• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.1
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• pp.135-146
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• 2019

In this paper, the preventive maintenance strategy in operation stage of a bridge using Bayesian inference is proposed. The proposed technique can be used to predict the variation in the performance (or condition) of the bridge with higher accuracy, considering the uncertainty of monitoring. The applicability of the proposed method to the existing bridges is verified and analyzed that have an advantage in terms of maintenance cost efficiency compared to the conventional periodic maintenance system, which establishes maintenance after damage. It is expected that the proposed preventive maintenance method can be used to overcome the limitation of the conventional periodic maintenance method and to make practical bridge maintenance decision.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.3 s.309
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• pp.34-42
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• 2006

In general, almost information is stored in only a few wavelet coefficients. This sparse characteristic of wavelet coefficient can be modeled by the mixture of Gaussian probability density function and point mass at zero, and denoising for this prior model is peformed by using Bayesian estimation. In this paper, we propose a method of parameter estimation for denoising using hypothesis-testing problem. Hypothesis-testing problem is applied to variance of wavelet coefficient, and $X^2$-test is used. Simulation results show our method outperforms about 0.3dB higher PSNR(peak signal-to-noise ratio) gains compared to the states-of-art denoising methods when using orthogonal wavelets.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.529-529
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• 2015

기후변화에 따른 자연재해로 인한 인적, 물적 피해가 매년 증가하고 있으며 기후변동에 관한 정부간 협의체 IPCC(Intergovermental Panel on Climate Change) 5차 보고서에서도 기후변화의 양상이 향후 지속 될 것이라고 전망하고 있다. 이러한 기후변화가 야기하는 부정적인 영향을 저감하기 위해 기후변화 대응을 위한 연구가 세계 곳곳에서 이루어지고 있으며 본 연구에서는 한반도에 적합한 비정상성 빈도해석을 수행하기 위하여 베이지안 기법을 이용하여 산정된 확률강우량과 전지구적 기후변화 시나리오 RCP(2.6, 4,5, 6.0, 8.5)의 다운스케일을 통하여 산정된 확률강우량의 최적 블랜딩을 통하여 비정상성 확률강우량을 산정하였다. 낙동강유역의 1973-2013년 시강우 자료를 이용한 정상성 대비 증감률은 다음과 같다(Table 1).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.355-355
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• 2021

극한 폭염사상은 지난 20세기 이후 점점 더 빈번하게 발생하고 있으며, 더 광범위한 지역에서 발생하고 있다. 이러한 폭염사상은 다가오는 지구 온난화 시대에서 그 강도가 더 강해지고 지속기간이 길어질 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 극한강우에 대한 강우강도-지속기간-빈도(intensity-duration-frequency, IDF)곡선의 개념을 폭염사상에 적용하여 미래의 극심한 폭염사상에 대한 발생확률, 강도 및 지속날짜(heat wave intensity-persistence day-frequency, HPF) 간의 관계를 확인해보고자 한다. 또한 해당 모델의 불확실성은 베이지안 기법을 이용하여 분석하였다. 우리나라 6개 주요 지역(대관령, 서울, 대전, 대구, 광주, 부산)에 대해 16개의 미래 일 최대 기온 앙상블 자료를 이용하여 비정상성 HPF곡선을 적용하였다. 미래 극한 폭염 앙상블 결과를 분석한 결과, 2050년을 기준으로 지속기간 2일에 대해 극한 폭염의 강도가 RCP 4.5 이하 시나리오 기준 1.23 ~ 1.69 ℃ 범위에서 상승할 가능성이 높은 것으로 나타났으며, RCP 8.5 이하 시나리오 기준의 경우 1.15 ~ 1.96 ℃ 범위로 나타났다. 또한 HPF 모델의 매개변수 추정으로 인한 불확실성의 경우, 다양한 기후 모델의 변동성으로 인한 불확실성보다 크게 나타났다. 모델의 매개변수 추정에 따른 불확실성을 반영한 결과, 2010~2050년에 해당하는 폭염의 강도에 대한 delta change의 95% 신뢰구간은 RCP 4.5 이하에서 0.53 ~ 4.94 ℃, RCP 8.5 이하에서 0.89 ~ 5.57 ℃로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.126-126
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• 2018

