In this study a dynamic modeling scheme is presented to derive the probabilistic structure of soil water and plant water stress when subject to stochastic precipitation conditions. The newly developed model has the form of the Fokker-Planck equation, and its applicability as a model for the probabilistic evolution of the soil water and plant water stress is investigated under climate change scenarios. This model is based on the cumulant expansion theory, and has the advantage of providing the probabilistic solution in the form of probability distribution function (PDF), from which one can obtain the ensemble average behavior of the dynamics. The simulation result of soil water confirms that the proposed soil water model can properly reproduce the results obtained from observations, and it also proves that the soil water behaves with consistent cycle based on the precipitation pattern. The plant water stress simulation, also, shows two different PDF patterns according to the precipitation. Moreover, with all the simulation results with climate change scenarios, it can be concluded that the future soil water and plant water stress dynamics will differently behave with different climate change scenarios.
In this paper we introduce the integral type Lupas-$B{\acute{e}}zier$ operator $\tilde{B}_{n,{\alpha}}$, which is a new approximation operator of probabilistic type. We study the rate of pointwise convergence of the operators $\tilde{B}_{n,{\alpha}}$ for local bounded functions and get an asymptotically estimate by means of some methods and techniques of probability theory.
본(本) 연구(硏究)에서는 베이지안 이론(理論)을 이용(利用)한 확률적(確率的) 추론방법(方法)을 도입하여 불확실한 정보(情報)에 그 불확실성(不確實性)을 고려해주고, 그러한 과정(過程)을 통하여 가설들에 대한 확실성(確實性)의 정도(程度)를 평가(評價)해주는 전문가(專門家) 대체 시스템을 위한 일종의 지식습득 과정(過程)을 전개하였다.
Traditional methods for monitoring targets rely heavily on probabilistic data association (PDA) or Kalman filtering. However, achieving optimal performance in a densely congested tracking environment proves challenging due to factors such as the complexities of measurement, mathematical simplification, and combined target detection for the tracking association problem. This article analyzes a target tracking problem through the lens of fuzzy logic theory, identifies the fuzzy rules that a fuzzy tracker employs, and designs the tracker utilizing fuzzy rules and Kalman filtering.
Soil properties are not random values which is represented by mean and standard deviation but show spatial correlation. Especially, soils are highly variable in their properties and rarely homogeneous. Thus, the accuracy and reliability of probabilistic analysis results is decreased when using only one random variable as design parameter. In this paper, to consider spatial variability of soil property, one-dimensional random fields of coefficient of consolidation ($C_v$) were generated based on a Karhunen-Loeve expansion. A Latin hypercube Monte Calro simulation coupled with finite difference method for Terzaghi's one dimensional consolidation theory was then used to probabilistic analysis. The results show that the failure probability is smaller when consider spatial variability of $C_v$ than not considered and the failure probability increased when the autocorrelation distance increased. Thus, the uncertainty of soil can be overestimated when spatial variability of soil property is not considered, and therefore, to perform a more accurate probabilistic analysis, spatial variability of soil property needed to be considered.
The probabilistic keyblock concept which was based upon block theory was applied to the example site by using the observed block moulds data. The more was the block failure likelihood (P(B)) which was defined by the product of the joint combination probability, the shape parameter and the instability parameter, the more were the frequencies of failures observed. If we can acquire these data during a tunnel construction stage, they will be used as a very useful data to construct another tunnel in the neighborhood. Furthermore, a sedimentary rock may have larger P(B) values than a crystalline rock, and for the given P(B) value, the percent block moulds are larger in the former than latter.
Performance-based remaining life assessment of reinforced concrete bridge girders, subject to chloride-induced corrosion of reinforcement, is addressed in this paper. Towards this, a methodology that takes into consideration the human judgmental aspects in expert decision making regarding condition state assessment is proposed. The condition of the bridge girder is specified by the assignment of a condition state from a set of predefined condition states, considering both serviceability- and ultimate- limit states, and, the performance of the bridge girder is described using performability measure. A non-homogeneous Markov chain is used for modelling the stochastic evolution of condition state of the bridge girder with time. The thinking process of the expert in condition state assessment is modelled within a probabilistic framework using Brunswikian theory and probabilistic mental models. The remaining life is determined as the time over which the performance of the girder is above the required performance level. The usefulness of the methodology is illustrated through the remaining life assessment of a reinforced concrete T-beam bridge girder.
Based on the recent developments of the reliability-based structural analysis and design as well as the extending knowledge on the probabilistic characteristics of load and resistances, the probability based design criteria have been successfully developed for many standards. Since the probabilistic characteristics depend highly on the local load and resistances, it is recognized to develop the design criterion compatible with domestic requirements. The existing optimum design methods, which are generally based on the structural theory and certain engineering exprience, do not realistically consider the uncertainties of load and resistances and the basic reliability concepts. This study is directed to propose a optimum design based Expected Total Cost Minimization on two-way slab system which could possibly replace optimum design based traditional provisions of the current code, based on the AFOSM reliablity theory.
최근 인적재난 발생의 불확실성에 대한 유연한 대처를 위해 확률 통계적 재난위험성 평가 및 위험관리 기술에 대한 필요성이 고조되고 있어 관련기술을 인적재난에 적용하기 위한 연구를 수행하였다. 먼저 재난위험성 평가 기법의 실효성, 경제성 및 지속가능한 시스템 구현을 위한 선제조건을 검토하였다. 이로부터 재난의 피해규모-발생확률 분포함수의 이론적 검토를 통해 확률 통계적인 재난위험 지표를 도출하고 재난안전(위험)도 평가에 활용함으로서 보다 간편한 정량적 재난위험도 평가기법을 개발하였기에 이를 소개한다. 또한 이를 활용하여 우리나라와 일본의 확률 통계적인 화재 안전유지 성능을 비교 분석하고 그 결과를 안전지수로 제시하였다. 향후 기존의 재난위험 평가기술과 융화 발전시켜 국내실정에 맞는 미래 재난 추정 및 예측 모델의 최적화 방안을 마련함으로써 지속적인 위험도 분석결과에 기반을 둔 합리적인 통합재난관리 방안 마련이 가능 할 것으로 기대된다.
지반-구조물의 동적 상호작용 해석에 있어서, 흙의 특성치들 뿐만 아니라 입력지진 자체도 무척 Random하다. 본 논문에서는 이 Randomness를 고려하기 위하여 확률론적 방법을 적용하여 상호작용 해석에 미치는 영향을 연구하였다. 이 확률론적 적용을 위해 Elastic Half Space 이론에 의해 얻어진 Complex Response 방법, Random Vibration Theory와 Rosenblueth의 Two Point Estimate 방법을 사용하여 해석을 수행하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 흙의 동적 특성치 뿐만 아니라 Kanai-Tajimi에 의하여 제안된 입력지진의 PSD Function 의 불확정성도 상당히 큼을 알 수 있었다. 이때의 Parameter의 변동계수는 0.4에서 0.6의 범위를 갖는다. 2) 흙의 동적 특성치의 불확정성의 영향이 입력지진의 그것보다는 구조물에 미치는 영향이 큼 을 알 수 있었다. 3) 입력지진과 흙의 동적 특성치 사이의 상관계수에 의한 영향은 무척 작음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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