• 한국통신학회논문지
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• 제36권12C호
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• pp.738-743
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• 2011

고해상도 3차원 깊이 영상은 고품질의 3차원 방송을 위해 필요한 중요한 정보이다. 깊이 카메라는 정확한 깊이 정보를 실시간으로 얻을 수 있지만, 카메라 물리적 한계로 인해 저해상도의 깊이 영상만 이용한다. 본 논문에서는 저해상도의 깊이 영상과 색상 영상을 이용하여 색상 영상을 보간 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 랜덤워크 확률 모델을 이용하여 각 화소들이 초기 깊이값과 같을 확률값을 정의하여 가장 높은 확률을 가지는 초기 깊이값을 나머지 화소들에 복사한다. 제안한 방법은 인접한 화소들만을 이용하는 것이 아니라 경로를 따라 비용을 계산함으로써, 여러 화소에 걸친 색상의 변화율이 고려되어 물체의 경계 주변에서 색상 영역과 깊이 영상간의 경계가 일치하는 향상된 깊이 영상을 얻을 수 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제28권1호
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• pp.19-35
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• 2019

This study investigates the performance of four Bayesian methods, Random Walk Metropolis (RWM), Hit-And-Run Metropolis (HARM), Adaptive Mixture Metropolis (AMM), and Population Monte Carlo (PMC), for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution, and the results are compared with those of conventional parameter estimation methods; namely, the Method Of Moment (MOM), Maximum Likelihood Method (MLM), and Probability Weighted Method (PWM). As a result, Bayesian methods yield similar or slightly better results in parameter estimations compared with conventional methods. In particular, PMC can reduce parameter uncertainty greatly compared with RWM, HARM, and AMM methods although the Bayesian methods produce similar results in parameter estimations. Overall, the Bayesian methods produce better accuracy for scale parameters compared with the conventional methods and this characteristic improves the accuracy of probability rainfall. Therefore, Bayesian methods can be effective tools for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution in hydrological practices, flood risk assessment, and decision-making support.

• 한국경영과학회지
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• 제12권1호
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• pp.19-26
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• 1987

In analyzing time series, estimating the level or the current mean of the process plays an important role in understanding its structure and in being able to make forecasts. The studies the class of time series models where the level of the process is assumed to follow a random walk and the deviation from the level follow an ARMA process. The estimation and forecasting problem in a Bayesian framework and uses the Kalman filter to obtain forecasts based on estimates of level. In the analysis of time series, we usually make the assumption that the time series is generated by one model. However, in many situations the time series undergoes a structural change at one point in time. For example there may be a change in the distribution of random variables or in parameter values. Another example occurs when the level of the process changes abruptly at one period. In order to study such problems, the assumption that level follows a random walk process is relaxed to include a major level change at a particular point in time. The major level change is detected by examining the likelihood raio under a null hypothesis of no change and an alternative hypothesis of a major level change. The author proposes a method for estimation the size of the level change by adding one state variable to the state space model of the original Kalman filter. Detailed theoretical and numerical results are obtained for th first order autoregressive process wirth level changes.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(1)
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• pp.515-516
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• 2005

• 한국작물학회지
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• 제54권sup1호
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• pp.11-11
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• 2009

• 대한기계학회논문집B
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• 제21권3호
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• pp.350-357
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• 1997

The transient incompressible flow behind the axisymmetric bluff body is numerically simulated using the random vortex method(RVM). Based on the vorticity formulation of the unsteady Navier-Stokes equations, the Lagrangian approach with a stochastic simulation of diffusion using random walk technique is employed to account for the transport processes of the vortex elements. The numerical solutions for 2-dimensional recirculating flow behind a backward-facing step in the laminar range of Reynolds number are compared with experimental data. The present simulation focuses on the transitional flow regime where the recirculation zone behind the bluff body becomes highly unsteady and large-scale vortex eddies are shed from the bluff body wake due to intrinsic shear layer instabilities. The unsteady vertical flow structures and the mixing characteristics behind the bluff body are discussed in detail.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권3호
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• pp.275-282
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• 2009

링레이저 자이로에는 입력각속도가 작은 영역에서 비선형적인 출력현상인 lock-in이 발생하는데 이를 제거하기 위하여 레이저 공진기에 정현파 각진동을 인가하는 방법이 주로 적용된다. 그러나, 그 방법을 적용하는 경우에도 각진동 회귀점에서 lock-in에 의한 오차가 남아있게 되는데, 이들 오차에 의하여 링레이저 자이로의 일반적인 오차특성인 랜덤웍이 발생된다. 이 lock-in에 의한 오차를 제거하기 위한 많은 연구결과 중의 한 방법으로써 lock-in오차 보상방법은 공진기 각진동 회귀점을 통과하기 전과 후의 맥놀이신호 주기를 비교하여 오차를 추정하고 보상하는 방법이다. 본 연구에서는 자이로 모델링 및 수치해석적인 방법으로, 이 lock-in오차 보상방법의 이론적인 적용 가능성을 분석하고, 현재 가능 할 것으로 판단되는 맥놀이 신호주기 측정 분해능을 감안하여 이 방법의 적용 효과를 분석하였다. 그 결과 lock-in오차 보상방법에 의하여 랜덤웍이 약 1/2~1/3로 감소될 수 있음을 알 수 있었다. 그러므로 이 방법은 항법장치의 정렬시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 방법이 될 것으로 기대된다.