최근 우리나라는 기후변화로 인한 이상기후 현상 중 가뭄에 대한 발생빈도가 증가하고 있다. 가뭄은 다른 자연재해에 비해 지속기간이 길고 규모가 광범위하여, 사회 경제적인 피해가 크게 발생한다. 이러한 가뭄에 대비하기 위해서는 지역적으로 적합한 가뭄 대책을 수립해야 하며, 이를 위해서는 가뭄 위험도 평가가 선행되어야 한다. 지역적 가뭄 위험도를 평가하기 위해서는 기상학적 요인뿐만 아니라 사회 경제적인 요인에 의한 영향을 고려하는 가뭄 취약성 평가가 수반되어야 한다. 본 연구에서는 지역별 가뭄 취약성 평가를 수행하기 위해, 지역별 용수 수요 및 공급관련 인자와 선행연구에서 정의된 가뭄 위험인자들 중 8개(생활 농업 공업 용수공급량, 인구밀도, 1인당 가용수자원량, 물 자급률, 취수율, 물 이용 공평성)를 선택하였다. 베이지안 네트워크(Bayesian Network) 기법을 통해 선정된 사회 경제적 요인들과 가뭄과의 상관관계를 분석하여 각 지역의 특성을 고려한 가뭄 위험요인별 확률을 산정하였다. 최종적으로 산정된 주요 가뭄 위험요인별 확률을 우선순위에 따른 가중치를 적용하여 지역별 가뭄 취약성지수(Drought Vulnerability Index, DVI)를 산정하였고, 이를 이용하여 우리나라의 행정구역별로 취약성 평가를 수행하고 지도로 표시하였다. 지역별 가뭄 취약성 평가를 수행한 결과 익산, 상주, 완주 순으로 높게 나타났으며, 계룡, 과천, 종로순으로 가장 낮게 산정되었다. 또한 광역자치단체의 평균 가뭄 취약성지수를 산정한 결과 전라북도 지역이 가장 높게 나타났으며, 대구 및 대전광역시가 가장 낮게 나타났다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.37 no.2
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• pp.207-223
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• 2004

The purpose of this study is to reveal spatial relationships between landslide and geospatial data set, to map the landslide susceptibility using the relationship and to verify the landslide susceptibility using the landslide occurrence data in Boun area in 1998. Landslide locations were detected from aerial photography and field survey, and then topography, soil, forest, and land cover data set were constructed as a spatial database using GIS. Various spatial parameters were used as the landslide occurrence factors. They are slope, aspect, curvature and type of topography, texture, material, drainage and effective thickness of soil. type, age, diameter and density of wood, lithology, distance from lineament and land cover. To calculate the relationship between landslides and geospatial database, Bayesian probability methods, weight of evidence. were applied and the contrast value that is >$W^{+}$->$W^{-}$ were calculated. The landslide susceptibility index was calculated by summation of the contrast value and the landslide susceptibility maps were generated using the index. The landslide susceptibility map can be used to reduce associated hazards, and to plan land cover and construction.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.19 no.4
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• pp.36-51
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• 2016

This study assessed urban flood risk using a Bayesian probability statistical method and GIS incorporating a climate change scenario. Risk is assessed based on a combination of hazard probability and its consequences, the degree of impact. Flood probability was calculated on the basis of a Bayesian model and future flood occurrence likelihoods were estimated using climate change scenario data. The flood impacts include human and property damage. Focusing on Seocho-gu, Seoul, the findings are as follows. Current flood probability is high in areas near rivers, as well as low lying and impervious areas, such as Seocho-dong and Banpo-dong. Flood risk areas are predicted to increase by a multiple of 1.3 from 2030 to 2050. Risk assessment results generally show that human risk is relatively high in high-rise residential zones, whereas property risk is high in commercial zones. The magnitude of property damage risk for 2050 increased by 6.6% compared to 2030. The proposed flood risk assessment method provides detailed spatial results that will contribute to decision making for disaster mitigation.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.4 no.2
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• pp.179-193
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• 1991

In this paper, we introduce various methods of PR techniques initiated by S. Warner in 1960's and examine the maximum likelihood estimator for them. One of the main subjects of this paper is to represent Warner model, Unrelated Question Model, and Multi-Proportion Model in linear model. The other subject is to study the inference of PR model by using the Bayesian Approach.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.6 no.1
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• pp.27-38
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• 2005

Recently, the rapidly development of computing environments and the spread of Internet make possible to obtain and use of information easily. Immediately, by opposition function the Hacker's unlawful intrusion and threats rise for network environments as time goes on. Specially, the internet consists of Unix and TCP/IP had many vulnerability. the security techniques of authentication and access controls cannot adequate to solve security problem, thus IDS developed with 2nd defence line. In this paper, intrusion detection method using Bayesian Networks estimated probability values of behavior contexts based on Bayes theory. The contexts of behaviors or events represents Bayesian Networks of graphic types. We profiled concisely normal behaviors using behavior context. And this method be able to detect new intrusions or modificated intrusions. We had simulation using DARPA 2000 Intrusion Data.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.5
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• pp.951-961
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• 2011

In this paper, we propose a Bayesian inference using the Markov Chain Monte Carlo(MCMC) method for the zero inflated negative binomial(ZINB) regression model. The proposed model allows the regression model for zero inflation probability as well as the regression model for the mean of the dependent variable. This extends the work of Jang et al. (2010) to the fully defiend ZINB regression model. In addition, we apply the proposed method to a real data example, and compare the efficiency with the zero inflated Poisson model using the DIC. Since the DIC of the ZINB is smaller than that of the ZIP, the ZINB model shows superior performance over the ZIP model in zero inflated count data with overdispersion.