혼합 중요도 시스템은 중요도가 다른 컴포넌트의 조합으로 이루어져 있다. 최근 자동차 시스템과 항공기 시스템에서 사용되는 ISO 26262와 DO-178B 표준에서는 컴포넌트를 중요도에 따라 분류하고 있다. 기존 혼합 중요도 시스템 연구에서는 시스템 모드를 통해서, 효율적이면서 안전한 스케줄링을 추구했다. 이러한 연구의 단점은 고중요도 모드에서 저중요도 작업의 성능저하이다. 이러한 문제를 개선하고자 작업별 중요도 모드를 도입하여 저중요도 작업의 성능을 개선하고 확률적 성능 지표를 설계했다. 시뮬레이션을 통해서 기존 연구 대비 성능 향상 효과를 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.711-725
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2013
A heuristic with multi-byte suffix matching plays an important role in real pattern matching algorithms. By skipping many characters at a time in the process of comparing a given pattern with the text, the pattern matching algorithm based on a heuristic with multi-byte suffix matching shows a faster average search time than algorithms based on deterministic finite automata. Based on various experimental results and simulations, the previous works show that the pattern matching algorithms with multi-byte suffix matching performs well. However, there have been limited studies on the mathematical model for analyzing the performance in a standard manner. In this paper, we propose a new probabilistic model, which evaluates the performance of a heuristic with multi-byte suffix matching in an average-case search. When the theoretical analysis results and experimental results were compared, the proposed probabilistic model was found to be sufficient for evaluating the performance of a heuristic with suffix matching in the real pattern matching algorithms.
Engineering materials have been studied and developed remarkably for a long time. But, few reports about marine propeller materials are presented. Recently, some researchers have studied the material strength of marine propellers. However, studies on parametric sensitivity and probabilistic distribution of fatigue life of propeller materials have not been made yet. In this study, a method to predict the probabilistic distributions of fatigue life of propeller materials is presented, and the influence of several parameters on the life distribution is discussed.
This paper presents the new methods of fault diagnosis through multiple alarm processing of protective relays and circuit breakers in power systems using probabilistic neural networks. In this paper, fault section detection neural network (FSDNN) for fault diagnosis is designed using the alarm information of relays or circuit breakers. In contrast to conventional methods, the proposed FSDNN determines the fault section directly and fast. To show the possibility of the proposed method, it is simulated through simulation panel for Sinyangsan substation system in KEPCO (Korea Electric Power Corporation) and the case studies show the effectiveness of the probabilistic neural network mehtod for the fault diagnosis.
전력품질 문제는 다양한 산업분야에서 중요한 역할을 차지한다. 전력품질솔루션 선택의 폭은 점점 다양해지고 있으며, 특히 순간전압강하와 정전에 대한 보상장치를 선정하는 것은 전력회사나 수용가 모두에게 중요한 과제이다. 이것은 기술적인 관점에서 뿐만 아니라 경제적인 관점에서도 같이 고려되어야 하는데 불행히도 지금까지는 주로 경험에 의해 결정되어졌다. 본 논문에서는 순간전압강하 보상장치 선정을 위한 위험도 분석을 확정적 방법과 확률론적 방법으로 수명비용을 계산하여 두 가지 방법의 결과 해석에 대한 차이점을 모의사례를 통하여 비교하고자한다.
인과 추론은 심리학에서는 물론 최근 베이스 접근법을 취하는 인지과학자들에 의해서도 활발히 연구되고 있다. 본 연구는 인과추론에 대한 대표적 심리학 이론인 힘-확률대비이론(a power probabilistic contrast theory of causality)을 중심으로 인과 추론의 최근 동향을 개관하고자 한다. 힘-확률대비이론에서는, 원인은 결과를 일으키거나 억제하는 힘(power)인데, 이 힘은 특정한 조건하에서 통계적 상관을 통해 파악될 수 있다고 가정한다. 본 논문에서는 이 이론에 대한 초기의 경험적 지지 증거를 먼저 살펴본 다음, 베이스 접근에 기반을 둔 이론과의 쟁점을 명확히 하고, 원인은 맥락에 무관하게 동일하게 작동한다는 인과적 불변성 가정(causal invariance hypothesis)을 중심으로 한 보다 최근의 연구 결과를 소개하고자 한다. 이 연구들은 종래의 통계적 접근법으로는 잘 설명되지 않는 결과를 제시함으로써, 철학, 통계학, 그리고 인공 지능 등과 같은 인접 분야에 인과성에 대한 힘 이론을 진지하게 고려할 것을 촉구하고 있다.
