• Title/Summary/Keyword: 빈도비 모델

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Hierarchical Bayesian Model Based Nonstationary Frequency Analysis for Extreme Sea Level (계층적 베이지안 모델을 적용한 극치 해수위 비정상성 빈도 분석)

  • Kim, Yong-Tak;Uranchimeg, Sumiya;Kwon, Hyun-Han;Hwang, Kyu Nam
    • Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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    • v.28 no.1
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    • pp.34-43
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    • 2016
  • Urban development and population increases are continuously progressed in the coastal areas in Korea, thus it is expected that vulnerability towards coastal disasters by sea level rise (SLR) would be accelerated. This study investigated trend of the sea level data using Mann-Kendall (MK) test, and the results showed that the increasing trends of annual average sea level at 17 locations were statistically significant. For annual maximum extremes, seven locations exhibited statistically significant trends. In this study, non-stationary frequency analysis for the annual extreme data together with average sea level data as a covariate was performed. Non-stationary frequency analysis results showed that sea level at the coastal areas of Korean Peninsula would be increased from a minimum of 60.33 mm to a maximum of 214.90 mm by 2100.

Unsteady Three-Dimensional Analysis of Transverse Fuel Injection into a Supersonic Crossflow using Detached Eddy Simulation Part I : Non-Reacting Flowfield (DES를 이용한 초음속 유동내 수직 연료분사 유동의 비정상 3차원 해석 Part I : 비반응 유동장)

  • Won, Su-Hee;Jeung, In-Seuck;Choi, Jeong-Yeol
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.37 no.9
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    • pp.863-878
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    • 2009
  • Unsteady three-dimensional flowfield generated by transverse fuel injection into a supersonic mainstream is simulated with a DES turbulence model. Comparisons are made with experimental results in terms of the temporal eddy position and eddy formation frequency. The vorticity field around the jet exit is also analyzed to understand the formation mechanism of the large eddy structures. Results indicate that the DES model correctly predicts the convection characteristics of the large scale eddies. However, it is also observed that the numerical results slightly over-predict the eddy formation frequency. The large eddy structures are generated as the counter-rotating vortices are detached alternately in the upstream recirculation region.

Hub-and-spokes service network design for rail freight transportation (철도화물운송을 위한 Hub-and-spokes서비스네트워크 디자인모형의 개발)

  • 정승주
    • Proceedings of the KOR-KST Conference
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    • 2003.02a
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    • pp.75-93
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    • 2003
  • Hub-and-spokes전략은 교통분야에서 널리 이용되는 네트워크전략이지만, 철도의 경우 대개 이 전략을 이용하기 어려운 네트워크구조를 가지고 있어 그 적용사례를 찾아보기 어렵다. 그러나 유럽에서는 철도망이 도로망처럼 조밀하게 형성되어 있다는 점과 환적 처리기술의 발달로 90년대 초부터 이 전략이 철도화물운송부문에도 도입되기 시작했다. 이러한 관점에서 본 논문은 철도화물운송망에서의 hub-and-spokes전략을 구현하는 서비스네트워크 디자인모형을 개발하고, 모델의 실제철도망에의 적용성을 평가한다. 개발되는 모형이 전략모형임에도 불구하고 모형에서는 일반화된 운영비용 외에 열차속도, 서비스빈도, 터미널에서의 화물처리속도 등에 따른 시간지체비용도 고려되었다. 시간지체비용의 고려에 따라 야기되는 비선형 목적함수는 빈도별 서비스결정변수의 설정을 통해 선형화되어 결과적으로 모형은 선형 binary정수 최적화문제로 표현되었다. 규모가 큰 네트워크의 경우 해도출의 어려움 때문에 본 논문은 전체문제의 분할(decomposition)에 기초한 휴리스틱방법((heuristic method)으로 해결한다. 해도출의 효율성을 높이기 위해 서비스빈도개선과 관련하여 세 알고리즘이 개발되었다. 개발된 알고리즘은 유럽의 실제네트워크를 기초로 도출한 4개의 테스트문제에 적용되어, 해의 정확도와 해 도출의 효율성이 비교·평가되었다.

