• International Journal of Contents
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• 제10권3호
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• pp.17-25
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• 2014

In this paper, we describe an adaptive Markov chain Monte Carlo-based particle filter that effectively addresses real-time multi-face tracking on mobile platforms. Because traditional approaches based on a particle filter require an enormous number of particles, the processing time is high. This is a serious issue, especially on low performance devices such as mobile phones. To resolve this problem, we developed a tracker that includes a more sophisticated likelihood model to reduce the number of particles and maintain the identity of the tracked faces. In our proposed tracker, the number of particles is adjusted during the sampling process using an adaptive sampling scheme. The adaptive sampling scheme is designed based on the average acceptance ratio of sampled particles of each face. Moreover, a likelihood model based on color information is combined with corner features to improve the accuracy of the sample measurement. The proposed tracker applied on various videos confirmed a significant decrease in processing time compared to traditional approaches.

• 전산구조공학
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• 제10권4호
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• pp.143-154
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• 1997

본 연구에서는 지하암반구조물의 구조해석시 불연속암반체의 물성변이를 고려할 수 있는 확률론적 해석기법을 개발하였다. 수치해석적 접근은 몬테칼로모사기법의 단점을 보완한 LHS기법을 사용하였고, 불연속면의 영향은 단층, 벽개 등과 같이 불연속성이 뚜렷한 지역에서 적용성이 높은 절리유한요소모델을 사용하였다. 재료특성에 대한 확률변수는 불연속면의 수직강성과 전단강성을 다확률변수로 사용하였으며, 이들은 확률공간에서 정규분포를 갖는 경우에 대하여 고려하였다. 본 연구에서 개발된 수치해석프로그램은 검증예제를 통하여 타당성을 확인하였으며, 가상의 불연속면군이 존재하는 지하원형공동에 대한 해석을 통하여 프로그램의 적용성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.366-366
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• 2012

확률강우량은 하천설계, 수자원설계 및 계획을 위한 기초자료로 활용되며 최근 이상기후 및 기후변화로 인한 극치강우의 빈도 및 양적 증가로 인한 확률강우량 산정의 불확실성 분석에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 수문빈도 해석에 있어서 대부분 지역이 50년 이하의 수문자료가 이용되고 있으며 수문설계에서 요구되는 50년 이상의 확률강수량 추정시에는 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료연수에 따른 Sampling Error와 분포형의 매개변수의 불확실성을 고려한 해석모형을 구축하고자 한다. 빈도해석에서 매개변수를 추정하기 위해서는 일반적으로 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법이 이용되고 있으나 사용되는 분포형에 따라서 통계학적으로 불확실성 구간을 정량화하는 과정이 난해할 뿐만 아니라 극치 수문자료가 Thick-Tailed분포의 특성을 가짐에도 불구하고 신뢰구간 산정시 정규분포로 가정하는 등 기존 해석 방법에는 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 매개변수의 불확실성 평가에 있어서 우수한 해석능력을 발휘하는 Bayesian기법을 도입하여 분포형의 매개변수를 추정하고 매개변수 추정과 관련된 불확실성을 평가하고자 한다. 이와 별개로 자료연한에 따른 Sampling Error를 추정하기 위해서 Bootstrapping 기반의 해석모형을 구축하고자 하며 최종적으로 빈도해석시에 나타나는 불확실성을 종합적으로 검토하였다. 빈도해석을 위한 확률분포형으로 GEV(generalized extreme value)분포를 이용하였으며 Gibbs 샘플러를 활용한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 기본 해석모형으로 활용하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제19권12호
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• pp.70-79
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• 2020

This paper describes a comparative study of characteristics of probabilistic design using various reliability analysis methods in the structure design of an automatic salt collector. The thickness sizing variables of the main structural member were considered to be random variables, including the uncertainty of corrosion, which would be an inevitable hazard in the work environment of the automatic salt collector. Probabilistic performance functions were selected from the strength performances of the automatic salt collector structure. First-order reliability method, second-order reliability method, mean value reliability method, and adaptive importance sampling method were applied during the reliability analyses. The probabilistic design performances such as reliability probability and numerical costs based on the reliability analysis methods were compared to the Monte Carlo simulation results. The adaptive importance sampling method showed the most rational results for the probabilistic structure design of the automatic salt collector.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.667-673
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• 2019

지구 온난화로 인해 기후변화가 가속화되고 이에 따라 강풍에 대한 재해가 늘어날 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 시간에 따른 선형 경향성을 고려한 비정상성 빈도해석 모형을 구축하기 위한 방법으로 Bayesian 기법을 적용하였다. 그리고 제주공항 지점의 연 최대풍속자료를 이용하여 극치분포 매개변수들의 사후분포를 추정하고 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 재현기간 100년 빈도의 풍속을 추정한 결과를 보면, 경향성이 통계적으로 유의하며 이로 인해 비정상성 빈도해석에 의한 기본풍속이 정상성 빈도해석의 기본풍속보다 크게 추정되고 있다. 이처럼 기상자료의 정상성을 가정한 현재의 빈도해석 절차는 경향성이 존재하는 지역의 경우에 미래의 기본풍속을 과소 추정할 가능성이 크다고 판단된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제26권3호
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• pp.355-366
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• 1994

