the next sample is taken with lower sampling rate and only the sample is used to get the control statistic. The VSI A-MA chart produces an 'out-of-control' signal either when any control statistic falls outside the control limit or when L-consecutive control statistics fall outside the threshold limit. The control length L is introduced to prevent small mean shifts from being undetected for a long period. A Markov chain model is employed to investigate the VSI A-MA sampling process. Formulae related to the steady state average time-to signal (ATS) for an in-control state and out-of-control state are derived in closed forms. A statistical design procedure for the VSI A-MA chart is proposed. Comparative studies show that the proposed VSI A-MA chart is uniformly superior to the adaptive Cumulative sum (CUSUM) chart and to the Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) chart, and is comparable to the variable sampling size (VSS) VSI EWMA chart with respect to the ATS performance.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.560-570
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• 2006

This paper proposes a selectively cumulative sum (S-CUSUM) control chart with variable sampling intervals (VSI) for detecting shifts in the process mean. The basic idea of the VSI S-CUSUM chart is to adjust sampling intervals and to accumulate previous samples selectively in order to increase the sensitivity. The VSI S-CUSUM chart employs a threshold limit to determine whether to increase sampling rate as well as to accumulate previous samples or not. If a standardized control statistic falls outside the threshold limit, the next sample is taken with higher sampling rate and is accumulated to calculate the next control statistic. If the control statistic falls within the threshold limit, the next sample is taken with lower sampling rate and only the sample is used to get the control statistic. The VSI S-CUSUM chart produces an 'out-of-control' signal either when any control statistic falls outside the control limit or when L-consecutive control statistics fall outside the threshold limit. The number L is a decision variable and is called a 'control length'. A Markov chain model is employed to describe the VSI S-CUSUM sampling process. Some useful formulae related to the steady state average time-to signal (ATS) for an in-control state and out-of-control state are derived in closed forms. A statistical design procedure for the VSI S-CUSUM chart is proposed. Comparative studies show that the proposed VSI S-CUSUM chart is uniformly superior to the VSI CUSUM chart or to the Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) chart with respect to the ATS performance.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.31-36
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• 2012

최근 사용자의 흥미에 맞는 아이템이나 서비스를 추천해 주는 추천 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 최근 종료된 Netflix 경연대회(Netflix Prize)가 이 분야에 대한 연구자들의 연구 의욕을 고취시켰고, 특히 협력적 여과(Collaborative Filtering) 방법은 아이템의 종류에 상관없이 적용 가능한 범용성 때문에 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 강화 학습을 이용해서 추천 시스템의 협력적 여과 문제를 푸는 방법을 제안한다. 강화 학습을 통해, 영화 평점 데이터에서 각 사용자가 평점을 매긴 순서에 따른 평점 간의 연관 관계를 학습하고자 하였다. 이를 위해 협력적 여과문제를 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process)로 수학적으로 모델링하였고, 강화 학습의 가장 대표적인 알고리즘인 Q-learning을 사용해서 평가의 순서의 연관 관계를 학습하였다. 그리고 실제로 평가의 순서가 평가에 미치는 영향이 있음을 실험을 통해서 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2020

The present study is aimed to correcting radar-based mean areal precipitation forecasts to improve urban flood predictions and uncertainty analysis of water levels contributed at each stage in the process. For this reason, a long short-term memory (LSTM) network is used to reproduce three-hour mean areal precipitation (MAP) forecasts from the quantitative precipitation forecasts (QPFs) of the McGill Algorithm for Precipitation nowcasting by Lagrangian Extrapolation (MAPLE). The Gangnam urban catchment located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 24 heavy rainfall events, 22 grid points from the MAPLE system and the observed MAP values estimated from five ground rain gauges of KMA Automatic Weather System. The corrected MAP forecasts were input into the developed coupled 1D/2D model to predict water levels and relevant inundation areas. The results indicate the viability of the proposed framework for generating three-hour MAP forecasts and urban flooding predictions. For the analysis uncertainty contributions of the source related to the process, the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) using delayed rejection and adaptive metropolis algorithm is applied. For this purpose, the uncertainty contributions of the stages such as QPE input, QPF MAP source LSTM-corrected source, and MAP input and the coupled model is discussed.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.583-592
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• 1998