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Development of Analytical Model of Human Cervical Spine (인체 경추부의 해석 모델 개발)

  • 최형연;이태희;엄홍원;황민철;강승백
    • Proceedings of the ESK Conference
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    • 1997.04a
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    • pp.311-320
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    • 1997
  • 사회가 발달함에 따라 교통사고 등에 의한 외상 환자는 20 -30 년전에 비해 기하급수적으로 증가 하고 있으며 그러한 외상 중에 경추부 상해의 빈도는 매우 높다. 경추부 상해 원인을 규명하기 위한 임상학적 시도는 한계성을 지니고 있다. 본 논문에서는 실제 경추부 형상을 바탕으로 근육과 인대 등 을 비선형 스프링, 댐퍼 등으로 수치 모델링하여 후면 충돌시 경추부의 거동과 경추부에 미치는 상해를 구현하였다. 이를 이용하여 편타성 상해와 에어백으로 인한 경추부 골절의 생리학적 원인을 분석하고 자 한다.

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Drought Frequency Analysis Using Hidden Markov Chain Model and Bivariate Copula Function (Hidden Markov Chain 모형과 이변량 코플라함수를 이용한 가뭄빈도분석)

  • Chun, Si-Young;Kim, Yong-Tak;Kwon, Hyun-Han
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.48 no.12
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    • pp.969-979
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    • 2015
  • This study applied a probabilistic-based hidden Markov model (HMM) to better characterize drought patterns. In addition, a copula-based bivariate drought frequency analysis was employed to further investigate return periods of the current drought condition in year 2015. The obtained results revealed that western Kangwon area was generally more vulnerable to drought risk than eastern Kangwon area using the 40-year data. Imjin-river watershed including Cheorwon area was the most vulnerable area in terms of severe drought events. Four stations in Han-river watershed showed a joint return period exceeding 1,000 years associated with the drought duration and severity in 2014-2015. Especially, current drought status in Northern Han-river and Imjin-river watershed is most severe drought exceeding 100-year return period.

The Uncertainty of Extreme Rainfall in the Near Future and its Frequency Analysis over the Korean Peninsula using CMIP5 GCMs (CMIP5 GCMs의 근 미래 한반도 극치강수 불확실성 전망 및 빈도분석)

  • Yoon, Sun-kwon;Cho, Jaepil
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.48 no.10
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    • pp.817-830
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    • 2015
  • This study performed prediction of extreme rainfall uncertainty and its frequency analysis based on climate change scenarios by Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) for the selected nine-General Circulation Models (GCMs) in the near future (2011-2040) over the Korean Peninsula (KP). We analysed uncertainty of scenarios by multiple model ensemble (MME) technique using non-parametric quantile mapping method and bias correction method in the basin scale of the KP. During the near future, the extreme rainfall shows a significant gradually increasing tendency with the annual variability and uncertainty of extreme ainfall in the RCP4.5, and RCP8.5 scenarios. In addition to the probability rainfall frequency (such as 50 and 100-year return periods) has increased by 4.2% to 10.9% during the near future in 2040. Therefore, in the longer-term water resources master plan, based on the various climate change scenarios (such as CMIP5 GCMs) and its uncertainty can be considered for utilizing of the support tool for decision-makers in water-related disasters management.

A Study on Keyword Spotting System Using Pseudo N-gram Language Model (의사 N-gram 언어모델을 이용한 핵심어 검출 시스템에 관한 연구)

  • 이여송;김주곤;정현열
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.23 no.3
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    • pp.242-247
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    • 2004
  • Conventional keyword spotting systems use the connected word recognition network consisted by keyword models and filler models in keyword spotting. This is why the system can not construct the language models of word appearance effectively for detecting keywords in large vocabulary continuous speech recognition system with large text data. In this paper to solve this problem, we propose a keyword spotting system using pseudo N-gram language model for detecting key-words and investigate the performance of the system upon the changes of the frequencies of appearances of both keywords and filler models. As the results, when the Unigram probability of keywords and filler models were set to 0.2, 0.8, the experimental results showed that CA (Correctly Accept for In-Vocabulary) and CR (Correctly Reject for Out-Of-Vocabulary) were 91.1% and 91.7% respectively, which means that our proposed system can get 14% of improved average CA-CR performance than conventional methods in ERR (Error Reduction Rate).

