In the present study, we develop two history matching techniques based on Markov chain Monte Carlo method where radial basis function and Gaussian distribution generated by unconditional geostatistical simulation are employed as the random walk transition kernels. The Bayesian inverse methods for aquifer characterization as the developed models can be effectively applied to the condition even when the targeted information such as hydraulic conductivity is absent and there are transient hydraulic head records due to imposed stress at observation wells. The model which uses unconditional simulation as random walk transition kernel has advantage in that spatial statistics can be directly associated with the predictions. The model using radial basis function network shares the same advantages as the model with unconditional simulation, yet the radial basis function network based the model does not require external geostatistical techniques. Also, by employing radial basis function as transition kernel, multi-scale nested structures can be rigorously addressed. In the validations of the developed models, the overall predictabilities of both models are sound by showing high correlation coefficient between the reference and the predicted. In terms of the model performance, the model with radial basis function network has higher error reduction rate and computational efficiency than with unconditional geostatistical simulation.
투과성 항만구조물 주변에서 해수유동을 평가하기 위하여, 흐름 저항을 고려한 수치모형을 사용하였다 조석 조류수치모형에서 임의 물체에 대한 흐름 저항을 고려하기 위하여 수심적분된 전통적인 동수력학 방정식에 항력항을 첨가하였다. 그리고 해수교환율을 평가하기 위하여 임의행보(random walk) 수치모형을 사용하였다. 본 모형은 부산항의 잔교식 항만구조물의 설계에 이용되었으며, 이 때 투과성 구조물은 불투과성 구조물의 경우보다 유속이 증가하고 해수교환율이 향상되는 결과를 보였다. 본 모형은 앞으로 투과성 구조물의 설계에 있어서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
The aerodynamic effects of leading-edge accretion can raise important safety concerns since the formulation of ice causes severe degradation in aerodynamic performance as compared with the clean airfoil. The objective of this study is to develop a numerical simulation strategy for predicting the particle trajectory around an MS-0317 airfoil in the test section of the NASA Glenn Icing Research Tunnel and to investigate the impingement characteristics of droplets on the airfoil surface. In particular, predictions of the mean velocity and turbulence diffusion using turbulent flow solver and Continuous Random Walk method were desired throughout this flow domain in order to investigate droplet dispersion. The collection efficiency distributions over the airfoil surface in simulations with different numbers of droplets, various integration time-steps and particle sizes were compared with experimental data. The large droplet impingement data indicated the trends in impingement characteristics with respect to particle size ; the maximum collection efficiency located at the upper surface near the leading edge, and the maximum value and total collection efficiency were increased as the particle size was increased. The extent of the area impinged on by particles also increased with the increment of the particle size, which is similar as compared with experimental data.
We have developed a module for the dust continuum radiative transfer calculation as part of "Packages of Unified modeling for Radiative transfer, gas Energetics, and Chemistry (PUREC)". PUREC will be applied to interprete observations of protoplanetary disks. When a disk is under the hydrostatic equilibrium condition, the dust temperature and the vertical density structure should be calculated simultaneously. This module calculates the dust temperature by using the method of mean intensity (Lucy et al. 1999). In the very optically thick mid-palne, the Monte-carlo method is not efficient, thus, we apply "modified random walk" and "Partial Diffusion Approximation" to the module. The module has been verified by bechmark tests.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.257-265
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1996
We consider nonstationary autoregressive autoregressive process with infinite variance of error. In the case of infinite cariance, the limiting distribution of the estimated coefficient is different from that under the finite cariance assumption. In this paper we show that the bootstrap method can be used to approximate the distribution of ordinary least squares estimator of the coefficient in the first order random walk process with infinite variance through some empirical studies and we suggest a test procedure based on bootstrap method for the unit root test.
이 논문에서는 보행교의 진동 사용성 평가에 있어서 보행자의 이동 질량 관성 효과의 고려 여부, 보행 패턴 등을 고려한 보행 시나리오 등에 따른 해석 결과를 제시하고, 그에 따라 보행교 설계 단계에서 동적 유한요소 해석을 통한 진동 사용성 평가에 있어 적절한 해석 방법과 유의점을 제안한다. 지간 40m의 강합성 박스 단면을 갖는 단경간 단순교 형식의 보행교에 대하여 보행자 밀도, 보행 속도, 임의 보행, 동기화 보행 등을 고려한 보행 시나리오에 대한 가속도 응답을 분석한다. 해석 결과 고정 질량 해석 방법은 임의 보행 시나리오 해석에서 이동 질량 해석과 큰 차이를 보이지 않으며 진동 사용성 평가시에는 더 넓은 진동수 대역을 가진할 수 있는 임의 보행 시나리오를 고려하는 것이 바람직할 수 있음을 보였다.
