• Current Photovoltaic Research
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• 제10권4호
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• pp.121-132
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• 2022

The need for floating photovoltaic is being emphasized to expand renewable energy but low residents' acceptance is a major obstacle to the deployment of floating photovoltaic. Using the discrete choice experiment, this study analyzed the preferences for community-based floating photovoltaic projects and proposed a method to increase the residents' acceptance of floating photovoltaic projects. The estimates of the marginal willingness to accept (MWTA) of the distance, the coverage ratio, the landscape, the project owner (public institution), and the project owner (large company) are -0.69%p/km, 0.13%p/%p, -0.57%p, -2.95%p, -1.73%p, respectively. According to the result of simulation analysis, the residents' acceptance is significantly higher when the project is operated by a public institution, with a choice probability of 58%, than when the project is operated by a private company, with a choice probability of 29%, 12% for a large and small company, respectively. In addition, as a result of the analysis of the expected returns, the results show that the closer the distance from the residence to the power plant, the higher the expected return.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제41권4호
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• pp.861-868
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• 2023

Nonlinear network creates complex homotopy structural communication in wireless network medium because of complex distribution approach. Due to this multicast topological connection structure, the queuing probability was non regular principles to create routing structures. To resolve this problem, we propose a Co-cluster homotopy queuing model (Co-CHQT) for Nonlinear Algebraic Topological Structure (NLTS-) for improving poison distribution network communication. Initially this collects the routing propagation based on Nonlinear Distance Theory (NLDT) to estimate the nearest neighbor network nodes undernon linear at x_(a,b)→ax²+bx² = c. Then Quillen Network Decomposition Theorem (QNDT) was applied to sustain the non-regular routing propagation to create cluster path. Each cluster be form with co variance structure based on Two unicast 2(n+1)-Z2(n+1)-Z network. Based on the poison distribution theory X_(a,b) ≠ µ(C), at number of distribution routing strategies weights are estimated based on node response rate. Deriving shorte;'l/st path from behavioral of the node response, Hilbert -Krylov subspace clustering estimates the Cluster Head (CH) to the routing head. This solves the approximation routing strategy from the nonlinear communication depending on Max- equivalence theory (Max-T). This proposed system improves communication to construction topological cluster based on optimized level to produce better performance in distance theory, throughput latency in non-variation delay tolerant.

• 한국음향학회지
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• 제26권4호
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• pp.153-158
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• 2007

본 논문에서는 비정상적인 잡음 환경에서 음성향상을 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제시한다. 제안된 방법은 잡음 전력 추정을 위해 주파수 채널별 음성부재확률 (SAP, Speech Absence Probability)을 선택적 가중 파라미터로 적용하여 음성 구간에서는 기존의 Minimum Statistics (MS)에 의한 잡음전력 추정치에 비중을 두고 비음성 구간에서는 Soft Decision (SD)에 기반한 잡음전력 추정치를 선택하도록 기존의 알고리즘을 결합한다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 잡음 환경에서 음성향상기법에 적용하여 주관적인 음질평가 결과에 의해 평가하여 기존의 MS 또는 SD에 기반한 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권9호
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• pp.694-705
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• 2010

진화 프로그래밍은 실수형 최적화 문제에 널리 사용되는 알고리즘으로 돌연변이 연산이 중요한 연산이다. 일반적으로 돌연변이 연산은 확률 분포와 이에 따른 매개변수를 사용하여 변수값을 변화시키는데, 이 때 매개변수 역시 돌연변이 연산의 대상이 됨으로 이를 위한 또 다른 매개변수가 필요하다. 그러나 최적의 매개변수 값은 주어진 문제에 전적으로 의존하기 때문에 매개변수 개수가 많은 경우 매개변수값들에 대한 최적 조합을 찾기 어렵다. 이러한 문제를 부분적으로나마 해결하기 위하여 본 논문에서는 변수의 돌연변이 연산을 위한 매개변수를 자기 적응적 관점에서 이론적으로 추정한 돌연변이 연산을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 코시 확률 분포의 축척 매개변수를 추정하여 돌연변이 연산에 적용함으로 축척 매개변수에 대한 돌연변이 연산이 필요하지 않다는 장점이 있다. 제안한 알고리즘을 벤치마킹 문제에 적용한 실험 결과를 통해 볼 때, 최적값 측면에서는 제안한 알고리즘의 상대적 우수성은 벤치마킹 문제에 의존하였으나 계산 시간 측면에서는 모든 벤치마킹 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 우수하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권8호
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• pp.35-43
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• 2006

