우리나라는 수공구조물 설계할 때 강우빈도해석과 강우-유출 모형으로 홍수량을 산정하여 사용하고 있다. 그러나 강우자료의 확률분포 및 자료기간 등에 따른 매개변수 추정에 많은 불확실성이 존재하나 이를 고려한 해석은 이루어지지 않고 있다. 이러한 점에서 Gumbel 분포형과 확률가중 모멘트법을 기준으로 확률강우량의 신뢰구간을 평가함과 동시에 매개변수의 불확실성을 평가하는데 있어서 우수한 성능을 발휘하는 Bayesian방법을 도입하여 서울지역의 확률강우량의 불확실성을 정량적으로 평가하였다. 두 가지 방법의 비교결과 확률가중모멘트법의 신뢰구간이 Bayesian 방법의 불확실성 구간보다 전반적으로 크게 나타났다. 신뢰구간의 경우 정규분포를 따르기 때문에 좌우대칭의 형태를 갖는 반면에 Bayesian 방법의 불확실성은 Gumbel 분포로부터 유도되어, 보다 현실적인 불확실성 평가가 가능하였다. 자료의 구간 및 기간에 따른 확률강우량의 불확실성을 평가한 결과 자료에 증가에 따른 불확실성 감소를 확인할 수 있었으며, Bayesian 방법이 자료 증가에 따른 불확실성 범위 감소가 보다 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
As the spatial resolution of remote sensing satellites becomes higher, very accurate determination of the position of a LEO (Low Earth Orbit) satellite is demanding more than ever. Non-symmetric Earth gravity is the major perturbation force to LEO satellites. Since the orbit propagation is performed in the celestial frame while Earth gravity is defined in the terrestrial frame, it is required to convert the coordinates of the satellite from one to the other accurately. Unless the coordinate conversion between the two frames is performed accurately the orbit propagation calculates incorrect Earth gravitational force at a specific time instant, and hence, causes errors in orbit prediction. The coordinate conversion between the two frames involves precession, nutation, Earth rotation and polar motion. Among these factors, unpredictability and uncertainty of Earth rotation, called UTI-UTC, is the largest error source. In this paper, the effect of UTI-UTC on the accuracy of the LEO propagation is introduced, tested and analzed. Considering the maximum unpredictability of UTI-UTC, 0.9 seconds, the meaningful order of non-spherical Earth harmonic functions is derived.
Long slit spectrometers are widely used in optical and infrared bands in astronomy. Absolute flux calibration for extended sources, however, is not straightforward, because a portion of the radiation energy from a flux calibration star is blocked by the narrow slit width. Assuming that the point spread function(PSF) of the star is circularly symmetric, we develop a robust method to extrapolate the detected stellar flux to the unobscured flux using the measured PSF along the slit-length direction. We apply this method to our long slit data and prove that the uncertainty of the absolute flux calibration is less than a few percents.
This paper examined the probabilistic load analysis for the tailplane during pitching maneuvering in the conceptual aircraft design phase. The flight load analysis based on the probabilistic distribution of design variables are compared with the results of the deterministic analysis. Two forms of variable distribution are used in this paper. One is standard normal distribution, the other distribution is calculated from the results of short-period longitudinal equation of aircraft motion. The influence of the distribution parameter on the probabilistic load analysis was investigated and the significant design variables that have an impact on the mean and variance of probabilistic load were identified. The comparison indicates that probabilistic load analysis provides more reliable probabilistic load distribution for the structural design than the traditional deterministic analysis.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권2호
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pp.113-122
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2015
Feature subset selection is as a pre-processing step in learning algorithms. In this paper, we propose an efficient algorithm, ModifiedFAST, for feature subset selection. This algorithm is suitable for text datasets, and uses the concept of information gain to remove irrelevant and redundant features. A new optimal value of the threshold for symmetric uncertainty, used to identify relevant features, is found. The thresholds used by previous feature selection algorithms such as FAST, Relief, and CFS were not optimal. It has been proven that the threshold value greatly affects the percentage of selected features and the classification accuracy. A new performance unified metric that combines accuracy and the number of features selected has been proposed and applied in the proposed algorithm. It was experimentally shown that the percentage of selected features obtained by the proposed algorithm was lower than that obtained using existing algorithms in most of the datasets. The effectiveness of our algorithm on the optimal threshold was statistically validated with other algorithms.
퍼지 선형계획법은 불확실성하에서의 문제들을 해결하는데 유용한 의사결정 모형이다. 본 연구에서는 목적함수 값이 퍼지수이고 우변 상수도 퍼지수인 융합 등식 제약식을 갖는 퍼지 선형계획법 문제를 다룬다. 연구의 목적은 퍼지 해를 정의하고 그것을 구하는 절차를 모색하는 것이다. 목적함수 값에 대한 소속 함수로 부분 선형함수를, 제약식의 소속 함수로는 사다리꼴 함수를 도입한다. 사다리꼴 함수는 구간별 선형 함수 들로 나누어 나타낼 수 있다. 따라서 모든 소속 함수들을 선형식 들로 대체함으로써 퍼지 선형계획 모형을 Zimmermann의 대칭 선형 모형으로 바꿀 수 있다. 여기에 최대-최소 기준을 적용하여 일반 선형계획법 문제를 도출해 내고, 이 문제의 최적해로부터 원 문제의 퍼지 해를 얻게 된다. 본 논문에서는 사다리꼴 소속 함수에 대해 살펴보았는데 앞으로는 오목 부분 선형함수와 같은 좀 더 일반화된 소속 함수에 대한 연구가 필요하다.
