• 논리연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.461-484
• /
• 2014

본 논문은 확률의 객관적 해석과 주관적 해석이 가지는 문제점을 진단함으로써 이들을 극복할 수 있는 구성주의 확률해석을 제안한다. 이 확률해석에 의하면 확률의 수학적 구조는 경험적 자료들 사이에 연관성을 부여하는 구성적 이론적 가설을 제공하는 것으로 이해할 수 있다. 구성주의 확률해석을 위한 사례로 우주의 시간적 비대칭성에서의 확률구조를 분석했다. 본 사례의 확률을 구성적으로 해석할 경우 객관적 그리고 주관적으로 확률을 해석하는 문제들을 제거할 수 있다. 또한 구성적 확률해석은 고전적 확률해석이 그 문제점에도 불구하고 왜 표면적으로 신빙성 있는지에 대한 설명도 제공한다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
• /
• 대한자원환경지질학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
• /
• pp.165-168
• /
• 2003

최근 사면의 안정해석분야에서 자주 사용되고 있는 확률론적 해석 방법은 현장에서 획득 되는 자료들의 분산이 심하고 충분한 양의 자료가 획득되지 못할 경우 자료 내에 포함되는 불확실성과 가변성을 효과적으로 다룰 수 있는 방법 중의 하나로 인식되어 왔다. 그러나 대개 확률론적 해석 방법에서 이용되는 몬테카를로 시뮬레이션기법(Monte Carlo simulation method)은 파괴확률을 산정하기 위하여 수 많은 반복적인 계산과정이 요구되며 따라서 많은 시간과 노력이 필요하다는 단점을 가지고 있다. (중략)

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.301-314
• /
• 2008

기존의 이벤트 인식은 한정된 규칙 기반으로 이루어졌고, 시나리오 해석은 확률 자료의 크기로 많은 학습 시간이 필요했다. 본 논문에서는 객체로부터 특징 벡터를 추출하고 각 객체의 행동 양식을 분석하여 현재 객체의 이벤트를 인식하는 방법과 확률 모델을 기반으로 본 논문에서 정의한 긴급 상황 시나리오를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 독립 객체의 이벤트 규칙은 주-이벤트, 움직임-이벤트, 상호-이벤트, 그리고 'FALL DOWN' 이벤트로 구성되며, 객체의 특징 벡터와 베이지안 네트워크에 의해 학습된 분할 움직임 방향 벡터(SMOV)를 통해 정의된다. 긴급 상황 시나리오는 현재 이벤트의 상태와 사후 확률에 의해 분석된다. 본 논문에서는 기존 방법에 비해 다양한 이벤트를 정의하였고 이벤트 간의 독립성을 높여 확장성이 용이하도록 하였다. 그리고 객체 추적만을 통해 얻을 수 없는 의미론적 정보를 규칙과 확률을 기반으로 획득할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
• /
• pp.309-314
• /
• 1998

언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소를 정의하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 37개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 각 음성신호 구간에 해당되는 의사 형태소가 인식되면 언어모델을 사용하여 구성된 의사 형태소 단위의 상위 5개 문장을 기반으로 시작 시점과 끝 시점, 그리고 확률 값을 가진 의사 형태소 격자를 생성하고, 음성 사전으로부터 태그 정보를 격자에 추가하였다. Tree-trellis 탐색 알고리즘 기반에 의사 형태소 접속정보를 사용하여 음성언어 형태소 해석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 의사 형태소를 문장의디코딩 단위로 사용하였을 경우, 사전의 크기면에서 어절 기반의 사전 entry 수를 현저히 줄일 수 있었으며, 문장 인식률면에서 문자기반 형태소 단위보다 약 20% 이상의 인식률 향상을 얻을 수있었다. 뿐만 아니라 형태소 해석을 수행하기 위해 별도의 분석과정 없이 입력값으로 사용되며, 전반적으로 문자을 구성하는 디코딩 수를 안정화 시킬 수 있었다. 이 결과값은 상위레벨 언어처리를 위한 입력？으로 사용될 뿐만 아니라, 언어 정보를 이용한 후처리 과정을 거쳐 더 나은 인식률 향상을 꾀할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제26권11A호
• /
• pp.1946-1956
• /
• 2001

