Hughes와 Borgman(1987)이 천해파고의 특성을 잘 나타낼 수 있는 통계적 표현으로 Beta-Rayleigh 분포를 제안하였다. 본 고에서는 기존의 파랑이론을 이용하여 천해파의 특성을 재조명하여 Beta-Rayleigh 분포의 출발점을 확인하고 Beta-Rayleigh 분포가 갖는 상한조건인 H$_{b}$가 무한대가 되면 Rayleigh 분포로 되어버리는 수학적인 과정을 밝힌 후 현장관측치를 통한 검증을 해보고자 한다.(중략)
이 논문에서는 Yura 해역에서 폭풍 중 24시간 연속으로 측정된 freak wave가 포함된 파랑자료를 분석하여 비선형 파도의 통계적 특성을 살펴보았다. 파고의 초과확률분포는 Edgeworth-Rayleigh(ER) 분포와, Rayleigh 분포를 이용하여 계측된 자료와 비교하였다. 파형이 stationary 상태를 유지하는 10시간 동안 계측된 파랑자료(파랑의 개수가 4600 내외)에서는, 파형의 분포는 Gram-Chalier분포가 Gaussian분포보다 파랑자료와 일치를 한다. 전반적인 파고의 확률분포는 Rayleigh($H_{rms}$)분포를 잘 따르는 것을 볼 수 있다. Freak wave 발생확률은 Rayleigh($m_{o}{^{1/2}}$) 분포로 잘 표시가 되며, ER 분포는 과대하게 예측하는 것을 볼 수 있다. 30분간 계측된 파랑자료(파랑 개수가 250개 내외)에서 freak wave가 발생된 경우는 ER 분포가 freak wave 발생확률과 잘 일치한다. 그러나 전반적인 파고의 발생확률이 과대평가된다. Freak wave가 발생하지 않은 경우는 거의 모든 파고에 걸쳐 Rayleigh($H_{rms}$)분포가 계측된 파고분포와 잘 일치를 한다. 파고가 10 m 이하의 freak wave의 파고확률분포는 10 m 이상의 파고를 가지는 freak wave와 비슷한 경향을 보인다. $H_{max}/H_{1/3}$은 파형의 kurtosis와 연관이 있는 것을 보여주었다. Freak wave의 발생은 높은 kurtosis 값과 관계가 있으며, freak wave가 발생하는 임계 kurtosis 값이 존재할 가능성이 있을 것으로 추정된다.
If the sea is narrowband, the Rayleigh distribution introduced by Longuet-Higgins can be used for the individual wave height distribution. However the Rayleigh distribution over-predicts the probability of high waves. Longuet-Higgins introduced alternative form of the Rayleigh distribution with an empirical constant. The wave height distribution can be fitted well by one parameter Rayleigh distribution with a proper choice of the empirical constant. The empirical constant is the ratio of the significant wave height based the time domain analysis and the spectral analysis. Here we examine wave data which contain extreme waves. Once again we confirmed that extreme wave height distribution can be modelled well by a modified Rayleigh distribution.
본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용하는 유한고장 NHPP Rayleigh 분포 모형과 NHPP Inverse Rayleigh 분포 모형을 소프트웨어 개발비용 모형에 적용한 후, 개발비용과 최적의 방출시간에 대한 속성을 비교, 분석하였다. 소프트웨어 개발비용의 속성을 분석하기 위하여 소프트웨어 고장시간 자료를 사용하였고, 모수추정은 최우추정법을 적용하였으며, 비선형 방정식은 이분법을 사용하여 계산하였다. 그 결과, Rayleigh 모형이 Inverse Rayleigh 모형보다 소프트웨어 개발비용이 비교적 적고, 소프트웨어 방출시점도 빨라서 상대적으로 우수한 모형임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 기존 연구사례가 없는 Rayleigh 모형과 Inverse Rayleigh 모형의 개발비용 속성을 새롭게 분석하였으며, 더불어 소프트웨어 개발자들이 소프트웨어 신뢰도 향상 방법 및 개발비용의 속성을 탐색하는 데 필요한 기본지침으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
두 벽면이 서로 다른 평균 온도와 일정한 위상 차이 하에서 작은 파동수의 정현적인 온도 분포를 갖는 시스템에서의 자연 대류를 조사한다. 벽면 온도 분포의 파동수 k=0.5이고 위상차는 ㄱ/2 이며, 고려하는 유체는 Pr =0.7인 공기이다. 작은 Rayleigh 수의 전도 영역에서는 한 주기에 걸쳐 약간 기울어진 형태의 두 개의 큰 셀이 형성된다. 그러나 Rayleigh 수가 증가하면 열적으로 불안정한 영역에서 여러 개의 셀이 형성되는 다수 셀 유동이 일어난다. 다수 셀 영역에서 과도기적인 기간에서는 일시적으로 공간적인 점대칭성이 깨어지기도 하지만 정상 상태의 유동장은 언제나 대칭성을 만족한다. 유동 형태의 천이가 일어나는 임계 Rayleigh 수 부근에서는 Nusselt 수가 급격하게 증가한다.
