• 제목/요약/키워드: 결정론적 모형

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인간, 과학기술과 환경의 대한 이해: 사고와 안전에 대한 확률론적 시각과 결정론적 시각의 토착 문화적 분석 (The interface among psychology, technology, and environment: Indigenous and cultural analysis of the probabilistic versus deterministic view of accident and safety)

  • 김의철
    • 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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    • 제9권spc호
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    • pp.123-147
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    • 2003
  • 이 연구에서는 토착 문화심리학을 토대로 사고와 안전에 대한 확률론적인 시각과 결정론적인 시각을 비교 분석하였다. 한국뿐만 아니라 대부분의 선진국이나 개발도상국에서 사고로 인한 사망과 재해는 예방이 가능하다. 이 연구의 첫 번째 부분에서는 사회과학과 응용과학에서 채택되어온 선형의 결정론적인 모형의 한계에 대해 설명하였다. 가정 직장과 사회에서 발생하는 사고와 안전의 확률론적인 속성에 대한 이해를 위해, 토착 문화심리학에서 주장되어온 상호작용 모형이 제안되었다. 두 번째로는 사고와 안전에 관련된 요소들을 검토하였다. 세 번째로는 한국사회에서 사고를 예방하고 안전을 증진하기 위해 확률론적 모형의 활용에 대해 설명하였다.

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신경망 이론과 Simulated Annealing법을 이용한 노심 최적 장전모형 탐색 연구

  • 이정훈;장창선;김창효
    • 한국원자력학회:학술대회논문집
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    • 한국원자력학회 1997년도 추계학술발표회논문집(1)
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    • pp.32-37
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    • 1997
  • 최적 노심장전모형을 찾기 위한 확률론적 방법중 하나인 Simulated Annealing 방법은 기존 결정론적 방법의 단점인 국부 최적해에 빠질 위험성을 줄이면서도 빠른 시간 안에 최적 노심장전 모형을 찾을 수 있다. 그러나 많은 장전모형의 핵특성을 계산하기 위해서는 많은 전산시간이 소요되기 때문에 이의 해결 방법으로 신경망이론 이용한 노심해석을 통하여 시간을 극소화하고, 기존의 섭동이론 등 가속화된 방법에 비해 정확도를 높였다. 영광 3호기 평형노심에 적용한 결과 기존 설계된 장전모형에 비하에 더 보수적인 제한치를 만족하면서도 주기길이가 33EFPD 만큼 길어지는 장전모형을 1시간 이내에 찾을 수 있어 기존의 결정론적 방법이나 다른 핵특성 계산 모델을 사용한 SA법에 비해 더 적은 전산시간 동안 정확한 최적해를 탐색하는 것을 확인하였다.

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복합적 교통선택모형 : 선택범위 결정과 선택 (Disaggregate, Two-Stage Travel Demand Model:Choice Set Reduction and Choice)

  • 차동득
    • 대한교통학회지
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    • 제2권1호
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    • pp.89-101
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    • 1984
  • 오늘날 교통계획분야에서 개별적, 행태론적 선택모형의 사용이 급격히 일반화 되어 가고 있는 추세를 보이고 있다. 이는 종래의 집합적 모형에 비하여, 구조적으로 경제학에서 말하는 이성적 선택행위를 보다 잘 설명하고 있어, 선택행위의 인과관계를 나타낸다고 보여 지기 때문이다. 그러나 이들 모형이 주어진 선택범위내에서의 선택만을 다루고 있어, 선택범 위를 결정하는데 임의성이 내재되어 있을 뿐만 아니라, 선택대상이 많은 경우에는 곤란하다 는 것이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는, 선택행위에 관한 경제학적, 심리학적 이 론에 근거하여 비교적 실용적인 선택범위결정과정을 개발하여 기존의 개별적, 행태론적 모 형과 복합적으로 활용할수 있는 방안을 제시하였다.

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소하천 유역의 하천수온 모의연구 (Assessment for water temperature medelling on a small basin)

