• 한국통신학회논문지
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• 제29권1B호
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• pp.52-63
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• 2004

한국에서 서비스 중인 cdma2000 1x 인터넷 데이터 서비스의 패킷 손실 패턴을 두개의 상태를 가진 길버트 모델로 모델링 한다. 본 논문에서는 한국의 주요 서비스 업체의 cdma2000 1x 서비스를 사용하여 측정된 패킷 손실트레이스(trace)로 부터 길버트 모델의 관련변수를 얻는 방법을 제안한다. 건물의 밀도가 크게 높지 않은 지역에서 건물 안에서 고정된 위치와 차로 이동하는 상황에서 관련변수를 얻을 수 있었다. 이 정보는 무선망의 채널 정보를 연구하기 위한 패킷 손실 패턴을 만들기 위해서 사용될 수 있다. 본 논문에서는 cdmla2000 1x 망에서 실제 측정을 통하여 실시간 멀티미디어 서비스를 하기 위해 요구되는 005에 관하여 논의한다. 이것을 위해서 망의 정보를 주는 패킷 측정 툴을 개발하였고 멀티미디어 서비스를 위한 005정보를 제공하며, 측정된 데이터를 사용하여 서비스의 품질 유지에서 요구되는 채널의 상태 판별법을 길버트 모델을 사용하여 제안하였다. 채널모델의 파라메터를 실시간(on-line)으로 구할 수 있다면 네트웍의 상황에 적응적인 손실 보호 제어를 적절히 선택하여 사용될 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권4호
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• pp.42-52
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• 2022

North Korea continues to upgrade and display its long-range rocket launchers to emphasize its military strength. Recently Republic of Korea kicked off the development of anti-artillery interception system similar to Israel's "Iron Dome", designed to protect against North Korea's arsenal of long-range rockets. The system may not work smoothly without the function assigning interceptors to incoming various-caliber artillery rockets. We view the assignment task as a dynamic weapon target assignment (DWTA) problem. DWTA is a multistage decision process in which decision in a stage affects decision processes and its results in the subsequent stages. We represent the DWTA problem as a Markov decision process (MDP). Distance from Seoul to North Korea's multiple rocket launchers positioned near the border, limits the processing time of the model solver within only a few second. It is impossible to compute the exact optimal solution within the allowed time interval due to the curse of dimensionality inherently in MDP model of practical DWTA problem. We apply two reinforcement-based algorithms to get the approximate solution of the MDP model within the time limit. To check the quality of the approximate solution, we adopt Shoot-Shoot-Look(SSL) policy as a baseline. Simulation results showed that both algorithms provide better solution than the solution from the baseline strategy.

• 미생물학회지
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• 제39권4호
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• pp.207-215
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• 2003

주어진 염기서열에서 단백질로 코딩되는 영역을 예측하는 유전자 구조 예측은 유전자 annotation의 가장 핵심적인 부분으로 유전자 분석 및 유전체 프로젝트 전체에 큰 영향을 준다. 진핵생물의 유전자가 원핵생물의 유전자에 비해 더 복잡한 구조를 가지기 때문에 진핵생물의 유전자 구조 예측 모델 역시 원핵생물에 비해 다양하고 복잡한 모델로 구성되어 있다. 본 연구팀은 duration hidden markov model을 기본형태로 하여 진핵생물의 유전자 구조 예측 프로그램인 EGSP를 개발하였다. 이 프로그램은 각 생명체의 유전자 구조 예측에 필요한 파라메터를 생성하는 학습기능과, 이를 기반으로 핵산 서열을 입력으로 해서 단백질을 코딩하는 부위를 예측하여 출력하는 기능으로 구성되며, 최근의 프로그램들의 추세대로 복수 개 유전자 예측의 기능을 갖추고 있다. EGSP의 학습과 예측에 사용되는 각 파라메터의 전체 성능에 대한 효과 분석 등을 위해 여러 개 signal에 대한 개별 모델이 주는 효과 등을 분석하였다. 진핵생물의 유전자 구조 예측에 가장 많이 연구되는 human dataset을 이용하여 현재 개발된 유전자 구조 예측 프로그램인 GenScan과 GeneID, Morgan 등 보편적으로 사용되는 프로그램들과의 성능을 여러 가지 기준에서 비교한 결과, 본 프로그램이 실용성 있는 수준을 보여주는 것을 확인하였다. 그리고 진핵 미생물인 Saccharomyces cerevisiae로 성능을 테스트한 결과 만족할 만한 수준의 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권5호
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• pp.313-324
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• 2008

