• 한국전산구조공학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.251-259
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• 2004

콘크리트의 크리프와 건조수축에 의한 시간에 따른 프리스트레스 장기예측의 정확성은 프리스트레스트 큰크리트 교량과 같은 사회 기반 시설의 유지 관리 및 보수 결정 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 프리스트레스트 콘크리트 교량의 프리스트레스 장기예측의 불확실성 감소, 즉 예측의 정확성 향상을 위하여 현장 계측치를 이용하여 베이시안(Bayesian)통계기법을 도입하는 예측기법을 제안하였다. 베이시안 해석시 사전 확률분포는 콘크리트의 크리프와 건조수축의 확률 특성을 고려하여 나타내며, 우도 함수(likelihood function)는 현장에서의 계측치를 사용하여 나타내었다. 시간에 따른 구조적 거동 시스템으로부터의 지속적인 계측 기록은 베이시안 지식 기반에서의 확률분포를 업데이팅 하기 위하여 사용되며, 사후 확률분포는 사전확률분포와 우도 함수를 조합하여 획득한다. 실제로 가설되고 있는 프리스트레스트 콘크리트 박스 거더 교량으로부터 계측된 프리스트레스 힘의 수치 예제해석을 통하여 제안 기법의 적용성을 제시하였다.

• 자원환경지질
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• 제38권6호
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• pp.663-673
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• 2005

지화학 자료의 공간적 분포와 금은광산의 공간적 분포사이의 상관관계를 조사하였다. 활용된 자료는 한국자원연구소에서 발간된 지화학도 중 21개 원소에 대한 도면과, 현재까지 파악된 광산의 위치도면 및 1:100만 지질도이다. 지화학도는 250m 등간격의 격자형 화소로 제작된 도면 중 통계분석을 위하여 1km 간격의 자료를 추출하여 분석하였으며, 광산위치의 지화학 자료 역시 250m 간격의 화소에서 추출하여 분석을 수행하였다. 광산과 지화학자료의 공간적인 상관분석은 베이시안 중첩법과 의사결정나무 기법을 활용하였디. 베이시안 통계기법은 각 지화학도에 분포하는 원소의 화소값을 올림차순으로 정열한 후 자료의 개수가 자기 5, 25, 50, 75, 95, $100\%$에 해당하는 등급을 나누어 모든 지화학도를 6개의 등급을 갖는 도면으로 재분류 하였다. 자 등급에 속한 광산의 개수를 대상으로 광산이 발생할 확률이 계산되었으며, 이 확률을 취합하여 최종 사후확률이 계산되었으며, 사후확률로 광산이 배태될 예측 도면이 작성되었다. 금/은, 동, 철, 납/아연, 텅스텐광산 및 광산이 존재하지 않는 위치에 해당하는 지화학 자료와 암상을 기준으로 의사결정나무를 학습시키고, 학습된 결과를 전체 자료에 적용하여 예측도면을 작성하였다. 광산이 존재하지 않은 지역을 추출하기 위하여 지화학도의 화소를 1km간격으로 추출한 후 이들 중 광산과 750m이내에 있는 자료는 제외시키는 알고리듬을 활용하였다. 예측결과 베이시안 방법에 의한 광산의 위치 예측이 의사결정나무에 의한 예측보다 상대적으로 정확함이 확인되었다. 그러나 두 방법 모두 공히 기존의 광산위치를 적절히 예측하고 있어서 지화학 자료는 광산의 위치와 밀접한 관계를 갖고 있음이 확인되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.113-118
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• 2011

본 논문에서는 무선센서네트워크에서 이루어지는 협동적 센서융합을 이용한 화자성별분류를 제안하였다. 센서노드들은 BER(Band Energy Ratio) 기반 음성활동검출을 수행함으로써 불필요한 입력 데이터는 제거하고 관련성이 높은 데이터만을 처리 및 경판정한다. 개별적 센서노드에서 생성된 경판정 값들은 융합센터로 송신되고 전역적 결정 융합을 구축하기 때문에 전력 소모를 줄이고 네크워크 자원을 절약한다. 화자성별분류를 위한 센서융합기법으로써 베이시안(Bayesian) 센서융합 및 전역적 가중결정융합가법들이 제안되었다. 베이시안 센서융합의 경우, 배치되는 센서노드 수 변화에 따른 ROC(Receiver Operating Characteristic) 커브의 동작점을 통해 개별 센서노드 레벨에서 얻어진 경판정 값들을 처리하고 최적의 분류 융합을 결정한다. 전역적 결정을 위한 가중치로써 BER 및 MCL(Mutual Confidence Level)을 채택하여 개별적 지역 경판정 값들을 효율적으로 결합 및 융합시킨다. 센서 노드의 수가 증가함에 따라 분류화 성능이 개선되어졌으며 특히 낮은 SNH(Signal to Noise Ratio) 환경에서 성능 개선폭이 더 높게 나타남을 실험적으로 확인하였다.

• 콘크리트학회지
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• 제11권2호
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• pp.241-249
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• 1999

실제 구조물의 정확하고 합리적인 압축강도 추정을 위해서는 통계학적으로 많은 실험데이타가 필요하다. 그러나, 실제로 압축강도 자료가 제한되어 있기 때문에 추정에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 적은 자료를 가지고 콘크리트의 실제적인 압축강도 추정을 위해 합리적인 베이시안 기법을 도입하여 콘크리트 강도추정 방법을 제시하였다. 여기서, 콘크리트의 평균 압축강도는 확률변수로 고려한다. 콘크리트 압축강도의 베이시안 업데이팅을 위해 사전확률분포는 기존의 자료를 반영하여 표현하며, 우도함수는 측정치의 특성을 반영하였다. 사후확률분포는 사전확률분포와 우도함수를 조합하여 나타내었다. 콘크리트 교량 현장에서 제작한 실린더 공시체로부터 측정한 자료를 이용하여 수치해석을 수행하였다. 수치해석결과는 상대적으로 적은 개수의 측정자료를 사용하고도 실제에 가까운 사후확률분포를 추정할 수 있는 것을 보여 주고 있다. 또한, 우도함수 분포의 신뢰구간에 대한 사전확률분포의 신뢰구간의 상대적인 크기는 사후확률분포의 결정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제시된 방법은 적은 현장측정자료를 가지고도 합리적인 강도추정이 가능함을 보여주고 있으며, 실제에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제9권1호
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• pp.24-32
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• 2006

This paper is to analyze the effectiveness of multistatic sonar network based on detection performance. The multistatic sonar network is a distributed detection system that places a source and multi-receivers apart. So it needs a detection technique that relates to decision rule and optimization of sonar system to improve the detection performance. For this we propose a data fusion procedure using Bayesian decision and optimal sensor arrangement by optimizing a bistatic sonar. Also, to analyze the detection performance effectively, we propose the environmental model that simulates a propagation loss and target strength suitable for multistatic sonar networks in real surroundings. The effectiveness analysis on the multistatic sonar network confirms itself as a promising tool for effective allocation of detection resources in multistatic sonar system.