지반공학적으로 제방(또는 댐) 월류에 대한 근거를 제시하기 어렵다. 수문학적인 안정성 평가에서 댐의 초기수위(만수위)를 고정시키고 강우량을 계산하기 때문에 월류 가능성은 매우 희박하다. 그러나 Copula 함수를 사용하여 초기수위가 고정된 댐의 만수위가 아닌 변동성 있는 확률수위를 적용해서 국내 40년간의 빈도를 고려할 때, 월류 가능성을 확인할 수 있었다. 수문학적 댐의 위험성 분석은 다양한 불확실성 인자 중 댐 초기수위에 대한 모의기법 개발이 필요한 복잡한 수문학적 해석을 요구한다. 본 연구에서는 기존 댐 위험도 분석 시 초기수위는 상시만수위 또는 홍수기 제한수위로 가정하지만, 이러한 보수적인 가정에 의한 연구는 기상변동성 및 기후변화의 영향을 고려하지 못하며, 댐의 월류확률 및 이에 따른 붕괴확률을 추정하는데 있어서 지반공학적인 접근이 필요하다. Copula 함수를 이용하여 댐 특성에 맞는 초기수위를 결정하였으며, HEC-5 모형을 활용하여 강우-유출 모형 매개변수의 사후분포를 정량적으로 추정하여 댐 월류확률을 산정하였다. 지반공학적인 측면에서 댐 안정성 해석은 상류사면(upstream)의 수위급강하(drawdown)에 대한 안전율과 하류사면(downstream) 월류상태에서의 불안정성을 비교하여 지반공학적 위험도를 비교 분석하였다.
본 연구의 목적은 신뢰도해석에 근거한 말뚝의 여러가지 지지력 예측방법들의 안전율을 제시하는데 있다. 각 지지력 결정방법들은 여러가지 불착실성을 포함하고 있으며, 이러한 오차를 고려하기 위해 말뚝재하시험에 의해 측정된 지지력과 예측된 지지력과의 비를 분포함수로 표현할 수 있다. 이 분포함수를 이용하여 파괴확률이 10-3이하가 될 수 있는 말뚝지지력의 안전율을 산정할 수 있다. Bayes' 이론의 적용은 정역학적 지지력 공식을 Prior Distribution으로 가정하고 동역학적 지지력 공식 및 WEAP, PDA를 이용해 산정된 지지력의 분포를 Likelihood Distribution으로 가정하여 적용함으로써 많은 불확실성을 줄일 수 있게 된다. 본 연구결과에서 보면 동역학적 지지력 공식의 안전율은 대략 7.4 정도로 S.P.T.를 이용해 산정된 지지력과 함께 불확실성이 크며, 파동방정식을 이용한 지지력 결정방법인 PDA에 의해 산정된 지지력의 안전율은 약 2.7정도로 가장 신뢰도가 높음을 알 수 있다. 또한 Bayes' 이론을 적용하여 본 결과 안전율을 줄일 수 있었으며 말뚝의 지지력 산정시 이의 응용은 최적설계의 관점에서 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축하였으며, 낙동강유역내의 10개 관측소에서 관측된 37년간의 강수량 자료를 이용하여 연도별 여름강수량을 추출하고 이들 관측소의 여름강수량에 물리적인 영향을 미치는 기상인자로서 SST(sea surface temperature)와 OLR(outgoing longwave radiation)을 공간상관성을 검토하여 선정하였다. 모형의 적합성을 검토하기 위해 2010년 여름강수량 사후 확률분포의 중앙값과 관측치를 비교하였으며, 그 결과 각각 858.2mm와 888.1mm로, 이는 구축된 모형이 적절하게 여름강수량을 모의하고 있음을 보여준다. 2010년 겨울 SST 관측 값과, 예년 평균값으로 가정한 2011년 6월 OLR을 이용하여 2011년 여름강수량을 예측하였다. 예측된 2011년 여름강수량은 967.7mm로, 확률적으로 예년 여름강수량의 평균인 680mm를 상회할 확률이 92.9% 이상인 것으로 나타났으며, 또한 50년 빈도에 해당하는 여름강수량을 추정한 결과, 50년 빈도 여름강수량 1400mm를 상회할 확률도 약 73.7%인 것으로 분석되었다.
