• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.117-121
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• 2004

분석용 정밀 워게임 시뮬레이션 모형에서는 '모형운영 결과와 실제(또는 실험) 결과를 비교' 하는 통상적인 타당성 척도의 적용이 불가능함에 따라 워게임모형 운영환경에 적합한 새로운 개념의 타당성 척도로서 VEA(Validity for Exploratory Analysis), VSA(Validity subject to Assumption) 등의 개념을 도입하고 이를 탐색적으로 점검하는 방안을 제시한다. 분석용 워게임모형 활용에 있어 또 하나의 걸림돌은 1)시나리오 및 상황의 가변성, 2)무기체계 및 장비 성능에 대한 불확실성, 3)묘사범위 제한 및 논리의 부정확성으로 인한 오류 등으로 엄청난 불확실성(uncertainty)을 기본적으로 내포함에 따라 구체적 의사결정을 위한 종합적 결론 도출이 어렵다는 점이다. 본 연구에서는 이를 메타모델(Meta model) 즉 워게임모형 입출력 자료의 관계를 묘사한 통계적 모형을 구축하고 이를 기반으로 다양한 불확실성 하에서 관심변수간의 관계를 종합적으로 도출하고자 하는 '관련공간모의(Relevant Simulation)' 방안을 제시한다. 이와 같은 방안들은 SVAP(Statistical Validation and Aggregation Procedure)라는 하나의 종합된 절차로서 제시된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.1057-1060
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• 2008

생체 암호 시스템에서 키로 사용하는 인간의 생체 특징은 외부 환경이나 인간적 요소를 포함하고 있기 때문에 항상 같은 개수, 같은 값의 데이터를 얻을 수 없는 불확실성을 가지고 있다. 퍼지볼트 체계 (Fuzzy vault scheme) [1]는 이러한 불확실성을 가지고 있는 데이터의 특성을 효과적으로 반영 할 뿐만 아니라, 등록된 생체 데이터의 보안을 보장해 주는 알고리즘으로서 얼굴, 지문이나 홍채와 같은 단일 생체 특징으로의 적용 방법이 소개되어 왔다 [2,4,5]. 본 논문에서는 퍼지볼트 시스템의 인식 성능을 높이기 위해 이러한 단일 생체 데이터의 불확실성을 보완할 수 있는 다중 생체 특징 (얼굴과 지문) 데이터를 퍼지볼트 체계에 적용하는 방법을 제안하고 실효성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.293-296
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• 2001

클러스터 웹서버는 실질적인 네트웍 컴퓨팅 어플리케이션을 구현하기 위한 중요한 플렛폼으로서 생각되어 왔으며, 그 필요성이 더해가고 있다, 이러한 환경 속에서 트래픽의 증가는 놀라울 정도로 증가하여 다중 호스트 사이의 부하분배 및 효과적인 관리를 위해서 로드밸런싱 기술을 적용할 수 있다. 그러나 네트웍 전역상태(global state)의 불확실성을 반영하고, 고유의 습성을 예상하여 정확한 작업 배치 절정을 하기 위한 적당한 수학적 모델이 많지 않다. 그러한 측면에서 퍼지로직은 수학적으로 모델링하기 어려운 문제를 해결하여 전역상태의 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있는 강력한 패러다임의 하나이다. 본 논문은 이러한 퍼지로직 접근을 통하여 클러스터 웹서버 환경에서의 동적 부하배분을 실현하는 시스템설계 와 도구를 제안한다.

• Management & Information Systems Review
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• v.34 no.3
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• pp.41-60
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• 2015

Under the environment uncertainty, inno-biz firms are likely to enter into new market with their manager's enthusiasm, know-how, and innovative idea. Therefore, the environment uncertainty would be a new opportunity for their managers with entrepreneurship. The inno-biz firms have limitation on resources that they can utilize, but the industrial infrastructure of the regions that they are located in can be a factor overcoming the limitation of utilizing resources. Using inno-biz firms, this study presents a research model with the effects of environment uncertainty, industrial infra structure, and entrepreneurship on competitive performance. This study examined the relationship showed by the research model, and found the significant relationship by using SEM. And this study found the mediating effect of environment uncertainty, industrial infrastructure, and entrepreneurship on innovative capability. Research results, implications and limitations of this study are provided in conclusion of this study.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.359-359
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• 2017