문장 축소란 원본 문장의 기본적인 의미를 유지하면서 불필요한 단어나 구를 제거하는 일련의 정보 압축 과정을 의미한다. 기존의 문장 축소에 관한 연구들은 학습 과정에서 대량의 어휘나 구문적 자원을 필요로 하였으며, 복잡한 파싱 과정을 통해서 불필요한 문장의 구성원(예를 들어, 단어나 구, 절 등)들을 제거하여 문장을 요약하였다. 그러나 학습 데이타로부터 얻을 수 있는 어휘적 자원은 매우 한정적이며, 문장의 모호성과 예외적인 표현들 때문에 구문 분석 결과가 명료하게 제공되지 않은 언어에서는 문장 요약이 용이하지 않다. 이에 본 논문에서는 구문 분석을 대체하기 위한 방법으로 템플릿과 품사 정보를 이용한 문장 축소 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 요약문의 구조적 형태를 결정하기 위한 문장 축소 템플릿(Sentence Reduction Templates)과 문법적으로 타당한 문장 구조를 구성하는 품사기반 축소규칙(Grammatical POS-based Reduction Rules)을 이용하여 요약 대상 문장의 구성을 분석하고 요약한다. 더불어, 문장 축소 템플릿 적용 시 발생하는 연산량 증가 문제를 은닉 마르코프 모델(HMM: Hidden Markov Model)의 비터비 알고리즘(Viterbi Algorithm)을 이용하여 효과적으로 처리한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 문장 축소 방법의 결과와 기존 논문의 연구 결과를 비교 및 평가함으로써 제안하는 문장 축소 방법의 유용성을 확인한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권4호
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• pp.194-202
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• 2019

Reliability analysis of the components frequently starts with the data that manufacturer provides. If enough failure data are collected from the field operations, the reliability should be recomputed and updated on the basis of the field failure data. However, when the failure time record for a component contains only a few observations, all statistical methodologies are limited. In this case, where the failure records for multiple number of identical components are available, a valid alternative is combining all the data from each component into one data set with enough sample size and utilizing the useful information in the censored data. The ROK Navy has been operating multiple Patrol Killer Guided missiles (PKGs) for several years. The Korea Multi-Function Control Console (KMFCC) is one of key components in PKG combat system. The maintenance record for the KMFCC contains less than ten failure observations and a censored datum. This paper proposes a Bayesian approach with a Dirichlet mixture model to estimate failure time density for KMFCC. Trends test for each component record indicated that null hypothesis, that failure occurrence is renewal process, is not rejected. Since the KMFCCs have been functioning under different operating environment, the failure time distribution may be a composition of a number of unknown distributions, i.e. a mixture distribution, rather than a single distribution. The Dirichlet mixture model was coded as probabilistic programming in Python using PyMC3. Then Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling technique employed in PyMC3 probabilistically estimated the parameters' posterior distribution through the Dirichlet mixture model. The simulation results revealed that the mixture models provide superior fits to the combined data set over single models.

• 융합보안논문지
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• 제6권3호
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• pp.117-126
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• 2006

본 논문은 소프트웨어 신뢰성장 모형에 대한 베이지안 모수추론과 모형선택 방법이 연구되었다. 소프트웨어 성장 모형은 내재되어 있는 오류와 고장 간격시간으로 모형화하면 소프트웨어 개발 단계에서 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 사후 분포의 정보를 얻기 위한 다중 적분문제에 있어서 일종의 마코브 체인 몬테칼로 방법인 깁스 샘플링을 사용하여 사후 분포의 계산이 이루어졌다. 확산 사전 분포를 가진 소프트웨어 신뢰성에 의존된 일반적 순서 통계량 모형에 대하여 베이지안 모수 추정이 이루어 졌고 효율적인 모형의 선택방법도 시행되었다. 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정과 추세 검정이 사용되었다. 본 논문에서 사용된 소프트웨어 고장 자료는 Minitab(version 14) 통계 페키지에 있는 와이블분포(형상모수가 2이고 척도모수가 5)에서 발생시킨 30개의 난수를 이용한 모의 실험자료를 이용하여 고장자료 분석을 시행하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.75-83
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• 2007

