Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.32
no.9
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pp.88-93
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2004
A method is suggested for validating the existence of bias error on GPS carrier measurement. The baseline constraint is used as an addition measurement, which augments the original measurement equation. The detection probability is calculated on both cases. The first case is using GPS carrier measurement only, the second case is using GPS carrier and a baseline constraint. The improvement of the detection probability is shown, and the advantage of using baseline constraint is described statistically, the results of the simulation is shown and analyzed.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.11
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pp.1691-1696
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2010
The efforts of reflecting the system's uncertainties in design step have been made and robust optimization or reliabilitybased design optimization are examples of the most famous methodologies. The statistical moments of a performance function and the constraints corresponding to probability conditions are involved in the formulation of these methodologies. Therefore, it is essential to effectively and accurately calculate them. The sensitivities of these methodologies have to be determined when nonlinear programming is utilized during the optimization process. The sensitivity of statistical moments and probability constraints is expressed in the integral form and limited to the normal random variable; we aim to expand the sensitivity formulation to nonnormal variables. Additional functional calculation will not be required when statistical moments and failure or satisfaction probabilities are already obtained at a design point. On the other hand, the accuracy of the sensitivity results could be worse than that of the moments because the target function is expressed as a product of the performance function and the explicit functions derived from probability density functions.
Lee, Kwang Ki;Park, Chan Kyoung;Kim, Geun Yeon;Lee, Kwon Hee;Han, Sang Wook;Han, Seung Ho
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.8
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pp.975-981
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2013
A robust optimization is only one of the ways to minimize the effects of variances in design variables on the objective functions at the preliminary design stage. To predict the variances and to formulate the probabilistic constraints are the most important procedures for the robust optimization formulation. Though several methods such as the process capability index and the six sigma technique were proposed for the prediction and formulation of the variances and probabilistic constraints, respectively, there are few attempts using a percent defective which has been widely applied in the quality control of the manufacturing process for probabilistic constraints. In this study, the robust optimization for a lower control arm of automobile vehicle was carried out, in which the design space showing the mean and variance sensitivity of weight and stress was explored before robust optimization for a lower control arm. The 2nd order Taylor expansion for calculating the standard deviation was used to improve the numerical accuracy for predicting the variances. Simplex algorithm which does not use the gradient information in optimization was used to convert constrained optimization into unconstrained one in robust optimization.
Linear regression models with inequality constraints on the coefficients are frequently used in economic models due to sign or order constraints on the coefficients. In this paper, we propose a Bayesian approach to selecting significant explanatory variables in linear regression models with inequality constraints on the coefficients. Bayesian variable selection requires computation of posterior probability of each candidate model. We propose a method which computes all the necessary posterior model probabilities simultaneously. In specific, we obtain posterior samples form the most general model via Gibbs sampling algorithm (Gelfand and Smith, 1990) and compute the posterior probabilities by using the samples. A real example is given to illustrate the method.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.101-104
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2009
