이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석하는 것을 목적으로 60 가지의 기본적인 사람의 윗몸 동작들을 인식하는 방법을 제안한다. 사람 몸동작을 인식하기 위한 방법으로 확률적 문법 추론법을 이용하였으며 모든 관절의 움직임 분석으로 임의의 동작을 인식하는 방법을 사용하였다. 시스템의 입력 데이타로 쓰여지는 각 관절의 실세계 3 차원 좌표들을 일정간격으로 양자화한 후, 각각 xy, zy, 평면에 투영하고, 이들을 다시 4방향 코딩하여 확률적 문법 추론법에 적합한 입력형식으로 변환한다. 또한 비언어적 행동 분석을 위한 사람의 동작 인식에는 손과 다른 부위와의 관계인 근접 정보가 동작 구분의 중요한 요소가 됨을 감안하여, 확률 문법 추론 방법을 확장하고, 일반적인 확률 문법 추론 방법과 비교하여 인식률이 향상됨을 실험결과를 통해 확인하였다.
본 논문에서는 현재 사용되고 있는 소수성 검정 알고리즘의 효율성을 비교하여 효과적인 알고리즘 사용에 관한 방향을 제시하려 한다. 현재 가장 일반적으로 사용하고 있는 Miller-Rabin 소수성검정법(Miller-Rabin primality test)에 대하여, Miller-Rabin 소수성 검정법 이외에 다른 확률적 소수성 검정법으로 제안된 Frobenius-Grantham 소수성 검정법(Frobenius-Grantham primality test) 이 있다. 그러나 합성수 판별에 대한 확률적 우세함에도 불구하고, Miller-Rabin 소수성 검정법을 대체하고 있지 못하는 이유는 시간복잡도(time complexity)가 Randomized polynomial time이기 때문에 같은 확률에 대한 평균 실행 속도가 Miller-Rabin 소수성 검정법보다 크게 효율적이지 못하기 때문이다. 또한, 2002년 Manindra Agrawal이 제시한 AKS 알고리즘(AKS algorithm)은 최초의 다항식 시간내 결정적 소수성 검정법(Polynomial time deterministic primality test)이지만, 시간 복잡도에서 다항식의 차수가 높기 때문에 현재 사용되고 있는 확률적 소수성 검정법(Probabilistic primality test)을 대체하지 못할 것으로 사료된다. 본 논문에서는 최근 발표된 소수성 검정법인 Frobenius-Grantham 소수성 검정법, AKS 알고리즘과 기존의 Miller-Rabin 소수성 검정법의 장단점을 비교·분석해 보고자 한다.
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.
본 연구에서는 우리나라에 집중호우와 태풍 등으로 인해 빈번히 높은 빈도의 강우사상이 발생하는 특성을 파악하고자 확률강우량을 초과하는 강우사상의 시간 공간적 특성을 분석하였다. 우리나라 강우관측소 증에서 1973년부터 2002년까지 30년간 보유하고 있는 시간강우자료를 이용하여 전국 61개 지점의 산정된 지속시간 24시간 확률강우량을 초과하는 지점별 초과강우량과 초과횟수를 산정하였다. 2가지 경우에 대하여, 첫 번째 시간적 특성분석은 같은 지속시간에 대해 1973년부터 2007년가지 연도별로 나열한 후 변동성 경향성 분석을 하였다. 두 번째 공간적 특성분석은 각 지점에서 빈도가 증가할수록 지역적으로 차이를 비교 분석하였다.
확률적 특성을 가지는 시스템의 시험을 위해서는 시험 입력을 일정 횟수만큼 반복하여 제공하고 관찰된 데이터를 기반으로 판정이 내려져야 한다. 구간 추정 기법을 이용하여 관찰된 데이터로부터 확률 값이 올바른지 여부를 판단할 수 있으며, 이 때 적절한 신뢰구간의 선택은 시험의 품질을 결정하는 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 다양한 크기의 표본에 대해 대표적인 구간 추정 기법인 Wald 신뢰구간과 Agresti-Coull 신뢰구간을 비교 분석한다. 각 신뢰구간이 확률 값 시험에 사용되었을 경우 올바른 구현 제품이 시험을 통과할 확률과 잘못된 구현제품이 시험을 통과하지 못할 확률을 기반으로 비교 분석을 수행하며, 확률 값이 올바른지를 판단하기 위한 양측검정뿐만 아니라 확률 값이 기준 확률 이상인지 여부를 판단하기 위한 단측검정을 사용하는 경우에 대해서도 비교 분석을 수행한다. 비교 분석 결과 양측검정의 경우 Agresti-Coull 신뢰구간을 사용할 것을 추천하며, 단측검정의 경우 큰 크기의 표본에 대해서는 Agresti-Coull 신뢰구간을, 적은 크기의 표본에 대해서는 Wald 신뢰구간 또는 Agresti-Coull 신뢰구간을 선택적으로 사용할 것을 추천한다.
