• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1337-1340
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• 2010

본 연구에서는 최근에 발생하는 자연재해의 형태는 점차 대형화되고 있으며, 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 극한강우사상의 발생 빈도의 양상이 변화하고 있는 추세이다. 따라서 기후변화의 효과를 반영한 확률강우량을 산정하여 평가할 필요성이 있다. 기상청에서 관측하고 있는 서울지점을 대상으로 일강우자료를 활용하여 강우사상의 변화특성에 대한 변동성과 경향성 분석을 수행하였으며, 지역가중인자를 이용하여 확률강우량을 산정하고, 마지막으로 수문기상인자인 해수면온도가 지구온난화에 따른 기후변화로 변화한다고 가정하여 미래의 확률강우량을 산정하여 비교하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.3
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• pp.227-234
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• 2009

In this study, cross correlations among sample data at each site are calculated to obtain the asymptotic cross correlations among probability weighted moments at each site using Monte Carlo simulation. As a result, the relations between the asymptotic cross correlations among probability weighted moments and the inter-site dependence among sample data at each site are nearly a linear relation with slope 1. The smaller ratio of concurrent data size to entire sample size is, the weaker the relationship grows. Simple power function which the correction term in power function accounts for the differences of the sample size between two sites was fitted to each case to estimate the parameter. It is noted that this result can be used in the various researches which include the estimation of the variance of quantile considering cross correlations.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1272-1276
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• 2009

극치강우사상에 의한 설계 홍수량의 갑작스런 증 감은 홍수, 가뭄과 같은 기상학적 요인에 기인한 재난을 발생시킨다. 많은 연구자들은 보다 정확한 확률강우량의 예측과 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 강원도 강릉 강우관측소를 대상으로 강우-빈도곡선의 불확실성 분석을 수행하였다. 관측 자료의 수집에서 발생하는 불확실성을 최소화 하고자 ARMA 모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였으며, 발생된 합성강우량을 Bootstrap 방법을 이용하여 대규모의 자료집단으로 발생시킴으로서 신뢰구간에 사용할 자료집단을 발생시켰다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 일반극치 분포(GEV 분포) 모형을 선정하였으며 각 확률분포모형에 대한 매개변수 추정방법으로 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 사용하여 각 매개변수의 최후 추정치를 산정하였다. 또한 원 자료를 이용하여 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 통해 매개변수를 산정 후 강우-빈도 곡선을 추정하여 합성강우자료의 Bootstrap 방법에 의해 발생된 자료로부터 산정한 강우-빈도 곡선의 신뢰구간과 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 평가하고자하였다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.7
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• pp.315-320
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• 2017

In this paper, I design a new scheme that is immune to malicious attack based on the weighted voting game. By using stochastic learning, the proposed scheme can revoke the certification of malicious node. Through the revocation process, the proposed scheme can effectively adapt the dynamic Mobile Ad hoc network situation. Simulation results clearly indicate that the developed scheme has better performance than other existing schemes under widely diverse network environments.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.357-361
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• 2010

미래의 연별 최대 강수량 예측의 정확성을 향상시키는데 역사적 자료가 도움이 된다는 많은 연구 결과가 있었다. 관측의 오차와 자료의 손실로 역사자료를 이용한 강수 예측 방법은 절단자료의 분석을 중심으로 연구되었다. 대표적인 역사자료의 이용방법으로 조건부 적률을 이용한 B17B [Interagency Committee in Water Data, 1982], 조건부적률과적률 관계식을 이용한 Expected Moment Algorithm(EMA) [Cohn et al.;1997], 조건부 확률가중적률을 이용한 Partial Probability Weighted Moment (PPWM)[Wang ; 1991] 방법이 있다. 본 연구에서는 역사적 자료를 반영하는 방법에 있어 B17B와 EMA의 관계를 밝히고 그러한 관계가 PPWM에 동일하게 적용할 수 있음을 보였다. 우리는 B17B와 EMA의 관계를 적률방정식으로 표현하였고 PPWM에서 확률가중 적률 방정식을 정의함으로써 PPWM을 확장하였다. 본 연구에서 제안한 새로운 역사 자료를 이용한 강수예측 방법론을 Expected Probability Weighted Momemt (EPWM) 방법이라고 부르고 그 예측 방법의 성능을 다른 예측방법과 시뮬레이션 결과를 통해 비교하였다. 역사 자료 방법론의 비교는 Generalized Extreme Value (GEV) 분포를 이용하여 이루어졌으며, 각 방법론은 GEV분포의 형태모수(shape parameter)따라 다른 특성을 나타난다는 것을 보였다. 뿐만 아니라 여기서 제안한 EPWM 방법은 대부분의 경우에 좋은 추정량을 준다는 것을 보였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2009.02b
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• pp.139.1-139.1
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• 2009

