• Title/Summary/Keyword: 조건적 확률

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제약 조건 만족과 불확실한 지식의 처리 (Constraint Satisfaction and Uncertain Knowledge)

  • 신양규
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제6권2호
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    • pp.17-27
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    • 1995
  • 제약 조건 만족의 관점에서 불확실한 지식을 표현하고 처리하는 방법을 제안하였다. 등식이나 부등식은 만족되어야 할 제약 조건들이며, 제약 조건들은 수리 논리식으로 표현될 수 있는데 이들은 주어진 수리 논리식들의 집합에 대한 만족성을 계산하는 제약 조건 해결 프로그램에 의해 답을 얻을 수 있다. 불확실성을 포함한 규칙 기반 시스템들은 확률론의 초보적인 내용을 응용하여 표현되는데, 이 경우 제약 조건 해결 프로그램으로 효율적인 결과를 얻을 수 있다.

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비례위험모형분석을 위한 한글멀콕스(HMULCOX)

  • 이상복;박의준
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제7권1호
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    • pp.145-159
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    • 1996
  • 다변량 발병시간자료는 각 개개 환자에게 있어 합병증이 발생되거나 혹은 유사 환자군(집락) 내의 발병시간이 상관되어진 생의학자료에서 흔히 볼 수 있다. HMULCOX는 그런 자료를 분석하기 위한 한글 통계 패키지 가운데 하나이다. 이 프로그램은 관련된 발병시간들이 독립이 아닐때에도 COX 비례 위험 모형의 주변확률분포를 계산해 준다. 주어진 조건으로는 주변확률모형의 기본위험율은 일정한 상수, 흑은 변수라도 관계없다. 또한 치료실패율의 치료변수들(공변량)의 효과에 대해 다양한 통계적 추론이 가능하다. 기본적으로 주변확률분포접근법으로 설계되었지만 HMULCOX는 여러 가지 추론 방법을 선택하는 데 일반적으로 충분하다. 이 프로그램으로 2개의 예를 들어 실행하겠다.

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조건적 제한된 볼츠만머신을 이용한 중기 전력 수요 예측 (Mid-Term Energy Demand Forecasting Using Conditional Restricted Boltzmann Machine)

  • 김수현;선영규;이동구;심이삭;황유민;김현수;김형석;김진영
    • 전기전자학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.127-133
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    • 2019
  • 미래에 스마트 그리드 도입을 위해 전력수요예측은 중요한 연구 분야 중 하나이다. 하지만 전력데이터는 많은 외부적 요소들에 영향을 받기 때문에 예측하기 어렵다. 기존의 전력수요예측 방법들은 가공되지 않은 전력데이터를 그대로 이용하기 때문에 정확도 높은 예측을 하는데 한계가 있어왔다. 본 논문에서는 가공되지 않은 전력데이터를 이용하는 전력수요예측의 문제를 해결하기 위해 확률기반 학습알고리즘을 제안한다. 확률 모델은 전력데이터의 확률적 특성을 분석하기에 적합하다. 제안한 모델의 중기 전력수요예측 성능을 비교하기 위해 신경망 네트워크 중 하나인 순환신경망과 성능 비교를 해보았다. 매사추세츠 대학에서 제공한 전력데이터를 이용하여 성능 비교를 한 결과 본 논문에서 제안한 확률기반 학습알고리즘이 중기 수요예측에 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

청국장 제품의 유통기한 설정을 위한 저장중의 색도변화 및 관능적 특성 monitoring (Monitoring of Color Changes and Organoleptics Properties of Chungkookjang Products during Storage for Shelf-life Establishment)

