• Earthquakes and Structures
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• 제26권2호
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• pp.117-130
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• 2024

Probabilistic model of seismic demand is the main tool used for seismic demand estimation, which is a fundamental component of the new performance-based design method. This model seeks to mathematically relate the seismic demand parameter and the ground motion intensity measure. This study is intended to use Bayesian analysis to evaluate the accuracy of the seismic demand estimation of Steel moment resisting frames (SMRFs) through a completely Bayesian method in statistical calculations. In this study, two types of intensity measures (earthquake intensity-related indices such as magnitude and distance and intensity indices related to ground motion and spectral response including peak ground acceleration (PGA) and spectral acceleration (SA)) have been used to form the models. In addition, an extensive database consisting of sixty accelerograms was used for time-series analysis, and the target structures included five SMRFs of three, six, nine, twelve and fifteen stories. The results of this study showed that for low-rise frames, first mode spectral acceleration index is sufficient to accurately estimate demand. However, for high-rise frames, two parameters should be used to increase the accuracy. In addition, adding the product of the square of earthquake magnitude multiplied by distance to the model can significantly increase the accuracy of seismic demand estimation.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.407-413
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• 1998

본 연구는 기후 변화가 수자원 시스템에 미치는 영향에 대한 최근의 연구 동향을 살펴보고, 그 중의 한 기법을 미국의 Skagit 시스템에 실례로 적용해 보았다. 적용된 기법에서는, 기후변화로 인하여 Skagit 시스템의 월별 유입량의 평균과 분산이 $\pm$5% 증가한다고 가정하였다. 평균과 분산이 변화한 각각의 경우에 대하여 월별 운영률을 추계학적 동적 계획법으로 구하고 기후 변화가 없다고 가정한 경우의 운영률과 비교하였다. 그 결과 Skagit 시스템의 월별 운영률은 유입량 분산의 변화보다는 평균의 변화에 더욱 민감함을 보였다. 또, 결정된 운영률들은 모의 발생된 유입량 시나리오들을 이용하여 그 효율성을 비교하였는데, 운영률의 평가 지표로는 평균 연간 수익을 사용하였다. 산출된 운영률 중 가장 최선의 운영률을 선택하기 위하여, 본 연구에서는 Bayesian 결정 기법을 간단한 예로 설명하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.165-177
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• 2008

멀티 에이전트 강화학습에서 중요한 이슈 중의 하나는 자신의 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 어떻게 최적의 행동 정책을 학습하느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 현실적이지 못한 가정들을 요구한다. 본 논문에서는 상대 에이전트에 대한 나이브 베이지안 기반의 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들과는 달리 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델이 아니라 나이브 베이지안 기반의 행동 정책 모델을 학습한다. 또한, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델은 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개한 뒤, 이 게임을 테스트 베드 삼아 실험들을 전개함으로써 제안하는 나이브 베이지안 기반의 정책 모델의 효과를 분석해본다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4B호
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• pp.389-397
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• 2010

본 논문에서는 극치수문자료의 경향성 분석 개념을 소개하고 이를 빈도해석과 연계시켜 해석하는 방법론을 제시하고자 Gumbel 극치분포를 기반으로, 시간변화에 의한 수문빈도 특성 변화를 모의할 수 있는 Bayesian 모형을 구성하였다. 사후분포의 매개변수는 깁스표본법에 의한 Markov Chain Monte Carlo Simulation을 통해 추정하였으며, 이를 통해 경향성을 고려한 확률강우량과 불확실성 구간을 추정하였다. 또한 경향성을 고려한 확률강우량이 현재 알려진 확률강우량을 초과할 확률을 통해 동적 위험도 해석과정을 소개하였으며, 현재의 경향성에 대해서 시간에 따라 연속으로 추정된 확률밀도함수를 비교하여 수문학적 위험도가 증가할 수 있음을 모의결과를 통해 확인하였다. 이와 더불어 단순히 경향성의 존재여부를 확인하는데 그치지 않고 사후분포를 통해서 통계적 추론을 수행함으로써 경향성에 대한 통계학적인 유의성을 정량적으로 평가할 수 있었다.

• 한국경영과학회지
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• 제16권1호
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• pp.113-119
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• 1991

The author is currently assistant professor of Management Science at Korea Advanced Institute of Science and Technology, following a few years as assistant professor of Industrial Engineering at Kyung Hee University, Korea. He received his doctorate from the department of Industrial Engineering and Operations Research, University of California, Berkeley. His research interests are time series and forecasting modelling, Bayesian forecasting and the related software development. He is now teaching time series analysis and econometrics at the graduate level.