  • 곽재원;홍성훈;이영곤;김태형;최규현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.507-507
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    • 2016
  • 하천의 수온은 하천의 생태적 환경적인 시스템의 거동을 결정짓는 가장 중요한 요소이며, 특히 수생생물이나 하천 수질에 대해서는 중요한 제약요건으로 작용하게 된다. 특히, 냉수성 생물의 경우에는 수온의 변동이 치명적일 수 있으며 각종 수문환경 측면에서 악영향을 미치게 된다. 이러한 수온의 예측 및 모델링을 위하여 여러 가지 방법이 제시되고 있으나, 크게 회귀모형, 결정론적, 추계학적인 3가지 방법론으로 분류할 수 있다 (Cassie, 2006). 일반적으로 결정론적 방법은 지배방정식에 의거하여 하천 내에서의 다양한 열교환을 모의하며 복잡한 열평형을 모의하는데 적합하나 상대적으로 많은 자료를 요구하는 단점이 있다. 대조적으로 추계학적 방법의 경우에는 상대적으로 적은 인자를 통해서도 모의 가능한 장점이 있기 때문에 가용 자료가 부족할 경우에도 모의할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 캐나다 동북부 Quebec 지방의 Du Loup 지역의 소하천을 대상으로 하여 2011년부터 2014년 까지 수온을 측정하고 이를 결정론적/추계학적 방법론으로 통하여 모의하여 그 효율성을 고찰하고자 하였다. 이를 위하여 Hobo Pro thermograph (${\pm}0.2^{\circ}C$), Kipp & Zonen Pyranometer (${\pm}10uV/m^2$) 등을 설치하여 자료를 수집하였으며, 물리수문학적 수온모형인 CEQUEAU 모형과 추계학적 방법인 ARMAX 및 NARX 모형을 통하여 수온을 모의하였다. 모의 결과에 따라서, 저수지를 비롯한 불확정 요소가 존재할 경우에는 상대적으로 추계학적 모형이 안정적인 결과를 보여주는 것으로 나타났으며, 본 연구를 통하여 제시된 방법론은 향후 소하천 지역의 환경 및 수질 관련 분석에 유용한 자료로서 활용될 것으로 판단된다. 수 있을 것이다.

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Dempster's Rule of Combination을 이용한 인공신경망간의 결합에 의한 ARMA 모형화 (Combining Multiple Neural Networks by Dempster's Rule of Combination for ARMA Model Identification)

  • 오상봉
    • 정보기술응용연구
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    • 제1권3_4호
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    • pp.69-90
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    • 1999
  • 본 논문은 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 계층적(Hierarchical) 문제해결 방식인 인공신경망 기초 의상결정트리분류기상의 인공신경망 구조를 개선하여 지역문제(Local Problem)를 해결하는 복수개의 인공신경망 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 종합하는 병행적인 (Parallel) ARMA 모형활르 위한 방법론을 제시함으로써 의사결정트리분류기에 근거한 방법론의 단점을 보완하였다. 본 논문에서 제시한 ARMA 모형화를 위한 방법론은 세 단계로 구성되어 있다: 1) ESACF 특성 벡터 추출단계; 2) 개별 인공신경망에 의한 부분적 모델링 단계; 3) Conflict Resolution 단계, 제시한 방법론을 검증하기 위해 모의실험용 자료와 실제 시계열자료를 이용하여 제시된 방법론을 검증하였으며 실험결과 기존 연구에 비해 ARMA 모형화와 정확도가 높은 것으로 나타났다.

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비모수적 기법에 의한 확률론적 저수지 유입량 예측 (Probabilistic Reservoir Inflow Forecast Using Nonparametric Methods)

  • 이한구;김선기;조영현;정구열
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.184-188
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    • 2008
  • 추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.

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모형을 이용한 마아케팅 의사결정

  • 한민희
    • 경영과학
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    • 제3권
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    • pp.9-17
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    • 1986
  • 본 고는 미국 실무계에서 점점 주목을 받고 있는 '모형을 이용한 마아케팅 의사결정방법'을 소개하고, 이 방법론을 우리나라에 도입하는데 고려해야 할 사항들을 검토하는데 목적이 있다. 특히 미국에서 이러한 방법론이 어떠한 단계를 거쳐 실무계에 수용되게 되었는지 그 과정을 살펴봄으로써 우리나라에서도 예상되는 애로점과 그 해결방안을 고려해보는 것이 중요하리라 생각된다.

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엔트로피 이론을 이용한 사전 확률 분포함수의 추정 (Prior distributions using the entropy principles)

  • Lee, Jung-Jin;Shin, Wan-Seon
    • 응용통계연구
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    • 제3권2호
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    • pp.91-105
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    • 1990
  • 베이시안 결정론에서 사전 확률 분포함수는 표본을 추출하기 이전에 추정하여야 한다. 대개 는 분포함수군을 먼저 선택한 후, 그 중 하나를 결정자의 경험을 통하여 선택한다. 이러한 주관적인 사전 확률 분포함수의 선택방법이 베이시안 결정론에 대한 주요비판이 항상 되어 왔다. 본 논문에서는 최대 엔트로피 이론을 이용하여 우리 주변의 의사결정에 많이 이용되 는 정보들에 관한 객관적인 사전 확률 분포함수들을 구하였다. 그 결과는 히스토그램 형태 의 분포함수가 된다. 그러나 사전 정보가 많은 경우에는 최대 엔트로피 모형의 해를 구하기 위하여 복잡한 비선형 연립방정식을 풀어야 하는데, 구체적인 형태의 함수를 구하지 못하는 경우가 대부분이다. 이 때에는 초소의 크로스 엔트로피 모형을 이용하여 사전확률 분포함수 를 구하는 것이 편리하다. 그밖에 엔트로피 이론으로 구한 사전확률 분포함수의 확률적 수 렴성을 증명하였다.

