• 콘크리트학회논문집
• /
• 제21권3호
• /
• pp.359-366
• /
• 2009

본 논문은 해양 RC 구조물의 새로운 생애주기비용 (LCC) 평가 모델을 제시한다. 이 모델 방법은, 기존의 LCC 평가 모델과 달리, 구조물을 설계하는 동안 추가적인 염화물 침투의 새로운 데이터가 있을 때 계속적으로 생애주기비용을 업데이트 할 수 있다. 이는 베이지안 기법을 통하여 이루어진다. 일반적인 중요 구조물에서는 각 부재에 대한 다양한 모니터링 시스템을 이용하기 때문에 어려움 없이 베이지안 기법에 필요한 데이터를 얻을 수 있다. 베이지안 기법을 사용하여 구조물의 생애유지 관리비용을 높은 정밀도로 예측할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권5호
• /
• pp.354-362
• /
• 2010

본 연구는 동적 베이스 망을 이용하여, 사람의 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세로 분리하여 계층적으로 분석하는 방법을 제안한다. DBN의 일종인 FHMM을 기본 바탕으로 하여, 걸음걸이 동작 특성을 고려하여 순환 고리형 상태 공간 구조로 '보행 동작 디코더'(Gait Motion Decoder, GMD)를 설계한다. 기존 연구에는 보행자의 식별에만 치중을 하고 보행 방향의 변화, 관찰 각도에 제한적이거나 보행 동작에 대한 분석이 없었다. 반면에 본 연구에서는 동작과 자세를 적극적으로 표현하여 임의 방향의 보행, 방향의 변화, 보행 자세까지 인식할 수 있도록 하였다. 실험 결과 동작과 자세의 관점에서 걸음걸이 방향을 분석한 결과 96.5%의 방향 인식률을 기록하였다. 본 연구는 보행 동작을 방향과 보행 자세로 계층적으로 분석하는 최초의 방법 및 시도이며 향후 상황별 휴먼 동작 분석에 크게 활용할 수 있을 것이다.

• 한국지반공학회지:지반
• /
• 제13권4호
• /
• pp.85-94
• /
• 1997

지하공간에 대한 설계 및 시공시에는 필연적으로 많온 불확정성이 내포되어 있다. 가장 중요 한 요소로는 설계단계 에서 입력 값으로 사용하는 지반계수이며, 이의 정 확한 산정 에는 많은 어려 움이 따른다. 특히, 지하공동의 굴착으로 인해 소성영역이 발생하게 되면, 지반거동은 항복규준 을 결정짓는 강도정수에 민감한 반응을 나타내므로 탄성해석법에만 근거한 역 해석기법의 적용 으로는 신뢰성 있는 지반계수를 추정할 수 없게 된다. 본 논문에서는 지하공간의 설계와 시공의 유기적인 결합으로 터널의 소성상태까지 고려할 수 있는 최적의 지반계수를 산정하기 위하여, 초기예측치와 계측치로부터 예측된 값을 합리적으로 조합할 수 있는 확장 Bayesian방법(Extended Bayesian Method:EBM)을 적용하였다. 지반 조합 거동 예측은 Mohr-Coulomb 항복규준에 근거한 탄.소성 유한요소해석법을 사용하였다. 개발된 피드백 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 소성 거동을 나타내는 단면에 대해 예제해석을 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38B권9호
• /
• pp.765-774
• /
• 2013

본 논문에서는 분산된 광대역 인지 무선 네트워크 환경에서 상관관계를 갖는 다중 신호를 위한 협력 압축 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 압축 센싱 (Compressed Sensing)은 나이퀴스트율 (Nyquist Rate) 이하로 샘플링된 신호를 높은 확률로 복구할 수 있는 신호처리 기법으로 기존의 광대역 스펙트럼 센싱을 위해서 필요로 했던 고속의 아날로그-디지털 변환기 구현 문제를 해결할 수 있다. 압축 센싱에서는 압축된 신호를 원본 신호로 정확하게 복구하는 복구 알고리즘을 설계하는 것이 하나의 핵심 문제이다. 본 논문에서는 나이퀴스트율 이하로 압축된 신호의 복구 성능을 높이기 위하여 연속된 다중 입력 신호로 구성된 Multiple Measurement Vector 모델을 이용하였고, 입력 신호 사이의 시간적 상관관계를 이용하는 협력 베이지안 복구 알고리즘을 제안한다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제16A권5호
• /
• pp.403-410
• /
• 2009

본 논문에서는 교수자에게 학습자의 지식 요소별 진단을 해 주는 것이 가능한 지능형 온라인 퀴즈를 저작할 수 있도록 해주는 교육용 소프트웨어에 대하여 소개한다. 이 도구는 베이지언 추론망을 활용하여 학습 요소들 간의 관계를 표현함으로써 학습자 모델을 설계하고 베이지언추론에 의해 학습자의 지식을 추론하는 진단 엔진을 자동적 생성한다. 또한 이 도구는 온라인 퀴즈 페이지를 생성하며 퀴즈 풀이 후에 학습자 보고서를 제시하며 학습자 개인별로 부족한 학습 요소를 보충하기 위한 콘텐츠를 제공하는 기능을 갖추고 있다. 저작도구 자동생성 기법에 따라 개발된 이 지능형 온라인 퀴즈 저작도구는 학습자 개인의 부족한 학습 요소를 파악함으로써 그 진단 결과에 따른 학습전략 수립과 다음 학습 내용 선택 그리고 부족한 지식 요소를 보강하기 위한 보충학습을 수행하는데 도움을 주는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
• /
• pp.365-365
• /
• 2012

