• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2009년도 춘계 학술대회 제21권1호
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• pp.275-276
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• 2009

본 논문에서는 중성화에 노출된 콘크리트 구조불의 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시한다. 이 예측 방법은, 새로운 계측 데이터 있을 때 베이스 이론에 근거하여 지속적으로 업데이팅 을 할 수 있다. 모델 매개변수의 확률론적인 특성이 고려된다. 염해 해석 모델의 절차는 라틴 하이퍼 큐브 샘플 추출법으로 간단하게 정리되고 이를 통해 얻는 표본으로 결정된다. 이러한 새로운 방법은 중요한 콘크리트 구조물을 설계하기에 아주 유용하고 모니터링을 통한 실 콘크리트 구조물의 잔존수명을 예측 할 수 있다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제12권3호
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• pp.207-223
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• 2013

Revenue management (RM) has been widely used to model products characterized as perishable. Classical RM model assumed that price is the sole factor in the model. Thus price adjustment becomes a crucial and costly factor in business. In this paper, an optimal pricing model is developed based on minimization of soft customer cost, one kind of price adjustment cost and is solved by Lagrange multiplier method. It is formed by expected discounted revenue/bid price integrating quantity-based RM and pricing-based RM. Quantity-based RM consists of two capacity models, namely, booking limit and overbooking. Booking limit, built by assuming uncertain customer arrival, decides the optimal capacity allocation for two market segments. Overbooking determines the level of accepted order exceeding capacity to anticipate probability of cancellation. Furthermore, pricing-based RM models occupancy/demand rate influenced by internal and competitor price changes. In this paper, a mathematical model based on game theoretic approach is developed for two conditions of deterministic and stochastic demand. Based on the equilibrium point, the best strategy for both hotels can be determined.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.71-79
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• 2016

도시부 보행네트워크의 보행성 평가를 위해서 Space Syntax Theory(공간구문론)을 반영한 보행모형 구축이 요구된다. 공간구문론은 통합도를 도출하여 보행로의 중심성에 대한 정량적 평가지료를 제공한다. 보행모형은 이동성, 편리성, 안전성의 보행지표로서 보행성을 나타내는 정량적 판단근거를 제시한다. 그러나 보행네트워크에서 공간구문론을 반영하기 위해서는 회전지체 반영을 위한 네트워크구축기법의 검토가 요구된다. 특히 기존의 연구에서 제안된 나무기반 Dial 알고리즘은 회전지체 반영을 위하여 네트워크확장이 요구되었다. 본 연구는 덩굴망기반 Dial 알고리즘과 공간구문론의 통합방안을 제시하였다. 덩굴망기반 Dial 알고리즘은 인접링크의 사이에서 발생하는 회전지체를 포함하는 3단계 수행과정을 수행하므로 네트워크확장의 우회가 가능하다. 따라서 공간구문론의 축노드와 축노드가 만나는 시각교차점에서 회전지체가 발생하는 상황에서도 네트워크의 변형을 최소화하면서 시각거리와 물리거리를 일치시키는 측면에서 덩굴망기반 Dial 알고리즘이 활용이 필요하다. 도시부도로와 같이 보행이 복잡한 권역의 평가를 위해서 활용이 가능함을 향후 연구로 제시하였다. 특히 사례연구를 통해서 제안된 기법의 수행과정을 도출하였다.

• 응용통계연구
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• 제22권5호
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• pp.961-969
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• 2009

발전기 고정자 권선의 냉각수 누수는 발전기 운전 중 절연 파괴를 발생시켜 발전소 불시정지를 발생시킬 뿐만 아니라 권선 손상에 따른 정비 기간 및 비용이 매우 많이 소요된다. 따라서 발전기 고정자 권선의 냉각수 누수가 발생하였을 때 재앙이 일어나기 전에 고정자 권선 절연물의 흡습 상태를 진단하는 것은 예방 정비 측면에서 매우 효과적인 정비 방안이라고 할 수 있겠다. 본 논문에서는 발전기 고정자 권선에 흡습여부를 알아보기 위하여 여러 가지 확률분포를 이용하여 판정기준값을 유도하였다. 또한, 유도된 판정기준값을 바탕으로 실제 관측된 자료를 이용하여 흡습여부를 판단하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.77-88
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• 2008

본 논문에서는 염해를 받는 RC 구조물의 부식 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시한다. 이 예측 방법은, 현장 계측 데이터가 추가적으로 있을 때 베이스 정리 이론에 의하여 계속적으로 업데이팅을 할 수 있다. 모델 매개변수의 확률론적인 특성은 모델로 명백하게 고려된다. 염해 해석 모델의 절차를 간단하게 하기 위해서는, 내구성 한계의 확률은 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법에서 얻는 표본에서 결정된다. 이러한 새로운 방법은 중요한 콘크리트 구조물을 설계하기에 아주 유용하다. 그리고 모니터링을 통한 실 콘크리트구조물의 잔존수명을 예측 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.212-222
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• 2020

