• Computational Structural Engineering
• /
• v.11 no.4
• /
• pp.309-320
• /
• 1998

중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.

• Computational Structural Engineering
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.119-129
• /
• 1991

This study is directed for the development of an efficient Importance Sampling Technique for system reliability analysis of bridge structures. Many methods have been proposed for structural reliability assessment such as the First-order Second-Moment Method, the Advanced Second-Moment Method, Monte Carlo Simulation, etc. The Importance Sampling Technique can be employed to obtain accurate estimates for the system reliability with reasonable computation effort. Based on the results of example analysis, it may be concluded that Importance Sampling Technique is a very effective tool for the system reliability analysis.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.127-134
• /
• 1991

본 논문의 목적은 교통망 분석에 있어서 중요한 그러나 흔희 발생하지 않는 사건의 발생확률을 추정하는 방법론 개발에 있다. 예를 들어, 안정적(stable) 교통망에서 일시적인 혼잡현상이 발생할 확률을 씨뮬레이숀을 통해 추정하는 방법에 관한 것이다. 이 분야에서 활발한 연구([3], [12]) 가 있어 왔으나 개괄적(Heuristic) 방법에 제한되어 있었다. 본 논문은 위 문제에 대하여 포괄적(unified)이며 이론적인 방법론을 제시하였다. 이를 위해 대 분산이론(Large Deviation Theory)과 중요표본추출(Importance Sampling)기법이 이용되었으며 예로서 사용된 망은 두개의 구간이 이어진 교통망이다. 부수적으로 혼잡현상의 가장 대표적 형태를 구하는 방법이 제시되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1309-1311
• /
• 2013

본 연구에서는 의료 진단키트의 자동판독 시스템에서, 통제되지 않은 조명 환경에서도 정확한 색상 판별을 위한 ROI 영역 추출 기법과 조명 보정 기법을 고찰한다. 3단계로 세분된 ROI 추출 과정은 조명변화에 적응적인 배경영상 정보를 유지하고, 노이즈 제거와 에지 추출 과정을 포함한다. 진단 결과의 정량적 판별에 중요 지표가 되는 색상정보가 조명의 영향의 의해 왜곡되는 것을 보완하기 위하여 표본 추출된 학습데이터로부터 조명 보정 곡선을 생성한다. 20종류의 색상패턴을 대상으로 적용한 실험 결과를 통하여 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.404-404
• /
• 2017

이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
• /
• 1991.04a
• /
• pp.34-42
• /
• 1991

This study is directed for the development of an efficient system-level Importance Sampling Technique for system reliability analysis of bridge structures Many methods have been proposed for structural reliability assessment purposes, such as the First-order Second-Moment Method, the Advanced Second-Moment Method, Computer Simulation, etc. The Importance Sampling Technique can be employed to obtain accurate estimates of the required probability with reasonable computation effort. Based on the observation and the results of application, it nay be concluded that Importance Sampling Method is a very effective tool for the system reliability analysis.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.32-42
• /
• 1998

본 논문은 비균일 분포 수동형 견인 배열 센서를 사용하여 입사각 추정은 물론, 도 플러 주파수를 동시에 추정해내기 위한 기법을 제안한다. 균일 선형 센서 배열을 사용하는 전통적인 수동형 견인 센서 배열 처리기법은 센서간의 등 간격 구조 및 단순한 표본 과정에 기인하여 활용 분야의 한계성을 가지며, 주된 응용 분야가 방사된 음향신호의 입사각을 추 정하는데만 국한되어 사용될 수 있다는 문제점을 내포하고 있다. 이러한 사실 때문에, 수중 천해 환경 하에서 견인함의 등속 이동에 의해 발생하는 도플러 주파수들에 대한 정보는 목 표물에 대한 식별이나 음향신호 전달 경로의 모델링에 중요한 매개변수로 작용하며, 일반적 인 수동형 견인 센서 배열의 사용에 의한 처리 방식으로는 이러한 매개변수의 추출이 불가 능하게 된다. 본 논문은 이러한 제한성을 극복하고 방사 신호들의 개별적인 입사각 및 도플 러 주파수의 동시 추정을 가능케하도록 비균일 분포의 선형 센서 배열과 Sample Skipping 기법(Sample Skipping Technique;SST)을 적용한 새로운 형태의 수동형 견인 배열 센서 처 리 기법을 제안한다.