  • 김동명;김성호;이진만;;강선철
    • Applied Biological Chemistry
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    • 제48권2호
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    • pp.140-149
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    • 2005
  • 청국장 제품의 저장조건 및 유통기간 중에 상품성의 변화를 조사하기 위하여 살균온도, 저장온도 및 저장기간별로 관능적 특성과 색도의 변화를 측정하여 SAS program의 반응표면분석법으로 monitoring하였다. 진공 포장한 청국장의 명도(L)값은 살균온도, 저장기간 및 저장온도 모두 1% 이내에서 유의확률을 가지는 것으로 나타나 세 조건 모두가 명도에 영향성이 높은 것으로 나타났다. 적색도(a)값은 진공포장의 경우 살균온도와 저장온도가 높을수록 증가하며 각기 독립적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 일반포장의 경우, 저장온도가 높을수록 유의적 값(10% 이내)이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 황색도(b)값은 진공 포장한 경우, 저장기간과 저장온도는 1% 이내에서, 살균온도의 경우 5% 이내에서 유의확률을 가지는 것으로 나타났다. 또한 두 포장군 모두 정상점이 안장점의 형태로 나타났다. 관능적 평가 중 외관에 대한 적합성은 두 포장군 모두 저장온도가 1% 이내의 유의확률로 결정적인 영향을 주었고, 냄새에 대한 적합성은 진공포장의 경우 살균온도가 10% 이내의 유의확률로서 관련성이 있었으나, 일반포장은 저장기간이 1% 이내, 살균온도가 5% 이내 유의확률로서 영향성이 있는 것으로 나타났다. 맛에 대한 적합성에서는 진공포장한 경우 저장기간이 1% 이내의 높은 관련성이 있었고, 일반포장은 저장온도가 5% 이내의 유의확률로서 관련성이 있었다. 관능검사의 전체적인 평가에서는 진공포장의 경우 살균온도가 $61.92^{\circ}C$, 저장 온도 $6.79^{\circ}C$, 저장기간 56.48일에서 5.15로 최대 값을 나타내었다.

다단상호연결네트웍의 성능 향상 기법의 해석적 모델링 및 분석 평가 (The analysis and modeling of the performance improvement method of multistage interconnection networks)

  • 문영성
    • 한국통신학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.1490-1495
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    • 1998
  • 콜 패킹은 회선교환방식을 사용하는 클로스형 다단 상호연결 네트워크에서 연결 요구에 대한 블럭킹확률을 상당히 감소시키는 라우팅기법으로써 인지되어 왔다. 본 논분에서는 처음으로 클로스 네트워크에 적용된 콜 패킹기법의 점대점 블럭킹 확률에 대한 일반적인 분석적 모델을 제안한다. 콜 패킹의 정도라는 새로운 변수를 도입함으로써, 제안된 모델은 콜 패킹기법 및 랜덤 라우팅기법을 사용할때의 호의 블럭킹확률을 정확하게 예측할 수 있다. 그 모델의 정확성은 다양한 크기의 네트워크와 트래픽 조건하에서 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 입증된다.

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통합실시간 물관리 운영시스템을 위한 장기유량예측 (Long-term Streamflow Prediction for Integrated Real-time Water Management System)

  • 강부식;유승엽;고익환
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1450-1454
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    • 2005
  • 수자원관리에 있어서 미래시구간에 대한 유량예측은 수자원시스템운영자에게 있어서 의사결정에 결정적인 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 효율적 물배분이나 발전 등의 이수활동을 위해서 최소 월단위 이상의 장기유량예측이 필요하며, 이를 위해서는 강우예측이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 통합 실시간 물관리 운영시스템을 위한 중장기 유량예측을 목표로 방법론을 제시하고자 한다. 중장기 유량예측을 수행하는 대표적인 방법 중의 하나는 앙상블 유량예측(ESP; Ensemble Streamflow Prediction) 기법이다. ESP란 현재의 유역상태를 초기조건으로 사용하고 과거의 온도나 강수 등의 시계열앙상블을 모형입력으로 이용해서 강우-유출모형을 통하여 유출량을 예측하는 기법이다. ESP는 결국 현재의 유역상태와 유역에서의 과거강우관측기록, 미래강우예측에 대한 정보를 조합하여 그에 따른 유출앙상블을 생산해 내게 된다. 유출앙상블은 각 앙상블 트레이스가 갖게 되는 가중치에 따라 확률분포를 달리 갖게 되고 경우에 따라서는 유량으로부터 2차적으로 유도되는 변수들의 확률분포로 전이되기도 한다. 기존의 ESP 이론은 미국 NWS의 범주형 확률예보를 근간으로 하고 있어, 이를 국내 환경에 그대로 적용시키기에 어려움이 있어 왔다. 따라서 본 연구에서는 국내 기상청의 월간 강수전망을 이용하고, 이러한 정보의 특성에 맞는 ESP기법을 제시하였다. 더 나아가 중장기 수자원운영을 위한 일단위 월강수시나리오 구성을 위해서 수치예보와 월강수전망을 조합하여 ESP를 사용하는 기법을 제시하였다.

