• 제목/요약/키워드: conditional probability model

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화재모델 CFAST를 이용한 원전 화재구역의 CCDP평가 (CCDP Evaluation of the Eire Area of NPPs Using Eire Model CEAST)

  • 이윤환;양준언;김종훈;노삼규
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.64-71
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    • 2004
  • 본 논문에서는 NIST에서 개발한 CFAST 화재 모델링 코드를 사용하여 원자력발전소 펌프실 화재를 모의하였다. 급기 제한, 최소 산소 농도(Lower Oxygen Limit), 복사열 방출비율(Radiative Fraction), 방화문 개방 정도 등의 CFAST 입력 변수 변화에 따라 화재 성장 변화를 분석하였다. 분석 결과에 의하면 본 화재구역에서의 화재는 환기 지배형 화재이므로 급기 제한 및 최소 산소 농도 10%로 설정하는 것이 타당한 것으로 판단되며, 복사열 방출에 따라 상부층 가스 온도는 큰 변화가 없는 것을 알 수 있었다. 화재가 발생한 화재구역 내 펌프를 제외하고는 상부에 위치한 케이블은 모두 건전성을 유지하는 것으로 나타났으며, CCDP(Conditional CDP)를 평가한 결과 9.25E-07로, 화재위험도분석보다 현실적이고 불확실성이 감소한 결과를 도출할 수 있었다.

서울시 대중교통체계 개편 이후 통근 교통수단 선택의 차별적 변화 (Differential Changes in Commuter's Mode Choice after the Intergrated Public Transit System in Seoul Metropolitan City)

  • 이혜승;이희연
    • 대한지리학회지
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    • 제44권3호
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    • pp.323-338
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    • 2009
  • 본 연구는 서울시의 대중교통체계 개편에 따른 통근시에 교통수단선택의 변화를 분석하는데 목적을 두었다. 특히 개인의 사회 경제적 특성, 통행목적, 출발지와 도착지의 공간적 특성에 따라 두 시점동안 통근 교통수단선택의 변화가 어떻게 차별화되어 나타났는가를 파악하는데 초점을 두었다. 조건부 로짓모형을 이용하여 통행수단선택에 영향을 미치는 결정요인들이 어떻게 변화되었는가를 비교하였으며, 특정 통행수단에 대한 대체 통행수단의 한계효과도 분석하였다. 연구결과 저소득계층일수록 지하철 선택확율이 가장 크게 증가하였으며, 도착지에서의 대중교통 접근도와 밀도가 높고 혼합용도 비율이 높을수록 대중교통을 선택하는 확률이 더 높아지는 것으로 나타났다. 통근 시 통행수단간의 대체 한계효과를 보면 자가용 승용차와 지하철간의 대체확률이 가장 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과 서울시 대중교통체계 개편이 교통수단선택의 변화에 미친 영향력은 상당히 차별적으로 나타나고 있음을 시사해주고있다.

난류 성층 예혼합 화염장의 상세구조 해석 (Numerical Investigations of Turbulent Stratified Premixed Flames)

  • 전상태;김남수;김용모
    • 한국연소학회:학술대회논문집
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    • 한국연소학회 2014년도 제49회 KOSCO SYMPOSIUM 초록집
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    • pp.183-184
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    • 2014
  • The multi-environment probability density function model has been applied to simulate the turbulent stratified premixed flames. The direct quadrature method of moments (DQMOM) has been adopted to solve the transport PDF equation due to its computational efficiency and robustness. Computations are made for the non-swirling turbulent stratified premixed flames including SWB1, SWB5 and SWB9. The numerical results obtained in this study are precisely compared with experimental data in terms of axial velocity, unconditional means and conditional means for scalar field including temperature and species mass fraction.

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Initial Value Selection in Applying an EM Algorithm for Recursive Models of Categorical Variables

  • Jeong, Mi-Sook;Kim, Sung-Ho;Jeong, Kwang-Mo
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제27권1호
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    • pp.25-55
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    • 1998
  • Maximum likelihood estimates (MLEs) for recursive models of categorical variables are discussed under an EM framework. Since MLEs by EM often depend on the choice of the initial values for MLEs, we explore reasonable rules for selecting the initial values for EM. Simulation results strongly support the proposed rules.

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Bivariate Dagum distribution

  • Muhammed, Hiba Z.
    • International Journal of Reliability and Applications
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    • 제18권2호
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    • pp.65-82
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    • 2017
  • Abstract. Camilo Dagum proposed several variants of a new model for the size distribution of personal income in a series of papers in the 1970s. He traced the genesis of the Dagum distributions in applied economics and points out parallel developments in several branches of the applied statistics literature. The main aim of this paper is to define a bivariate Dagum distribution so that the marginals have Dagum distributions. It is observed that the joint probability density function and the joint cumulative distribution function can be expressed in closed forms. Several properties of this distribution such as marginals, conditional distributions and product moments have been discussed. The maximum likelihood estimates for the unknown parameters of this distribution and their approximate variance-covariance matrix have been obtained. Some simulations have been performed to see the performances of the MLEs. One data analysis has been performed for illustrative purpose.