최적설계는 설계자가 요구하는 제한조건을 만족시키는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 설계점을 찾는 방법이다. 그러나 기존의 최적설계는 불확실성의 영향을 고려하지 않아 최적해가 제한조건의 경계에 위치하고 이것은 모델링과정이나 가공 등으로 인한 오차에 대한 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다. 신뢰성 기반 최적설계는 불확실성을 정량화하면서 신뢰도를 계산하는 신뢰도 해석과정과 최적설계과정을 포함한다. 일반적으로 신뢰성 해석은 크게 추출법, 급속 확률 적분법, 모멘트 기반 신뢰성해석이 있다. 가장 널리 사용되는 급속 확률 적분법 중 최대 손상 가능점(MPP) 방법은 많은 MPP점이 존재하는 경우 수치적 비용이 증가하는 문제점과 표준 정규분포 공간으로 변환하는 과정에서 제한조건의 비선형성을 증가시켜 큰 오차를 발생시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 RBDO를 수행하기에 앞서 선행되어야 할 신뢰성해석 방법으로 곱분해기법을 사용하였고 이로부터 민감도 정보를 유도하여 기울기 기반 최적화 알고리즘을 적용하였다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.25
no.2
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pp.169-177
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2019
It is very important to understand the intention of a target ship to prevent collisions in multiple-ship situations. However, considering the intentions of a large number of ships at the same time is a great burden for the officer who must establish a collision avoidance plan. With a distributed algorithm, a ship can exchange information with a large number of target ships and search for a safe course. In this paper, I have applied a Distributed Stochastic Search Algorithm (DSSA), a distributed algorithm, for ship collision avoidance. A ship chooses the course that offers the greatest cost reduction or keeps its current course according to probability and constraints. DSSA is divided into five types according to the probability and constraints mentioned. In this paper, the five types of DSSA are applied for ship collision avoidance, and the effects on ship collision avoidance are analyzed. In addition, I have investigated which DSSA type is most suitable for collision avoidance. The experimental results show that the DSSA-A and B schemes offered effective ship collision avoidance. This algorithm is expected to be applicable for ship collision avoidance in a distributed system.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.245-247
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2000
최근 대두되고 있는 MPLS 기술은 트래픽 엔진니어링에 적절하다고 알려져 있다. 그러나 MPLS를 기반으로 해서 트래픽 엔지니어링을 이루기 위해서는 특정한 제한 조건을 만족하는 경로는 설정하는 것이 기본적인 사항이다. 이를 위해서는 제한 조건 기반의 라우팅의 도움이 필수적이다. 또한, 명시적인 경로의 설정이 Ingress 라우터에서 이루어져야 한다. 그러나 망의 형상이나 이용 가능한 자원양은 동적으로 변동되는 성질을 갖고 있어서 실제 경로의 계산시 사용한 정보는 실제 경로 계산시의 망의 상태를 정확히 반영하지 못하게 된다. 그러므로 이런 정보를 이용해서 계산된 경로를 따라 LSP 설정 작업이 이루어지는 경우에 LSP 설정 실패 확률이 높아진다. 본 논문에서는 CR-LDP의 메시지들 중 Ingress 라우터로 전달되는 메시지들을 이용해서 LSP 설정 확률을 줄일 수 있는 방법을 기술한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.2
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pp.219-226
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2013
Distributed multi-hop relay scheme to reduce delay-constrained outage probability for broadcast network is proposed. We consider multi-hop relay scheme, which is similar to distributed beamforming, where multiple nodes simultaneously relay packets, and we propose channel access control and power control for relaying nodes to satisfy energy constraint. Compared with flooding which is multi-hop relay scheme used for ZigBee, the proposed scheme is better in terms of outage probability and average reception throughput.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2017.11a
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pp.124-127
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2017
선박에서 배출되는 환경오염 물질 및 온실가스에 대한 규제가 강화됨에 따라, 환경오염 물질 및 온실가스의 배출과 직접적으로 관련있는 연료 소모량을 줄이려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 연료 소모량을 줄이기 위한 방안 중 하나는 환경 및 기상 예보를 이용하여 연료가 가장 적게 소모되는 항로를 찾는 것이다. 기존 연구에서는 연료 소모량을 주된 목적함수로 최소화 하되, 도착 시간에 대한 조건을 평가하기 위해 도착 시간의 기댓값을 계산하고 추가적인 목적함수로 고려하는 경우가 많았다. 그러나 선박 운항 예측 시 적용되는 환경 외란 정보는 상당한 불확실성을 포함하고, 이로 인해 발생하는 운항 속도 및 도착 시간에 대한 불확실성도 상당히 클 수 있기 때문에, 도착 시간의 기댓값뿐만 아니라 도착 시간에 대한 불확실성을 기반으로 제한 시간 내에 선박이 도착할 확률을 정량적으로 평가하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 다목적 최적화 기법을 이용해 도착 시간의 기댓값과 연료 소모량에 대한 Pareto set을 구하되, 환경 외란으로부터 발생하는 도착 시간의 불확실성을 계산하여, 제한 시간 내에 선박이 도착할 확률을 계산하고 이를 항로 최적화 시 적용한다. 제안하는 방법의 유용성을 검증하기 위해 실제 환경에 가까운 맵을 기반으로 부산-도쿄 간의 항로를 최적화하고, 그 결과에 대해 논의한다.
스웨덴의 펄프 제지산업을 대상으로 관찰해 보면 대부분의 기업은 허가된 수준보다는 덜 오염시키고 있다. 이를 설명하기 위하여 우리는 환경 부하(waste load)가 확률적이라는 가정에 의존하는 접근법을 제안하였다. 동 모델에 따르면 기업은 너무 높은 기대벌금을 회피하기 위하여 평균적으로 허용된 수준보다는 덜 오염시키는 것이 이윤을 가짐을 알 수 있다. 그 이유는 허가된 수준과 기대된 환경 부하의 차이가 제한규정을 위반하지 않는 확률을 증가시키기 때문이다. 우리의 이론으로부터 나타나는 또 다른 결과는 규제의 변화가 기업의 이윤과 환경에 주는 영향은 대부분의 경우에 적발되는 확률, 지불하는 벌금 수준 그리고 불확실성을 가능한한 줄이기 위해 드는 비용에 대한 기업의 인식에 달려 있다는 것이다. 오염배출의 확률분포에서 분산을 감소시키는데 드는 비용이 계획된 배출량을 감소시키는 데 드는 비용에 비해서 적다면, 기업은 오염 배출을 증가시키는 것이 이득이 됨을 발견할 것이며, 분산을 감소시킴으로서 규제준수 확률을 증가시킬 것이다. 우리는 동 산업에서 허가시스템이 기업들에게 영향을 미쳐왔다는 것을 실증분석을 통해 발견하였다. 더구나, 비표백 펄프와 쇄목 펄프를 생산하는 기업은 표백 펄프를 생산하는 기업보다 허가된 배출수준의 변화에 더 민감한 것처럼 보임을 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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