• Nonlinear Functional Analysis and Applications
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• 제28권3호
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• pp.793-800
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• 2023

In this paper, we propose a generalization of Lindley distribution (GLD) via a special structure that is concern with progressively Type-II right censoring and time failure data. We study the modern properties that we have built by such combination, for example, survival function, hazard function, moments, and estimation by non-Bayesian methods. Application on some selected data related to Lindley distribution (LD) and (ED) have been employed to find out the best distribution that can fit data comparing with the GLD.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권2호
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• pp.191-213
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• 2023

Unit distributions are frequently used in probability theory and statistics to depict meaningful variables having values between zero and one. Using convenient transformation, the unit inverse exponentiated weibull (UIEW) distribution, which is equally useful for modelling data on the unit interval, is proposed in this study. Quantile function, moments, incomplete moments, uncertainty measures, stochastic ordering, and stress-strength reliability are among the statistical properties provided for this distribution. To estimate the parameters associated to the recommended distribution, well-known estimation techniques including maximum likelihood, maximum product of spacings, least squares, weighted least squares, Cramer von Mises, Anderson-Darling, and Bayesian are utilised. Using simulated data, we compare how well the various estimators perform. According to the simulated outputs, the maximum product of spacing estimates has lower values of accuracy measures than alternative estimates in majority of situations. For two real datasets, the proposed model outperforms the beta, Kumaraswamy, unit Gompartz, unit Lomax and complementary unit weibull distributions based on various comparative indicators.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권1호
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• pp.133-138
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• 2006

최근 인터넷의 보급으로 전자상거래가 대중들에게 나타났고 현재 기업들의 경영환경 변화를 주도하고 있다. 전자상거래에서는 기업이 고객과의 유지 및 관계 구축을 위하여 고객이 원하는 것이 무엇인가를 파악하고 그것을 고객에게 제안하는 여러 가지 고객 채널을 가지고 있는데, 그 중 게시판과 전자메일은 고객의 질의를 직접적으로 들을 수 있는 인바운드(Inbound) 정보로서 매우 중요한 채널로 다루어지고 있다. 그러나 현재 운영되는 전자상거래의 게시판과 전자메일은 체계적인 관리와 처리과정 없이 질의와 답변이 이루어지고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점의 해결을 위해 인공지능 분야의 문서 분류에서 널리 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 대표적인 나이브 베이지안(Naive Bayesian), TFIDF, 신경망, k-NN 알고리즘을 도입하여 전자상거래에서 존재하는 여러 가지 고객 질의의 카테고리를 자동으로 분류할 수 있도록 함으로써 관리자가 정확한 답변을 신속하게 처리할 수 있도록 하였다. 그리고 도입한 알고리즘의 고객 질의 문서 자동 분류 성능 실험을 통해 어떤 알고리즘이 우수한 분류 성능을 나타내는지 확인하였으며 실험 결과 나이브 베지이지안 알고리즘이 95%이상의 높은 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.381-390
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• 2010

This paper describes a procedure of the map-based localization for mobile robots by using a sensor fusion technique in structured environments. A combination of various sensors with different characteristics and limited sensibility has advantages in view of complementariness and cooperation to obtain better information on the environment. In this paper, for robust self-localization of a mobile robot with a monocular camera and a laser structured light sensor, environment information acquired from two sensors is combined and fused by a Bayesian sensor fusion technique based on the probabilistic reliability function of each sensor predefined through experiments. For the self-localization using the monocular vision, the robot utilizes image features consisting of vertical edge lines from input camera images, and they are used as natural landmark points in self-localization process. However, in case of using the laser structured light sensor, it utilizes geometrical features composed of corners and planes as natural landmark shapes during this process, which are extracted from range data at a constant height from the navigation floor. Although only each feature group of them is sometimes useful to localize mobile robots, all features from the two sensors are simultaneously used and fused in term of information for reliable localization under various environment conditions. To verify the advantage of using multi-sensor fusion, a series of experiments are performed, and experimental results are discussed in detail.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.59-73
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• 2016