직설법적 조건문의 이론이 해결해야 할 문제 중 하나는 각자 옳을 것 같지만 모두 참일 수 없는 직설법적 조건문에 관한 세 원리들이 있다는 것이다. 먼저 직설법적 조건문을 진리 함수적으로 분석하는 것은 '주관적 확률'을 고려할 때 이 문제를 해결할 수 없다고 논증할 것이다. 필자는 여기서 직설법적 조건문에 관한 성향적 분석을 제시하고 이 이론이 세 원리들의 문제를 해결한다고 주장한다. 그리고 잘 알려져 있는 직설법적 조건문의 수용 조건 혹은 주장가능성 조건을 제시하는 아담스 논제는 조건부 확률이 두 절대적 확률의 비로 정의된 다면 옳지 않을 것이라고 주장한다. 조건부 확률을 성향적으로 정의할 경우에만 아담스 논제는 옳을 수 있다. 마지막으로 아담스 논제의 주장가능성 조건을 진리 조건으로 제시하는 이론도 논박될 것이다.
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.
건축개발사업은 목적물을 완성시킴으로써 이윤을 창출하는 사업이고, 프로젝트의 성공을 좌우하는 것은 프로젝트 초기에 사업타당성을 정확히 분석하고 예측하는 것에 달려있다. 사업타당성 분실은 본질적으로 현재시점에서 미래예측이라는 불확실성을 내포하고 있으므로 불확실한 상황 하에서 의사결정을 할 수밖에 없다. 이러한 불확실성 하에서의 의사결정방법은 통계학의 확률이론에 기초하고 있지만, 지금까지 사업 타당성 분석은 확률론적 결정방법에 의한 타당성 분석이 아니라 결정론적 방법에 의한 타당성분석을 적용하여 왔다. 따라서 본 연구에서는 초기 사업 타당성 분석 시 프로젝트의 성공을 위해 확률론적 방법에 의한 의사결정을 함으로써, 의사결정 자에게 좀 더 정확하고 신뢰성 있는 자료를 제공할 수 있는 시뮬레이션을 이용한 확률론적 분석방법을 제시한다. 본 연구 결과 확률론적 시뮬레이션 기 법은 건축개발사업의 재무적 타당성 분석 기법으로 적합하다. 중요한 사업 또는 신중한 의사결정시 이 방법을 활용함으로서 정확성과 신뢰성에 근거하여 효율적인 판단이 가능해 질 것이므로 그 활용성이 기대된다.
본 논문은 확률적 DTN 모델 내에서 효율적인 중계 노드를 선택하기 위한 방법을 제안한다. Delay Tolerant Network(DTN)은 효율적인 통신을 위해 묶음 계층(bundle layer)를 생성해 서로 다른 네트워크 및 이기종간의 네트워크 간 중계 노드를 선택하고 메시지를 전달하는 Carry and forward 방식을 사용한다. DTN은 기본적으로 유동적인 노드로 구성되어 고정된 라우팅 루트가 없으며 간헐적인 연결로 인해 긴 지연시간을 가진다. 따라서 DTN을 구성하는 노드들은 필수적으로 메시지를 저장하기 위한 특성을 가지며 저장된 메시지와 노드의 용량은 네트워크의 성능에 영향을 주게 된다. 확률적 DTN 모델은 이러한 DTN의 성능을 분석하기 위해 시간에 따라 무작위적으로 변화하는 Markov 모델을 제안하였다. 하지만 제안된 확률적 DTN 모델에서는 네트워크의 성능을 향상시키기 위한 방법에 대한 연구가 미비하였다. 본 논문은 네트워크의 성능을 향상시키기 위해 확률적 DTN 모델에서 메시지의 생성과 소멸을 통해 분석된 확률적 메시지 분포와 상호 접촉 시간을 이용해 효율적인 중계 노드를 선택하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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