지하수의 유동로가 시설의 성능에 미치는 영향이 큰 방사성폐기물처분시설에서는 암반블럭규모의 흐름은 단열망개념으로 해석하고 있다. 본 연구는 연구지역의 지하수유동 해석을 위하여 3차원 투수성단열망모델을 구축하기 위한 것으로서, 단열의 기하학적 인자 및 수리인자에 대한 확률분포함수를 도출하고, 3차원 단열망모델링과 수리시험 결과를 이용한 모델 교정까지의 과정을 포함한다. 구간별 정압주입시험의 결과를 Cubic law로서 해석한 결과 단열투수량계수는 lognormal분포일 때 6.12$\times$$10^{-7}$$m^2$/sec이다. 부정류해석에 의한 유동차원은 주로 방사상 내지 구상유동 특성을 보인다. FracMan 코드를 이용해서 추정된 투수성단열밀도는 1.73이고, 이때 암반블럭규모(l00 m$\times$100 m$\times$100 m)로 모사된 투수성단열의 수는 3,080개이다.다.
Kim, Kyoungsook;Yeon, Moonsuk;Jeong, Byeongsoo;Kim, Kwanghoon
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1148-1161
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2017
The success of a business process management system stands or falls on the quality of the business processes. Many experiments therefore have been devoting considerable attention to the modeling and analysis of business processes in process-centered organizations. One of those experiments is to apply the probabilistic theories to the analytical evaluations of business process models in order to improve their qualities. In this paper, we excogitate a conceptual way of applying a probability theory of proportions into modeling business processes. There are three types of routing patterns such as sequential, disjunctive, conjunctive and iterative routing patterns in modeling business processes, into which the proportion theory is applicable. This paper focuses on applying the proportion theory to the disjunctive routing patterns, in particular, and formally named proportional information control net that is the formal representation of a corresponding business process model. In this paper, we propose a conceptual approach to discover a proportional information control net from the enactment event histories of the corresponding business process, and describe the details of a series of procedural frameworks and operational mechanisms formally and graphically supporting the proposed approach. We strongly believe that the conceptual approach with the proportional information control net ought to be very useful to improve the quality of business processes by adapting to the reengineering and redesigning the corresponding business processes.
Traffic load and volume is one of the most important physical quantities for bridge safety evaluation and maintenance strategies formulation. This paper aims to conduct the statistical analysis of traffic volume information and the multimodal modeling of gross vehicle weight (GVW) based on the monitoring data obtained from the weigh-in-motion (WIM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. A genetic algorithm (GA)-based mixture parameter estimation approach is developed for derivation of the unknown mixture parameters in mixed distribution models. The statistical analysis of one-year WIM data is firstly performed according to the vehicle type, single axle weight, and GVW. The probability density function (PDF) and cumulative distribution function (CDF) of the GVW data of selected vehicle types are then formulated by use of three kinds of finite mixed distributions (normal, lognormal and Weibull). The mixture parameters are determined by use of the proposed GA-based method. The results indicate that the stochastic properties of the GVW data acquired from the field-instrumented WIM sensors are effectively characterized by the method of finite mixture distributions in conjunction with the proposed GA-based mixture parameter identification algorithm. Moreover, it is revealed that the Weibull mixture distribution is relatively superior in modeling of the WIM data on the basis of the calculated Akaike's information criterion (AIC) values.
본 연구의 목적은 대학생의 중도탈락 현상 데이터를 실증적으로 분석하여 대학의 학생지원정책을 수립하기 위한 시사점을 제공하는 데 있다. 이를 위해 D대학의 2017~2019년 입학생 데이터를 토픽모델링 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 재학생과 제적생으로 나누어 분석하였다. 연구결과 제적생에서 특징있게 나타난 토픽은 '학적'관련하여 '학기등록 1회', '전공'관련하여 '어문계열학과', '학점'관련하여 '학사경고'이고, '대학생활'관련하여 '비교과 프로그램'에 대한 토픽은 나타나지 않았다. 다음으로 '재학생 토픽'과 '제적생 토픽'의 상호 식별 성능을 측정한 결과, SVM(Support Vector Machines)이 가장 우수한 식별 성능을 보여주었다. 이러한 실험을 통해 기계학습을 활용한 인공지능 기반의 학생 데이터 분류 기법 연구의 가능성을 확인할 수 있었다.
전자기 토폴로지 기법은 복합적인 전파 환경의 모델링을 효과적으로 수행하기 위하여, 구성되는 전파 환경 단위를 각각 해석하고 네트워크의 형태로 결합하여 재해석하는 방법이다. 일반적인 상용 통신 채널 모델에서는 전파 환경이 복합적이고 예측이 어렵기 때문에 정확도는 낮지만 평균적인 해를 활용하는 확률 모델을 활용한다. 하지만, 상대적으로 높은 정확도의 전자파 전파 특성을 요구하는 전자기 펄스 등 위협 전자파의 전파 및 결합 분석, 전자전, 5G 및 6G 이상의 로컬 통신 채널 모델 등에 사용되는 전파 모델 응용에서는 전자기 토폴로지 기법을 활용한 전파 모델링 기법 등이 활용된다. 본 논문은 주파수 영역에서 해석되는 전자기 토폴로지(EMT) 기법의 효과적인 수행 방안과 알고리즘, 그리고 프로그램 구현에 대하여 설명한다. 또한 주파수 영역의 EMT 해석 결과에 대하여 임의의 인가 신호원에 대한 시간 영역에서의 응답을 도출하는 방안에 대하여 논의한다.