Wanninger, Andreas;Seidl, Marcus;Macian-Juan, Rafael
Nuclear Engineering and Technology
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제50권2호
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pp.297-305
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2018
Fuel assembly (FA) bow in pressurized water reactor (PWR) cores is considered to be a complex process with a large number of influencing mechanisms and several unknowns. Uncertainty and sensitivity analyses are a common way to assess the predictability of such complex phenomena. To perform such analyses, a structural model of a row of 15 FAs in the reactor core is implemented with the finite-element code ANSYS Mechanical APDL. The distribution of lateral hydraulic forces within the core row is estimated based on a two-dimensional Computational Fluid Dynamics model with porous media, assuming symmetric or asymmetric core inlet and outlet flow profiles. The influence of the creep rate on the bow amplitude is tested based on different creep models for guide tubes and fuel rods. Different FA initial states are considered: fresh FAs or FAs with higher burnup, which may be initially straight or exhibit an initial bow from previous cycles. The simulation results over one reactor cycle demonstrate that changes in the creep rate and the hydraulic conditions may have a considerable impact on the bow amplitudes and the bow patterns. A good knowledge of the specific creep behavior and the hydraulic conditions is therefore crucial for making reliable predictions.
Feng, Yuan;Yan, Qinsiwei;Tseng, Po-Hsuan;Hao, Ganlin;Wu, Nan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2299-2318
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2019
Location-aware networks are of great importance for both civil lives and military applications. Methods based on line-of-sight (LOS) measurements suffer sever performance loss in harsh environments such as indoor scenarios, where sensors can receive both LOS and non-line-of-sight (NLOS) measurements. In this paper, we propose a data association (DA) process based on the expectation maximization (EM) algorithm, which enables us to exploit multipath components (MPCs). By setting the mapping relationship between the measurements and scatters as a latent variable, coefficients of the Gaussian mixture model are estimated. Moreover, considering the misalignment of sensor position, we propose a space-alternating generalized expectation maximization (SAGE)-based algorithms to jointly update the target localization and sensor position information. A two dimensional (2-D) circularly symmetric Gaussian distribution is employed to approximate the probability density function of the sensor's position uncertainty via the minimization of the Kullback-Leibler divergence (KLD), which enables us to calculate the expectation step with low computational complexity. Moreover, a distributed implementation is derived based on the average consensus method to improve the scalability of the proposed algorithm. Simulation results demonstrate that the proposed centralized and distributed algorithms can perform close to the Monte Carlo-based method with much lower communication overhead and computational complexity.
The main aim of this study is to select the optimal set of genes from microarray cancer datasets that contribute to the prediction of specific cancer types. This study proposes the enhancement of the feature selection filter algorithm based on Joe's normalized mutual information and its use for gene selection. The proposed algorithm is implemented and evaluated on seven benchmark microarray cancer datasets, namely, central nervous system, leukemia (binary), leukemia (3 class), leukemia (4 class), lymphoma, mixed lineage leukemia, and small round blue cell tumor, using five well-known classifiers, including the naive Bayes, radial basis function network, instance-based classifier, decision-based table, and decision tree. An average increase in the prediction accuracy of 5.1% is observed on all seven datasets averaged over all five classifiers. The average reduction in training time is 2.86 seconds. The performance of the proposed method is also compared with those of three other popular mutual information-based feature selection filters, namely, information gain, gain ratio, and symmetric uncertainty. The results are impressive when all five classifiers are used on all the datasets.
본 연구는 주기적인 강제 진동이 가해지는 액적의 모드 특성을 실험적으로 이해하는 것을 목적으로 하고 있다. 액적의 공진 주파수 예측을 수행하여 이론 및 실험적 해석을 통해 두 접근방법의 타당성을 파악하였으며, 초고속카메라를 사용하여 액적의 다양한 변형 특성-모드 형상, 분리, 미소 액적의 발생, 그리고 비틀림의 특성을 관찰하였다. 이론 해석 및 실험결과와의 비교에 있어 공진 주파수 값의 차이가 약 15% 이하라는 것이 도출되었으며 이러한 차이의 발생 원인으로 접촉선 마찰, 비선형벽 고착, 실험의 불확실성 등에 큰 영향을 받는 것으로 판단된다. 접촉선이 고정되어있을 경우와 작은 진폭 조건 하에서 액적의 모양은 대칭형상을 가졌으며, 공진 주파수에서의 로브의 크기는 주변부 주파수에서의 로브 크기보다 더 크게 된다는 점을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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