Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.499-501
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2003
본 논문은 우선순위 스케줄링을 사용하는 주기적 실시간 시스템을 위해 제안된 확률적 분석 방법의 개선 방안을 제안한다. 기제안된 확률적 분석 방법은 (1) 시스템 적체 분석, (2) 작업별 적체 분석, (3) 작업별 간섭 분석을 거쳐서 각 태스크의 응답 시간 분포를 얻어냄으로써 태스크들의 종료시한 위반확률 (deadline miss probability)을 계산한다. 본 논문은 기제안된 확률적 분석 방법에 대해 주어진 태스크 집합의 하이퍼주기(hyperperiod)를 압축하여 시스템 적체 분석을 개선시킬 수 있음을 보인다. 하이퍼주기 압축 기법은 시스템 적체 분석에 요구되는 계산 시간을 단축시키고, 계산된 각 태스크의 종료시한 위반확률이 항상 원래 확률값의 상한(upper bound)이 된다는 장점이 있다. 실험 결과. 하이퍼주기 압축 기법이 정확도의 손실을 최소화하면서 상당한 계산 시간 단축을 가져올 수 있음을 확인하였다.
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.453-453
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2017
본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.
It is widely recognized that the strengths of reinforced concrete members have random characteristics due to the variability of the mechanical properties of concrete and steel, the dimensional error as well as incorrect placement of reinforcing bars. Statistical models of the variabilities of strengths of reinforced concrete members, therefore, need to be developed to evaluate the safety level implied in current practices. Based on the probabilistic models of basic factors affecting the R.C. member strengths, in this study, the probabilistic characteristics of member resistance have been studied through Monte Carlo simulation.
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.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2000.11b
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pp.119-124
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2000
하루 동안에도 인터넷의 QoS(Quality of Service)는 급속하게 변하므로 예측한다는 것은 불가능하며 열악한 인터넷망에서 효율적인 비디오 서비스를 제공하는데는 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 인터넷 상에서 보다 효율적인 비디오 서비스를 제공하기 위한 적응적 QoS 관리 방법을 제시하고 확률적 분석과 시뮬레이션을 통해 서로의 결과를 비교한다. 첫째, 패킷 크기와 지연, 손실률의 관계와 하루 동안의 인터넷망의 QoS 변화를 파악한다. 둘째, Reed-Solomon code의 효율성을 확률적 분석을 통해 알아본다. 셋째, 인터넷망의 에러 패턴을 실제 시뮬레이션과 확률적 분석을 통해 비교한다.
As a mathematical technique with which we can find the minimum duration time needed to fire all the transitions at least once and coming back to the initial marking in a timed net, the minimum cycle time method has been widely used in computer system analysis. A timed net is a modified version of a Petri net where a transition is associated with a delay time. A delay time used in a timed net is a constant even though the duration time associated with an event in the world is a stochastic number in general. In the consequence, the result of minimum cycle time analysis is not realistic. Therefore, we propose ‘Stochastic Timed Net' where a transition can be associated with a stochastic number and introduce a minimum cycle time analysis method for ‘Stochastic Timed Net’ As an example of the application of ‘Stochastic Timed Net’, we introduce a ‘Stochastic Timed Net' model of a Location Based Service Providing Multimedia System and the result of minimum cycle time analysis of it. Whereas the typical form of the result of the existing minimum cycle time analysis is 'It takes at least 10 time units', the typical form of the result of minimum cycle time analysis of a ‘Stochastic Timed Net' is in the probability form such as "The probability of the events in which it finishes its job within 10 time units is 85%."
몇 일 전 필자는 대전에 위치한 한 연구소에 근무하고 계신 분으로부터 지진취약도 분석에 관한 문의 전화를 받았다. 그분의 대학 후배가 지진취약도에 대한 연구를 하고 싶다는 내용이었다. 최근 필자는 그분 외에도 다른 분들과 함께 지진취약도 분석 및 이를 확장한 바람에 의한, 혹은 홍수에 의한 구조물의 확률적 안전성 분석에 관한 논의를 하곤 하였다. 현재까지 국내에서는 구조물의 취약도 분석에 대한 연구가 그다지 활발하지 않으나, 이에 대한 관심은 지속적으로 증가할 것으로 보여진다. 지진취약도를 한마디로 요약하면, "임의의 크기를 갖는 지진이 발생하였을 때, 구조물에 어느 규모 이상의 손상이 발생할 확률"을 의미하는 것으로, 구조물의 확률적 지진안전성으로 부를 수 있다. 예를 들어, "최대지반가속도가 0.1g인 지진이 발생하였을 때, 해당 구조물에 보수를 요하는 수준 이상의 손상이 발생할 확률이 30%이다"와 같은 정보를 지진취약도 곡선으로부터 읽을 수 있다. (중략)
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.301-303
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2001
최근 DNA 칩 또는 마이크로어레이 기술의 발전으로 인해 한 세포 내의 수천 개의 유전자의 발현 정도를 동시에 측정할 수 있게 되었다. 이러한 마이크로어레이 데이터를 분석해서 암의 경과나 세포의 주기적 변화 등에 영향을 미치는 유전자들을 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 베이지안망을 이용해서 마이크로어레이 데이터를 분석, 백혈병의 경과를 예측한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 마이크로어레이 데이터에 대해서 학습된 베이지안망은 백혈병 경과 예측에 대해서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.246-246
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2016
본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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