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입력지연을 갖는 불확실 T-S 퍼지 시스템의 강인 디지털 확률적 안정화기 설계 (Making Robust Stochastic Stabilizer for Uncertain T-S fuzzy Systems with Input Delay)

  • 이호재;박진배;김정찬;주영훈
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.321-324
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    • 2003
  • 본 논문은 임의로 변화하는 입력지연을 갖는 불확실 T-S 퍼지 시스템의 강인 안정화를 논의한다. 임의로 변화하는 입력지연은 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현된다. 디지털 안정화기를 설계하기 위하여 연속시간 T-S 퍼지 시스템을 이산화하며 제어기의 입출력단에 영차의 샘플/홀드 함수를 가정한다. 이산화된 시스템은 확률적 과정에 따라 변화하는 도약 시스템으로 표현된다. 확률적 강인 안정가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 현태로 표현된다.

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인터넷 기반 원격제어를 위한 임의의 시간지연을 갖는 지능형 제어기의 설계 (Design of Intelligent Controller with Time Delay for Internet-Based Remote Control)

  • 주영훈;김정찬;이호재;박진배
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.293-299
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    • 2003
  • 본 논문은 인터넷 상에서 임의로 변화하는 입력지연을 갖는 불확실 퍼지 시스템의 지능형 강인 퍼지 제어기 설계를 논의한다. 임의로 변화하는 입력지연은 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현된다. 디지털 안정화기를 설계하기 위하여 연속시간 Takagi-Sugeno 퍼지 시스템을 이산화하며 제어기의 입출력단에 영차의 샘플/홀드 함수를 가정한다.이산화된 시스템은 확률적 과정에 따라 변화하는 도약 시스템으로 표현된다. 확률적 강인 안정가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현된다.

불량률 최소화를 통한 강건 최적화의 확률제한조건 처리 (Solving Probability Constraint in Robust Optimization by Minimizing Percent Defective)

  • 이광기;박찬경;김근연;이권희;한상욱;한승호
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제37권8호
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    • pp.975-981
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    • 2013
  • 강건 최적화 기법은 설계 초기 단계부터 설계변수의 변동이 목적함수에 미치는 효과를 최소화할 수 있는 유일한 방법이다. 강건 최적화의 정식화를 위해서는 분산을 정확히 예측하고 확률제한조건을 정식화하는 것이 가장 중요한 과정이 된다. 분산 및 확률제한조건을 예측하고 정식화하기 위한 방법으로 공정능력지수 및 식스시그마 기법과 같은 여러 가지 방법이 적용되고 있으나, 실제 공정에서 널리 적용되는 불량률을 이용한 확률제한조건 처리 기법에 대한 연구는 아직까지 전무한 상태이다. 본 연구에서는 자동차 로워암의 무게와 최대응력의 평균과 표준편차에 대한 설계영역을 탐색하고, 이후 로워암의 강건 최적화를 수행하였다. 변동을 예측하기 위한 표준편차의 계산은 2 차 테일러 전개를 통해 수치적인 정확도를 기하였다. 강건 최적화는 설계변수의 불연속성을 고려하기 위하여 최적화 과정에서 미분 정보를 적용하지 않은 심플렉스 알고리즘을 적용하였다.

시간 기반 소프트웨어 재활 방식의 가용도 분석 (Availability Analysis of Systems with Time-Based Software Rejuvenation)

  • 이유태;김형석
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.201-206
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    • 2019
  • 소프트웨어 노화에 따른 시스템의 예기치 않은 장애 발생은 재활 기능을 주기적으로 수행함으로써 줄일 수 있다. 이 시스템 재활 기능은 주로 시스템이 가장 한가한 시간에 수행하는 것이 효과적이다. 이를 통해 시스템 가용도를 높일 수 있다. 재활 기법은 크게 시간 기반과 조건 기반의 두 가지 종류로 나눌 수 있다. 시간 기반 재활은 정해진 시간 간격마다 수행되고, 조건 기반 재활은 시스템 상태가 특정 조건을 만족할 때 수행된다. 조건 기반 방식은 시스템 감시와 정보의 수집 및 통계적 분석을 통해 재활 시점을 추정해야하기 때문에 추가적인 비용이 발생한다. 본 논문은 시간 기반 소프트웨어 재활 기법을 분석할 수 있는 확률 모형을 제시한다. 제시한 모형은 재활을 주기적으로 수행하는 시간 간격을 일정하게 유지할 수 있는 현실적인 상황을 반영한다. 해당 확률 모형을 수학적으로 분석하여, 정상 상태에서의 시스템 가용도와 사용자 인지 가용도 및 이에 따른 비용을 분석한다.