소프트웨어 안정성은 운영 환경에서 시간의 흐름에 따른 오작동이 없이 운영 될 수있는 가능성이라고 할 수 있다. 소프트웨어의 고장 분석을 위한 유한 고장 NHPP에서, 고장 발생률은 일정하거나 단조롭게 증가하거나 단조 감소하는 추이를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 NHPP 모형에 근거하고 소프트웨어 고장시간 자료를 바탕으로 와이블 분포의 형상모수를 고려한 지수분포 Rayleigh 분포, 역-지수 분포를 수명분포로 하여 소프트웨어 개발 비용모형에 관한 속성을 비교 평가분석을 하였다. 또한 모수 추정은 최우 추정방법을 적용하고 데이터 추세검정은 박스-플롯방법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 Rayleigh 모형이 역-지수 모형이나 Goel-Okumoto 모형에 비교해서 방출 시기는 Rayleigh 모형이 가장 빠르고 방출시점의 비용도 가장 경제적임을 알 수 있다. 이 연구의 결과를 이용하면 소프트웨어 개발자 및 운용자들은 최적방출시간과 경제적인 개발비용을 예측 하는데 활용 할 수 있으리라 판단된다.
구조물이 가지는 에너지의 확률밀도함수를 이용한 능도제어 알고리듬을 제안한다. 구조물의 에너지는 Rayleigh 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 이것은 에너지가 항상 양의 값을 가지고 최소에너지가 발생할 확률은 1이라는 조건을 Rayleigh 확률분포가 만족시킨다는 사실에 근거한다. 제어력의 크기는 가정된 확률밀도함수에 따라 구조물의 에너지가 설계자에 의해 설정된 에너지 임계값을 넘을 확률의 크기에 비례하도록 산정되며, 제어력의 방향은 Lyapunov 제어기 설계기법에 따라 결정된다. 제시된 알고리듬은 LQR 제어기와 비교하여 최대응답을 줄이는 효과를 가지며, 제어력의 임계를 고려할 수 있는 장점을 가진다. 또한 Lyapunov 제어기에서 발생가능한 채터링(chattering)현상을 피할 수 있다.
한반도 주변해상에 큰 영향을 미친 태풍 LEE, VERA, THELMA 통과시의 파랑관측 자료에 대하여 zero-up & down crossing법 및 Tucker-Draper법으로 구한 유의파고를 파랑스펙트럼법으로 구한 유의파고와 비교분석하였다. 그리고 zero-up crossing법으로 구한 개별파의 파고분포를 Rayleigh, Weibull, Gluhovski, Ibrageemov, Goda의 분포와 비교한 후 Chi-square 검증을 실시하였다. 분석결과 zero-crossing법으로 구한 유의파고가 스펙트럼에서 구한 유의파고와 가장 잘 일치하였으며, 파고분포는 Rayleigh와 Goda 분포가 관측치에 가장 잘 맞는 것으로 나타났다.
음성검출기는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성검출방식은 통계적인 모델을 기반으로 하여 likelihood ratio test (LRT)를 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하여 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 (Gaussian) 분포를 기반으로 하고 uniformly most powerful (UMP) 테스트를 이용하여 새로운 음성검출기법을 제안한다. 새로운 음성검출기법의 결정규칙은 기존 LRT에 기반하여 UMP 테스트를 통해 식을 유도하였다. UMP 테스트를 이용하면, 입력음성에 대한 절대값의 확률 분포를 Rayleigh 분포 형태로 얻을 수 있으며, 이 분포에 따라 최종적으로 음성검출을 하게 된다. 이 새로운 방식의 음성검출기는 기존의 방식에서 필요한 a priori signal-to-noise ratio (SNR) 값을 구하지 않고도 음성 유무를 판단할 수 있다는 장점이 있다. 실제로 다양한 음성검출에 대한 성능 평가결과, 제안된 기법이 기존 방식에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
The inverse Rayleigh model distribution and Rayleigh distribution model were widely used in the field of reliability station. In this paper applied using the finite failure NHPP models in order to growth model. In other words, a large change in the course of the software is modified, and the occurrence of defects is almost inevitable reality. Finite failure NHPP software reliability models can have, in the literature, exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, proposes the inverse Rayleigh and Rayleigh software reliability growth model, which made out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on mean square error (MSE) and coefficient of determination($R^2$), for the sake of efficient model, were employed. In order to insurance for the reliability of data, Laplace trend test was employed. In many aspects, Rayleigh distribution model is more efficient than the reverse-Rayleigh distribution model was proved. From this paper, software developers have to consider the growth model by prior knowledge of the software to identify failure modes which can helped.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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