본 논문에서는 관계 벡터 공간상의 특징 대응에 관한 확률적 해석에 기반한 새로운 부분 인식 기법을 제안한다. 효과적인 인식을 위해 물체를 관계 속성 그래프(Attributed Relational Graph; ARG)와 관계 벡터 공간들의 집합으로 표현한다. 또한 잡음이나 특징 소실로 인한 왜곡을 관계 벡터 공간에서의 관계 벡터 분포에 대한 왜곡으로 확률적으로 모델링한다. 제안하는 부분 인식 기법은 두 단계로 이루어진다. 우선 지역적인 특징(local feature)과 구조적인 일관성(structural consistency)을 사용하여 후보집합을 추출한다. 이렇게 추출된 후보집합 각각에 대해 관계 벡터 공간상에서의 에러 분석과 반복적인 voting 알고리즘을 통해 특징 소실을 검출한다. 실제 영상에 대한 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 잡음이나 가리어짐이 심한 경우에도 강건한 성능을 보임을 알 수 있으며, 릴렉세이션(relaxation) 기법과 수행 시간 비교 분석을 통해 계산량 측면에서의 성능 향상을 확인할 수 있다.

• 전산구조공학
• /
• 제2권2호
• /
• pp.93-99
• /
• 1989

1960년대 이후 구조공학자들이 구조해석 및 설계시의 고려대상(하중, 부재저항력 등)에 내재하는 불확실성을 구조물 안전도의 중요 영향인자로 인식하게 됨에 따라 확률이론을 도입한 구조해석 및 설계법이 급속히 발달하였고, 이 분야의 연구결과에 히입어 최근에는 기존 시방서에 이러한 설계법의 도입이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 세계적인 경향에 맞추어, 국내에서도 확률론적 설계법을 도입하기 위해서는 설계시 고려되어야 하는 작용하중의 확률적 특성을 규명하는 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 아파트에 작용하는 적재하중의 자료를 체계적으로 수집, 통계처리하여 확률적 특성을 분석하였다. 또한 이 자료를 이용하여 사용기간 동안의 극한값을 분석하여 현행 설계하중과 비교하였고, 부재별로 합리적인 설계하중안을 제시하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제21권3호
• /
• pp.275-280
• /
• 2008

신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)글 위한 기술은 한정된 정보로 인한 인식론적 불확실성을 다룰 수 있는 베이지안 접근에 근거하여 발달된다. 최근까지, 전통적인 RBDO는 측정 데이터가 무한히 많아서 확실한 확률정보를 알고 있다는 가정 하에 실행되었다. 하지만 실제로는, 부족한 데이터로 인해 기존의 RBDO 방법의 유용성을 떨어뜨린다. 본 연구에서는, 확률정보의 불확실성을 인식하고, 따라서 산포를 갖게 되는 시스템 신뢰도의 확률 분포에서의 신뢰수준의 하한 값을 고려하기 위해 '베이지안 신뢰성'이 소개된다. 이런 경우, 베이지안 신뢰성 해석은 기존 신뢰도 해석의 이중 해석을 요구하게 된다. 크리깅 기반 차원 감소 방법(KDRM)은 신뢰도 해석을 위한 새로운 효율적인 방법으로써 사용되며, 제시된 방법은 몇 가지 수치예제를 사용하여 설명된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
• /
• pp.154-158
• /
• 1989

