소프트웨어 시스템이 복잡해지면 고장의 원인이 하나의 강도함수에 의해서만 일어나지 않고 여러 원인이 중첩되어 발생할 수 있다. 이러한 복잡한 시스템에 의한 우도함수의 계산상의 어려움 때문에 반복표본을 이용하는 깁스 샘플링 기법이 고려되었다. 관찰된 고장시점은 중첩모형으로 표현이 가능한 잠재(latent)변수들을 이용하여 깁스 알고리즘을 적용하였다. 단순모형과 중첩모형의 비교를 위해 사후베이즈 요인과 상대오차의 합을 이용하여 모형선택을 시도하였다. 수치적인 예에서 GOS 속성을 가진 Goel-Okumoto 모형과 Weibull 모형을 선택하고 NHPP의 자료는 Lewis와 Shedler[25]에 의해 제시된 Thining 알고리즘을 이용하여 발생된 자료를 이용하고 사전분포는 상대적으로 확산분포(diffuse priors)를 이용한 모수추정과 사후베이즈요인과 상대오차를 이용한 모형선택을 한 결과 단순모형들 보다 중첩모형이 좋은 형으로 간주할 수 있음을 보여 주었다.
Recently, due to molecular biology and engineering technology, DNA microarray makes people watch thousands of genes and the state of variation from the tissue samples of living body. With DNA Microarray, it is possible to construct a genetic group that has similar expression patterns and grasp the progress and variation of gene. This paper practices Cluster Analysis which purposes the discovery of biological subgroup or class by using gene expression information. Hence, the purpose of this paper is to predict a new class which is unknown, open leukaemia data are used for the experiment, and MCL (Markov CLustering) algorithm is applied as an analysis method. The MCL algorithm is based on probability and graph flow theory. MCL simulates random walks on a graph using Markov matrices to determine the transition probabilities among nodes of the graph. If you look at closely to the method, first, MCL algorithm should be applied after getting the distance by using Euclidean distance, then inflation and diagonal factors which are tuning modulus should be tuned, and finally the threshold using the average of each column should be gotten to distinguish one class from another class. Our method has improved the accuracy through using the threshold, namely the average of each column. Our experimental result shows about 70% of accuracy in average compared to the class that is known before. Also, for the comparison evaluation to other algorithm, the proposed method compared to and analyzed SOM (Self-Organizing Map) clustering algorithm which is divided into neural network and hierarchical clustering. The method shows the better result when compared to hierarchical clustering. In further study, it should be studied whether there will be a similar result when the parameter of inflation gotten from our experiment is applied to other gene expression data. We are also trying to make a systematic method to improve the accuracy by regulating the factors mentioned above.
In view of free from bluetongue (BT) in the domestic cattle population in Korea, the key of quarantine testing for BT virus (BTV) infection is detection of cattle previously exposed to the virus. The objective of this study was to estimate the probability of detecting a cattle infected with BTV using a stochastic modeling analysis of existing quarantine testing data. Three testing scenarios were considered in this study: serological testing of all animals in all imported lots (scenario 1), serological testing of a sample of cattle from all imported lots (scenario 2), and serological testing of 50% of imported lots (scenario 3). In scenario 2 and 3, it was assumed that cattle were sampled (sample size) within each lot to detect 5% of the cattle in each lot with a 95% confidence, taking into account diagnostic sensitivity of the ELISA (enzyme-linked immunosorbent assay). The model output was the total number of BTV-infected cattle and the prevalence of BTV infection in imported cattle from the US, Australia, Canada and Japan. Compared to the scenario 1, the probability of detecting a BTV-infected cattle was estimated to be 19% and 1.6% in scenario 2 and 3, respectively. Furthermore, the analyses showed a 95% confidence that BTV prevalence was less or equal to $9.7{\times}10^{-4}$ (median = $1.5{\times}10^{-5}$), indicating that, for the scenario 2 and 3 with serological testing for a sample of cattle, the risk of introducing an exotic strain of BTV into Korea through the importation of live cattle would not be acceptable.