본 연구의 목적은 전 세계 산업수학의 흐름을 주도하는 미국산업응용수학 학회에서 출판하는 논문들의 연구현황 및 동향을 거시적으로 파악하는 데 있다. 이를 위해 2016년부터 2019년까지 6,255편의 논문 제목 및 초록을 수집하였으며, LDA 기법을 활용한 토픽모델링과 시계열회귀모형 분석을 수행하였다. 분석 결과 첫째, 산업수학 분야는 해석학을 중심으로 기하학, 대수학, 위상수학, 이산수학, 확률 및 통계 등 다양한 분야에서 연구가 진행되었다. 둘째, 시간이 흐름에 따라 상승하는 연구 주제는 수리유체역학, 그래프이론, 확률미분방정식이었으며, 하강하는 연구 주제는 계산이론과 고전기하로 나타났다. 연구 결과는 산업수학 분야의 지적 구조에 대한 전체적인 흐름 및 변화에 대한 이해를 바탕으로 연구자들에게는 향후 연구 방향에 대해서, 그리고 교육 현장에는 시대 변화를 반영한 산업수학 교육과정을 수립하는데 시사점을 제공할 것이다.

• 응용통계연구
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• 제23권3호
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• pp.471-485
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• 2010

금융위험의 위험관리를 위한 도구로서 현재 VaR가 널리 이용되고 있다. VaR의 측정은 사용의 편리상 정규분포를 가정하여 이루어져 왔으나 좀 더 정확한 VaR의 산출을 위해 최근 극단치이론을 이용한 추정방법이 관심을 끌고 있다. 지금까지 극단치이론을 이용하여 VaR의 추정을 위한 확률모형에는 주로 GEV모형과 GPD모형이 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 EV모형이 갖는 문제점들을 극복하고 좀 더 정확한 VaR를 측정하기위한 노력으로 PP모형을 제시하였다. PP모형은 확률과정의 관점에서 GEV모형과 GPD모형을 포괄하는 모형으로서 기존의 EV모형을 일반화시키는 모형이라고 할 수 있다. PP모형이 기존의 정규분포와 두 EV모형에 비해 VaR추정의 성과가 우수함을 실증분석을 통해 보여주었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.409-416
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• 2017

본 논문은 유한체(finite fields)에서 압축센싱(compressed sensing) 프레임워크를 살펴본다. 하나의 측정 샘플은 센싱행렬의 행과 희소 신호 벡터와의 내적으로 연산되며, 본 논문에서 제안하는 확률적 희소 신호 복원 알고리즘을 이용하여 그 압축센싱의 해를 찾고자 한다. 지금까지 압축센싱은 실수(real-valued)나 복소수(complex-valued) 평면에서 주로 연구되어 왔지만, 이와 같은 원신호를 처리하는 경우 이산화 과정으로 정보의 손실이 뒤따르게 된다. 이에 대한 연구배경은 이산(discrete) 신호에 대한 희소 신호를 복원하고자 하는 노력으로 이어지고 있다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 센싱행렬로써 코딩 이론에서 사용된 LDPC(Low-Density Parity-Check) 코드의 패러티체크 행렬을 이용한다. 그리고 본 연구에서 제안한 확률적 복원 알고리즘을 이용하여 유한체의 희소 신호를 복원한다. 기존의 코딩 이론에서 발표한 LDPC 복호화와는 달리 본 논문에서는 희소 신호의 확률분포를 이용한 반복적 알고리즘을 제안한다. 그리고 개발된 복원 알고리즘을 통하여 우리는 유한체의 크기가 커질수록 복원 성능이 우수한 결과를 얻었다. 압축센싱의 센싱행렬이 LDPC 패러티체크 행렬과 같은 저밀도 행렬에서도 좋은 성능을 보여줌에 따라 이산 신호를 고려한 응용 분야에서 적극적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.438-441
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• 2007

Recently, due to molecular biology and engineering technology, DNA microarray makes people watch thousands of genes and the state of variation from the tissue samples of living body. With DNA Microarray, it is possible to construct a genetic group that has similar expression patterns and grasp the progress and variation of gene. This paper practices Cluster Analysis which purposes the discovery of biological subgroup or class by using gene expression information. Hence, the purpose of this paper is to predict a new class which is unknown, open leukaemia data are used for the experiment, and MCL (Markov CLustering) algorithm is applied as an analysis method. The MCL algorithm is based on probability and graph flow theory. MCL simulates random walks on a graph using Markov matrices to determine the transition probabilities among nodes of the graph. If you look at closely to the method, first, MCL algorithm should be applied after getting the distance by using Euclidean distance, then inflation and diagonal factors which are tuning modulus should be tuned, and finally the threshold using the average of each column should be gotten to distinguish one class from another class. Our method has improved the accuracy through using the threshold, namely the average of each column. Our experimental result shows about 70% of accuracy in average compared to the class that is known before. Also, for the comparison evaluation to other algorithm, the proposed method compared to and analyzed SOM (Self-Organizing Map) clustering algorithm which is divided into neural network and hierarchical clustering. The method shows the better result when compared to hierarchical clustering. In further study, it should be studied whether there will be a similar result when the parameter of inflation gotten from our experiment is applied to other gene expression data. We are also trying to make a systematic method to improve the accuracy by regulating the factors mentioned above.