For major nuclear power plant components periodic inspections and integrity assessments are needed for the safety. But many flaws are undetectable due to sampling inspection. Probabilistic integrity assessment is applied to take into consideration of uncertainty and variance of input parameters arise due to material properties, applied load and undetectable flaws. This paper describes a Probabilistic Fracture Mechanics(PFM) analysis based on Monte Carlo(MC) algorithms. Taking important parameters as probabilistic variables such as fracture toughness, crack growth rate and flaw shape, failure probability of major nuclear power plant components is archived as a results of MC simulation. For the verification of these analysis, a comparison study of the PFM analysis using other commercial code, mathematical method is carried out and a good agreement was observed between those results.
랜덤 발생 심볼과 출력 신호에 대해 두 확률 밀도 함수 사이의 유클리드 거리를 최소화하는 복소 채널 등화 알고리듬은 정보 이론적 학습방법의 장점을 살리면서 위상 회전 문제까지 극복할 수 있도록 설계 되었다. 이 논문에서는 이 알고리듬에 대해 확률 밀도 함수 구축에 사용된 커널 사이즈가 성능에 끼치는 영향을 연구하였고 커널 사이즈의 변형에 인한 정보 포텐셜 간의 힘 조절에 변화를 준 Kernel-modified 알고리듬을 제안하였다. 이 제안한 방식은 커널 사이즈 변형이 이루어지지 않은 알고리듬에 대해 약 4 dB 정도의 성능 향상을 만들어 냈다. 성상도 특성에서도 복소 채널에 의한 위상 회전이 완벽하게 극복될 뿐 아니라 보다 집중된 심볼 점을 보였다.
컴퓨터 그래픽스에서 많은 광원들을 포함하는 장면을 사실적으로 렌더링하기 위해서는, 많은 양의 조명 계산을 수행해야 한다. 다수의 광원들로부터 빠르게 조명 계산을 하기 위해 많이 사용되는 기법 중에 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법이 있다. 본 논문은 이러한 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법을 기반으로, 다수의 광원들을 효과적으로 샘플링 할 수 있는 새로운 중요도 샘플링 기법을 제안한다. 제안된 기법의 두 가지 핵심 아이디어는 첫째, 장면 내에 다수의 광원이 존재하여도 어떤 특정 지역에 많은 영향을 주는 광원은 일부인 경우가 많다는 점이고 두 번째는 공간 일관성(spatial coherence)이 낮거나 그림자 경계 지역에 위치한 픽셀들은 영향을 받는 주요 광원이 서로 다르다는 점이다. 제안된 기법은 이러한 관찰에 착안하여 특정 지역에 광원이 기여하는 정도를 평가하고 이에 비례하게 확률 밀도 함수(PDF: Probability Density Function)를 결정하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 이미지 공간상에서 픽셀들을 클러스터링(clustering)하고 클러스터 구조를 기반으로 대표 샘플을 선정한다. 선정된 대표 샘플들로부터 광원들의 기여도를 평가하고 이를 바탕으로 클러스터 단위의 확률 밀도 함수를 결정하여 최종 렌더링을 수행한다. 본 논문이 제안하는 샘플링 기법을 적용했을 때 전통적인 샘플링 방식과 비교하여 같은 샘플링 개수에서 노이즈(noise)가 적게 발생하는 좋은 화질을 얻을 수 있었다. 제안된 기법은 다수의 조명과 다양한 재질, 복잡한 가려짐이 존재하는 장면을 효과적으로 표현할 수 있다.
시공간적으로 불규칙하게 작용하는 변동 풍속 난류의 자료는 풍공학적으로 돌풍계수 평균풍속 변동 풍하중등의 계산에서 요구되지만, 내풍 및 사용성에 따른 동적응답의 평가에서는 변동 풍속의 파워 스펙트럴 밀도함수가 요구된다. 본 논문에서는 1987-2016.12.1일까지의 일순간최대풍속 자료를 확률과정으로 가정했고, 이 실측된 자료와 확률이론을 근거로 평균류방향 파워 스펙트럴 밀도 함수에 대한 기초적 자료를 얻고자 대표지점(6개 지점)을 선정했다. 선정된 각 지점에 대한 일순간최대풍속자료는 기상청으로부터 획득했다. 해석결과 본 논문에서 평가된 스펙트럼 모델은 저진동수 영역에서는 Solari, 고진동수 영역에서는 von Karman의 모델과 근접한 현상을 나타냈다.