하천관리청은 유량변동이 큰 환경에서도 평상시 하천의 기능을 유지하고 안정적인 용수공급이 이루어지도록 하천수 허가관리를 수행하고 있다. 이때, 하천수 사용허가 검토시 기준으로 사용되는 유량은 자연상태의 기준갈수량에서 하천유지유량을 감안하여 적용하고 있는데, 이는 하천유량의 변동에도 최대 용수수요를 만족할 수 있게끔 관리하기 위한 것으로 최대 사용량일 때의 물의 과부족을 계산하여 허가 여부를 결정한다. 본 연구에서는 Park et al.(2016)이 제안한 시기별(홍수기/이수기, 비관개기/관개기 고려) 하천수 사용허가 기준유량 설정방법을 기반으로, 수질오염총량제(Total Maximum Daily Loads, TMDLs)에서 적용하는 안전율(Margin of Safety, MOS)의 개념을 접목하여 허가기준유량의 불확실성을 정량적으로 고려할 수 있는 방법을 제시하였다. 허가기준 유량은 수문모델에 의해 자연상태의 모의유량을 유황분석하여 도출하게 되므로 유량의 연도별 변도성(Margin of Variability, MOV)과 예측모델 매개변수의 불확실성(Margin of Uncertainty, MOU)을 고려하는 Walker Jr.(2003)의 안전율 산정방법을 적용하였다. 본 연구에서는 금호강 유역을 대상으로 시기별 자연유량 산정시 고려한 SWAT 모형결과를 기반으로 하였으며, 모의자료의 변이계수를 산정하여 시간적 변동성에 의한 불확실성을 도출하고 SWAT-CUP모형을 활용하여 모형의 불확실성을 도출하여 안전율을 계산하였다. 단, 기준갈수량이 허가기준유량으로 사용되는 기간(1월 1일~3월 31일)에는 안전율까지 고려할 경우 지나치게 보수적이라고 판단되어 적용에서 제외하였다. 본 연구에서 제안된 불확실성을 고려한 하천수 관리방법론은 시기별 하천수 허가기준유량 설정에 대한 의사결정자들의 판단을 지원하는데 기여함으로써 정책적 활용도를 높일 뿐만아니라 탄력적인 하천유량관리를 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것이며, 타 분야 기술과의 융합이라는 점에서도 의의를 가질 수 있을 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.401-401
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• 2023

터널이나 폐기물저장소와 같은 지하 구조물 또는 지표에서부터 상당한 깊이로 설계되거나 건설되는 구조물을 계획하거나 건축할 때 구조물의 안전성에 영향을 주는 수많은 요인 중에 간과할 수 없는 것이 바로 지하수이다. 뿐만 아니라 지상 혹은 지하에서 오염이 발생하여 오염물질이 지중환경으로 유입되는 경우, 지하수 거동은 오염물의 이송·확산에 지대한 요인으로 작용한다. 최근에는 지구온난화와 같은 유례없는 기후변화를 경험하고 있고, 따라서 수자원으로써 지하수의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 지하수의 저류와 거동은 지하매질의 특성에 지배되고 있지만, 지표 아래 자리잡고 있는 매질의 특성을 정확히 파악하기란 매우 힘들고, 따라서 지하수 거동을 해석함에 항상 불확실성이 존재한다. 전통적으로 지하매질의 특성을 이해하기 위해 다양한 지구물리탐사를 수행하여 왔고, 더욱 직접적인 관찰을 위해 시추를 수행하여, 시료를 수집·관찰하고, 시추공에서의 다양한 현장수리실험을 통해 수리특성을 알고자 하였다. 하지만 그동안의 다양한 노력에도 불구하고, 지하매질 및 지하수 거동에 대한 불확실성은 여전히 줄어들지 않고, 오히려 증가하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 지하수 거동을 결정짓는 지하매질의 수리특성에 대한 불확실성을 정량화하기 위한 도구로써, 매개변수 보정법의 하나인 Pilot Point Method(PPM)을 소개하고자 한다. 우물 또는 관측정을 통해 관측되는 지하수의 수위는 지하매질의 특성을 반영하고 있으며, 인간이 가장 쉽게 취득할 수 있는 지하 정보에 해당한다. 지하수 수위를 이용하여 수치모형의 매개변수를 보정하게 되며, 이 때 PPM이 적용된다. Pilot points의 공간적인 분포에 따라 다양한 보정 결과가 산출될 수 있으며, 다양한 결과들을 통해 변동계수를 산정한 후 수리특성의 불확실성이 높은 지역을 나타낼 수 있다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 물리탐사 또는 시추 작업을 위한 위치 선정의 기초자료로 활용될 수 있다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.31 no.2
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• pp.261-290
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• 2022