이 논문에서는 공정 변이의 고려를 위한 통계적 시간 분석(statistical timing analysis)에서 전력감소를 고려한 회로의 최적화를 위해 글리치 및 지연시간의 확률적 모델 및 연산을 이용하여 각 경로 및 경로상의 게이트의 민감도(sensitivity)를 계산하고 이를 이용한 사이징(sizing)을 통해 회로의 지연시간의 증가 없이 글리치를 감소하는 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 통계적 시간 분석에 근거한 회로의 전후방 탐색을 이용하여 공정 변수를 고려한 확률적 글리치 발생률을 예측한다. 또한 글리치 발생률을 고려한 게이트의 선택 및 사이징 가능한 지연시간의 최적화된 계산을 통해 효율적인 게이트 사이징 기법과 글리치 감소를 위한 경로균등화 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘의 효율성은 $0.16{\mu}m$ 모델 파라미터를 이용하여 ISCAS85 벤치마크 회로에 대한 실험을 통해 검증되었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘은 글리치 예측에 있어 8.6%의 정확도의 개선을 보였고, 경로균등화에 의한 최적화에 있어 9.5%의 개선을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.94-99
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• 1999

성 인식 알고리즘에서 높은 인식률을 보이는 방법은 hidden Markov mode1(HMM)과 신경망의 혼합 형태이다. 이것은 통계적인 모델과 신경망 모델의 장점을 혼용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 인식 알고리듬은 반연속 HMM과 radial basis function(RBF)의 새로운 형태의 혼합 구조로써 반연속 HMM 파라미터 중에서 관측 확률을 결정하는 가중치(혼합확률밀도함수계수)확률을 Baum-Welch 추정 이후 RBF로로써 재 추정하는 인식 모델을 제안한다. 제안한 방법은 RBF의 은닉층(hidden layer)의 기본 함수(basis function)와 반연속 HMM의 확률 밀도 함수의 유사함을 고려한 것으로 RBF의 학습 및 추정된 가중치로써 보다 음성 파형을 분별력 있게 구분하고자 하는 것이다. 모의 실험 결과는 반연속 HM만을 사용 할 때 보다 제안한 반연속 HMM/RBF 혼합 구조가 비 학습 화자에 대한 인식률을 개선함으로써 단순히 반연속 HMM만을 사용하는 것 보다 훨씬 분별력이 높은 방법임을 보여준다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2008년도 춘계 학술발표회 제20권1호
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• pp.73-76
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• 2008

지진에 의한 피해는 지진이 가지는 불확실성으로 인하여 확률적으로 예측하여야 한다. 취약도 분석은 교량구조물의 피해를 지반가속도에 따른 확률로 나타내고 주어진 지진파에 대한 손상확률의 단계를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 프리스트레스트 콘크리트 교량에 대한 수치적 시뮬레이션에 의한 취약도 곡선을 산출하기위해 해석적 연구를 수행하였다. 이를 위해 지반조건에 따라 각각 100개의 인공지 진파를 생성하고 비선형 시간이력해석을 수행하였다. 손상단계는 기존의 실험결과에 기초한 성능기반에 따라 정의하였으며 RC 교각의 지진거동을 변위연성도로 나타내었다. 손상단계 및 지반가속도를 이용하여 PSC교량의 지반조건에 따른 손상곡선을 도출하여 비교분석하였다. 연구결과에 따르면 지반조건 및 구속철근량에 따른 손상확률의 차이를 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권3호
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• pp.577-584
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• 2017