• Journal of Pharmacopuncture
• /
• v.6 no.1
• /
• pp.14-15
• /
• 2003

중의학은 서양의 의료 다원주의의 한 부분이 되었다. 특히 침과 같이 서양의 개념과는 분명히 다른 의료 기법에 있어서는 두드러진다. 그밖에 뜸, 안마, 기공, 중약 및 복합 처방들도 있다. 서양에서 전문직업인화는 보건의료 관련분야에서 중심적인 인력양성 방법이 되었다. 이는 대학이 기반을 다진 중세까지 거슬러 올라가는데, 19세기에는 법인들이 전문직업인 모임으로 바뀌어 가면서 개인적 환경을 변화시키고 직업의 체계를 개발하였다. 변호사, 교사, 사제, 의사가 그 예이다. 의료에 있어서 학교교육을 통해 수련된 의사들이 조산사나 안마사들을 지배하게 되었는데 이런 경향은 1950-60년대에 극에 달한다. 그러다가 이들의 지배는 대중매체, 환자, 다른 주변 의료 보조인력들에 의해 도전을 받는다. 이와 비슷한 양상을 이단적인 의료에서도 관찰할 수 있다. 전문직업인의 우세와 시점이 비슷한 생물의학의 우월적 지배는 많은 다양한 의료에 의해 도전을 받는다. 그러나 생물의학의 우월함의 약세가 시술자들의 전문직업인화 까지를 포함하지는 않았다. 실제로 침술과 같은 치료술들을 전문직업인인 의사나 의사가 아닌 시술자들이 함께 쓰고 있기 때문이다. 이는 직능간의 분쟁을 야기할 가능성이 높다. 이단적 개념을 기존 의료계로 통합하는 것이 전문직업인들인 의사들의 노력으로 이해되었다. 이 견해는 두 가지 문제를 내포하고 있는데, 첫째 의사들을 단일한 속성으로 보고 있다는 것인데, 실제로 현대의학을 배우고 가르치는 나라들 사이에도 매우 다양한 차이가 있음을 간과하고 있다. 둘째로 의료인이 아닌 시술자들도 다양한 분야로 통합되었는데, 통합은 어쩌면 하급의 전문인들의 노력의 결과로 설명되어야 하는 것이 더 알맞을 수 있다. 그러나 이들도 전문직업인의 조직구조를 가져야 만 하고, 그렇지 않으면 파편으로 남을 것이다. 전문직업인주의는 언제나 과학과 연계하고 있는데, 독일 정부와 직업인 조직은 의료과학 집단에게 이단적 시술들의 임상효과를 검증하게 하였다. 이것은 이단 의료계에 우호적인 단체나 적대적인 단체 모두에게 적용되었다. 매우 강한 힘을 가진 냉소적인 조직 가운데 하나는 National Committee of SHI-Physicians and Sickness Funds(Bundesausschuss der Arzte und Krankenkassen).2 인데, 2001년에, 이 단체에서 출판한 자료에는 침의 효용성은 침을 시술하는 사람에 달린 것 일뿐 시술자의 수련이나 침 시술의 배경 개념에 달려있는 것이 아니다. 그러므로 침은 무작위 표본추출 대조군 실험을 통해 효과를 검증받지 못한 다른 치료법들의 범주에 머물러 있다.(cf. Bundesausschuss 2001: 8). 1990년대, 무작위 표본추출 대조군 실험은 생물의학이 아닌 의료의 효과를 검증하는데 알맞지 않고 비윤리적이라고 강한 비판을 받았다. 한편 1995년에 WHO는 침의 유효성 평가를 위해 이 실험기법을 추천하며, 이어 2001년에, the International Council of Medical Acupuncture and Related Techniques(ICMART)는 침연구와 시술을 위한 헌장(Acupuncture Charter Berlin an Evidence Based Medicine (EBM)3 for acupuncture)을 채택 공표한다. 독일 보험 회사들도 침의 효과와 효율성을 검증하기 위해 대규모 실험을 시작했다. 100,000 명이 넘는 환자들이 무작위 표본추출 대조군 실험을 통해 평가되고 있는데 이 실험은 병원이나 일차의료기관의 외래에서 진행되고 있다. 영국에서는 이 분야의 유력한 Edzard Ernst가 위의 개념과 비슷한 구도를 설정 공표하는데 보완의학 분야의 많은 다른 전문가들의 견해를 무릎 쓰고, 그는 증거기반 의학에 대한 그의 신념을 표방한다. "무작위 표본추출 대조군 실험이 보환의학 분야의 시술을 검증하기 위한 알맞은 방법이 아니라고 끝없이 주장하지만 우리는 거의 모든 치료법을 포괄하는 분야에 이들 실험을 발견하였으니, 이는 보완의학도 엄정한 방법으로 검증할 수 있다는 것을 보여준다고 할 수 있다."(Ernst et al. 2001: xiii). 적어도 독일에서 진행중인 효과 검증 연구가 향후 아시아 의학의 기반 마련에 중요한 역할을 하게 될 것이다. 영국에서는 이에 대한 정치적 수렴이 전문 직업인화에 달려 있을 것이다. 여기에서 나는 아시아에서 유래한 의료의 서양에서 어떻게 사회학적 관찰의 대상으로 분류되고 정의되는지 소개하고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.49 no.4
• /
• pp.283-291
• /
• 2016

