• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.2
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• pp.45-51
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• 2009

A probabilistic approach may be adopted to predict freeze and thaw depths to account for the variability of (1) material properties, and (2) contemporary and future surface energy input parameters(e.g. air temperatures, cloud cover, snow cover) predicted with global climate models. To illustrate the probabilistic approach, an example of the predicted of thaw depths in cold regions is considered. More specifically, the Stefan equation is used together with the Monte Carlo simulation technique to make a probabilistic prediction of thaw penetration. The simulation results indicate that the variability in material properties, surface energy input parameters and temperature data can lead to significant uncertainty in predicting thaw penetration.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.349-352
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• 2011

본 논문에서는 변동하중 하에서의 균열 성장 예측을 위하여 손상 모델과 주어진 데이터에 기반하여 균열 성장 모델의 변수를 확률분포로 추정한다. 이를 위해 베이지안 접근법을 활용하여 불확실 변수 결합 확률 분포식을 구축하고, Markov Chain Monte Carlo(MCMC)을 통해서 균열 성장 모델의 변수 샘플을 추출하였다. 여기서 추출된 샘플들을 균열 성장 모델에 적용, 균열 성장의 결과를 확률적인 분포로 예측하였다. 위와 같은 추정은 재료의 물성과 같은 변동성이 있는 변수를 모델에 적용하여, 결과값을 확률적인 분포로 예측하였다. 이것은 기존의 안전계수 개념보다 더욱 적절한 안전 기준을 제시 할 수 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.4A
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• pp.343-352
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• 2010

Recently, many researchers have been carried out to estimate more controlled service life and long-term performance of carbonated concrete structures. Durability analysis and design based on probability have been induced to new concrete structures for design. This paper provides a carbonation prediction model based on the Fick's 1st law of diffusion using statistic data of carbonated concrete structures and the probabilistic analysis of the durability performance has been carried out by using a Bayes' theorem. The influence of concerned design parameters such as $CO_2$ diffusion coefficient, atmospheric $CO_2$ concentration, absorption quantity of $CO_2$ and the degree of hydration was investigated. Using a monitoring data, this model which was based on probabilistic approach was predicted a carbonation depth and a remaining service life at a variety of environmental concrete structures. Form the result, the application method using a realistic carbonation prediction model can be to estimate erosion-open-time, controlled durability and to determine a making decision for suitable repair and maintenance of carbonated concrete structures.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.184-188
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• 2008

추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.500-500
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• 2023

국내하천은 홍수기에 강수량이 집중되고 하상계수가 높으며 평균경사도도 비교적 큰 특징을 지닌다. 따라서 유량이 빠르게 집중될 수 있는 상황이 빈번하게 발생한다. 이러한 특징을 감안하여 하천의 수질을 관리하기 위해서는 유량과 수질의 상호적인 관계를 규명하는 것이 중요하다. 유량과 수질의 관계를 분석하고 예측하는 방법으로는 물리적 예측모형과 확률론적 예측모형을 이용하는 방법이 있다. 물리적 예측모형을 활용하여 하천의 유량 및 수질을 예측하는 방법은 주어진 지형과 시간의 변화에 따른 유량 및 수질 변화를 예측함으로써 특정 상황에서의 수질 변화를 규명하기에 적절하다. 한편, 풍수기, 갈수기 등 전반적인 유량의 변화에 따라 나타나는 수질변화의 특성을 규명하기 위해서는 수질과 유량 간의 상관관계 분석이 필요하다. 수질과 유량 간의 상관관계를 규명하는 목적일 경우, 물리적 예측모형은 효율성이 낮고, 충분한 데이터 확보가 전제된 상태에서의 확률론적 예측모형은 다각도 분석 및 신뢰성 확보가 가능한 장점이 있다. 그 일환으로 본 연구에서는 확률론적 접근에 기반하여 국내하천에서 수질과 유량 간의 관계를 먼저 분석하고자 한다. 데이터 마이닝 결과, 수질변화에 가장 영향이 큰 인자 및 요인이 추출되며, 이는 효과적인 수질관리 방안을 모색하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Korea journal of population studies
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• v.33 no.1
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• pp.161-189
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• 2010