1xEV-DO 시스템의 각 단말은 기지국이 전송하는 이진(binary) 제어정보와 고유한 확률모델을 기반으로 자신의 전송속도를 결정한다. 하지만, 이 전송속도 제어방법은 확률적 불확실성으로 인해 동작을 예측하기 어렵고, 역방향 링크의 과부하를 억제할 수 있는 확실한 수단이 없기 때문에, 간섭 제한(interference-limited) 용량을 갖는 CDMA 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 기지국이 역방향 트래픽 부하를 예측하고, 순방향 제어채널을 통해 단말의 전송속도를 효과적으로 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문은 제안한 방법을 다차원 마르코프 프로세스로 모델링하고 기존 방법들과 성능을 비교한다. 분석 결과에 의하면, 제안한 방법은 기존의 방법들과 비교하여 셀에서 지원할 수 있는 최대 전송효율(throughput)을 크게 향상시킴을 알 수 있다.
Recently, in power system studies, Multiple Energy Carriers (MECs) such as Energy Hub has been broadly utilized in power system planners and operators. Particularly, Energy Hub performs one of the most important role as the intermediate in implementing the MECs. However, it still needs to be put under examination in both modeling and operating concerns. For instance, a probabilistic optimization model is treated by a robust global optimization technique such as multi-agent genetic algorithm (MAGA) which can support the online economic dispatch of MECs. MAGA also reduces the inevitable uncertainty caused by the integration of selected input energy carriers. However, MAGA only considers current state of the integration of selected input energy carriers in conjunctive with the condition of smart grid environments for decision making in Energy Hub. Thus, in this paper, we propose an immune algorithm based Multiple Energy Carriers System which can adopt the learning process in order to make a self decision making in Energy Hub. In particular, the proposed immune algorithm considers the previous state, the current state, and the future state of the selected input energy carriers in order to predict the next decision making of Energy Hub based on the probabilistic optimization model. The below figure shows the proposed immune algorithm based Multiple Energy Carriers System. Finally, we will compare the online economic dispatch of MECs of two algorithms such as MAGA and immune algorithm based MECs by using Real Time Digital Simulator (RTDS).
균열암반에서의 지하수유동 모사를 위한 추계적 연속테 모델링 기법이 개발되었다. 추계적연속체 모델은 균열수의 제한을 가지는 개별균열연결망 모델의 단점을 극복할 수 있다. 뿐만 아니라 개별균열연결망 모델에서 가능한 확률론적 해석과 전도성이 큰 균열을 통한 지하수 유동을 근접하게 모사할 수 있는 장점을 가진다. 추계적연속체 모델은 개별균열연결망 모델에 근거하여 생성된다. 개별균열연결망 모델은 일정크기의 소블록으로 나누어지며 각 소블록 투수계수의 확률밀도함수와 베리오그램 함수로부터 추계적연속체 모델에서의 투수계수의 공간적 분포를 정의할 수 있다. 이 연구에서 추계적연속체 모델과 개별균열연결망 모델의 적합성을 보여 주기 위하여 수치실험을 통하여 지하수 유동 이동시간을 계산하고 상호 비교하였다. 그리고 추계적연속체 모델은 방사성폐기물 처분장의 확률론적 안전성 펑가를 위해 필요한 지하수 유동속도의 확률분포를 제공할 수 있는 모델임을 제시할 수 있었다.
컴퓨터 해석모델은 물리현상을 바탕으로 단순화된 모델을 구축하고 해를 구하는 유용한 도구이나, 많은 경우 단순화 가정 또는 입력변수 정보의 미비나 불확실성으로 인해 실제와 차이가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대해 베이지안 확률이론을 이용하여 실측데이터를 통해 해석모델을 보정하는 방법을 소개하고 이를 파이로 작동기구의 탄소성 압착 문제에 적용한다. 파이로 작동기구는 고에너지의 재료를 원격으로 폭발시켜 작동하는 장치로 그 작동의 신속한 계산을 위해서 단순한 수학모델을 구축하고 실험데이터를 토대로 미지의 입력변수를 확률적으로 보정하였다. 이 때, 확률적 추정을 위해서는 현대적 계산통계기법의 하나인 Markov Chain Monte Carlo 기법을 이용하였으며, 최종적으로 그 결과를 압착거동해석에 활용하여 작동기구의 신뢰도를 평가하였다.
이미지를 각각의 카테고리로 분류하는 일은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 문제 중 하나이다. 그러나 이미지에 존재하는 가변성, 모호성, 스케일 문제 등으로 인해 매우 도전적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 장면 이미지를 구성하는 시멘틱 속성들의 고차원의 상호작용 관계를 고려 가능한 하이퍼그래프 기반의 모델링 기법을 제시하고 이를 장면 이미지 분류에 적용한다. 각 장면 카테고리에 준최적화된 하이퍼그래프를 생성하기 위해 확률 부분공간 기법에 기반을 둔 탐색기법을 제안하고, 이들 부분 공간 내에 속한 시멘틱 속성들의 발현량을 축약하기 위한 우도비 기반의 선형 변환 기법을 제안한다. 제안한 기법의 우수성을 검증하기 위한 실험을 통하여 제시한 기법을 통해 생성된 특징 벡터의 분별력이 기존의 기법들에서 사용된 특징 벡터들의 분별력보다 우수함을 보인다. 또한 제안한 기법을 장면 분류 데이터에 적용한 결과 기존의 기법들과 비교하여 경쟁력 있는 분류 성능을 보인다. 제안 한 기법은 이미지 분류에서 일반적으로 사용 되는 기법인 BoW+SPM 모델과 비교하여 3~4%이상의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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