지하 수송에 대한 수요가 증가함에 따라 도로터널 사용자와 운영자는 다양한 원인에 의한 위험에 노출되어 있으며, 주요 원인은 각각 사고 이벤트가 될 수 있는 교통상황이다. QRA(정량적 위험평가)의 중요성은 도로터널의 안전성을 정량화하고, 다수의 이해관계자들의 관점(용량, 신뢰성, 가용성, 유지보수 및 안전)에서의 요구조건에 밸런스를 유지하려는 의도에서 커지기 시작했다. 위험평가에 사용되는 고전적 방법은 ETA, FTA이지만, 변수의 다양함과 상호관계를 반영하지 못한다는 이유에서 이 방법들은 상대적으로 단순한 경우에만 적용할 수 있다. 특정위험평가에 필요한 객체, 이벤트, 결과 및 가정, 경계조건 등의 총체는 도로 터널시설 위험평가를 위해 필수적인 내용으로 관찰되어야 하는 시스템을 만들고, 정보, 데이터, 모델 등 관련 항목들이 그 시스템을 서술하게 된다. 시스템은 위험모델에 기반한 계층적 지표들을 사용하여 모델링되고 분석되며, 시스템의 모든 가능한 구성은 지표의 적절한 선택을 통하여 표현될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 일반터널에서뿐만 아니라 복층터널 같은 복합적인 지하시스템 변수들간의 상호의존성을 고려하여 정량화할 수 있는 베이지안 네트워크를 근거로 한 정량적 위험평가방법을 소개한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권5호
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• pp.38-47
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• 2006

기존의 인식 방법은 물체에 대한 형상 정보 또는 움직임을 특징으로 한 단일 인식기를 사용한다. 하지만, 기존의 단일 특징 기반의 단일 인식기를 사용하는 방법의 인식 성능은 물체의 영역에 대한 정확한 검출에 크게 의존하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 기존 인식방법의 단점을 해결하고, 인식의 신뢰성을 높이기 위해서 세 가지 인식기에 의한 각 결과를 Bayesian을 이용하여 융합하는 새로운 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 인식기는 푸리에 묘사자로부터 얻은 형상 정보를 특징으로 한 신경망을 사용하고, 두 번째 인식기는 형상 정보에 대한 기울기를 바탕으로 한 통계적인 방법을 사용한다. 또한. 세 번째 인식기는 검출된 물체의 일정 부분의 움직임에 대한 모션 정보를 특징으로 하여 인식한다. 본 논문의 실험결과에서 제안한 결과 융합방법은 기존의 Majority Voting과 Weight Average Score 방법에 비해서 더 우수한 인식 성능을 보여준다.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권5_6호
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• pp.595-618
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• 2010

This paper describes the application of a wireless sensor network to a 31 meter-tall medieval tower located in the city of Trento, Italy. The effort is motivated by preservation of the integrity of a set of frescoes decorating the room on the second floor, representing one of most important International Gothic artworks in Europe. The specific application demanded development of customized hardware and software. The wireless module selected as the core platform allows reliable wireless communication at low cost with a long service life. Sensors include accelerometers, deformation gauges, and thermometers. A multi-hop data collection protocol was applied in the software to improve the system's flexibility and scalability. The system has been operating since September 2008, and in recent months the data loss ratio was estimated as less than 0.01%. The data acquired so far are in agreement with the prediction resulting a priori from the 3-dimensional FEM. Based on these data a Bayesian updating procedure is employed to real-time estimate the probability of abnormal condition states. This first period of operation demonstrated the stability and reliability of the system, and its ability to recognize any possible occurrence of abnormal conditions that could jeopardize the integrity of the frescos.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권4호
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• pp.417-428
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• 2021