Although market stabilization measures have been triggered in the K-ETS, carbon price is still under uncertainty. Considering Korea's 2030 enhanced reduction target announced in October 2021, it is crucial to have practical stabilization measures to appropriately deal with price uncertainty. This study examines the quantitative effects of a price collar, which is considered as a means of alleviating price uncertainty, on expected cumulative emissions and abatement costs. There are three main scenarios: carbon tax, emissions trading system, and emissions trading system with a price collar. Monte Carlo simulation was conducted to reflect uncertainty in emission. There are several results as follows: 1) In a price collar, domestic emission target is likely to be achieved with a lower expected abatement cost than other scenarios. In addition, there is a small amount of excess emissions in this research and it would be not critical(0.1% excess than target); 2) Prohibiting banking increases the expected abatement cost. This is because firms can not intertemporally reallocate allowances to match the firm's optimal emissions path; 3) With the adoption of a price collar, government's net revenue can be positive even if the government's purchase volume of emissions allowances is more than sales volume. This is because the government sells them at price ceiling and purchases them at price floor.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.spc1
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• pp.1295-1303
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• 2022

As the role of water distribution networks (WDNs) becomes more important, identifying abnormal events (e.g., pipe burst) rapidly and accurately is required. Since existing approaches such as field equipment-based detection methods have several limitations, model-based methods (e.g., machine learning based detection model) that identify abnormal events using hydraulic simulation models have been developed. However, no previous work has examined the impact of data uncertainties on the results. Thus, this study compares the effects of measurement error-induced pressure data uncertainty in WDNs. An artificial neural network (ANN) is used to predict nodal pressures and measurement errors are generated by using cumulative density function inverse sampling method that follows Gaussian distribution. Total of nine conditions (3 input datasets × 3 output datasets) are considered in the ANN model to investigate the impact of measurement error size on the prediction results. The results have shown that higher data uncertainty decreased ANN model's prediction accuracy. Also, the measurement error of output data had more impact on the model performance than input data that for a same measurement error size on the input and output data, the prediction accuracy was 72.25% and 38.61%, respectively. Thus, to increase ANN models prediction performance, reducing the magnitude of measurement errors of the output pressure node is considered to be more important than input node.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.6C
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• pp.492-496
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• 2012

This paper presents a decoding technique for speech recognition using uncertainty information from feature compensation method to improve the speech recognition performance in the low SNR condition. Traditional feature compensation algorithms have difficulty in estimating clean feature parameters in adverse environment. Those algorithms focus on the point estimation of desired features. The point estimation of feature compensation method degrades speech recognition performance when incorrectly estimated features enter into the decoder of speech recognition. In this paper, we apply the uncertainty information from well-known feature compensation method, such as IMM, to the recognition engine. Applied technique shows better performance in the Aurora-2 DB.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.45 no.3
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• pp.102-108
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• 2021

The purpose of this study is to develop a proactive methodology for disruption due to uncertainty in vessels' arrival time. As worldwide imports and exports increased rapidly, the importance of berth planning in container terminals has increased accordingly. Since the berth plan determines the capacity of the container terminal, it aims to maximize efficiency by minimizing the time and space gap between the vessels. In reality, several uncertainties disrupt the initial berth plan resulting in economic losses. In this study, we propose a robust berth plan for preventing disruption.