이수 및 치수를 위한 수공구조물 설계 및 하천기본계획 수립의 요점은 설계홍수량의 산정에 있으며, 통계적으로 유의성을 가지는 설계홍수량을 산정하기 위해서는 일반적으로 30년 이상 관측된 홍수자료가 요구된다. 우리나라의 경우 대부분의 유역이 미계측 유역이거나 관측년수가 비교적 작은 경우가 많으므로, 상대적으로 자료 연한이 긴 강우자료를 빈도분석한 후 이를 강우-유출 모형에 입력하여 확률홍수량을 추정하는 간접적인 방법이 주로 이용되며 사용된 강우의 빈도가 홍수의 빈도와 동일하다는 가정을 기본으로 한다. 그러나 동일한 강우량이 발생하더라도 강우의 강도, 지속시간, 유역의 선행함수조건 등과 같은 유역 특성에 따라 유출의 특성은 현저히 다르게 나타나며 결국 이러한 특성은 입력자료, 강우-유출 모형, 기후변동성 등과 같은 불확실성 요소로 인식될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 불확실성을 고려할 수 있는 강우-유출 모의기법을 개발하여 이를 통해 홍수빈도곡선을 유도할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 불확실성 분석을 위해 기존 HEC-1 강우-유출 모형에서 Bayesian MCMC 기법을 적용하여 매개변수들의 사후분포를 추정하여 매개변수들의 최적화 및 불확실성 분석을 수행하였다. 마지막으로 기후변화 영향을 통합한 홍수빈도곡선을 유도하기 위해서 극치강수를 모의하는 것이 필요하며, 본 연구에서는 극치값 재현에 있어서 우수한 성능을 발휘하는 Kernel-Pareto Piecewise분포 기반의 강우모의발생 기법을 적용하여 HEC-1모형과 연동되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존 홍수빈도곡선 유도 방법에서 불확실성을 분석하기 위해 모든 변수들을 독립사상으로 간주하고 Monte Carlo Simulation을 수행함으로서 매개변수들간의 상호연관성, 상관성, 조건부 확률들을 고려할 수 없었던 점을 Bayesian 모형을 통해 매개변수들간의 조건부 확률을 고려한 매개변수의 사후분포 도출을 가능하게 하여 보다 현실적인 강우-유출 관계 도출이 가능하고 불확실성 구간이 자연적으로 도출됨으로서 향후, 신뢰성 있는 수자원 계획수립에 유용한 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
• /
• pp.540-544
• /
• 2009

Hydrologic pattern under climate change has been paid attention to as one of the most important issues in hydrologic science group. Rainfall and runoff is a key element in the Earth's hydrological cycle, and associated with many different aspects such as water supply, flood prevention and river restoration. In this regard, a main objective of this study is to evaluate design flood using simulation techniques which can consider a full spectrum of uncertainty. Here we utilize a weather state based stochastic multivariate model as conditional probability model for simulating the rainfall field. A major premise of this study is that large scale climatic patterns are a major driver of such persistent year to year changes in rainfall probabilities. Uncertainty analysis in estimating design flood is inevitably needed to examine reliability for the estimated results. With regard to this point, this study applies a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme to the NWS-PC rainfall-runoff model that has been widely used, and a case study is performed in Soyang Dam watershed in Korea. A comprehensive discussion on design flood under climate change is provided.

• 한국경영과학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.145-162
• /
• 1992

This paper proposes two design principles for expert systems to solve a stock market timing (SMART) problems : machine knowledge and fuzzy post-adjustment, Machine knowledge is derived from past SMART instances by using an inductive learning algorithm. A knowledge-based solution, which can be regarded as a prior SMART strategy, is then obtained on the basis of the machine knowledge. Fuzzy post-adjustment (FPA) refers to a Bayesian-like reasoning, allowing the prior SMART strategy to be revised by the fuzzy evaluation of environmental factors that might effect the SMART strategy. A prototype system, named K-SISS2 (Knowledge-based Stock Investment Support System 2), was implemented using the two design principles and tested for solving the SMART problem that is aimed at choosing the best time to buy or sell stocks. The prototype system worked very well in an actual stock investment situation, illustrating basic ideas and techniques underlying the suggested design principles.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제32권1호
• /
• pp.33-46
• /
• 2003

The continual reassessment method (CRM) provides a Bayesian estimation of the maximum tolerated dose (MTD) in phase I clinical trials. The CRM has been proposed as an alternative design of the standard design. The CRM has been modified to improve practical feasibility and, recently, the likelihood approach CRM has been proposed. In this paper we investigate the consistency and asymptotic normality of the modified likelihood approach CRM in which the maximum likelihood estimate is used instead of the posterior mean. Small-sample properties of the consistency is examined using complete enumeration. Both the asymptotic results and their small-sample properties show that the modified CRML outperforms the standard design.

• Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
• /
• 제10권5호
• /
• pp.400-407
• /
• 2005

Reverse engineering is defined as the process where the internal structures and dynamics of a given system are inferred and analyzed from external observations and relevant knowledge. The first part of this paper surveys existing techniques for biosystem reverse engineering. Network structure inference techniques such as Correlation Matrix Construction (CMC), Boolean network and Bayesian network-based methods are explained. After the numeric and logical simulation techniques are briefly described, several representative working software tools were introduced. The second part presents our component-based software architecture for biosystem reverse engineering. After three design principles are established, a loosely coupled federation architecture consisting of 11 autonomous components is proposed along with their respective functions.