미국원자력규제위원회에서는 최근 안전해석에 최적전산코드의 사용을 허용하는 개정된 비상노심냉각계통 평가 규정을 제시하였다. 당 규정에서는 계통해석에 최적전산코드를 사용할 경우 불확실성 평가를 수행할 것을 요구하고 있다. 본 논문에서는 이러한 비상노심냉각계통의 규제요건을 만족하는 실제적인 최적평가방법론을 개발하여 대형냉각재상실사고에 적용하였다. 최적평가전산코드로는 RELAP5/MOD3.1을 개선한 RELAP5/MOD3/KAERI를 사용하였으며, 코드의 불확실성은 수개의 분리효과 및 총체효과 실험에 대한 평가를 수행함으로써 정량화 하였다. 적용대상 발전소로는 고리 3 & 4호기를 선정하였다. 민감도 분석을 통하여 응답방정식을 구성하였으며 각 응답방정식에 대하여 무작위 추출방식, Monte Carlo 방식으로 확률밀도함수를 구하였다. 최종 불확실성은 95%의 신뢰도로 정량화 하였으며 대형냉각재 상실사고시의 안전여유도에 대하여 논의하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제17권6호
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• pp.1-10
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• 2013

복합재료가 신재생 에너지 산업 관련 구조물 및 해양 구조물에서 좀 더 신뢰도 있는 주 하중 부재로 사용되기 위하여 복합재료평판의 확률론적 비선형 초기 파단 하중과 원공과 곡률이 있는 복합재료판의 확률론적 비선형 좌굴 하중이 평가되었다. 주어진 설계 추출점에서의 확정론적 유한요소해석 결과를 바탕으로 반응면기법을 이용하여 한계상태면을 확률변수로 이루어진 2차 다항식으로 근사하였다. 또한, MPFP 근처에서 좀 더 정확하게 한계상태면을 근사하기 위하여 반복적 선형보간법이 적용되었다. 파괴확률을 평가하기 위하여 근사된 한계상태면 상에서 향상된 일계이차모멘트법과 몬테카를로법이 수행되었다. 마지막으로 파단에 영향을 주는 주요한 확률변수를 파악하기 위하여 변환된 확률변수에 대한 신뢰도지수의 감도를 계산하였다.

• 환경영향평가
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• 제22권1호
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• pp.89-97
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• 2013

RADCONS Ver. 1.0 (RADiological CONSequence Assessment Program) was developed for radiological risk assessment in this study. A Gaussian plume model was used to analyze the fate and transport of radionuclides released into the air in case of accidents. Both single meterological data and time series meterological data can be used in RADCONS. To assess the radiological risk of the early phase after an accident, ED (Effective Dose) estimated by both deterministic and probabilistic approaches are presented. These EDs by deterministic and probabilistic will be helpful to efficient decision making for decision makers. External doses from deposited materials by time are presented for quantifying the effects of mid and late phases of an accident. A radiological risk assessment was conducted using RADCONS for an accident scenario of 1 Ci of Cs-137. The maximum of ED for radii of 1,000 meters from the accident point was 8.51E-4 mSv. After Monte-Carlo simulation, considering the uncertainty of the breathing rate and dispersion parameters, the average ED was 8.49E-4, and the 95 percentile was 1.10E-3. A data base of the dose coefficients and a sampling module of the meteorological data will be modified to improve the user's convenience in the next version.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.186-190
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• 2015

지능형 자동차는 주변 환경에 대한 인식을 바탕으로 동작을 계획하고 움직인다. 따라서 정확한 환경 인식은 자율 주행 자동차의 필수 요소로 여겨진다. 차량의 주행 환경은 차량이나 보행자 같은 동적인 장애물이 다수 존재하여, 안전한 동작을 위해 이런 동적 장애물에 대한 인식이 정확하게 이루어져야 한다. 이를 위해 센서의 불확실성을 극복하는 일이 필수적이다. 본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 다수의 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 추적 시스템은 몇 가지 특징을 갖는다. 레이더 센서가 차량을 계측할 때, 그 데이터가 양 모서리에서 주로 나타나는 특징을 혼합 밀도 네트워크로 표현하고, 이렇게 표현된 레이더 데이터의 확률적인 분포를 파티클 필터의 가중치 계산에 적용하여 추적 알고리즘을 수행하였다. 또한, 파티클 필터가 갖는 차원의 저주를 극복하고 시간의 흐름에 따라 그 숫자가 변화하는 다수 대상체의 상태를 예측하기 위해 가역 점프 마르코프 체인 몬테 카를로 (RJMCMC)를 통한 샘플링을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.275-284
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• 2002

본 연구에서는 Monte-Carlo 모형, AR(1)모형, PAR(1) 모형과 같은 추계학적 모형의 잔차값을 무작위적 복원추출하여 연 및 월 하천 유출량자료를 모의발생하였다. Bootstrap이라고 불리우는 이 복원추출방법은 자료의 모집단의 가정이 필요없다는 장점이 있으며 자료로부터 직접 통계적 분포형을 추정하는 방법으로써 자료의 순위변동법을 이용한다. 본 연구에서는 이 방법을 용담지점에 적용하였으며 Bootstrap 방법으로 모의발생된 하천 유출량자료의 거동을 검토하기 하기 위해 관측 유출량과 모의 발생된 유출량의 통계치를 산정하여 비교하였다. 그 결과 기존의 방범과 Bootstrap 방법 모두 평균, 표준편차, 자기상관성은 잘 재현하였으나 왜곡도 계수의 경우 Bootstrap 방법이 더 뛰어남을 확인할 수 있었다.