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Fuzzy 개념을 이용한 RC도로교의 건전성평가 모델 개발 (Development of Integrity Assessment Model for Reinforced Concrete Highway Bridges Using Fuzzy Concept)

  • 나기현;박주원;이증빈;정철원
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제2권2호
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    • pp.151-161
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    • 1998
  • In this study, an attempt is made to apply the concept of fuzzy-bayesian theory to the integrity assessment of RC highway bridge, and uncertainty states are represented in terms of fuzzy sets which define several linguistic variables such as "very good", "good", "average", "poor", "very poor", etc. Especially, the concept of fuzzy conditional probability aids to derive a new reliability analysis which includes the subjective assessment of engineers without introducing any additional correction factors. The fuzzy concept are also used as reliability indexes for the condition assessment based on the proposed models, the proposed fuzzy theory-based approach with the results of visual inspection and extensive field load tests are applied to the integrity assessment of a new RC highway bridge, namely, Jichok bridge.

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Generating and Validating Synthetic Training Data for Predicting Bankruptcy of Individual Businesses

  • Hong, Dong-Suk;Baik, Cheol
    • Journal of information and communication convergence engineering
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    • 제19권4호
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    • pp.228-233
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    • 2021
  • In this study, we analyze the credit information (loan, delinquency information, etc.) of individual business owners to generate voluminous training data to establish a bankruptcy prediction model through a partial synthetic training technique. Furthermore, we evaluate the prediction performance of the newly generated data compared to the actual data. When using conditional tabular generative adversarial networks (CTGAN)-based training data generated by the experimental results (a logistic regression task), the recall is improved by 1.75 times compared to that obtained using the actual data. The probability that both the actual and generated data are sampled over an identical distribution is verified to be much higher than 80%. Providing artificial intelligence training data through data synthesis in the fields of credit rating and default risk prediction of individual businesses, which have not been relatively active in research, promotes further in-depth research efforts focused on utilizing such methods.

한국어 단어 공간 모델을 이용한 단어 의미 중의성 해소 (Word Sense Disambiguation using Korean Word Space Model)

  • 박용민;이재성
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.41-47
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    • 2012
  • 한국어 단어의 의미 중의성 해소 방법들은 주로 소규모의 의미 태그 부착 말뭉치나 사전 정보 등을 이용하여 엔트로피 정보, 조건부 확률, 상호정보 등을 각각 계산하고 이를 중의성 해소에 이용하는 방법 등으로 다양하게 제안되었다. 본 논문에서는 대규모로 구축된 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 한국어 단어 벡터를 추출하고 이 벡터들 사이의 유사도를 계산하여 단어 의미 중의성을 해소하는 단어 공간 모델 방법을 제안한다. 세종 형태의미분석 말뭉치를 사용하여 학습하고 임의의 200문장(583 단어 종류)에 대해 평가한 결과, 정확도가 94%로 기존의 방법에 비해 매우 우수했다.

Probabilistic Analysis of Drought Characteristics in Pakistan Using a Bivariate Copula Model

  • Jehanzaib, Muhammad;Kim, Ji Eun;Park, Ji Yeon;Kim, Tae-Woong
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.151-151
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    • 2019
  • Because drought is a complex and stochastic phenomenon in nature, statistical approaches for drought assessment receive great attention for water resource planning and management. Generally drought characteristics such as severity, duration and intensity are modelled separately. This study aims to develop a relationship between drought characteristics using a bivariate copula model. To achieve the objective, we calculated the Standardized Precipitation Index (SPI) using rainfall data at 6 rain gauge stations for the period of 1961-1999 in Jehlum River Basin, Pakistan, and investigated the drought characteristics. Since there is a significant correlation between drought severity and duration, they are usually modeled using different marginal distributions and joint distribution function. Using exponential distribution for drought severity and log-logistic distribution for drought duration, the Galambos copula was recognized as best copula to model joint distribution of drought severity and duration based on the KS-statistic. Various return periods of drought were calculated to identify time interval of repeated drought events. The result of this study can provide useful information for effective water resource management and shows superiority against univariate drought analysis.

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데이터 마이닝에서의 폴리클라스 (Polyclass in Data Mining)

  • 구자용;박헌진;최대우
    • 응용통계연구
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    • 제13권2호
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    • pp.489-503
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    • 2000
  • 다양한 형태의 데이터로부터 의사 결정에 유용한 정보 및 지식을 발견하려는 일련의 데이터분석 및 모형 선정과정을 데이터 마이닝(Data Mining)이라고 할 수 있다. 데이터 마이닝의 적용 예로는 신규고객에 대한 신용평가, 고객이탈방지 등과 같은 분야에서 발생하는 스코링 문제를 들 수 있는데 신용평가에서는 신용이 나쁠 가능성을 스코어로 나타내고 스코어가 높은 고객을 대상으로 특별관리를 할 수 있을 것이며 고객이탈방지에서는 이탈가능성을 스코어로 나타내고 스코어가 높은 고객을 대상으로 이탈 방지 캠페인을 벌일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 스코링 문제를 사후확률에 대한 모형화 문제로 파악하였다. 폴리클라스를 스코링 문제에 적용하는 방법을 소개한 후 이를 독일 신용 데이터, 국내 모 PC통신회사 데이터 및 국내 모 이동통신 데이터에 적용하였다. 스코링의 성능은 이득률을 이용하여 평가하고자 하는데 나무 모형에 비하여 폴리클라스 방법이 우수함을 확인하였다.

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