We, for the first time, reported molecular sequences of large subunit ribosomal DNA Dl-D3 region of A. hiranoi, A. leei and A. satoanum hitherto unreported. In addition, this study presented the full-length sequences of A. affine, A. fraterculus, A. catenella and A. tamarense occurring in Korean coastal waters. In total, 17 Alexandrium morphospecies were subjected to the phylogenetic analysis using the Maximum-likelihood (ML) method. The alignment result of sequences of A. hiranoi and A. pseudogonyaulax showed that there were only two substitutions without length heterogeneity implying their genetic affiliation. In ML tree, A. leei formed a deeply diverging branch probably because of the accelerated evolutionary rate, and its phylogenetic position was so ambiguous to resolve the phylogenetic relationship to the residual taxa. An A. satoanum culture showing morphological variation in the sulcal plate formed an independent divergent branch with consistent sister relationship to A. hiranoi/A. pseudogonyaulax clade supported by the high posterior probability (PP) value. Blast search in GenBank showed the sequence data of A. affine, A. fraterculus, A. catenella and A. tamarense corresponded to their morphological species designation. In ML tree, Alexandrium species were commonly split into four main clades. The inter-clade relationships were not clear and usually supported by the week PP values. In general, the sulcal plate of Alexandrium species seemed to reflect the true phylogeny at the main clade level, and the connection between the 1 and the apical pore complex seemed to reflect the phylogeny at the subclade level.
본 논문은 통합 베이즈 티코노프 정규화 방법을 확장하는 것을 제시한다. 통합된 방법은 티코노프 정규화 모수와 베이즈 하이퍼 모수들의 관계를 정립하고 최대 사후 확률과 근거 프레임워크를 사용한 정규화 모수를 구하는 공식을 제시한다. 데이터 행렬의 차원이 m by n (m >= n)일 때, total misfit는 기존의 m에서 m ± n로 확장된다. 따라서 탐색 범위도 1에서 2n+1개의 정수로 확장된다. 선형 탐색보다는 황금분할 탐색으로 시간을 줄인다. 상대오차를 최적화하는 새로운 벤치마크를 제안하고 이를 목표로 하는 새 모델 선택 판정기준을 소개한다. 실험결과는 영상 복원 문제에 대하여 제안하는 방법의 효능을 보여준다.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제1권1호
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pp.37-40
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2014
Purpose For living donor liver transplantation, liver segmentation is difficult due to the variability of its shape across patients and similarity of the density of neighbor organs such as heart, stomach, kidney, and spleen. In this paper, we propose an automatic segmentation of the liver using multi-planar anatomy and deformable surface model in portal phase of abdominal contrast-enhanced CT images. Method Our method is composed of four main steps. First, the optimal liver volume is extracted by positional information of pelvis and rib and by separating lungs and heart from CT images. Second, anisotropic diffusing filtering and adaptive thresholding are used to segment the initial liver volume. Third, morphological opening and connected component labeling are applied to multiple planes for removing neighbor organs. Finally, deformable surface model and probability summation map are performed to refine a posterior liver surface and missing left robe in previous step. Results All experimental datasets were acquired on ten living donors using a SIEMENS CT system. Each image had a matrix size of $512{\times}512$ pixels with in-plane resolutions ranging from 0.54 to 0.70 mm. The slice spacing was 2.0 mm and the number of images per scan ranged from 136 to 229. For accuracy evaluation, the average symmetric surface distance (ASD) and the volume overlap error (VE) between automatic segmentation and manual segmentation by two radiologists are calculated. The ASD was $0.26{\pm}0.12mm$ for manual1 versus automatic and $0.24{\pm}0.09mm$ for manual2 versus automatic while that of inter-radiologists was $0.23{\pm}0.05mm$. The VE was $0.86{\pm}0.45%$ for manual1 versus automatic and $0.73{\pm}0.33%$ for manaual2 versus automatic while that of inter-radiologist was $0.76{\pm}0.21%$. Conclusion Our method can be used for the liver volumetry for the pre-surgery planning of living donor liver transplantation.
