본 논문에서는 비구조적인 의사결정문제를 효과적으로 해결하기 위하여 감독학습 인공신경망 모형과 비감독학습 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 인공신경망 모형인 HYNEN(HYbrid NEural Network) 모형을 제안한다. HYNEN모형은 주어진 자료를 클러스터화 하는 CNN(Clustering Neural Network)과 최종적인 출력을 제공하는 ONN(Output Neural Network)의 2단계로 구성되어 있다. 먼저 CNN에서는 주어진 자료로부터 적정한 퍼지규칙을 찾기 위하여 클러스터를 구성한다. 그리고 이러한 클러스터를 지식베이스로하여 ONN에서 최종적인 의사결정을 한다. CNN에서는 SOFM(Self Organizing Feature Map)과 LVQ(Learning Vector Quantization)를 클러스터를 만든 후 역전파학습 인공신경망 모형으로 이를 학습한다. ONN에서는 역전파학습 인공신경망 모형을 이용하여 각 클러스터의 내용을 학습한다. 제안된 HYNEN 모형을 우리나라 기업의 도산자료에 적용하여 그 결과를 다변량 판별분석법(MDA:Multivariate Discriminant Analysis)과 ACLS(Analog Concept Learning System) 퍼지 ARTMAP 그리고 기존의 역전파학습 인공신경망에 의한 실험결과와 비교하였다.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.9
no.6
s.46
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pp.59-65
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2005
In this paper a constitutive model for large cracks in concrete and other brittle materials subject to dynamic and cyclic leading is presented. The suggested model is based on the plastic-damage model for cyclic leading. A numerical formulation based on the three-step return-mapping algorithm for the proposed large crack model is also present. The numerical examples show that the present algorithm works appropriately under dynamic leading and should be used in large crack problems to prevent excessive tensive plastic strain development causing unrealistic results.
본 논문에서는 공항 지상 감시 장비(ASDE: Airport Surface Detection Equipment) 데이터를 이용하여 항공기의 지상이동 운항모드를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 항공기의 운항모드와 그에 따라 관측되는 속도 및 가속도를 확률 변수로 정의함으로써, 확률적 추정방법을 통해 운항모드를 추정하였다. 운항모드를 추정하기 위한 모형으로서는 은닉 마르코프 모형(HMM: Hidden Markov Model)을 사용하였으며 실제 ASDE 데이터를 통해 제안된 방법의 성능을 검증해 보았다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.284-288
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2012
토양온도는 기후변화, 지역기상모형, 수생태 영향과 밀접한 상관성을 가지고 있으며 이에 대한 연구들이 활발하게 진행 중에 있다. 특히 기후는 토양의 분포와 성장, 그리고 소멸에 영향을 미치고, 식생은 증산과정에 의해 대기로 수분을 내보내는 과정을 통해 기후에 영향을 미치고 있다. 이 때, 지표면의 토양온도는 토양수분 및 식생의 성장에 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 격자기반 일 지표면 토양온도 모형이 제안되며, 이를 이용하여 한반도 남동쪽에 위치한 낙동강 유역 내 안동댐 상류지역에 대한 지표면 토양온도가 모의된다. 제안된 모형의 구동을 위해 필요한 입력 자료는 일평균기온 및 관측 NDVI 자료이다. 전국 60개 지점에서 관측된 일 평균기온은 고도가 고려된 Krignig기법을 이용하여 격자별로 구축되며, NDVI 및 지표면 토양온도를 위한 위성자료는 적절한 전처리 과정을 거쳐 자료를 구축한다. 전반적으로 모의된 일 지표면 토양온도는 관측 자료를 잘 재현하고 있는 것으로 분석된다. 추가적으로 감쇠율을 적용하여 토양온도를 토양깊이에 따라 예측하는 방법이 제안되며, 토양깊이에 따라 토양온도가 감소하는 경향을 살펴볼 수 있을 것이다. 이상과 같이 본 연구에서 제안된 모형은 추후 하천수온예측 및 격자기반의 수문모형의 구성을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대된다. 더 나아가 본 연구는 기후-토양-식생의 관계를 바탕으로 미래기후에 대한 물 환경 영향을 평가하는데 있어서 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
We present a mixed multiplicative quantitative randomized response model which added a unrelated quantitative attribute and forced answer to the multiplicative model suggested by Bar-Lev et al. (2004). We also try to set up theoretical grounds for estimating sensitive quantitative attribute according to circumstances whether or not the information for unrelated quantitative attribute is known. We also extend it into the stratified mixed multiplicative quantitative randomized response model for stratified population along with two allocation methods, proportional and optimum allocation. We can see that the various quantitative randomized response models such as Eichhorn-Hayre's model (1983), Bar-Lev et al.'s model (2004), Gjestvang-Singh's model (2007) and Lee's model (2016a), are one of the special occasions of the suggested model. Finally, We compare the efficiency of our suggested model with Bar-Lev et al.'s (2004) and see that the bigger the value of $C_z$, the more the efficiency of the suggested model is obtained.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.1089-1094
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2005
Peterson and Mahajan(1978)은 Bass모형을 확장한 종속적 신상품 수요확산모형(contingent diffusion model)을 처음으로 제안하였다. Peterson and Mahajan(1978)이 명명한 상품간의 종속적(contingent) 관계란, 주 상품의 경우는 다른 상품에 독립적이지만 종속적 상품(contingent product)의 경우는 잠재시장이 주 상품의 누적 구매자 수에 의존하는 경우를 말한다. 그런데 Peterson and Mahajan이 제안한 기존 모형은 실질적 활용에 있어서 모형 추정이 불가능하다는 단점을 지니고 있을 뿐만 아니라, Bass(1969) 모형처럼 엄밀한 확률이론에 근간을 둔 모형이라기보다는 직관과 통찰력에 근간을 둔 Bass모형의 단순한 확장 모형이라는 한계를 지니고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고 확률이론을 바탕으로 종속적 관계를 가지는 상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하는데 목적이 있다. Bass의 신상품확산모형은 hazard 함수 모형의 일종으로 신상품의 확산을 혁신과 구전효과로 설명한 과학적 모형이다. 본 연구에서는 확률이론을 활용함으로써 이러한 Bass의 hazard 함수 모형의 확장이 가능함을 보이고, 이를 토대로 종속적 관계에 있는 신상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하였다. 또한 개발된 모형을 한국의 이동전화와 무선인터넷 사례에 적용하여 실증 분석을 수행하였다.