확률론적 해석방법 (probabilistic analysis)은 현장으로부터 획득한 자료들에서 일반적으로 발생하는 가변성과 불확실성을 효과적으로 정량화하여 해석에 이용할 수 있는 방법 중의 하나로 제안되었다. 특히 암반사면공학에서는 이러한 가변성과 불확실성이 불연속면의 방향 및 기하학적 특성, 그리고 실내실험 결과의 분산으로 나타난다. 확률론적 해석방법은 불연속면의 기하학적 특성과 강도 특성을 확률변수 (random variable)로 취급하여 신뢰성이론 (reliability theory)과 확률이론 (probability theory)을 근거로 분석하였으며 이를 기초로 하여 Monte Carlo Simulation과 같은 해석법을 이용, 구조물의 붕괴가능성을 확률로 표현하였다. 확률론적 해석 방법은 기존의 안전율을 대체하여 구조물의 안정성을 붕괴확률 (probability of failure)로 제안하였으며 이 붕괴확률은 안전율의 확률분포함수 (probability density function)에서 안전율이 1보다 작을 가능성을 확률로 나타낸 수치이다. 이 방법은 안전율의 개념을 기초로 하여 자료의 분산을 고려하지 않은 채 단일 대표 값만을 이용하여 구조물의 안정성을 판단하는 전통적인 결정론적 해석방법 (deterministic analysis)과 비교되어진다. 본 논문에서는 확률론적 해석방법을 이용하여 불연속면 특성들의 확률특성을 고찰하였으며 이를 기초로 하여 암반사면의 안정성 해석에 응용했다. 또한 확률론적 해석과 결정론적인 해석의 결과를 비교, 그 차이점을 설명하고자 하였다.
본 연구에서는 기존의 RANS(Reynolds Averaged Navier Stokes) 방정식을 이용하는 복합 CAA(Computational AeroAcoustics) 방법에 광대역 소음원 생성을 위한 FRPM(Fast Random Particle Mesh) 기법을 적용하여 원심팬 광대역 소음 예측을 수행하였다. 먼저, RANS 방정식을 이용하여 원심팬 주위의 유동장을 예측하여 주요한 소음원 영역을 추론하고, 추론된 소음원 영역에 FRPM 기법을 적용하여 통계적 특성을 만족하는 난류를 재생하였다. RANS 방정식으로부터 해석된 유동장과 FRPM 기법으로부터 재생된 유동장을 이용하여 합성한 유동장에 음향상사법(Acoustic Analogy)을 적용하여 원심팬의 소음원을 생성하였다. 생성된 원심팬의 소음원을 경계요소법(Boundary Element Method)으로 구현된 선형전파모델에 적용하여 원심팬의 광대역 소음을 예측하였다. 원심팬에 대한 소음 측정값과의 비교를 통하여 제안된 기법이 원심팬의 순음 소음 및 광대역 소음 예측에 효과적임을 확인하였다.
최근의 통신 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 통신 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 통신 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 FFT〔20〕, RMD〔12〕 그리고 SRA〔5, 10〕 방법을 이용한 세 개의 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 비교 분석하였다. 본 Pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성질을 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였다. 세 개의 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때는 유사했으나, RMD와 SRA 방법을 이용한 pseudo-random self-similar sequence 생성기가 FFT 방법을 이용한 것보다 속도 면에서는 훨씬 빠른 것으로 나타났다. 또한 본 연구를 통해서 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 비교분석을 위한 좀더 좋은 방법이 필요하다는 것을 보여주었다.
본 논문에서는 KSLV-I 관성항법유도장치 관성계측부에 대한 오차 모델 확인 및 항법오차 추정을 위해 관성항법유도장치 탑재 소프트웨어를 통한 정렬 및 항법계산 결과와 관성계측유닛 후처리 소프트웨어인 Inertial Explorer를 통한 정렬 및 항법계산 결과를 비교하였다. Inertial Explorer의 칼만필터를 통한 관성계측부 오차 추정 정확도 확인을 위해 Allan Variance를 통한 관성계측부 확률적 오차모델을 이용하여 관성계측부 오차모델 상태변수 공분산 값을 설정하였고, 정적상태에서의 정렬 및 항법시험, 동적환경에서의 주행항법시험을 수행하였다. INGU 탑재 소프트웨어와 Inertial Explorer를 통한 정렬 및 항법계산 결과 비교를 통해 본 논문에 설정한 KSLV-I 관성항법유도장치 관성센서 오차모델의 유효성을 확인하였다.