• 인지과학
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• 제31권1호
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• pp.1-23
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• 2020

이 논문에서는 지난 40여 년 동안 인지심리학에서 가장 중요한 모형 가운데 하나이며 근래에는 인지신경과학에서도 중요한 자리를 차지하고 있는 Ratcliff의 확산(diffusion)모형을 분석하는 도구 SNUDM을 소개한다. SNUDM은 확산과정을 Ratcliff & Tuerlinckx(2002)에 소개된 방식으로 단순 무작위걷기(random walk)를 묘사했다. 구체적으로, 모형이 생성하는 반응시간 분포는 주어진 파라미터 값들에서 작은 걸음으로 무작위걷기를 하여 일정 수준에 다다를 때까지 걸린 시간들로 이루어졌고, 모형의 파라미터 추정치는 단순도형(Simplex) 방식을 이용하여 실험 자료와 생성된 분포를 비교하기 위해 계산된 카이제곱값을 최소화하는 파라미터의 값을 사용한다. 사용의 간편함을 위해, 입력 파일은 반응시간의 분위수(quantile), 시행수와 기타 정보를 담은 파일로 간단하게 했고, 프로그램 작동에 필요한 피험자 수와 조건 수 등은 질문에 답을 하는 방식으로 입력하도록 했으며, 조건에 따라 비교할 파라미터와 그렇지 않고 고정할 파라미터도 미리 지정하도록 했다. 분석도구 SNUDM이 파라미터 값을 제대로 찾아내는지를 알아보기 위해 Ratcliff, Gomez, & McKoon(2004)의 실험1 자료를 써서 검토한 결과, 그들이 보고한 실험 조건들 사이에서 보인 상대적인 표집율의 크기에서 동일한 패턴을 얻었다. 또한 SNUDM으로 생성된 자료를 DMAT과 fast-dm의 자료와 비교해 보았을 때 SNUDM은 시행수가 적을 경우에는 경계 파라미터를 fast-dm과는 비슷한 값을 추정하였고 DMAT보다는 작은 값으로 추정했으나 시행수가 많은 경우에는 세 도구 모두 비슷하게 파라미터를 추정하는 것을 확인하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제12권2호
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• pp.28-36
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• 1987

원자력 시설에서 대기중으로 방출되는 방사성 구름에 의한 환경선량계산에는 Gaussian plume model 주로 사용되고 있으나, 바람의 분포나 대기의 흐트러짐이 공간적으로 일정하지 않은 복잡 지형에의 적용에는 문제가 있다. 복잡 지형을 고려한 기류계산에는 MATTEW, WIND04 코드가 그 타당성을 인정받고 있다. 이러한 코드의 원리를 기초로 하여, 질량보존법칙을 만족하는 이류 확산 방정식을 유한차분법으로 계산하고 풍속장을 구하였다. 입자 농도와 피폭선량은 방사성 구름을 입자군으로 근사시키는 PIC model을 이용하여 계산하였으며, 입자의 대기 확산은 Random Walk법을 이용하였다. 계산 결과, 지형에 의한 풍속, 풍향의 변화를 알 수 있었으며, 피폭선량분포를 구할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3B호
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• pp.213-224
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• 2009

Most of existing routing methods in wireless sensor networks to counter the local eavesdropping-based packet-tracing deal with a single asset and suffer from the packet-delivery latency as they prefer to take a separate path of many hops for each packet being sent. Recently, the author proposed a routing method, GSLP-w(GPSR-based Source-Location Privacy with crew size w), that enhances location privacy of the packet-originating node(i.e., active source) in the presence of multiple assets, yet taking a path of not too long. In this paper, we present a refined routing(i.e., next-hop selection) procedure of it and empirically study privacy strength and delivery latency with varying the crew size w(i.e., the number of packets being sent per path). It turns out that GSLP-w offers the best privacy strength when the number of packets being sent per path is randomly chosen from the range [$1,h_{s-b}/4$] and that further improvements on the privacy are achieved by increasing the random walk length TTLrw or the probability prw that goes into random walk(where, $h_{s-b}$ is the number of hops of the shortest path between packet-originating node s and sink b).