• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권5호
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• pp.354-362
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• 2010

본 연구는 동적 베이스 망을 이용하여, 사람의 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세로 분리하여 계층적으로 분석하는 방법을 제안한다. DBN의 일종인 FHMM을 기본 바탕으로 하여, 걸음걸이 동작 특성을 고려하여 순환 고리형 상태 공간 구조로 '보행 동작 디코더'(Gait Motion Decoder, GMD)를 설계한다. 기존 연구에는 보행자의 식별에만 치중을 하고 보행 방향의 변화, 관찰 각도에 제한적이거나 보행 동작에 대한 분석이 없었다. 반면에 본 연구에서는 동작과 자세를 적극적으로 표현하여 임의 방향의 보행, 방향의 변화, 보행 자세까지 인식할 수 있도록 하였다. 실험 결과 동작과 자세의 관점에서 걸음걸이 방향을 분석한 결과 96.5%의 방향 인식률을 기록하였다. 본 연구는 보행 동작을 방향과 보행 자세로 계층적으로 분석하는 최초의 방법 및 시도이며 향후 상황별 휴먼 동작 분석에 크게 활용할 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권4C호
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• pp.388-396
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• 2009

본 연구는 CCD카메라로부터 입력된 영상을 분석하여 특징값을 추출하고, 패턴인식기술을 이용하여 화재연기영상을 감지하는 방법을 제안한다. 우선 CCD카메라로부터 획득된 영상들간의 차영상을 이용하여 움직임 영역만을 검출하고, 이후 연기색상모델을 적용하여 후보영역을 생성한다. 연기영역은 유사색상의 군집화를 이루고, 주변에 비해 단순한 질감을 가지며, 시간에 따른 모션정보의 상승 방향성을 가지는 특징을 가진다. 본 논문에서는 연기영역의 이러한 특성을 이용하여 학습영상으로부터 연기의 밝기, 웨이블릿 고주파 성분, 모션 벡터 등의 특징 값을 추출하고 이들 특징 값들에 대해 가우시안 확률 모델을 생성한다. 이렇게 추출된 확률모델은 연기영역의 시간적 연속성을 고려하기 위해 본 논문에서 새롭게 구성한 동적 베이지안 네트워크의 관찰노드에 적용된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 산불을 비롯한 다양한 연기를 감지하였으며, 기존의 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.99-112
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• 2016

비대칭 점프확산 모형은 자산 가격의 비대칭적 변동을 효과적으로 설명하는 모형으로 활용되어 왔다. 그러나 다변량 모형으로 확장한 다변량 비대칭 라플라스 점프확산 모형은 가능도함수가 닫힌 해로 존재하지 않아 모형의 추론에 한계가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 자료 확장 기법을 제안하고 새로운 베이지안 추론 방법을 개발한다. 본 논문에서 제안된 모형은 단일 점프와 공통 점프 뿐만 아니라 모든 가능한 조합으로 발생하는 점프를 반영한 확장된 다변량 비대칭 라플라스 점프확산 모형이다. 이러한 모형을 분석하기 위해 붕괴된 깁스 샘플러를 고안한 베이지안 방법을 개발하였다. 본 논문에서 제안된 모형과 방법을 모의실험 자료 및 2005년 1월 3일부터 2015년 9월 30일까지 관찰된 일별 KOSPI, S&P500, 그리고 Nikkei225에 적용하여 효율성을 검증하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권10호
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• pp.1026-1033
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• 2017

본 논문은 계층적 디리슐레 과정(HDP)과 은닉 마르코프 모형(HMM)이 결합된 베이스 통계학적 방법과 HMM의 상태 지속 정보를 이용한 건강 상태 예측 방법을 제안한다. HDP-HMM은 베이스 방법의 HMM 확장 모형으로서 건강의 동적 특성을 고려하여 불확실하고 가늠하기조차도 어려운 건강 상태의 수를 추정할 수 있게 해준다. 모의 데이터와 실제 건건 검진 데이터를 이용한 시험을 통하여 흥미 있는 행동 특성을 볼 수 있었으며 최대 5년까지로 제한한 미래 예측도 충분한 가능함을 확인하였다. 미래는 불확실하며 예측 문제는 본질적으로 어렵다. 그러나 본 연구의 실험 결과로 동적인 문맥 하에서 다중 후보 가설을 제시함으로서 실용 가능한 건강상태의 장기 예측이 가능하다는 것을 읽을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권7호
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• pp.169-175
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• 2015

주가지표처럼 동적이며 시간흐름을 따르는 시계열자료들을 이해하는 효과적인 방법은 주어진 시계열자료들에 대하여 모델을 결정함으로서 이해하는 것이 좋다. 주어진 자료들에 대한 모델 결정과정은 수집되어진 대용량 시계열자료 전체를 한 번에 다 살펴보는 것보다 자료를 특정의 중요한 몇 개의 하위그룹으로 군집화하여 각 군집별 모델결정을 통해 자료 전체를 이해하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 주어진 시계열자료들에 대하여 하위그룹으로의 효율적 군집화 과정 그리고 각 군집별 모델결정의 두 과정 중 첫 번째 과정인 하위집단으로 군집화 과정에 자료의 구간특징화 기법과 휴리스틱 베이지안기법의 융합을 이용하여 시간 및 계산비용을 감소시킬 수 있는 기법을 제안하였으며 실제적인 주가지표를 이용한 실험을 통해 제안하는 기법의 유효성을 확인하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제19권2호
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• pp.215-242
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• 2010

