• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.28 no.3
• /
• pp.239-244
• /
• 2009

This paper is to develop the Korean Phonotactic Probability Calculator (KPPC) that anticipates the phonotactic probability in Korean. KPPC calculates the positional segment frequecncy, position-specific biphone frequency and position-specific triphone frequency. And KPPC also calculates the Neighborhood Density that is the number of words that sound similar to a target word. The Phonotactic Calculator that was developed in University of Kansas can be analyzed by the computer-readable phonemic transcription. This can calculate positional frequency and position-specific biphone frequency that were derived from 20,000 dictionary words. But KPPC calculates positional frequency, positional biphone frequency, positional triphone frequency and neighborhood density. KPPC can calculate by korean alphabet or computer-readable phonemic transcription. This KPPC can anticipate high phonotactic probability, low phonotactic probability, high neighborhood density and low neighborhood density.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.392-392
• /
• 2012

기후변화로 인해 가뭄 재해는 수자원 관리 및 계획에 큰 부담으로 작용하므로 이에 대한 연구와 대책 마련이 필요하나, 아직까지 가뭄 특성의 정량적인 거동 분석이나 기후변화가 가뭄에 미치는 영향 연구는 아직 미흡하다. 이에 본 논문에서는 가뭄변수 분석을 통해 결합확률을 이용한 가뭄분석이 타당함을 보이고, 코풀라 이론에 의해 결합확률을 이용한 가뭄빈도분석을 수행하고자 하였다. 또한 기후변화가 유역단위의 수문학적인 가뭄에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 예측하고자 하였다. 이를 위하여 가뭄 사상에 대하여 전통적인 방법으로의 빈도분석을 수행하였다. 이를 Clayton 코풀라 함수를 적용하여 가뭄의 결합확률을 고려한 빈도분석을 수행해 기존의 단변량 기반의 빈도분석 방법과 비교 분석 하였다. 또한, 결합확률을 이용하여 가뭄의 재현빈도를 분석하고 이를 이용하여 가뭄의 심도-지속기간-빈도 곡선을 유도하였다. 그리고 기후변화가 가뭄에 미치는 영향을 분석하기 위하여 IPCC의 SRES A1B 시나리오와 KMA RCM 기후모형을 이용하여 미래 가뭄 시계열을 산정하고, 미래 가뭄에 대한 결합확률 빈도해석과 미래 가뭄분석을 수행하였다. 본 연구의 결과에 따르면 가까운 미래에 짧은 지속기간을 가진 심한 가뭄이 다발할 것으로 전망되었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.73-76
• /
• 2001

본 논문에서는 음소인식기와 음소결합확률모델을 이용하여 전화음성을 대상으로 입력음성이 어느 나라 말 인지를 식별할 수 있는 언어식별시스템을 구현하였고 성능을 실험하였다. 시스템은 음소인식기로 입력음성에 대한 음소열을 인식하는 과정, 인식된 음소열을 이용하여 인식대상 언어별 음소결합확률모델을 생성하는 훈련과정, 훈련과정에서 생성된 음소결합확률모델로부터 확률 값을 계산하여 인식결과를 출력하는 식별과정으로 구성된다. 본 논문에서는 음소결합확률모델로부터 우도를 계산할 때 정보이론(Information Theory, Shannon and Weaver, 1949)을 이용하여 가중치를 적용하는 방법을 제안하였다. 시스템의 훈련 및 실험에는 OGI 11개국어 전화음성 corpus (OGI-TS)를 사용하였으며, 음소인식기는 HTK를 이용하여 구현하였고 음소인식기 훈련에는 NTIMIT 전화음성 DB를 이용하였다. 실험결과 11개국어를 대상으로 45초 길이의 음성에 대해서 평균 $74.1\%$, 10초 길이의 음성에 대해서는 평균 $57.1\%$의 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 2015.08a
• /
• pp.140.2-140.2
• /
• 2015

