과거에 수문자료 시계열 모의기법은 수자원시스템 설계에 사용되는 일강수량 모의에 주로 이용되어 왔지만 최근에 기후변화에 따른 수문사상의 변동성을 평가하기 위한 기본 자료 모의를 위한 방법론으로 많이 이용되고 있다. 수문시스템에서 강수는 현상의 발생여부에 따라 건조일과 습윤일이 교대로 반복되는 과정으로 구성되어 있으며 건조일, 습윤일 등으로 구분하고 습윤일의 강수량을 상태별로 분류하여 각 상태별 천이확률을 계산함으로써 장래에 발생 가능한 강수사상의 모의 발생이 가능하다. 기후변화 영향 평가 연구에서 가장 중요한 문제 중의 하나는 기후변화로 기인하는 수문사상의 전체적인 거동의 변동사상을 추정하는 것이며 이를 기존 모형들과 연계시키는 방법이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 천이확률 및 강수 모의에 이용되는 Gamma 확률분포와 같은 분포형의 매개변수들이 우리가 목적으로 하는 월강수량 또는 계절강수량의 총량을 유사하게 모의할 수 있도록 CWGEN(Cross-validated Canonical Correlation Analysis-Weather Generator)를 도입하였다. 이를 국내 강수 지점을 대상으로 검토 평가하였다.
기존의 탄도미사일 방어무기의 배치와 관련된 대부분의 연구들은 배치규모가 결정된 상태에서 후보지 중 최적위치를 구하는 것이 일반적이며, 방어확률이 최대가 되는 것을 목적으로 하는 확률적 부분담당모델의 개념을 적용한다. 본 연구에서는 무기의 도입 및 배치를 담당하는 의사결정자들에게 보다 많은 상황과 변수를 가정할 수 있도록 하는 의사결정모델을 제안한다. 모델에는 기존에 고려하지 않았던 후보지의 수준 및 방호시설의 최소방어요구수준 등이 포함되어 있으며, 모델은 의사결정자들이 결정하는 결정변수에 따라 각기 다른 방어무기의 위치와 규모 및 방어확률을 제시 하게 된다. 모델의 결과로 제시되는 내용은 무기체계의 최초소요제기 단계에서 필요규모와 위치를 결정하고 또한, 그 결과 값이 최초계획단계의 대략적 무기배치규모와 상이할 경우는 그 값이 필요성과 타당성을 가질 수 있는 수치적 분석을 제공해 준다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.302-305
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1998
음소의 확률적 분포를 이용하는 음소 HMM 모델을 결정하기 위한 여러 가지 거리 측정방법에 대한 연구이다. 음소 HMM 모델 결정을 위해서 LPC 계수를 이용하고, 거리 측정자를 LPC 계수, LPC 스첵트럼, LPC 켑스트럼 등의 파라미터를 이용하고, 또한 양자화 과정은 k-means 와 LBG 알고리즘을 혼합한 하이브리드 알고리듬을 사용하였다. LPC 코드북을 구성하기 위해 세 가지 파라미터를 유클리디안 거리로 거리측정에 이용하였다. 이렇게 양자화한 파라미터의 평균과 분산을 구하고, 양자화한 파라미터 코드북의 확률갑승ㄹ 비교해 한국어 음소 HMM 모델 결정을 위한 거리 측정 파라미터를 비교하였으며, 그 결과 LPC 계수를 주파수 영역으로 변환하여 유클리디안 거리를 이용한 코드북의 분산이 작으므로 상대적으로 높은 확률을 가짐을 보았다.
구조물에서의 소음은 일반적으로 볼트, 스냅, 힌지, 용접 등과 같은 체결부에서 발생한다. 이러한 소음을 정확히 예측하기 위해서는 구조물이 갖는 실제적인 동적특성(고유진동수, 주파수응답함수) 해석기술이 필수적으로 선행되어야 한다. 그러나 현재의 동적특성 해석기술은 체결부 특성을 무시하거나 많은 시간을 수반되는 상세모델을 적용하여 해석한다. 본 연구에서는 간단한 요소를 사용하여 체결부 상세모델을 대처할 수 있는 등가모델 개발을 수행하였고 실제모델과의 비교를 통해 타당성을 검증하였다. 또한, Monte-Carlo Simulation(MCS)을 사용하여 구조물의 확률기반 해석을 수행하였다.
Bootstrap 기법은 통계학적 추정치의 정확도 또는 불확실성을 평가하기 위한 컴퓨터 기반 리샘플링 기법으로서 플러그인 원칙을 이용하여 요약통계치의 표준오차 및 신뢰구간을 추정하며, Bootstrap 기법 중 BCa 기법은 다른 Bootstrap 기법들에 비해 적합도 기준면에서 훨씬 우수한 결과를 나타내는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수 추정에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Bootstrap 기법 중 비매개변수적 BCa 기법에 기반한 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.