Dealing with uncertainty has been a critical issue in demographic and population forecasting since 1980. This study reviews methodological developments in demographic and population forecasting over the last several decades. First, this study reviews the important issue of the uncertainty surrounding demographic forecasts. Several limitations of the traditional scenario approach to dealing with uncertainty are also discussed. Second, in forecasting demographic processes such as mortality, fertility, and migration, three approaches of stochastic forecasting are identified and discussed: expert judgment, statistical modeling, and analysis of historical forecast errors. Finally, this study discusses the current issues and directions for future research in stochastic demographic forecasting.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.3
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• pp.239-244
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• 2009

This paper is to develop the Korean Phonotactic Probability Calculator (KPPC) that anticipates the phonotactic probability in Korean. KPPC calculates the positional segment frequecncy, position-specific biphone frequency and position-specific triphone frequency. And KPPC also calculates the Neighborhood Density that is the number of words that sound similar to a target word. The Phonotactic Calculator that was developed in University of Kansas can be analyzed by the computer-readable phonemic transcription. This can calculate positional frequency and position-specific biphone frequency that were derived from 20,000 dictionary words. But KPPC calculates positional frequency, positional biphone frequency, positional triphone frequency and neighborhood density. KPPC can calculate by korean alphabet or computer-readable phonemic transcription. This KPPC can anticipate high phonotactic probability, low phonotactic probability, high neighborhood density and low neighborhood density.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.10
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• pp.2562-2570
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• 2014

One of the important hints for inferring the function of unknown proteins is the knowledge about protein subcellular localization. Recently, there are considerable researches on the prediction of subcellular localization of proteins which simultaneously exist at multiple subcellular localization. In this paper, label power-set classification is improved for the accurate prediction of multiple subcellular localization. The predicted multi-labels from the label power-set classifier are combined with their prediction probability to give the final result. To find the accurate probability estimates of multi-classes, this paper employs pair-wise comparison and error-correcting output codes frameworks. Prediction experiments on protein subcellular localization show significant performance improvement.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.201-201
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• 2022

본 연구에서는 강우량이 여름에 집중되어있는 우리나라의 강우 특성을 잘 나타낼 수 있는 최적의 확률분포형을 선정하고 해석적 확률모델 (Analytical Probabilistic Model, APM)을 개발하여 유출량을 예측하고자 하였다. 국내 10개 지역인 부산, 춘천, 대구, 대전, 전주, 진주, 서울, 속초, 태백, 원주를 연구 지역으로 설정하였고, 30년 시 단위 강우자료를 지역별 interevent time definition(IETD)을 적용하여 강우 사상으로 그룹화하였다. APM 연구에 일반적으로 사용되는 일변수 지수 분포 이외의 이변수 지수, 감마, 이변수 로그정규 확률밀도함수 (Probability Density Function, PDF)를 강우사상의 특성인 강우량, 강우 지속시간, 무강우 시간의 히스토그램에 적용한 결과, 이 변수 로그정규분포가 우리나라의 강우 특성을 가장 잘 대표하였다. 로그정규분포를 이용하여 APM을 유도하고 유출량을 예측하였다. 예측한 유출량에 대한 빈도분석을 수행하여 Storm Water Management Model (SWMM)의 결과와 비교함으로써 유도한 APM의 적합성을 확인하였다. SWMM의 입력 매개변수 보정을 위해서는 서울 군자 지역에서 관측한 실제 강우량 및 유출량 자료를 사용하였다. 로그정규분포로 유도한 APM과 SWMM의 빈도분석 결과를 비교하였을 때 초과 확률과 재현주기 모두 매우 유사한 결과를 나타내었음을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.12
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• pp.926-939
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• 2002

The formal specification methods with probability have been demanded in the area of fault real-time systems, in order to specify the uncertainty that the systems can encounter during their execution due to various environmental factors. This paper presents a new formal method with probability. namely Probabilistic Abstract Timed Machine (PATM), in order to analyze and predict system's behavior in dynamical environmental changes, This method classifies the factors into two classes: the variable and the constant. The analysis of system's behavior is performed on the probabilistic reachability graph generated from the ATM specification for the system. The analysis can predict any possibility that the behavior may not satisfy some safety requirements of the system, indicate which variable factors cause such satisfaction, and further recover from this unsatisfying fault state by fixing the variable factors. Consequently the reliability to the fault real-time systems can be improved.