본 연구는 유가충격 및 에너지절감유도정책충격의 효과를 고려할 수 있는 베이지안 동태확률일반균형모형의 구축을 통해 이들 외생적 충격들의 역할과 함께 현재 우리나라에서 진행 중인 고효율 에너지 소비구조로의 전환이 유발시키는 경제적 효과에 관해 분석하였다. 분석 결과에 의하면 유가상승충격은 소비, 고용, 투자 및 산출량에 부정적 효과를 주었으며, 자본 1단위당 에너지 소비량 절감을 유발시키는 에너지절감유인정책충격은 에너지 소비량의 절감과 함께 소비, 고용, 투자 및 산출량에 긍정적 효과를 주는 것으로 나타났다. 특히, 분산분해 결과는 유가충격이 설비가동률, 에너지 소비량 및 산출량의 단기적 총 변동에 가장 큰 영향을 미치며, 에너지절약정책충격 역시 기술충격과 유가충격에 비해 그 크기와 지속성 면에서 미미한 수준이나, 이들 변수들의 단기적 총 변동을 일정부분 설명할 수 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 석유소비의 비중 축소 및 에너지 소비의 효율성 증대는 유가충격이 주는 부정적 효과를 약화시켜, 이와 같은 에너지 소비구조의 전환이 유가변동의 충격을 축소시키고 있다는 최근의 논의들과 부합됨을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5631-5652
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• 2019

The existing defense strategy selection methods based on game theory basically select the optimal defense strategy in the form of mixed strategy. However, it is hard for network managers to understand and implement the defense strategy in this way. To address this problem, we constructed the incomplete information stochastic game model for the dynamic analysis to predict multi-stage attack-defense process by combining Bayesian game theory and the Markov decision-making method. In addition, the payoffs are quantified from the impact value of attack-defense actions. Based on previous statements, we designed an optimal defense strategy selection method. The optimal defense strategy is selected, which regards defense effectiveness as the criterion. The proposed method is feasibly verified via a representative experiment. Compared to the classical strategy selection methods based on the game theory, the proposed method can select the optimal strategy of the multi-stage attack-defense process in the form of pure strategy, which has been proved more operable than the compared ones.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제14권2호
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• pp.252-261
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• 2014

A Bayesian network (BN) based fault diagnosis framework for semiconductor etching equipment is presented. Suggested framework contains data preprocessing, data synchronization, time series modeling, and BN inference, and the established BNs show the cause and effect relationship in the equipment module level. Statistically significant state variable identification (SVID) data of etch equipment are preselected using principal component analysis (PCA) and derivative dynamic time warping (DDTW) is employed for data synchronization. Elman's recurrent neural networks (ERNNs) for individual SVID parameters are constructed, and the predicted errors of ERNNs are then used for assigning prior conditional probability in BN inference of the fault diagnosis. For the demonstration of the proposed methodology, 300 mm etch equipment model is reconstructed in subsystem levels, and several fault diagnosis scenarios are considered. BNs for the equipment fault diagnosis consists of three layers of nodes, such as root cause (RC), module (M), and data parameter (DP), and the constructed BN illustrates how the observed fault is related with possible root causes. Four out of five different types of fault scenarios are successfully diagnosed with the proposed inference methodology.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권1호
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• pp.57-68
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• 2023

Bridge hangers, such as those in suspension and cable-stayed bridges, suffer from cumulative fatigue damage caused by dynamic loads (e.g., cyclic traffic and wind loads) in their service condition. Thus, the identification of damage to hangers is important in preserving the service life of the bridge structure. This study develops a new method for condition assessment of bridge hangers. The tension force of the bridge and the damages in the element level can be identified using the Bayesian optimization method. To improve the number of observed data, the additional mass method is combined the Bayesian optimization method. Numerical studies are presented to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The influence of different acquisition functions, which include expected improvement (EI), probability-of-improvement (PI), lower confidence bound (LCB), and expected improvement per second (EIPC), on the identification of damage to the bridge hanger is studied. Results show that the errors identified by the EI acquisition function are smaller than those identified by the other acquisition functions. The identification of the damage to the bridge hanger with various types of boundary conditions and different levels of measurement noise are also studied. Results show that both the severity of the damage and the tension force can be identified via the proposed method, thereby verifying the robustness of the proposed method. Compared to the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and nonlinear least-square method (NLS), the Bayesian optimization (BO) performs best in identifying the structural damage and tension force.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.799-806
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• 2007

The prototypical smart environment to support the context-aware interactions between user and ubiquitous campus environment based on multi-agent system paradigm is proposed in this paper. In this model, the dynamic Bayesian is investigated to solicit and organize agents to produce information and presentation assembly process in order to allocate the resources for an unseen task across multiple services in a dynamic environment. The user model is used to manage varying user constraints and user preferences to achieve system's goals.