• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.265-267
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• 2000

본 논문에서는 텍스트 문서의 주제어를 추출하고 문서를 주제별로 분류하기 위해 확률적 그래프 모델을 사용하는 방법을 제안하였다. 텍스트 문서 데이터를 문서와 단어의 쌍으로(dyadic)표현하여 확률적 생성 모델을 학습하였다. 확률적 그래프 모델의 학습에는 정의된 likelihood를 최대화하기 위한 EM(Expected Maximization)알고리즘을 사용하였다. TREC-8 AdHoc 텍스트 에이터에 대하여 학습된 확률 그래프 모델의 성능을 실험적으로 평가하였다. 이로부터 찾아 낸 문서에 대한 주제어가 사람이 제시한 주제어와 유사한 지와, 사람이 각 주제에 대해 분류한 문서가 이 확률모델로부터의 분류와 유사한 지를 실험적으로 검토하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.5
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• pp.59-66
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• 2015

A stochastic modeling approach as a mathematical method for workflow intelligence is widely used for analyzing and simulating workflow models in the literature. In particular, as a resource-centric modeling approach, this paper proposes a stochastic model to represent work-handover relationships between performers in a workflow-supported social network. Calculating probabilities for the work-handover relationships are determined by two types of probabilities. One is the work-transition probability between activities, and the other is the task assignment probability between activities and performers. In this paper, we describe formal definitions of stochastic workflow models and stochastic work-handover relationship models, as well. Then, we propose an algorithm for extracting a stochastic work-handover relationship model from a stochastic workflow model. As a consequence, the proposed model ought to be useful in performing resource-centric workflow simulations and model-log comparison analyses.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.566-570
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• 2005

생물학적 유전자 배열에서 다양한 레벨로 분자 세포 간 네트워크를 입증하여 고 처리를 응용하여 수치학적인 표현 모델 분석으로 정보공학 네트워크를 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 네트워크의 계층적 구성 특성을 이용하여 생물학적 통찰력을 확률함수를 응용해 복잡한 세포 간 네트워크에 대한 고 대역 처리 데이터의 근원인 DNA 마이크로 배열을 응용하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 추정 및 분석하고 논리적으로 예측하여 확률적 그래프 모델이 정보공학 네트워크로 확장 추론 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.61-66
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• 2011

본 논문은 한국어 복합명사 구조의 분석을 목적으로 한다. 연구는 이론 언어학뿐만이 아니라 정보처리, 정보검색과 같은 언어의 전산적 처리에서도 중요한다. 복합명사 구조는 크게 외심구조와 내심구조로 나뉘며 내심구조의 경우에 좌분지나 우분지 구조로 분석이 되어야 하는 중의성이 있다. 기존의 Lauer 모델은 사전적 정보에서 발견되는 확률 정보를 구조 정보에 연결하기 위한 모델로 의존모델과 인접모델을 제시하였다. 본 연구에서는 구조에 기반을 둔 확률정보를 결합하기 위한 확률적 CFG 파싱 방법을 활용하고자 하였다. 이를 위해서 실제 코퍼스상에서 발견되는 복합명사 패턴을 대상으로 구조적 분석을 화자 직관을 통해서 진행하고, 이를 다시 Lauer 모델과 확률적 CFG 파싱 방법 응용과 비교해 보았다. 결과적으로 화자 직관에 가장 일치한 예측을 하였으며, 구조에 대한 정보 해석이 가능하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.39 no.1
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• pp.63-69
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• 2015

The primary aim of this paper is to evaluate the probabilistic fatigue crack propagation models using the residual of a random variable and to present the probabilistic model fit for the probabilistic fatigue crack growth behavior in Mg-Al-Zn alloys under maximum load conditions. The models used in this study were prepared by applying a random variable to empirical fatigue crack propagation models such as the Paris-Erdogan model, Walker model, Forman model, and modified Forman model. It was verified that the good models for describing the stochastic variation of the fatigue crack propagation behavior in Mg-Al-Zn alloys under maximum load conditions were the 'probabilistic Paris-Erdogan model' and 'probabilistic Walker model'. The influence of the maximum load conditions on the stochastic variation of fatigue crack growth is also considered.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1879-1882
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• 2003