As the infrastructures and populations are the condensed in the mega city, urban flood management becomes very important due to the severe loss of lives and properties. For the more accurate calculation of runoff from the urban catchment, hourly or even minute rainfall data have been utilized. However, the time steps of the measured or forecasted data under climate change scenarios are longer than hourly, which causes the difficulty on the application. In this study, daily rainfall data was disaggregated into hourly using the stochastic method. Based on the historical hourly precipitation data, Gram Schmidt orthonormalization process and K-Nearest Neighbor Resampling (KNNR) method were applied to disaggregate daily precipitation into hourly. This method was originally developed to disaggregate yearly runoff data into monthly. Precipitation data has smaller probability density than runoff data, therefore, rainfall patterns considering the previous and next days were proposed as 7 different types. Disaggregated rainfall was resampled from the only same rainfall patterns to improve applicability. The proposed method was applied rainfall data observed at Seoul weather station where has 52 years hourly rainfall data and the disaggregated hourly data were compared to the measured data. The proposed method might be applied to disaggregate the climate change scenarios.

• Journal of Wetlands Research
• /
• v.20 no.2
• /
• pp.105-115
• /
• 2018

The frequency analysis of hydrometeorological data is one of the most important factors in response to natural disaster damage, and design standards for a disaster prevention facilities. In case of frequency analysis of hydrometeorological data, it assumes that observation data have statistical stationarity, and a parametric method considering the parameter of probability distribution is applied. For a parametric method, it is necessary to sufficiently collect reliable data; however, snowfall observations are needed to compensate for insufficient data in Korea, because of reducing the number of days for snowfall observations and mean maximum daily snowfall depth due to climate change. In this study, we conducted the frequency analysis for snowfall using the Bootstrap method and SIR algorithm which are the resampling methods that can overcome the problems of insufficient data. For the 58 meteorological stations distributed evenly in Korea, the probability of snowfall depth was estimated by non-parametric frequency analysis using the maximum daily snowfall depth data. The results of frequency based snowfall depth show that most stations representing the rate of change were found to be consistent in both parametric and non-parametric frequency analysis. According to the results, observed data and Bootstrap method showed a difference of -19.2% to 3.9%, and the Bootstrap method and SIR(Sampling Importance Resampling) algorithm showed a difference of -7.7 to 137.8%. This study shows that the resampling methods can do the frequency analysis of the snowfall depth that has insufficient observed samples, which can be applied to interpretation of other natural disasters such as summer typhoons with seasonal characteristics.