The capacity spectrum method (CSM) is a deterministic seismic analysis approach wherein the expected seismic response of a structure is established as the intersection of the demand and capacity curves. Recently, there are a few studies about a probabilistic CSM where uncertainties in design factors such as material properties, loads, and ground motion are being considered. However, researches show that soil-structure interaction also affects the seismic responses of structures. Thus, their uncertainties should also be taken into account. Therefore, this paper presents a probabilistic approach of using the CSM for seismic analysis considering uncertainties in soil properties. For application, a reinforced concrete bridge column structure is employed as a test model. Considering the randomness of the various design parameters, the structure's probability of failure is obtained. Monte Carlo importance sampling is used as the tool to assess the structure's reliability when subjected to earthquakes. In this study, probabilistic CSM with and without consideration of soil uncertainties are compared and analyzed. Results show that the analysis considering soil structure interaction yields to a greater probability of failure, and thus can lead to a more conservative structural design.
For a long time, research into integrated deterministic-probabilistic safety assessment has been continuously conducted to point out and overcome the limitations of classical ET (event tree)/FT (fault tree) based PSA (probabilistic safety assessment). The current paper also attempts to assert the reason why a technical transformation from classical PSA is necessary with a re-interpretation of the categories of risk. In this study, residual risk was classified into interpolating- and extrapolating-censored categories, which represent risks that are difficult to identify through an interpolation or extrapolation of representative scenarios due to potential nonlinearity between hardware and human behaviors intertwined in time and space. The authors hypothesize that such risk can be dealt with only if the classical ETs/FTs are freely relocated, entailing large-scale computation associated with physical models. The functional elements that are favorable to find residual risk were inferred from previous studies. The authors then introduce their under-development enabling techniques, namely DICE (Dynamic Integrated Consequence Evaluation) and DeBATE (Deep learning-Based Accident Trend Estimation). This work can be considered as a preliminary initiative to find the bridging points between deterministic and probabilistic assessments on the pillars of big data technology.
본 연구는 탐색적 수준에서 행운이 확률적 틀에 의한 의사결정 경향을 강화시키고, 불운이 이러한 경향을 약화시킨다는 예측을 검증한 것이다. 이를 위해 운 경험(행운 vs. 불운 vs. 통제) ${\times}$ 확률적 틀(높음 vs. 낮음)을 조작한 후, 사람들의 확률적 틀에 의한 의사결정 경향성에 차이가 있는지 관찰하였다. 결과적으로 행운 경험은 확률적 틀에 의한 의사결정 경향을 증가시키고, 불운 경험은 확률적 틀에 의한 의사결정을 약화시키는 이원상호작용을 관찰할 수 있었다(그림 1). 본 연구를 시작으로 확률적 틀 이외의 맥락적 틀(e.g., 긍정 vs. 부정; 맥락에 부합하는 손실 vs. 맥락과 무관한 손실)에 대한 의사결정에도 행운과 불운이 어떻게 영향을 미치는지 확인하는 연구들이 이어지길 기대한다.
본 연구에서는 홍수시나리오에 의해 발생한 제방붕괴에서 불확실성을 포함한 확률홍수위험지도를 산정하였다. 불확실성을 포함한 극치수문시나리오와 그에 따른 홍수위가 산정된 선행연구자료를 활용하였고 이에 따라 제방붕괴 예측지점을 산정하였다. 단순한 조건에 따른 일률적인 파제폭을 제시하는 경험식과 지반공학적 복합요소들에 대한 불확실성을 고려한 물리적 기반의 수치모의 방식을 결합하여 파제폭을 산정하였다. 이에 따라 확률론적 파제유입량을 결정하였고, 신뢰도를 기반으로 100회 모의수행을 통한 2차원 제내지 침수해석을 실시하여 확률침수심도를 작성하였다. 이를 통해 홍수위험지도 작성기법을 기반으로 확률침수심도와 결합하여 확률홍수위험지도를 작성하였다. 본 연구결과는 제내지의 비상대처계획(EAP)의 정량적 근거자료로 보다 경제적, 안정적인 설계지표 제시하는데 효과적일 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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