본 논문은 비동기 전송모드에서 중첩 입력하는 서로 다른 속도의 트래픽에 대한 데이타 처리를 셀의 손실 면에서 분석한 것이다. 멀티미디어 데이타를 대상으로 할 중첩 입력 프로세서의 트래픽 제어로서 사용감시제어를 대상으로 하였으며 Leaky-Bucket 알고리즘의 발생-소멸 프로세서를 이용 셀 손실률을 계산하였다. 해석결과는 버퍼용량의 증가에 대하여 셀 손실률이 현격하게 감소하는 결과를 보였으며 셀 손실률은 유한용량 버퍼에 대한 토큰풀의 특성을 고려하여 2-state MMPP(Markov Modulated Poisson Process) 입력 프로세서를 가정하였다. 해석 값을 검증하기 위해 SIMSCRIPT II.5를 사용하여 시뮬레이션을 하였으며 on/off 입력소스와 비교하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.9-15
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• 2014

교통사고는 다양한 요인으로 인해 발생한다. 그 중에는 교통사고가 발생할 당시의 기상상태가 있다. 기상상태에 따라 교통사고로 인해 발생하는 사망자의 비율은 차이가 있다. 교통사고로 인한 사망자의 수를 줄이려면 기상 상태에 따라 발생될 교통사고 발생 수를 예측 하는 것이 필요하다. 본 논문은 기상 상태에 따른 교통사고 발생 빈도수를 예측하는 모델링을 제안한다. 예측 모델링의 이론으로는 마코프 프로세스를 적용하였다. 제안된 모델링에 실제 데이터를 적용하여 교통사고 발생 수를 예측 하였고, 실제 발생 수와 비교하였다. 본 논문은 기상 변화에 따른 교통사고 정책수립에 도움을 줄 것이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권1호
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• pp.34-43
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• 2000

중복 데이타는 분산 시스템에서 결함을 포용하는 방법 중 하나로 여러 복사본들의 일관성을 유지하기 위하여 복제 제어 프로토콜(replica control protocol)을 필요로 한다. 복제 제어 프로토콜 중 정 족수 동의 기법(quorum consensus method)은 정족수 이상의 동의를 얻어서 데이타에 접근하는 방법이다. 그런데 사이트나 통신 링크의 실패로 인하여 정족수 이상의 동의를 얻을 수 없으면 데이타 접근이 불가능하게 되므로 부족한 정족수를 고스트(ghost)로 대치하는 방법이 필요하다. 고스트는 메타 데이타(meta data)에 상태 정보만을 저장한 프로세스이기 때문에 생성과 관리의 비용을 줄이려면 메타 데이타를 간략화 시키는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 동료 집합을 이용하여 메타 데이타를 구성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2N+logN 비트만으로 메타 데이타를 구성할 수 있게 하고 동료 집합만을 이용하는 프로토콜이나 동적 선형 보우팅 프로토콜보다 향상된 가용성을 나타낸다. 제안된 방법의 가용성은 마코브 모델(Markov model)을 이용하여 측정하고 그 결과를 다른 프로토콜들과 비교 분석한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.358-371
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• 2003

자동 띄어쓰기는 문장 내에서 잘못 띄어쓴 어절들을 올바르게 복원하는 과정으로서, 독자에게 글의 가독성을 높이고 문장의 뜻을 정확히 전달하기 위해 매우 중요하다. 기존의 통계 기반 자동 띄어쓰기 접근 방법들은 이전 띄어쓰기 상태를 고려하지 않기 때문에 잘못된 확률 정보에 의한 띄어쓰기를 할 수밖에 없었다. 본 논문에서는 기존의 통계 기반 접근 방법 의 문제점을 해결할 수 있는 두 가지 통계적 띄어쓰기 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 자동 띄어쓰기를 품사 부착과 같은 분류 문제(classification problem)로 간주할 수 있다는 착안에 기반하며, 은닉 마르코프 모델을 일반화함으로써 확장된 문맥을 고려할 수 있고 보다 정확한 확률을 추정할 수 있도록 고안되었다. 제안하는 모델과 지금까지 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 방법을 비교하기 위해 여러 가지 실험 조건에 따른 다양한 실험을 수행하였고, 오류에 대한 자세한 분석을 제시하고 있다 제안하는 모델을 복합 명사를 고려하는 평가 방식에 적응한 실험 결과, 98.33%의 음절 단위 정확도와 93.06%외 어절단위 정확률을 얻었다.