한국원자력연구원의 지하처분연구시설인 KURT 주변의 지하수 유동 환경과 관련하여 수집 및 분석된 자료를 바탕으로, 가상의 처분장에서 누출된 방사성 핵종의 이동 현상을 시간 영역(time domain)에서 계산하였다. KURT에서 실시된 현장 시험에서 밝혀진 수리지질학적 특성을 바탕으로 지하수 유동 모의를 실시하였고, 그 결과를 통해 파악된 지하수 유동 경로를 따라 방사성 핵종이 이동하는데 걸리는 시간은 시간 영역에서 용질 이동 모의를 하는 TDRW(Time Domain Random Walk) 방식을 통해 평가하였다. 이류(advection)와 분산(dispersion) 현상 외에 방사성 핵종의 붕괴(decay), 평형 흡착(equilibrium sorption), 암반 기질로의 확산(matrix diffusion) 현상이 용질의 이동 시간에 영향을 주는 것으로 설정되었다. 모의 결과를 통해 방사성 핵종과 지하 매질의 특성에 의한 흡착 현상, 기질 확산 현상이 핵종 이동에 미치는 영향이 분석되었으며, 방사성 핵종의 연쇄 KURT 부지 환경에 위치한 가상의 처분 시설에서 누출되는 방사성 핵종의 이동을 Time Domain에서 해석하는 방법에 관한 연구 반응에 의한 영향도 평가하였다. KURT 부지 환경에서 지표로 유출될 수 있다고 계산된 방사성 핵종의 유출량은 처분장에서 누출될 수 있는 양의 $10^{-3}$배 미만이었고, 암반 기질로의 확산 및 흡착이 고려되면 그 비율이 더욱 낮아졌다. 본 연구에서 사용된 핵종 이동 모의 방법은 방사성붕괴나 흡착, 확산 등 이동 지연 현상을 고려하면서 핵종의 이동 시간을 계산할 수 있어 안전성 평가에서 요구되는 심부 지하에서의 방사성 핵종 이동 관련 자료를 작성하는데 활용될 수 있을 것이다.
Purpose : This study achieved to search the effect of the circuit exercise and conventional exercise on walking ability(walking speed, endurance, dynamic balance, speed, endurance and pedestrian crossing) in chronic stroke. Methods : Since is diagnosed by stroke, to 30 chronic stroke patients who more than 1 year past the 15 circuit exercise group, the 15 conventional exercise group random the circuit exercise group applied circuit exercise 3th 8 weeks each week after neurological treatment because assigning and the conventional exercise group executed round trip walk exercise in parallel bar 3th 8 weeks each week after neurological treatment. The data of 25 patients who complete experimental course were statistically analysed. Results : The results of this dissertation were as following : 1) There were significantly increased after experimental of 10 meter walk test, 6 minutes walk test and Timed "Up and Go" test in circuit exercise group (p<.001). 2) There were significantly increased after experimental of 2, 4 and 6 lane road crossing mobility in Walking circuit exercise group(p<.01). 3) There were significantly differences after experimental of 10 meter walk test, 6 minutes walk test and Timed "Up and Go" test change quantity between circuit exercise group and conventional exercise group(p<.05). 4) There were correlations were found between the TUG test and 2, 4 and 6 lane road (2 lane road; r=.463, p<.01., 4 lane road; r=515, p<.01., 6lane road; r=.710, p<.01), and there were correlations were found between the 10 meter walk test and 6 minutes walk test(r=.595, p<.01), TUG test(r=.662, p<.01) and 6 lane road(r=.527, p<.01). Conclusion : Even if improvement of walk function through training consists in room, transfer of actuality pedestrian crossing is no change outside the room. Because it is much variable of the weather, seasonal factor, temperature, pedestrian number, state of underneath etc. outside the room. Then, in room after direction promotion of walk function to be promotion of walk function in actuality life and need development of connectable training method consider.
K-means나 퍼지 군집화와 같은 전통적인 군집화 기법들이 원형(prototype)을 기반으로 하고 볼록한 형태의 집단들에 적합한 반면, 스펙트럼 군집화(spectral clustering)는 국부적인 유사성을 기반으로 전역적인 집단을 찾아내는 기법으로 오목한 형태의 집단들에도 적용할 수 있어 커널을 기반으로 하는 SVM과 더불어 각광을 받고 있다. 하지만 SVM이 그러하듯이 스펙트럼 군집화에서도 커널의 폭은 성능에 지대한 영향을 끼치는 요인으로, 이를 결정하기 위한 다양한 방법이 시도되었지만 여전히 휴리스틱에 의존하는 실정이다. 이 논문에서는 유사도 행렬이 보다 명백한 블록 대각 형태를 가지도록 하기 위해 국부적인 커널의 폭을 거리 히스토그램을 바탕으로 적응적으로 결정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 스펙트럼 군집화에 사용되는 유사도 행렬(affinity matrix)이 블록 형태의 대각 행렬을 이룰 때 이상적인 결과를 낸다는 사실에 기반하고 있으며, 이를 위해서 전통적인 유클리디안 거리와 무작위 행보 거리(random walk distance)를 함께 사용한다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 사용하는 유사도 행렬에 비해 명확한 블록 대각 행렬을 나타내고 있음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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