LTE D2D는 근접한 단말끼리의 직접적인 정보 교환을 통해 셀룰러 시스템의 데이터 트래픽 부하를 해결하는 핵심 기술이다. 특히 D2D 디스커버리는 LTE D2D를 위한 첫 단계로서 단말이 각자의 상태 정보를 주변 단말에게 브로드캐스트 하여 자신을 알리는 과정이다. 디스커버리 메시지 전송의 안정성을 평가하기 위해 시뮬레이션 기반의 성능 평가가 수행되었지만, 한정적인 상황에서 이루어진 경우가 많아 본 논문에서는 일반적인 환경에서 이를 평가할 수 있는 수학적 분석을 제안한다. 제안하는 분석은 확률 기하 이론을 바탕으로 수행되며, 자원 충돌과 인밴드 방사에 의한 간섭의 효과를 모두 고려한다. 우리는 디스커버리 메시지의 수신 성공 확률을 송수신 단말 간의 거리의 함수로 유도하고, 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 분석의 정확도를 확인한다.

• Ocean Systems Engineering
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• 제9권3호
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• pp.287-328
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• 2019

Comprehensive understanding of the flood risk assessments via frequency analysis often demands multivariate designs under the different notations of return periods. Flood is a tri-variate random consequence, which often pointing the unreliability of univariate return period and demands for the joint dependency construction by accounting its multiple intercorrelated flood vectors i.e., flood peak, volume & durations. Selecting the most parsimonious probability functions for demonstrating univariate flood marginals distributions is often a mandatory pre-processing desire before the establishment of joint dependency. Especially under copulas methodology, which often allows the practitioner to model univariate marginals separately from their joint constructions. Parametric density approximations often hypothesized that the random samples must follow some specific or predefine probability density functions, which usually defines different estimates especially in the tail of distributions. Concentrations of the upper tail often seem interesting during flood modelling also, no evidence exhibited in favours of any fixed distributions, which often characterized through the trial and error procedure based on goodness-of-fit measures. On another side, model performance evaluations and selections of best-fitted distributions often demand precise investigations via comparing the relative sample reproducing capabilities otherwise, inconsistencies might reveal uncertainty. Also, the strength & weakness of different fitness statistics usually vary and having different extent during demonstrating gaps and dispensary among fitted distributions. In this literature, selections efforts of marginal distributions of flood variables are incorporated by employing an interactive set of parametric functions for event-based (or Block annual maxima) samples over the 50-years continuously-distributed streamflow characteristics for the Kelantan River basin at Gulliemard Bridge, Malaysia. Model fitness criteria are examined based on the degree of agreements between cumulative empirical and theoretical probabilities. Both the analytical as well as graphically visual inspections are undertaken to strengthen much decisive evidence in favour of best-fitted probability density.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권3호
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• pp.169-177
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• 2021

In this paper, we propose a novel global navigation satellite system (GNSS) spoofing detection technique through an array antenna-based direction of arrival (DoA) estimation of satellite and spoofer. Specifically, we consider a sophisticated GNSS spoofing attack scenario where the spoofer can accurately mimic the multiple pseudo-random number (PRN) signals since the spoofer has its own GNSS receiver and knows the location of the target receiver in advance. The target GNSS receiver precisely estimates the DoA of all PRN signals using compressed sensing-based orthogonal matching pursuit (OMP) even with a small number of samples, and it performs spoofing detection from the DoA estimation results of all PRN signals. In addition, considering the initial situation of a sophisticated spoofing attack scenario, we designed the algorithm to have high spoofing detection performance regardless of the relative spoofing signal power. Therefore, we do not consider the assumption in which the power of the spoofing signal is about 3 dB greater than that of the authentic signal. Then, we introduce design parameters to get high true detection probability and low false alarm probability in tandem by considering the condition for the presence of signal sources and the proximity of the DoA between authentic signals. Through computer simulations, we compare the DoA estimation performance between the conventional signal direction estimation method and the OMP algorithm in few samples. Finally, we show in the sophisticated spoofing attack scenario that the proposed spoofing detection technique using OMP-based estimated DoA of all PRN signals outperforms the conventional spoofing detection scheme in terms of true detection and false alarm probability.