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유사의 입경분포 모의를 위한 방안 연구 - 점착성 유사의 경우 (An approach to predict size distribution of suspended sediment - cohesive sediment)

  • 손민우;변지선;박병은
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.288-288
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    • 2018
  • 점착성 유사는 응집 현상을 겪는 유사로, 응집 현상(Flocculation Process)는 응집 과정(Aggregation Process)와 파괴 과정(Breakup Process)의 경쟁으로 이루어진다고 여겨진다. 응집 현상을 통해 점착성 유사는 물과 점착성을 띠는 작은 입자들의 덩어리인 플럭(Floc)을 형성하여 흐름 내에서는 대부분이 플럭의 형태로 이동한다. 점착성 유사의 응집 모형 중 하나인 플럭 성장모형(Floc Growth Model, FGM)은 상미분 방정식으로 시간에 따른 플럭의 크기를 계산하는 모형이다. 응집과 파괴의 평형 상태에서 평균 입경을 얻는다. 이러한 FGM은 낮은 수치 계산 비용으로 합리적인 계산 결과를 얻을 수 있으며, 유사 이동 모형 혹은 흐름 모형과의 결합이 수월한 장점을 가진다. 또한, 닫힌 계(Closed System)에서 질량이 보존되는 특징이 있다. 반면, 결정론적인 특성을 띠면서 특정 플럭 크기만을 계산하기 때문에 점착성 유사의 입도 분포에 대한 정보를 얻을 수 없다. 결정론적 특성을 띠는 FGM에 추계학적 방법을 적용함으로써 특정 확률 분포형을 가지는 플럭의 입도 분포를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 기 개발된 추계학적 FGM과 유사 이동 모형의 결합을 통해 변화하는 유수동역학적 조건에서 플럭의 입도 분포를 산정하고자 한다. 이전의 많은 실험실 실험 결과들은 부유가 발생한 상태를 유지하면서 수행되는 것으로, 특정 난류 특성(난류 소산 매개변수)와 특정 유사 농도 조건에서의 입도 분포를 얻는다. 그러나 하구부 및 하천의 하류는 조류의 영향을 받는 구간으로, 점착성 유사의 특성을 분석하기 위해서는 변화하는 유수동역학적 특성에 관한 고려가 필수적이라 할 수 있다. 결합된 점착성 유사 입도 분포 모형은 플럭의 침강과 재부유를 고려할 수 있는 특징을 가지며, 실측자료와의 비교를 통해 입도 분포를 합리적으로 모의하는 것으로 나타난다. 본 연구에서 개발된 점착성 유사 입도 분포 모형은 나아가 비점착성 유사의 입도 분포 모형과의 결합을 통해 두 종류의 유사가 혼재하는 구간에서도 합리적인 입도분포와 유사의 이동을 모의할 수 있을 것으로 예측된다.

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포장상태 예측방법 개선에 관한 연구 (Development of Prediction Method for Highway Pavement Condition)

  • 박상욱;서영찬;정철기
    • 한국도로학회논문집
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    • 제10권3호
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    • pp.199-208
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    • 2008
  • 포장상태 예측은 의사결정과정에서 포장의 공용성능을 평가하고 사업대상구간의 우선순위를 선정하기 위한 적정한 정보를 제공해준다. 근래들어 현재의 포장상태가 장래에 어느 정도 저하되는지를 예측하려는 많은 접근이 있었으나 포장의 서비스수명을 적정히 예측하는 데에는 한계를 보여왔다. 본 논문에서는 포장상태 예측방법을 개선하기 위하여 포장상태 공용성모형과 포장상태 예측모형을 개발하였다. 공용성 모형은 실제 포장상태 분석결과를 회귀분석하여 포장의 종류별, 교통량별로 백분위 50%, 25%, 15%, 5%의 확률분포 모형을 도출한 것이다. 예측모형은 앞서 도출된 공용성모형 모형식을 기준으로 하여 대상구간 각각의 포장상태 측정값에 의해 포장상태 확률을 결정한다. 개발된 예측모형의 검증을 위하여 비교대상구간을 선정하였고, HPCI의 평균값 표준편차, 3.0이하 비율을 비교분석하였다. 이를 통하여 기존예측모형이 안고 있는 교통량, 재령, 현재 포장 상태를 고려하여 보다 현실에 부합되는 포장상태를 예측하는 방법을 제공하고자 한다.

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