본 연구에서는 콘크리트의 이축 휨인장 특성을 일축 휨인장 특성과 실험적으로 비교, 분석하였다. 이를 위하여 일축 휨인장강도는 현재 많이 사용되고 있는 콘크리트 휨강도 실헙 방법을 사용하여 측정하였으며, 이축 휨강도의 경우는 지광습 외, Zi and Oh에 의해 제안된 새로운 이축 휨강도 실험 방법을 사용하였다. 골재의 크기에 따른 휨파괴강도 변화를 분석하기 위하여 세 가지 크기의 실험체를 제작하였다. 또한 통계적 특성 분석을 위하여 각 변수별로 32개의 실험체를 제작하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 평균 이축 휨파괴강도가 일축의 경우보다 20% 정도 큰 것으로 나타났으나, COV의 경우에는 이축의 경우가 18% 큰 것으로 해석되었다. 이는 이축 휨균열 확률이 일축 보다 클 수도 있음을 의미한다.
본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시하였다. 제시된 예측 방법은, 새로운 계측 데이터가 있을 때 베이스 이론에 근거하여 지속적인 업데이팅이 가능하며 모델 매개변수의 확률론적인 특성이 고려된다. 탄산화 내구성 해석 모델의 절차는 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법(LHS)으로 간단하게 정리되고, 이를 통해 얻는 표본으로 결정된다. 이 방법은 콘크리트 구조물의 설계에 유용하게 사용될 수 있으며, 모니터링을 통한 콘크리트 구조물의 잔존수명을 예측할 수 있다. 본 논문에서 사전예측치는 탄산화에 노출된 국내 콘크리트 구조물 데이터(3700개 시편)를 이용하여 콘크리트 탄산계수의 확률 특성을 고려하여 나타내었으며, 우도함수는 현장 모니터링 데이터를 이용하였으며 사후예측치는 사전예측치와 우도함수를 조합하여 나타내었다. 또한, 몬테 카를로 시뮬레이션(MCS)과 LHS의 비교를 통하여 본 논문에서 수행된 LHS를 이용한 샘플링기법이 보다 효율적인 시뮬레이션 수행이 가능함을 확인하였다.
Cylindrical shell structures buckle at service loads which are much lower than their associated theoretical buckling loads. The main source of this discrepancy is the presence of various imperfections which are created on the cylinder body during different processes as manufacturing, handling, assembling and machining. Many cylindrical shell structures are still designed against buckling based on the experimental data introduced by NASA SP-8007 as conservative lower bound curves. This study employed the numerical based Linear Buckling mode shape Imperfection (LBMI) method and modified it using a stochastic method to assess the effect of geometrical imperfections in more details on the buckling of cylindrical shells with and without the cutout. The comparison of results with those obtained from the numerical Simcple Perturbation Load Imperfection (SPLI) method for cylinders with and without cutout revealed a good correlation. The effect of two parameters of size and number of cutouts on the buckling load was investigated using the linear buckling and Modified LBMI methods. Results confirmed that in cylinders with a small cutout inserting geometrical imperfection using either SPLI or modified LBMI methods significantly reduced the value of the predicted buckling load. However, in cylinders with larger cutouts, the effect of the cutout is dominant, thus considering geometrical imperfection had a minor effect on the buckling loads predicted by both SPLI and modified LBMI methods. Furthermore, the modified LBMI method was employed to evaluate the combination effect of cutout numbers and size on the buckling load. It is shown that in small cutouts, an increasing in the cutout size up to a certain value resulted in a remarkable reduction of the buckling load, and beyond that limit, the buckling loads were constant against D/R ratios. In addition, the cutout number shows a more significant effect on decreasing the buckling load at small D/R ratios than large D/R ratios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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