본 연구는 통제적 모델에 의한 연속 숫자음의 인식에 관한 것으로 4 연속 숫자음을 인식 대상으로하여 실험한다. 시스템은 크게 음향 음성 처리부 및 어휘 해석부 두 부분으로 나뉜다. 음향 음성 처리부에서는 입력 음성으로부터 특정 벡터인 12차의 LPC cepstrum 계수를 구하여, 프레임 레이블링과 소음소 레이블링 (phone labelling)을 한다. 프레임 레이블링인 베이스 분류법을 이용하였으며, 소음소 레이블링은 프레임 레이블과 사후확률 (posteriori probability)로 부터 이루어 졌다. 어휘 해석부분에서는 소음소 단위를 입력으로 받아 음운규칙을 통해 작성된 소음소 망을 거쳐 연속 숫자음 출력을 얻도록 했다. 본실험은 화자 3 명이 발음한 35 개의 4 연속 숫자음을 인식 대상으로 하였으며, 4 연속 숫자음을 평가단위로 80%의 인식율을 얻었고, 각 숫자음의 음절을 단위로 95%의 인식율을 얻어 제시한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제27권6호
• /
• pp.605-613
• /
• 2014

신뢰성 해석을 수행할 때 정보부족으로 인해 발생하는 인식론적 불확실성(epistemic uncertainty)은 고유의 변동성에 의해 존재하는 내재적 불확실성(aleatory uncertainty)보다 더 중요하게 다뤄야 한다. 그러나 그동안 개발된 확률이론은 주로 내재적 불확실성을 모델링하는데 이용된 반면, 인식론적 불확실성의 모델링에 대해서는 아직 확실한 접근법이 없었다. 최근 이를 위해 probability theory를 포함한 여러 접근법들이 제시되고 있지만 이들은 서로 다른 통계적 이론들을 바탕으로 도출되었기 때문에, 각 방법들의 결과들을 이해하는데 어려움이 있었다. 본 연구에서는 고장 확률을 계산하는 문제를 가지고 이러한 방법들이 인식론적 불확실성을 어떻게 다루는지를 비교, 분석하였다. 이를 위해 probability method, combined distribution method, interval analysis method 그리고 evidence theory를 대상으로 신뢰도 분석문제에 대해 각 방법들의 특징들을 비교하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 입력변수의 확률분포 형태를 알 수 있다면 probability method가 가장 우수하나, 이를 전혀 모르면 interval method를 사용해야 한다. 그러나 계산비용 면에서는 두 방법이 유사하므로 결국 입력변수의 확률특성 정보가 얼마나 있느냐에 따라 방법을 선택한다. Combined distribution method는 failure probability의 평균만 제공하므로 사용하지 않는 것이 좋다. 다만 이 방법은 계산비용이 매우 적게 드는 장점이 있다. Evidence theory는 probability와 interval 방법의 중간에 해당하며, 구간별 probability assignment를 세분화 할수록 probability결과에 접근한다. 이 방법은 계산비용이 가장 높은 것이 문제이다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제28권4호
• /
• pp.351-359
• /
• 2015

구조물의 붕괴성능을 정확하게 평가하기 위해서는 구조물과 관련된 구조부재 및 지반운동의 불확실성을 고려한 확률적 접근방식이 요구된다. 불확실성의 종류에 상관없이 불확실성은 구조물의 응답에 영향을 미치게 되는데, 구조물의 성능목표를 설정함에 있어 이러한 불확실성 전파를 예측할 필요가 있다. 최근 들어, 구조물의 붕괴성능을 평가하는 방법으로 사용되고 있는 증분동적해석은 지반운동과 관련된 임의적 불확실성을 해석과정에서 고려할 수 있다는 장점이 있으나, 확률론적 평가를 위한 또 다른 중요 요인인 인식론적 불확실성을 직접적으로 평가할 수 없다는 제한사항이 있다. 본 연구에서는 철골모멘트골조를 표본 건물로 선정하여 인식론적 불확실 요인으로 정의한 구조물의 고유감쇠, 지진중량, 구조부재의 항복강도 및 탄성계수가 구조물의 붕괴성능에 미치는 영향을 확률적으로 평가하였다. 이를 위하여 라틴 방격 추출법을 사용한 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 증분동적해석을 수행하여 구조시스템 붕괴성능의 변동성을 정량적으로 예측하였다. 해석결과, 붕괴성능의 변동성에 인식론적 불확실성을 대표하는 변수 중에서 구조물 고유감쇠의 영향이 가장 두드러지는 것으로 나타났다.