기후변화는 홍수나 가뭄과 같은 극한사상의 발생가능성을 증가시키게 됨과 동시에 하천유량, 홍수, 수질, 생태, 지하수, 농업, 융설, 수력발전 등 수자원 전반에 걸쳐 영향을 미치고 있다. 이 중 홍수는 국민의 생명과 재산에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 상당수의 국가들이 홍수로부터 자국민을 보호하기 위한 다양한 정책을 제시하고 있다. 이러한 정책을 수립하는데 있어서 무엇보다 중요한 것이 미래의 강수량이 기후변화로 인하여 얼마나 변하게 되는지를 정량적으로 평가하는 것이다. 이에 본 연구에서는 기후변화의 영향을 평가하기 위해서 프랑스 국립기상연구소에서 개발한 A1b시나리오 기반의 CNCM3모형을 대상으로 KNN기법과 일강수발생모형을 적용하여 기상청 산하 58개 관측소의 일 강수량으로 축소하였다. 제시된 일 강수량을 이용하여 2020s, 2050s, 2080s에 해당하는 80년, 100년, 150년, 200년 빈도의 확률강수량을 각각 산정하였다. 검토결과 확률강수량은 전국 58개 지점 중 49~52개 지점정도가 증가하는 것으로 나타나 현재에 비해서 전반적으로 증가하는 것으로 예측되었으며, 지점별 증가량의 경우, 빈도별로 차이를 보이기는 하나 현재에 비해서 전반적으로 3%~7%정도 증가하는 것을 알 수 있었다.
전력시장의 환경변화와 전력소비자들의 다양성 그리고 전력소비자들의 다양한 요구를 수용하기 위해서 확률론적 전력공급 신뢰도 평가에 대한 사회적 요구가 커지고 있다. 과거 전력계통의 신뢰도 평가는 발전계통만을 대상으로 하는 HLI에서의 신뢰도평가였으나 최근 송전망을 포함한 복합전력계통의 신뢰도 평가에 대한 관심과 연구가 진행되고 있다. 복합전력계통의 신뢰도 평가에서는 일반적으로 각 부하지점별 공급지장 가능성 등을 시뮬레이션을 통해 산정한다. 본 연구에서는 각 부하지점에서의 공급가능용량을 확률론적으로 평가하는 방법을 보인다.
우리나라는 기후변화로 추정되는 폭우, 폭설 등과 같은 기존의 강우의 패턴과는 다른 현상들이 잦아지고 있다. 최근 발생하는 기상이변은 예측 할 수 없고 단시간에 많은 양의 강우로 인하여 큰 피해가 발생하며 수공구조물에도 많은 영향을 미친다. 또한 장 단기 수자원계획과 수공구조물의 설계를 위하여 확률강우량의 산정은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 즉, 과거의 여러 수문 사상에 대한 통계적인 분석을 통해서 수공구조물들의 설계빈도를 결정하는 우리나라의 현실에서 사용된 수문 사상의 자료기간에 따라 확률 값은 큰 차이를 보일 수 있기 때문에 관측 자료 기간을 달리하여 빈도 해석한 결과를 비교함으로서 우리나라의 확률강우량의 변화 특성을 파악 할 수 있으며 미래 강우 형태를 파악하는데 기여 할 수 있다. 본 논문에서는 우리나라 기상청 강우자료를 사용하여 기초 통계량의 변화와 강우 발생의 패턴을 분석하고자 한다.
샌산시스템에 있어서 스케쥴링 문제에 관한 이론적 연구는 종래부터 많이 연구되어 왔지만, 그 대부분은 작업의 가공시간의 확정적인 경우의 평가척도를 고려한 것이었다. 그러나 실제 노동집약형 산업이라든가 고장율이 높은 자동화 공장 등에 있어서는 가공시간 또는 제조 리드타임이 확류적인 변동을 갖는 경우가 많다. 이러한 가공시간의 변동은 각 작업의 가공완료시각의 변동으로 되어 후공정의 작업계획에 중대한 영향을 미치게 된다. 따라서 가공시간이 확률적인 경우의 생산시스템을 대상으로 한 스케쥴링 문제에 관한연구는 최근에 와서 연구되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 종래의 단일 공정의 생산시스템을 대상으로 n 개의 작업이 확정적인 가공시간을 갖는 경우의 총체류시간과 납기의 평가척도에 관한 스케쥴링 문제를 가공시간이 확률적인 분포를 갖는 경우로 확장시킨 스케쥴링 문제를 제안한다. 그리고 납기에 있어서 평균 납기지연 확률을 최소화하는 스케쥴링 문제의 휴리스틱 해법을 제안하여 그 실용성을 검토하였다.
현대 사회는 수많은 정보가 존재한다. 영화, 책, 옷, 전자제품 등 수많은 정보 속에서 자신이 원하는 정보를 얻기란 매우 어려운 일이며 많은 시간과 노력을 기울여서 하나하나 찾는 것은 비효율 적이므로 자주 찾았던 정보를 모아서 검색해주는 시스템의 수요가 증가하는 추세이다. 본 논문은 그 정보 중에 사람들이 많이 관심 갖고 자주 들으며, 또 수많은 많은 개체가 존재하는 음악에 관한 것으로 음악정보를 분석한 후 확률에 기반 하여 그와 비슷한 음악을 검색해주는 시스템이다. 확률적인 요소로 인하여 비슷한 음악뿐만 아니라 새로운 음악도 찾아주므로 사용자의 감정변화에 따른 다양한 곡의 유연한 검색이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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