TFT-LCD 영상은 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 결함 신호는 주변 정상 영역의 화소값 분포에 비해 일정한 변화를 가지는 영역으로서 육안 검출이 어려운 수준의 한도성 결함을 포함한다. 본 논문에서는 다단계 임계화를 통해 신뢰할 수 있는 수준까지 결함과 결함 유사 영역을 모두 검출하는 과검출(過檢出)을 수행하고, Parzen Window를 이용한 확률 밀도 함수를 통해 실제 결함이 아닌 유사 영역을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 다양한 실험 영상에 대한 실험 결과를 살펴보고 실제 TFT-LCD 영상에 적용하여 봄으로써 신뢰성 있는 결함 검출에 적합함을 입증하였다.
본 논문에서는 Oh and Berger (1993)의 알고리즘을 확장하여, Oh and Berger의 알고리즘으로 효율적 처리가 어려웠던 복잡한 모양을 가진 다차원 함수의 적분에 보다 더 일반적으로 적용될 수 있는 알고리즘을 제시한다. 예를 들면 다봉함수이면서 동시에 기울어진 모양을 갖는 함수나 모든 극대점들이 다 파악되지 못한 경우 등이다. 제시된 알고리즘은 Oh and Berger의 알고리즘을 단계적으로 수행해 가면서 각 단계마다 새로운 부확률밀도 함수 (component density functin)를 함성 밀도 함수(mixture importance function) 형태인 중요함 수 (importance function에 더해 감으로써 중요함수를 적분 함수에 접근시킨다.
본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.
태양광 발전 시스템은 환경오염을 최소화하고 송 배전선에 손실을 줄이는 등 여러 가지 이점으로 많이 연구되고 있다. 지금까지의 태양광 발전 시스템에 대한 연구는 독립형 소규모 발전에 적용되어 연구되었다. 하지만 본 논문에서는 태양광 발전 시스템이 계통에 연계되었을 시 전체적인 신뢰도를 평가하고자 한다. 본 논문에서는 11년치($1992{\sim}2002$) 일사량 데이터를 가지고 확률밀도 함수를 생성하여 배터리 저장상태에 따른 태양광 발전 시스템의 발전 확률을 계산하였다. 또한 태양광발전 시스템이 계통 연계시에 대해 Markov Chain 모델을 적용하여 해석하였으며, 이 값을 모의법을 통해 비교 확인하였다.
Space-time line code (STLC)라는 새로운 다이버시티 기술의 발명 이후로, 오류율과 에르고딕 용량이 이론적으로 분석되었지만, 아웃티지 확률에 대한 연구가 수행되지 않았다. 본 논문에서는 STLC 시스템의 순시 신호 대 잡음비의 확률 밀도 함수를 도출하고, 아웃티지 확률의 닫힌-형식 표현을 수학적으로 유도하였다. 또한, 전산 실험을 통하여 분석 결과의 정확성을 검증하고, 시스템 설계 및 구현에 대한 통찰을 제시하였다.
본 논문에서는 시간 선택성 다중경로 이동 무선 채널을 다양한 방법으로 모델링 하고 그에 따른 여러 가지 특성평가를 제시하였다. 모델링 방법에는 Jakes 방식과 시간 영역에서 독립적인 두 개의 가우시안 잡음 발생기와 정형필터(shaping filter)를 사용하는 방식 및 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 있다. 이 세 가지 모델링 방법의 성능을 진폭의 자기상관함수, 상호상관함수, 누적분포함수(Cumulative Distribution Function), 레벨 교차율(Level Crossing Rate), 평균 페이딩 지속 시간(Average Duration of Fades), 위상차의 확률 밀도, 위상차의 자기상관함수 등의 측면에서 시뮬레이션하고 그 결과치와 이론치 간의 특성 비교를 제시하였다. 특히, 확산 대역 시스템을 고려했을 때 이상적인 채널 추정을 가정한 레이크 수신기에서의 BER 성능을 다중경로 개수에 따라 보임으로써 여러 가지 채널 모델링 중에서 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 이동 무선 채널을 모델링 하는데 있어 가장 적합하다는 것을 보였다. 마지막으로 비대칭 도플러(Doppler) 스펙트럼을 모델링 하는 것도 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 편리하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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