Development of fast conversion technique between pressure and flowrate for pipeline systems (상수관망에서의 수압-유량자료 고속전환기술 개발에 관한 연구)

  • Ko, Dong Won;Lee, Jeong Seop;Lee, Tae Kwan;Yun, Seok Jun;Choi, Doo Yong;Kim, Sang Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.389-389
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    • 2022
  • 상수도 관망에서의 유량 측정은 유수율을 결정하는 데 있어서 중요한 평가 수단이다. 따라서, 유량 측정을 위해 유량계를 활용하는데, 높은 빈도의 자료를 획득할 수 있는 수압계는 시중에서 저가로 활용 가능하지만, 상수도관망 예산의 상당부분을 차지하고 있는 유량계는 수압계보다 고가에도 낮은 빈도의 자료만을 획득하는 비용 대비 낮은 효율을 가진다. 만약 수압계의 측정자료를 유량자료로 고속전환하는 기술을 개발하면 기존의 유량계보다 적은 비용으로 고빈도의 유량자료를 획득할 수 있다. 상수도 관망에서 수압자료를 유량 자료로 전환하는 기술은 기존 관망에서 유도된 지배방정식에서 임의 관망에서 일련의 유도과정을 거쳐 상하류 단사이 수압과 유량의 관계를 형성하고, 이러한 관계를 활용하여 간단한 저수조-관망-밸브 체제에서 관망 내의 특정지점에서의 시간상 수압자료와 시간상 유량자료의 비를 정의한 다음, 임의의 지점에서 측정된 수압자료를 정의한 비로 나타나는 임피던스 역수를 역푸리에 전환하면 시간상의 유량자료를 획득할 수 있는 원리이다. 이러한 수압-유량 전환기술의 원리를 가지고 개발된 기술의 정확도를 확인하는 과정을 수행하였으며, 이는 전통적 천이류 해석 방법인 특성선 모델로 비교하는 수치해석적인 방법 그리고 실제 설치된 관망을 사용해서 수압을 측정하고, 지정된 지점에서 유량을 정밀측정하여 비교하는 실험적인 방법을 통해 정확도를 비교해봄으로써 개발된 기술을 검증해보고자 한다.

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Application of a Two-dimensional Flood Inundation Model based on Quadtree Grid (사면구조 격자 기법에 의한 2차원 홍수범람모형의 적용)

  • Kim, Jong-Ho;Lee, Seung-Oh;Yoon, Kwang-Seok;Cho, Yong-Sik
    • Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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    • v.8 no.3
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    • pp.129-136
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    • 2008
  • All measures to cope with flooding rely on flood predictions to some extent. To investigate these predictions such as maximum water level or inundation area, a numerical model has been developed. The governing equations of the model are the two-dimensional Saint-Venant equations. The governing equations are discretized explicitly by using the leap-frog scheme and upwind scheme based on quadtree grids. The predicted numerical results have been verified by comparing to those of a Thacker problem. As a result of verifications, the present model is not only nearly four times as efficient as uniform grids but also in close agreement with the previous models. Next, the developed model is applied to several flood events in the Uiryeong basin. A general tendency is found that as a frequency is increasing, overall water levels including peak water level are increasing. At only a 500 year frequency, maximum water level is higher than 18.5 m. Therefore, it can be predictable that inundation will be generated in a 500 year frequency.

A Hybrid Neural Network Model for Dynamic Hand Gesture Recognition (동적 수신호 인식을 위한 복합형 신경망 모델)

  • Lee, Joseph S.;Park, Jin-Hee;Kim, Ho-Joon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.06c
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    • pp.287-292
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    • 2007
  • 본 연구에서는 동적 수신호 패턴에 대한 효과적인 인식을 위하여, 특징추출 단계와 패턴 분류 단계의 두 모듈로 이루어지는 복합형 신경망 모델을 제안한다. 특징추출 모듈을 위하여 고유의 특징표현 기법과 3차원 수용영역 구조의 CNN 모델을 제안한다. 이는 3차원 형식의 데이터로 표현되는 수신호 패턴으로부터 특징점의 공간적 변이뿐만 아니라 시간적 변이에 강인한 특징추출 기능을 제공한다. 패턴 분류 모듈에서는 효율적인 학습과 인식 기능을 위하여 수정된 구조의 GFMM 모델을 제안한다. 또한 학습패턴의 빈도를 고려한 활성화 특성과 학습 방법을 정의함으로써 기존의 GFMM 모델이 갖는 단점인 학습결과가 학습순서에 종속되는 특성과 비정상적 패턴 및 노이즈 패턴에 민감한 현상을 개선한다.

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