• 한국정밀공학회지
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• 제13권10호
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• pp.130-138
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• 1996

In general, the scattler is observed in fatigue test data due to the nonhomogeneity of a material. Consequently. It is necessary to use the statistical method to describe the fatigue crack growth process precisely. Bogdanoff and Kozin suggested and developed the B-model which is the probabilistic models of cumulative damage using the Markov process in order to describe the damage process. But the B-model uses only constant probability ratior(r), so it is not consistent with the actual damage process. In this study, the r-decreasing model using a monotonic decreasing function is introduced to improve the B-model. To verify the model, thest data of fatigue crack growth of A12024-T351 and A17075-T651 are used. Compared with the empirical distribution of test data, the distribution from the r-decreasing model is satisfactory and damage process is well described from the probabilistic and physical viewpoint.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권2호
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• pp.239-250
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• 2022

In many applications, we frequently encounter correlated multiple outcomes measured on the same subject. Joint modeling of such multiple outcomes can improve efficiency of inference compared to independent modeling. For instance, in developmental toxicity studies, fetal weight and number of malformed pups are measured on the pregnant dams exposed to different levels of a toxic substance, in which the association between such outcomes should be taken into account in the model. The number of malformations may possibly have many zeros, which should be analyzed via zero-inflated count models. Motivated by applications in developmental toxicity studies, we propose a Bayesian joint modeling framework for continuous and count outcomes with excess zeros. In our model, zero-inflated Poisson (ZIP) regression model would be used to describe count data, and a subject-specific random effects would account for the correlation across the two outcomes. We implement a Bayesian approach using MCMC procedure with data augmentation method and adaptive rejection sampling. We apply our proposed model to dose-response analysis in a developmental toxicity study to estimate the benchmark dose in a risk assessment.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.1139-1142
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• 2008

인터넷의 이용이 증가함에 따라 네트워크를 통한 다양한 공격 역시 증가 추세에 있다. 따라서 네트워크 이상징후를 사전에 탐지하고 상황에 따라 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위한 연구가 절실하다. 본 연구는 은닉마코프모델을 이용해 트래픽에서 이상징후를 탐지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시계열 예측 기법을 이용해 트래픽에서 징후를 추출한다. 징후추출 과정의 결과를 은닉마코프모델을 활용한 징후판단과정을 통해 네트워크 이상징후인지를 판단하고 결정한다. 일련의 과정을 perl로 구현하고, 실제 공격이 포함된 트래픽을 사용하여 검증한다. 하지만 결과가 확연히 증명되지는 않는데, 이는 학습과정의 부족과 실제에 가까운 트래픽의 사용으로 인해 나타나는 현상으로 연구의 본질을 흐리지는 않는다고 판단된다. 오히려 실제 상황을 가정했을 때 접근이나 적용을 판단함에 관리자의 의견을 반영할 수 있으므로 공격의 탐지와 판단에 유연성을 증대시킬 수 있다. 본 연구는 실시간 네트워크의 상황 파악이나 네트워크에서의 신종 공격 탐지 및 분류에 응용가능할 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.87-98
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• 2012

에이전트의 의도를 인식하는 것은 사물지능형 컴퓨팅에서 인간컴퓨터 상호작용의 주요 부분이다. 컴퓨팅 시스템에서 인식 대상의 의도를 정확하게 유추하면 다수의 에이전트간의 협력 상황 이해와 특정 행동이 취해질 때의 상황 파악이 쉽기 때문이다. 본 연구는 다른 이의 행동을 해석하고 행동의 근거가 되는 의도와 목적을 추론하는 인간의 기제를 바탕으로, 컴퓨팅 시스템이 행동을 인식하여 습득한 사전 경험 데이터를 이용, 대상의 의도를 빠르게 인식하는 방법을 제안한다. 의도 인식을 수행하기 위해 제안 방법은 에이전트의 목적에 따른 행동 변화를 검출하고 시스템이 사전에 학습한 행동 정보를 모델링하기 위해 특정 형태의 행동 은닉마코프 형식을 이용한다. 에이전트의 의도를 추론하는 데 관점을 다양하게 취함으로써 시스템이 에이전트의 행동이 끝나기 전에 미리 의도를 추론하도록 한다. 의도 인식의 정확도, 조기 검출률과 정확 지속률에 대한 실험으로 여러 가지 행동을 취하는 에이전트의 의도 검출 결과를 정량적으로 제시함으로써 제안 연구가 효과적인 의도 인식 시스템 구현에 기여함을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제23권1호
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• pp.75-81
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• 2004