낮은 압력의 평판형 유도 결합 플라즈마 (Inductively Coupled Plasma, ICP)에서 챔버 높이를 바꾸면서 전자 에너지 확률 함수 (Electron Energy Probability Function, EEPF)를 측정하였다. 측정된 전자 에너지 확률 함수에서 기울기가 평평한 부분이 관찰됐고, 이러한 전자 에너지 분포함수의 평평한 부분은 챔버 높이를 증가함에 따라 높은 전자 에너지로 옮겨졌다. 이러한 현상을 분석하기 위해서 2차원 비충돌 가열 메커니즘이 포함된 유도 결합 플라즈마 모델로부터 전자 에너지 확산 계수와 이론적인 전자 에너지 확률 함수를 구하여 실험 결과와 비교하였다. 이를 통하여, 측정된 전자 에너지 확률 함수의 평평한 부분은 전자 튕김 공진 (electron bounce resonance)에 의한 것임을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.27 no.5
• /
• pp.1241-1251
• /
• 2016

We consider a correlated discrete-time random walk in which the current jump size depends on the previous jump size and a noncorrelated discrete-time random walk where the jump size is determined independently. By using the strong law of large numbers of Markov chains we derive the formula for the asymptotic means of the random mixture and the periodic pattern of these two random walks and then we show that there exists Parrondo's paradox where each random walk has mean 0 but their random mixture and periodic pattern have negative or positive means. We describe the parameter sets at which Parrondo's paradox holds in each case.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.279-279
• /
• 2020

최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.115-115
• /
• 2021

식생은 증발산, 강우, 토양 수분 등 다양한 수문기상 요인과 밀접한 관계가 있기 때문에 식생의 상태는 가뭄 발생 시 물 부족에 매우 큰 영향을 받는다. 가뭄에 따른 식생의 변화와 영향을 파악하기 위해서는 식생-기후의 피드백을 이해해야 한다. 식생과 기후변수의 상호관계를 묘사하고 결합 확률을 구성하는 것은 식생-기후의 피드백을 이해하는데 적절하다. Copula 함수는 모든 변수를 연결하는 이점을 가지기 때문에 다양한 확률 변수를 결합하는 강력한 접근방법으로, copula를 통한 확률론적 접근방법은 수문 기상 스트레스에 대한 식생의 반응을 효과적으로 조사할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 copula 기반의 식생-기후의 상호관계를 통해 가뭄 발생 시 식생이 받을 수 있는 영향을 정량화하고자 한다. 이를 위해 위성 자료를 활용한 식생건강성지수(Vegetation Health Index, VHI)와 위성관측된 강수 및 잠재증발산 자료를 적용하여 높은 공간 해상도에서 한국 전역의 식생 가뭄 가능성을 추정하고자 하였다. 강수 및 잠재증발산 자료를 통해 다양한 가뭄지수를 산정하고, copula 결합 이론을 기반으로 VHI와 가뭄지수 간의 이변량 결합 확률모델이 제안된다. 이에 조건부 확률을 적용하여 다양한 가뭄 시나리오에서 식생의 가뭄 가능성을 추정하고, 가뭄에 취약한 지역을 공간적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 가뭄 스트레스에 따른 식생 변화와 생태학적 가뭄의 공간적 특성을 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.883-885
• /
• 2005

지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
• /
• v.4 no.4
• /
• pp.250-260
• /
• 1992

Two methods for computing extreme sea levels, which are the extreme probability method and the joint probability method, are examined at five different ports (Incheon, Cheju, Yeosu, Pusan, Mukho). The extreme probability mothod estimates the extreme sea levels from three different probability papers of Gumbel, Weibull and generalized extreme value(GEV) using the least square method, conventional moment method and probability weighted moment method. respectively. The results showed that the extreme sea levels estimated by the Gumbel paper or the least square method appeared higher than those calculated by other papers or methods. The extreme values estimated by the extreme probability method are approximately 5-10 cm lower than the values by the joint probability method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.70-72
• /
• 2006

확률 라이브러리 모델(Probabilistic Library Model)은 DNA컴퓨팅 방법론에 기반하여, 라이브러리를 구성하는 원소들의 빈도를 이용하여 결합확률분포를 표현하고자 하는 모델이다. PLM에서 결합확률분포 외에도 조건부 확률을 계산하는 방법이 필요해짐에 따라, 본 논문에서는 in-vitro메서 DNA를 이용하여 임의의 조건부 확률을 계산하는 방법으로 은닉 확률라이브러리모델(Latent Probabilistic Library Model)을 이용한 방법을 제시하고, 이전 논문에서 미비한 부분인 알고리즘의 타당성 증명을 보완하였다. 또한, 시뮬레이션을 통하여 실제 확률과 1% 이내로 동일한 결과를 얻었다.