• Advances in concrete construction
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• 제9권4호
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• pp.337-343
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• 2020

In the present study, by employing fragility analysis, the seismic vulnerability of a concrete girder bridge, one of the most common existing structural bridge systems, has been performed. To this end, drift demand model as a fundamental ingredient of any probabilistic decision-making analyses is initially developed in terms of the two most common intensity measures, i.e., PGA and Sa (T₁). Developing a probabilistic demand model requires a reliable database that is established in this paper by performing incremental dynamic analysis (IDA) under a set of 20 ground motion records. Next, by employing Bayesian statistical inference drift demand models are developed based on pre-collapse data obtained from IDA. Then, the accuracy and reasonability of the developed models are investigated by plotting diagnosis graphs. This graphical analysis demonstrates probabilistic demand model developed in terms of PGA is more reliable. Afterward, fragility curves according to PGA based-demand model are developed.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.107-111
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• 2005

When a pedagogical agent system aims to provide students with interactive help, it needs to know what knowledge the student has and what goals the student is currently trying to achieve. That is, it must do both assessment and plan recognition. These modeling tasks involve a high level of uncertainty when students are allowed to follow various lines of reasoning and are not required to show all their reasoning explicitly. In this paper, the student model for interactive edutainment applications is proposed. This model is based on Bayesian Networks to expose constructs and parameters of rules and propositions pertaining to game and problem solving activities. This student model could be utilized as the emotion generation model for student and agent as well.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권6호
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• pp.383-390
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• 2007

본 논문에서는 컴퓨터 대수 시스템과 베이지언 추론망 기반 학습자 모델을 이용하여 개발한 이공계 수학용 이러닝 시스템을 소개하였다. 이 시스템은 컴퓨터 대수 시스템 기반 수학용 콘텐츠 저작모델의 최근 모델인 동적 클라이언트 비의존형 모델을 따른다는 점과 개별 진단평가를 위한 추론 엔진으로 베이지언 추론망을 활용한 학습자 모델을 구성한다는 점에서 기존의 이러닝 시스템과 차별화된다. 이 시스템의 컴퓨터 대수 시스템 기반 저작모듈은 웹 수식표현에 관한 선지식이 없는 교수자에게 일체의 소프트웨어 지원 없이 수치계산, 기호연산, 그래픽처리가 가능한 수학 콘텐츠를 손쉽게 저작할 수 있는 환경을 제공해 주며, 베이지언 추론망을 웹과 연동되도록 구성한 평가모듈은 각 학습자의 학습영역별 학업성취도를 확률로 제시하는 것이 가능하도록 해주어, 학습자의 수준을 이원분류표와 같은 기존의 평가 방법보다 타당하고 과학적으로 진단해 준다. 이는 궁극적으로 학습자에게 보다 정확한 보충학습 내용을 제시하고, 사용자 개개인에게 가장 적합한 심화학습 내용을 적응적으로 제공해 주는 것이 가능하게 해 준다.

• Earthquakes and Structures
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• 제14권3호
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• pp.203-214
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• 2018

Predictive demand and collapse fragility functions are two essential components of the probabilistic seismic demand analysis that are commonly developed based on statistics with enormous, costly and time consuming data gathering. Although this approach might be justified for research purposes, it is not appealing for practical applications because of its computational cost. Thus, in this paper, Bayesian regression-based demand and collapse models are proposed to eliminate the need of time-consuming analyses. The demand model developed in the form of linear equation predicts overall maximum inter-story drift of the lowto mid-rise regular steel moment resisting frames (SMRFs), while the collapse model mathematically expressed by lognormal cumulative distribution function provides collapse occurrence probability for a given spectral acceleration at the fundamental period of the structure. Next, as an application, the proposed demand and collapse functions are implemented in a seismic fragility analysis to develop fragility and consequently seismic demand curves of three example buildings. The accuracy provided by utilization of the proposed models, with considering computation reduction, are compared with those directly obtained from Incremental Dynamic analysis, which is a computer-intensive procedure.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.855-862
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• 1998

본 연구는 수력발전을 위한 저수지 관리에 있어 예측오차의 영향을 살펴보기 위해 예측오차를 Root Mean Square Error(RMSE)로 측정하였고, 이를 Generalized Maintenance Of Variance Extension (GMOVE)기법을 통하여 변화시켜보았다.변화된 예측오차의 RMSE는 천이확률을 통하여 Bayesian Stochastic Dynamic Programming (BSDP)에 고려되어졌으며, 이 BSDP 모형을 이용하여 월별 방류량을 결정하였고 그 유용성을 평가하였다. 제시된 연구방법은 미국의 Skagit 시스템에 적용되었고, 그 결과로 Skagit 시스템의 운영은 예측오차의 RMSE에 비선형이므로 반응하므로 이 시스템의 운영을 개선하기 위해서는 현재의 수문학적 예측기법을 개선해야함을 제시하였다.