본 연구에서는 공간적으로 분포되어 있는 연강우량 자료를 이용한 지역 기상학적인 가뭄을 정의하고 해석하는 모형을 제시하였다. 비선형. 비매개변수법에 기초한 공간 해석 신경망(Spatial Analysis Neural Network; SANN)모형을 이용하여, 각 년에 대하여 공간의 임의 점에서의 극심, 심 경심, 및 비 가뭄 확률을 전 대상 지역에 대하여 산출을 통하여 가뭄확률도를 작성하며, Bayesian 가뭄 심도 지수(BDSI)를 통하여 전 대상 지역을 가장 적적하게 극심, 심, 경심, 비 가뭄 지역으로 분류하는 방법을 제시하였다. 또한, 각 년의 대표적인 가뭄의 형태를 제시하여 줄 수 있는 지역 가뭄 확률과 지역 가뭄 확률 지수를 소개하였다. 이 모든 시공간적 가뭄 해석의 방법은 실제로 우리나라(남한) 전역에 대하여 실시하여, 과거 1967년부터 1996년 까지의 공간적이고 시간적인 가뭄의 발생 현황과 그 특징을 조사 하였다. 본 연구는 우리나라 장기 수자원 개발 및 유역 관리를 위한 공간적이고도 시간적인 가뭄 정보를 제공하였다는 데 그 의의가 있을 것이다.
국민연금의 효율적인 운영을 위하여 고령화, 저출산과 같은 사회현상에 대비한 연금 관리를 위한 연구가 요구되고 있다. 본 연구는 유족연금의 발생을 예측하고 유족연금의 발생가능성 정도에 따라 대상자들을 분류하기 위한 통계적 모델을 제안하기 위하여 두 단계의 로지스틱 분석을 실시하였다. 첫 단계의 분석으로부터, 전체 대상자에 대하여 유족연금의 발생에 영향을 주는 주요인의 특성과 국민연금의 종류를 파악하고 이를 대상으로 유족연금의 발생에 대한 로지스틱 회귀모형을 적용하되 대상자를 합리적으로 등급화하기 위한 모델을 제안하고 이를 일반적인 로지스틱모델과 비교하였다. 정확도, 민감도, 특이도와 사후 확률의 분포를 비교하고 K-S통계량을 통하여 등급의 타당성 평가와 리프트 그래프를 통한 모델의 예측력평가를 함으로써 합리적 등급분류를 통한 대상자관리가 가능한 통계적 모델임을 보였다. 예측된 통계적 모델을 적용하여 유족연금 수급유무와 등급별 분류, 등급에 따른 유족연금액 예측을 통하여 효율적인 연금관리 방안을 제안할 수 있다.
모바일 기기에서 얻을 수 있는 로그 데이터는 다수의 유의미한 정보를 담고 있다. 그러나 모바일 기기의 연산능력 제약과 정보 분석 자체의 어려움 등으로 상황정보를 활용한 모바일 에이전트의 구현이 쉽지 않다. 본 논문에서는 제한적인 모바일 플랫폼에서 효율적인 상황인지를 위한 베이지안 네트워크 용용 기법을 제안한다. 베이지안 네트워크는 다수의 세부 모듈로 구성되며, 모듈간 인과성은 가상증거를 통해 보존된다. 각 모듈은 이전 증거값과 추론결과를 저장하고, 현재 증거값과 비교하여 전체 네트워크에 변화를 주는 경우에만 선택적으로 추론을 수행한다. 다양한 수집 주기의 모바일 데이터를 이용한 추론결과의 신뢰성을 높이기 위해 기억감소함수를 이용하여 결과를 보정하는 방법을 살펴본다. 마지막으로 실제 모바일 환경에서의 실험을 통해 제안하는 방법의 유용성을 확인한다.
본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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