사회기반시설의 장래유지 관리비용 추정은 불확실한 미래를 다루기 때문에 신뢰성 높은 파손예측모델의 구축이 매우 중요하다. 하지만, 지자체에서는 예산, 인력, 파손예측모델의 필요성 등에 대한 인식부족으로 인해 기반시설의 정확한 파손예측모델 개발이 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 베이지안 마르코프 혼합해저드 모델을 활용하여 일반국도 아스팔트 도로포장의 균열률에 대한 지역별 기대수명을 추정하였다. 또한 정확한 기대수명 추정을 위하여 교통량, 축하중, 포장강도, 기후, 제설제사용량 등의 환경변수를 적용하여 추정결과에 대한 신뢰성을 확보하고자 하였다. 분석결과, 지역별로 최소 13.09년에서 최대 19.61년의 기대수명이 추정되었다. 본 연구결과를 활용할 경우, 지역적 파손특성이 고려된 신뢰성 높은 장래 유지관리비용의 추정이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제7권3호
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• pp.21-32
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• 1991

본 연구에서는 복합 zone을 가진 rockfill dam성토 재료의 강도정수들과 core zone에서의 간극 수압의 불확정성을 고려할 수 있도록, 성토 재료의 공간적인 변화의 불확실성, 시료수의 제한에 의 한 불확정성에 실험실 결과와 현장 결과와의 차이에 따른 model 오차의 영향을 고려한 종합적인 설계변수들의 불확정성을 규명하였으며 core zone의 간극수압과 rockfill zone의 내부 마찰각을 bayeg 이론을 이용하여 불확정성을 Updating할 수 있는 방법을 제시하였다. 사면 안정 해석에서 시공직후 상, 하류, 만수위 상, 하류 수위, 급강하 시의 2차원 사면안정해석 과 end effect 영향을 고려한 3차원사면 안정해석을 하였다. 본 목적을 위하여 복합 zone을 가진 rockfill dam의 사면 안정해석에서 end effect의 영향을 고려한 3차원 사면안정해석 Program인 "ESTABL"을 개발하였으며, 파괴 사면의 강도정수와 간극수압의 변동계수를 구하는 프로그램 "COV", 복합 zone사면 안전율의 변동계수를 구하는 프로그램 "PCOV"을 개발하였다. 사면안정해석 결과 3차원안전율이 2차원안전율보다 약 200A정도 크게 나타나므로 end restraint 효과가 상당히 큼을 알 수 있다. 3차원사면안정은 근본적으로 system reliability 문제이 므로 안전율의 평균간보다 그 불확정성이 더 큰 영향을 미침을 보여준다. 또한 기초설계 치로 설계 를 마친후 시공중 혹은 추가로 각종 계측치가 있을 때 updating 이론을 이용하여 신뢰도를 증가시 킬 수 있음을 보여주며 강도계수의 변화에 의한 파괴확률의 변화는 점착력의 불확정성이 내부마찰 각의 불확정성보다 민감하게 영향을 미침을 보여준다.찰 각의 불확정성보다 민감하게 영향을 미침을 보여준다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1457-1469
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• 2017

일반계 고등학생의 사교육비 지출은 대학입시와 맞물려 최근 더욱 증가하고 있는 동시에 가구소득 수준, 지역 등에 따라 양극화되고 있다. 기존의 사교육비 연구는 주로 다중회귀모형을 토대로 최소자승법을 이용하였으나 자료가 최소자승법의 기본가정인 정규성과 등분산성을 만족하지 않으면 분석결과의 신뢰성에 대한 문제가 발생된다. 본 연구는 2015년도 사교육실태조사자료에 대하여 정규성과 등분산성이 성립되지 않음을 확인하고 이를 통제할 수 있는 베이지안 분위회귀모형을 적합한 후 깁스 샘플링 방법을 이용하여 사교육비 지출규모 수준 (분위수)에 따라 영향요인들을 분석하였다. 분석결과 학생의 성별, 부모의 나이, 방과후 학교 참여시간과 비용은 사교육비 지출규모에 의미있는 영향을 주지 못하였다. 가구소득은 사교육비 지출규모의 모든 수준에서 동일하게 영향을 주는 요인으로 파악되었다. 그 외, 거주지역, 총사교육시간, 학생의 성적, 부모의 교육정도, 가구의 경제활동주체, 방과후 학교 참여여부, EBS 교재비용은 사교육비 지출 규모의 수준에 따라 다르게 영향을 주었다.