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.28-31
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• 1999

기존의 문장종속형 화자인식 방법들은 대부분 음성인식에서 사용되는 방법을 그대로 적용하기 때문에, 화자의 개인성 정보보다 음운정보에 더 민감한 단점이 있다. 화자인식 시스템의 성능향상을 위해서는 음운정보보다는 화자의 개인성 정보가 잘 반영되도록 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 HMM(hidden Maxkov model)을 기반으로 한 문장종속형 화자확인 시스템의 성능향상을 위한 관측확률 가중 반법을 제안한다. 먼저 주어진 학습자료에서 화자의 개인성이 잘 반영된 프레임들을 예측한다. 임의의 입력음성에 대한 인식점수는 화자의 특징이 잘 반영된 프레임의 관측확률에 가중치를 주어 구한다. 제안한 방법을 적용한 결과 기존의 우도비(likelihood ratio) 정규화 점수를 사용하는 방법에 비해 동일오류율(EER, equal error rate)을 $2\~3\%$정도 줄여 인식율 향상을 얻을 수 있었다.

• The Journal of Natural Sciences
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• v.8 no.2
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• pp.5-7
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• 1996

Let {X,$X_n$,n$\geq$1} be i.i.d. random variables with mean zero and {$a_ni$, 1$\leq$i$\leq$n,n$\geq$1} a triangular array of constants. In this paper we give sufficient conditions on X and {$a_ni$} such that $sum_{i=1}^n$$a_{ni}$$X_i$ converges to zero almostly surely.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.37 no.2
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• pp.225-237
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• 2024

In the analysis of competing risks data, some of covariates may not be fully observed for some subjects. In such cases, excluding subjects with missing covariate values from the analysis may result in biased estimates and loss of efficiency. In this paper, we studied multiple imputation and the augmented inverse probability weighting method for regression parameter estimation in the cause-specific proportional hazards model with missing covariates. The performance of estimators obtained from multiple imputation and the augmented inverse probability weighting method is evaluated by simulation studies, which show that those methods perform well. Multiple imputation and the augmented inverse probability weighting method were applied to investigate significant risk factors for the risk of death from breast cancer and from other causes for breast cancer data with missing values for tumor size obtained from the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian Cancer Screen Trial Study. Under the cause-specific proportional hazards model, the methods show that race, marital status, stage, grade, and tumor size are significant risk factors for breast cancer mortality, and stage has the greatest effect on increasing the risk of breast cancer death. Age at diagnosis and tumor size have significant effects on increasing the risk of other-cause death.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.24 no.1
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• pp.1-13
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• 2022

A weighted linear combination of seismic fragility models previously developed for cut-and-cover railway tunnels was presented and the appropriateness of the combined model was evaluated. The seismic fragility function is expressed in the form of a cumulative probability function of the lognormal distribution based on the peak ground acceleration. The model uncertainty can be reduced by combining models independently developed. Equal weight is applied to four models. The new seismic fragility function was developed for each damage level by determining the median and standard deviation, which are model metrics. Comparing fragility curves developed for other bored tunnels, cut-and-cover tunnels for high-speed railway system have a similar level of fragility. We postulated that this is due to the high seismic design standard for high-speed railway tunnel.