본 논문은 확률적 확산 기법 및 확률모델을 이용하여 스테레오 영상간의 대응점을 추정하고, 영상의 배경으로부터 객체를 추출해 내는 연구를 다루고 있다. 스테레오 영상의 정합 및 객체 추출을 위하여 시차, 세그먼트, 라인, 및 오클루젼 필드를 Markov random field 모델로 정의하고, 확률적 에너지 최소화 방법을 이용하여 최적의 시차 필드 및 객체추출을 수행한다. 본 논문에서는 우선 이러한 다양한 필드간의 MRF 모델링 기법을 제안하고, 각 필드에 대한 에너지 함수를 정의한다. 그리고, 확률적 확산 기법을 이용하여 각 필드에 대하여 정의된 에너지 함수를 최소화함으로써, 최적의 시차필드 및 객체추출 결과를 구한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.367-370
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• 2017

This paper proposes a method for selecting efficient relay nodes in stochastic DTN model. Delay Tolerant Network (DTN) uses the Carry and Forward method, which creates a bundle layer for efficient communication, selects relay nodes between different networks and heterogeneous networks, and forwards messages. DTN is basically composed of mobile nodes so DTN has no fixed routing route and it has long latency due to intermittent connection. Therefore, the nodes constituting the DTN necessarily have the characteristics to store the messages, and the capacity of the stored messages and nodes affects the performance of the network. Stochastic DTN model proposed a Markov model that changes randomly over time to analyze the performance of DTN. In this paper, we use stochastic message distribution and node contact probabilities using contact time analyzed through message generation and extinction in order to select efficient relay nodes in stochastic DTN model.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.14 no.10
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• pp.141-150
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• 1997

분산은 확률모델을 표현하는 유용한 변수중 하나이다. 입력변수에 대한 함수로 표현되는 조건부 분산을 학습하는 신경회로망에 대한 많은 연구가 있어왔다. VALEAN이라는 신경회로망 역시 이러한 많은 연구중 하나인데 이것은 기본적으로 feedforward 다층 퍼셉트론 구조를 가지며 새롭게 제시된 에너지 함수를 사용하고 있다. 이 논문에서는 이 에너지 모델에 의해 결정되는 피드백에러(델타)가 신경망의 transient, steady state에서 미치는 영향을 다루었다. 과도 상태 분석에서는 델타와 수렴성, 안정성에 관한 내용을 다루고 모의 실험을 하였으며 정상 상태 분석에서는 신경회로망의 정상상태 에러의 크기와 델타의 크기사이의 상관관계에 대하여 다루었다. 학습 알고 리듬이 확률적이므로 정상상태 역시 확률적인 상태를 나타낸다. 따라서 델타의 크기에 따른 정상 상태 에러의 최대치는 확률적인 모델을 가지게 된다. 여기서는 이 확률 관계를 분석적으로 규명하고 이에 따라 원하는 신뢰도로 정상 상태 에러를 제어하기 위해 필요한 델타의 크기를 예측할 수 있는 이론적 배경을 마련하게 된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.3-8
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• 2002

한국어를 대상으로 하는 확률적 언어 모델에서는 대부분의 경우 형태소를 기본 어휘로서 사용하고 있다. 그러나, 이러한 모델들은 학습 및 검증을 위하여 사람에 의하여 형태소 분석이 이루어진 말뭉치를 필요로 한다. 또한, 형태소의 자동 분석은 현재 표준말을 중심으로 이루어져 있어 그 적용 분야에도 한계가 있다. 본 논문에서는 한국어의 특징을 고려하여 확률적 언어 모델의 구축에 적합한 어휘의 선택 기준에 대하여 고찰하고, 통계적인 기준을 통하여 확률적 언어 모델의 어휘를 구축하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.985-988
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• 2011

본 논문의 주목적은 확률변수의 백분위수를 이용하여 Mg-Al-Zn합금에 적합한 확률론적 피로균열전파모델을 평가하여 제시하는 것이다. 균열성장의 변동성을 묘사하기 위하여 실험적 피로균열전파모델에 확률변수를 도입한 확률론적 피로균열전파모델을 제안하였다. 제안된 모델을 평가하기 위하여 시편두께조건을 변화시키면서 피로균열전파실험을 수행하여 균열성장의 통계데이터를 확보하였다. 각 모델의 파라미터는 최우추정법으로 추정하였으며, 균열성장에 따른 확률변수의 백분위수를 이용하여 모델적합성을 평가하였다. 일반적으로 Mg-Al-Zn합금에 적합한 모델은 '확률론적 Paris-Erdogan모델'과 '확률론적 Walker모델'이었으며, 두꺼운 시편의 경우엔 '확률론적 Forman모델'가 적합함을 규명하였다.