This study proposed a rainfall-runoff model for the purpose of real-time flood warning in urban basins. The proposed model was based on the shot noise process, which is expressed as a sum of shot noises determined independently with the peak value, decay parameter and time delay of each sub-basin. The proposed model was different from other rainfall-runoff models from the point that the runoff from each sub-basin reaches the basin outlet independently. The model parameters can be easily determined by the empirical formulas for the concentration time and storage coefficient of a basin and those of the pipe flow. The proposed model was applied to the total of three rainfall events observed at the Jungdong, Guro 1 and Daerim 2 pumping stations to evaluate its applicability. Summarizing the results is as follows. (1) The unit response function of the proposed model, different from other rainfall-runoff models, has the same shape regardless of the rainfall duration. (2) The proposed model shows a convergent shape as the calculation time interval becomes smaller. As the proposed model was proposed to be applied to urban basins, one-minute of calculation time interval would be most appropriate. (3) Application of the one-minute unit response function to the observed rainfall events showed that the simulated runoff hydrographs were very similar to those observed. This result indicates that the proposed model has a good application potential for the rainfall-runoff analysis in urban basins.
This paper proposes a model for demand forecasting that will require less effort in the process of utilizing the new product diffusion model while also allowing for more objective and timely application. Drawing upon the theoretical foundation provided by the hype cycle model and the consumer adoption model, this proposed model makes it possible to estimate the maximum market potential based solely on bibliometrics and the scale of the early market, thereby presenting a method for supplying the major parameters required for the Bass model. Upon analyzing the forecasting ability of this model by applying it to the case of the hybrid car market, the model was confirmed to be capable of successfully forecasting results similar in scale to the market potential deduced through various other objective sources of information, thus underscoring the potentials of utilizing this model. Moreover, even the hype cycle or the life cycle can be estimated through direct linkage with bibliometrics and the Bass model. In cases where the hype cycles of other models have been observed, the forecasting ability of this model was demonstrated through simple case studies. Since this proposed model yields a maximum market potential that can also be applied directly to other growth curve models, the model presented in the following paper provides new directions in the endeavor to forecast technology diffusion and identify promising technologies through bibliometrics.
We apply stratified cluster sampling to a replicated systematic unrelated question model for a large scale survey in which the population is comprised of several strata developed by several clusters and with sensitive parameters. We first present a replicated systematic unrelated question model using an unrelated question model to procure sensitive information from the population of clusters and then develop a suggested model to an unrelated question by a stratified cluster replicated systematic sampling that can be used in large population of strata. We cover the proportional and optimum allocation for the suggested model. Finally, we compare and analyze the efficiency of the suggested model with the replicated systematic unrelated question model.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5D
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pp.649-654
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2008
In the definition of non additive path, the sum of travel costs of links making up the path is not equal to the path cost. There are a variety of cases that non-additivity assumption does not hold in transportation fields. Nonetheless, traffic equilibrium models are generally built up on the fundamental hypothesis of additivity assumption. In this case traffic equilibrium models are only applicable within restrictive conditions of the path cost being linear functions of link cost. Area-wide road pricing is known as an example of realistic transportation situations, which violates such additivity assumption. Because travel fare is charged at the moment of driver's passing by exit gate while identified at entry gate, it may not be added linearly proportional to link costs. This research proposes a novel Wordrop type of traffic equilibrium model in terms of area-wide road pricing schemes. It introduces binary indicator variable for the sake of transforming non-additive path cost to additive. Since conventional shortest path and Frank-Wolfe algorithm can be applied without route enumeration and network representation is not required, it can be recognized more generalized model compared to the pre-proposed approaches. Theoretical proofs and case studies are demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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