VAR(벡터자기회귀)에서 모형의 식별가정에 관한 주된 비판은 변수의 나열순서에 따라 결과가 달라진다는 것이다. 본 논문은 Swanson and Granger (1997) 이후 시계열 분석에 활발히 적용되기 시작한 그래프이론이 이와 같은 임의식별 문제를 해결함으로써, 자원가격의 가격발현과정을 이해하는데 유용한 수단임을 보여준다. 모형이 이론적 방법론을 소개한 후, 미국 대두의 지역 베이시스를 이용한 실증추정 결과를 제시한다.
This paper investigates the feasibility of the Bayesian discrete time approximation method to estimate the parameters of Weibull distributions of failures for two non-identical components connected in series system. A Bayesian model based on the discrete time approximation method is formulated to infer the Weibull parameters of two non-identical components with the failure data of the virtual tests. The study of this paper comes to a conclusion that the method is feasible only for some special cases under the given constraints on the concerned parameters.
PW206C 터보샤프트엔진을 장착한 스마트무인기의 엔진베이 냉각을 목적으로 하는 이젝터를 설계하였다. 이젝터의 기하학적 형상과 유량비의 관계를 근사적 해석식을 사용하여 계산하므로서 이젝터의 형상을 설계하고 성능을 분석하였다. 근사적 해석식의 결과를 검증하기 위해 Fluent 코드를 이용하여 난류 유동해석을 수향하였다. Fluent 코드로 계산한 유량은 근사적 해석식으로 계산한 결과와는 차이를 보였으며, 이것은 이젝터 내부에서 유동의 충분한 혼합이 이루어지지 못하기 때문이다.
본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 구축을 위한 퍼지-베이시안 분류기 기반 지능형 차단 시스템 개발을 목표로 한다. Time-Frequency Domain Reflectometry (TFDR)방법이 바탕이 되어 도선의 이상 상태를 측정하게 되며, 진단 부분에서 받은 정보를 능동적으로 해석하고 이상 유무에 따른 차단의 역할을 수행하는 시스템 개발이 최종 목표이다. 제안하고자 하는 분류 알고리즘은 퍼지-베이시안 분류 알고리즘을 중심으로 구성되며, 분류하고자 하는 도선의 이상상태인 damage, open 그리고 short에 대한 분류 기준을 마련하고자 한다. 또한, 실제 저압 배선에서 얻어진 데이터를 바탕으로 퍼지 분류 규칙의 생성 및 분류 알고리즘 생성을 구체화하여 좀 더 나은 성능의 분류기를 개발하고자 하는 것이 본 논문의 목표이다.
본 논문은 세그멘테이션 기반의 스테레오 정합에서 복잡한 장면 정합 시 발생되는 오 정합을 최소화 하는 방법을 제안한다. 이를 위하여, 스테레오 영상의 좌측 영상에 대해 워터쉐드 영상 분할을 이용하여 정합을 위한 feature 를 생성한 다음, 베이지언 프레임웍을 적용하여, 각각의 영역을 비슷한 변이 정보를 가진 것들로 병합한다. 생성되는 정합 패치들은 정합의 모호성이 작게 되어 오 정합이 현저히 줄어 들 뿐만 아니라, 영역간의 콘트라스트가 적은 영상에서도 신뢰할 만한 변이 영상을 생성하게 된다.
현재의 교량의 유지관리 시에 적절한 보수 시기나 최적화된 유지관리 정책을 결정하기 위하여 교량의 성능저하를 정확히 예측하는 것은 가장 중요한 일이다 이률 위해 제안된 방법은 정량적 평가, 마르코프체인, 베이시안 추정법 등으로 구성되었다. 제안된 방법에 따라 국내의 콘크리트 슬래브 교량을 예로서 예측을 하여는데, 기존의 전문가 의견조사 빛 외관조사에 의한 예측보다 좀 더 합리적인 결과를 보여주었다.
컨테이너 터미널의 적하 작업은 사전에 계획된 순서대로 컨테이너를 장치장(yard)에서 하나씩 반출하여 선박에 선적하는 작업이다. 만일 현재 반출하고자 하는 컨테이너의 상단에 다른 컨테이너들이 장치되어 있다면, 부득이하게 위에 놓여 있는 컨테이너들을 다른 곳으로 옮겨야 하는 재취급(rehandling)이 발생하고 이로 인하여 반출 작업은 지연된다. 본 논문에서는 적하 계획이 수립되어 장치장의 한 베이(bay)내 컨테이너들의 반출 순서가 결정되었을 때, 반출 시작 시점까지 남는 유휴 시간을 활용하여 재취급이 발생하지 않도록 컨테이너들을 재정돈(이적, 리마샬링)하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 분지 한계법(branch and bound)을 적용하여 컨테이너 이동 계획을 탐색하며, 생성된 해는 최소의 컨테이너 이동 횟수가 보장된다. 4 단 6 열과 5 단 9 열의 장치장 구조를 대상으로 실험한 결과 99% 이상의 상황에서 허용할 수 있는 시간 내에 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 베이시안 초해상도 영상처리시 저해상도 영상들을 고해상도 격자에 맞게 정합해서 업샘플링(upsampling)을 하는 새로운 방식에 대해 제안한다. 제안하는 업샘플링 방식은 각 장을 따로 보간하는 방식과 달리 여러 저해상도 영상의 고주파 정보가 고해상도 영상 격자의 모든 위치에 적절히 영향을 미칠 수 있도록 여러 장의 저해상도 영상의 고주파 정보를 함께 사용하여 보간한다. 보간하는 방법은 B-스플라인 (B-Spline) 기반 비정규 리샘플링(non-uniform resampling)을 기반으로 초해상도 영상처리에 맞도록 적용한다. 실험결과를 통해 일반적으로 적용되는 0-삽입(zero-padding) 업샘플링 방식과 쌍일차 보간법(bilinear interpolation) 등을 적용할 때의 효과를 살펴보고, 제안하는 방식이 일반적인 방식을 사용하는 것에 비해 정량적, 정성적으로 고해상도 정보를 더 정확히 생성해내는 것을 확인한다.
Construction industry has become higher, larger and more complicated. It has been analyzed that the process planning in the construction site has been made by the site engineer experience mostly and some were made based on historical data. However, such plans have been investigated that require numerous revisions during construction which means that the plans made through such methods are not reliable. Numerous studies in this field have been conducted trying to solve such problems developing methodologies to overcome such limitations. It has been analyzed that many studies have focused on suggesting prediction models only that cannot be used for both actual planning prior to construction and process monitoring during construction. Therefore, this study suggests a methodology that effectively manages construction productivity by applying simulation methodology combined with bayesian approach focusing on the high-rise curtain wall operations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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