가우시안 선택기법은 연속 확률분포를 갖는 HMM음성인식기에서 인식성능을 저하시키지 않으면서 관측확률을 구할 때 계산되는 가우시안의 수를 줄여 효율적인 디코딩을 하기 위해 많이 이용되는 방법이다. 본 논문에서는 PTM 구조를 갖는 HMM에서 관측확률을 계산하는데 필요한 가우시안 함수의 부분집합을 구하는 새로운 가우시안 선택기법을 제안한다. PTM 모델에서는 음성신호의 음향특성에 따라 구분되는 클래스별 가중치와 공통적인 가우시안 집합을 이용하여 각 상태를 나타내는데, 제안한 방법에서는 PTM 구조가 갖는 이러한 특성을 이용하여 인식성능의 저하없이 관측확률 계산에 소요되는 적은 수의 가우시안 부분집합을 구한다. 실험결과 기존의 가우시안 선택기법이 가우시안 선택기법을 적용하지 않았을 경우에 비해 20∼30% 계산량을 필요로 하는데, 제안한 기법은 16.41%의 가우시안 함수 계산만으로도 별다른 인식성능 저하없이 인식 과정을 수행할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.479-490
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• 2009

여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.505-519
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• 2006

셀 수 있는 이산 자료(discrete count data)에 대한 분석은 여러 분야에서 활용되고 있지만 영(zero)을 과도하게 포함하고 있는 영과잉 자료는 자료의 성격상 포아송 분포를 따르지 못할 때가 있어 분석에 어려움이 따른다. Zero-Inflated Poisson(ZIP)모형은 이런 어려움을 극복하기 위하여 영에 대한 점확률을 가지는 분포와 포아송 분포를 합성하여 과도한 영과 영이 아닌 자료를 설명하는 모형이다. 설명 변수가 존재할 때는 포아송 분포 부분에서 반응변수의 평균과 공변량사이에 로그선형 연결함수를 사용한 Zero-Inflated Poisson Regression(ZIPR)모형이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 Markov Chain Monte Carlo 기법을 이용한 ZIPR모형의 베이지안 추론방법을 제안하고, 이를 실제 구강위생 자료에 적용하며 다른 모형들과 비교한다. 그 결과 베이지안 추론 방법을 적용한 영과잉 모형의 추정오차가 다른 모형들의 추정오차보다 작았고, 예측치가 더 정확했다는 점에서 우수함을 알 수 있었다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1491-1500
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• 2008

본 논문은 은닉 마르코프 모델을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자 하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하여 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.5169-5175
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• 2013

본 논문에서는 삼차원 핸드 제스쳐 디자인 및 모델링을 위한 프레임워크를 기술한다. 동작 인식, 평가, 등록을 지원하기위해 동적시간정합(Dynamic Time Warping, 이하 DTW)과 은닉마코브모델 (Hidden Markov Mode, 이하 HMM)을 활용 하였다. HMM은 제스쳐 인식에 활용되며 또한 제스쳐 디자인과 등록 과정에 활용된다. DTW은 HMM 훈련 데이터가 부족한 경우 제스쳐 인식에 활용되고, 수행된 동작이 기준 동작의 차이를 평가하는 데에 활용된다. 동작 움직임에 나타나는 위치 정보와 관성 정보를 모두 획득하기 위해 바디센서와 시각센서를 혼합하여 동작을 감지하였다. 18개의 예제 손동작을 디자인하고 다양한 상황에서 제안된 기법을 테스트하였다. 또한 제스쳐 수행시 나타나는 사용자간 다양성에 대해 토론한다.