본 논문은 영상 기반의 사람의 자세 추정에 대하여 다룬다. 특히 사람이 걷는 동안 카메라는 사람의 측면을 관찰하고 있다고 가정한다. 사람의 자세 추정의 문제는 인간-컴퓨터 상호 작용이나 지능형 감시 시스템을 위해 연구가 되는 분야이며, 본 논문에서는 일반적인 보행 상황에서 감시 시스템 또는 위치 추적, 자세 인식에 응용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 분야의 최근의 연구동향은 마코프 네트워크를 이용하여 신체 부분들의 위치나 움직임의 관계를 조건부 독립으로 가정하여 다루고 있다. 이러한 방법들의 경우 신체를 십여 개의 부분들로 모델링하고, 연결된 신체들의 관계를 고려하여 자세를 추정한다. 본 논문에서는 이러한 방법을 응용하여 모델을 단순화하고, 더 나아가 손쉽게 사람의 자세를 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 신체 부분들이 독립적임을 가정하여 그 위치를 찾은 후에, 모션 캡쳐 데이터로부터 얻은 신체 부분들의 움직임 간의 관계를 고려하여 자세를 수정하여 주었다. 사람의 신체를 찾기 위해 edge matching을 이용하였으며, 그 과정에서 신체 부분의 edge 성분의 방향성을 강조하기 위해 Anisotropic Gaussian Filter를 사용하였다. 신체의 부분이 가려지는 경우, 모델의 silhouette을 이용하여 가려지는 부분에 대해 추가의 matching cost를 부여함으로써 occlusion 시에도 신체의 부분을 찾을 수 있도록 하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.612-628
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• 2020

This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.697-708
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• 1996

본 논문에서는 ATM 망에서 우선권을 갖는 반응 혼잡 제어에 대해 연구하였다. 버퍼에 접속에 대한 우선권 할당은 부분 버퍼 공유 기법으로 대부분의 트래픽 요구를 만족 시키기 위해 망 자원의 이용을 향상 시키기가 위해 사용되어 졌다. 도착 모델은 MMPP(Markov Modulated Poisson Process)를 사용하였다. 우선권 할당에 의한 부분버퍼 공유 기법이 실제 ATM망에서 버스트 트래픽에 대한 영향을 분석하였다. 이러한 기법으로 버스트트래픽에 대한 시스템의 셀 수를구하고 손실 확률도 구해 보았다. 예방 제어가 망 내에서 동작 중에 있을 지라도 트래픽소스의 예측할 수 없는 통계적 변동으로 인해 여전히 혼잡이 발생할 수가 있다. 이논문 에서는 반응혼잡 제어를 연구한다. 반응 혼 잡제어에서 각각의 소스는 전송된 셀을노드에서 트래픽 부하로 변화시킨다. ATM망에서 반응 혼잡 제어방식을 병용하므로써 더욱 효율적인 제어를 하는 것이다. 해석적인 모델을 개발하여 우선권을 가지는 반응 혼잡 제어의수학적 해석을 수행하 였다.수치적인 결과는 우선권이 없는 계층의 성능에 대한 영향력을 거의 가지고 있지 않는 높은 우선권을 갖는 계층에 대해 손실 확률 값의 개선을 보여준다. 또한, 우선권을 가지는 반응 혼잡 제어는 혼잡을 피하는 것과 통례적 이득을 얻는 데 있어서 매우 효 과적임을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제25권7호
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• pp.312-318
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• 2006

기존의 립싱크 시스템은 음소 분할 후, 각각의 음소를 인식하는 2단계의 과정을 거쳤다. 하지만, 정확한 음소 분할의 부재와 음성이 끊긴 분할 된 음소로 이루어진 훈련 데이터들은 시스템의 전체 성능을 크게 떨어뜨렸다. 이런 문제를 해결하기 위해 Head-Body-Tail (HBT) 모델을 이용한 단모음 연속어 인식 기술을 제안한다. 주로 소규모 어휘를 다루는데 적합한 HBT 모델은 Head 와 Tail 부분에 문맥 종속 정보를 포함하여 앞 뒤 문맥에 따른 조음효과를 최대한 반영한다. 또한, 7개의 단모음을 입모양이 비슷한 세 개의 클래스로 분류하여, 클래스에 종속적인 코드북 3개를 가진 반연속HMM (Hidden Markov Model)을 적용하여 시스템을 최적화하고, 변이 부분이 큰 단어의 처음과 끝은 연속HMM의 8 믹스쳐 가우시안 구조를 사용하여 모델링하였다. 제안한 방법은 HBT구조의 연속HW과 대등한 성능을 보이지만, 파라미터 수는 33.92% 감소하였다. 파라미터 감소는 계산 양을 줄여주므로, 시스템이 실시간으로 동작 가능하게 한다.