Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.285-285
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2022
기후변화가 현실화되면서 수자원평가 (Water Resources Assessment)에 대한 관심과 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 '주민공감 문제기획리빙랩' 대상지인 순천은 동천을 중심으로 홍수량을 정량적으로 분석하였다. 순천시의 가장 시급한 사안 중 하나인 범람 및 침수 문제로, 최근 3년(2018~2020)간의 집중호우로 인한 내수배제로 주택 및 도로침수, 산사태 등의 피해를 겪었다. 시기마다 고질적으로 반복되는 동천 인근 지역의 침수문제를 사전에 예방하고 피해의 빈도나 규모를 줄이기 위하여 분석을 수행하였다. 이에 본 연구에서는 환경부의 지원을 받아 한강홍수통제소와 한국건설기술연구원이 공동으로 개발한 동적수자원평가모형(DWAT, Dynamic Water Resources Assessment Tool)을 이용하여 정량적으로 홍수량 산정을 하고자 한다. 본 모형은 전 세계가 무료로 이용할 수 있는 수자원평가도구로 사용자의 편의를 위해 GIS전처리 기능을 포함하고 있어, 자동으로 유역 매개변수 및 면적 평균강우량을 Thiessen method를 사용하여 산정할 수 있다. 또한, 물의 순환과정을 투수 및 불투수지역으로 구분되며, 투수지역은 1개의 토양층과 1개의 불압대수층으로 구성되고, 유출기여역과 함양역으로 유역을 분할하여 적용할 수 있으며, 대수층을 통하여 지하수의 흐름을 산정할 수 있다. 기상청에서 제공하는 기상자료를 분석하여 과거 관측 강우사상 3개를 선정하여 검·보정을 수행하였으며, 그 결과 모형 효율계수(Nash-Sutcliffe efficiency) 및 결정계수(Coefficient of Determination)가 0.78~0.94, 0.82~0.94로 우수한 모의 결과를 산정할 수 있었다. 빈도별 확률강우량을 Huff 4분위법을 사용하여 확률홍수량을 산정하였다. 미래 홍수량 증감량 산정을 위하여 RCP(Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오를 사용하였다. 관측값과 모의값의 누적확률분포 이용하여 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시키는 방법인 분위사상법(Quantile Mapping)을 사용하여 시나리오자료를 보정하였다. 본 연구에서 산정한 홍수량을 바탕으로 침수피해를 막기 위한 구조적 및 비구조적 방안을 위한 기초자료로 사용될 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1993.04a
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pp.294-300
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1993
어떤 무기체계의 임무신뢰도분석에 베이지안기법을 사용하는데 있어 고장율이 주어졌을 때 고장간 시간이 지수분포를 따른다는 가정하에 이의 Conjugate Prior인 감마분포의 추정문제를 다룬다. 임무별 고장간시간에 대한 예측분포를 유도하였으며, 실제 측정된 기존의 임무별 고장간시간이 이 예측분포를 따른다는 전제하에 비선형 최소자승법을 이용하여 감마분포의 두 파라메터를 추정하는 방안을 제시하였다. 또한 대상 무기체계의 실제 고장자료를 이용하여 추정치를 구하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.16
no.4
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pp.861-870
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2005
The Bayesian model selection procedures for the shape parameter of gamma distribution are proposed in order to test that the failure rate of gamma distribution is constant, increasing or decreasing. The encompassing intrinsic Bayes factor by Beger and Pericchi (1996) based on Jeffreys prior for shape parameter is used to investigate the usefulness of the proposed Bayesian model selection procedures via both real data and pseudo data.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.457-459
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2002
뜻풀이에서 추출한 의미 정보를 이용만 통계시인 방법의 기존 동형이의어 분별 시스템에는 불필요한 의미 정보들을 많이 가지고 있었다. 그리고 동형이의어간의 의미정보가 서로 교차하는 부분이 많아 확률적인 결정에 오류를 발생시켰다. 본 논문에서는 뜻풀이에서 구문패턴을 분석하여 보다 정제된 의미 정보를 추출하였고, 구문패턴에 속하는 어휘들의 하위어를 사전에서 자동 추출하여 부족한 의미 정보를 보완하였다. 또한, 구문패턴으로 분별할 수 없는 일부 동형이의어들은 순환 뜻풀이 망(RDN)을 이용하여 동형이의어를 분별하였다. 이러한 방법으로 동형이의어 분별을 통해 기존 연구보다 8%의 정확률 향상을 가져왔다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.538-540
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2001
클러스터 시스템의 각 노드에 존재하는 메모리들을 효율적으로 관리하기 위하여 네트워크 메모리의 개념이 등장하였으며 빈번하게 디스크를 접근하는 응용분야에서 속도 향상을 위해 사용될 수 있다. 이는 전통적인 메모리 계층(hierarchy) 구조인 메모리와 디스크 사이에 네트워크 메모리를 추가함으로써 얻어진다. 본 논문에서는 웹 서버 클러스터를 대상으로 문서의 접근 유형에 대한 사전의 정보를 요구하지 않고 실제적으로 구현 가능하며 다양한 웹 문서 접근 확률 분포 값에 대하여 항상 우수한 사용자 응답시간을 가지는 메모리 관리 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 우수성을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.220-222
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2004
다양하고 많은 양의 정보가 존재하는 웹 환경에서 웹사이트를 방문하는 사용자의 접근패턴도 매우 다양하며, 웹 환경의 변화에 따라서 이러한 접근패턴은 계속 변화한다. 이러한 이유로, 웹사이트 개발자가 사전에 사용자의 욕구에 완벽하게 부합하는 완벽한 사이트를 개발하기란 사실상 불가능하다. 이에 대한 해결방안으로, 웹사이트에 대한 사용자 접근 패턴을 학습친서 웹사이트의 구조나 외형을 자동적으로 개선시켜 나가는 적응형 웹사이트 (Adaptive Web site)가 제시되었다. 본, 논문에서는 DTMC(descrete-time Markov chain)렌 의거한 확률적 모델을 이용하여 적응형 웹사이트 구축에 필요한 사용자 접근패턴을 학습하고 이를 적용하기 위한 효과적인 방법론을 제시한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.79-81
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2020
최근 블랙 아이스에 의한 사고 사례가 많다. 블랙 아이스는 사람의 눈으로 식별하기 힘들고, 보인다 하더라도 도로가 조금 젖은 것으로 판단할 가능성이 높아 차량 사고를 유발할 확률이 높다. 본 논문에서는 블랙 아이스로 인한 사고를 조금이라도 줄이기 위해 센서를 통하여 블랙 아이스를 판별하고 사전 예방할 수 있는 방법과 해결책에 대해 고찰해보고자 한다.
Identifying behavioral errors of seafarers that have led to marine accidents is a basis for research into prevention or mitigation of marine accidents. The purpose of this study is to estimate the optimal probability distribution function needed to model behavioral errors of crew members into three behaviors (i.e., Skill-, Rule-, Knowledge-based). Through use of behavioral data obtained from previous accidents, we estimated the optimal probability distribution function for the three behavioral errors and verified the significance between the probability values derived from the probability distribution function. Maximum Likelihood Estimation (MLE) was applied to the probability distribution function estimation and variance analysis (ANOVA) used for the significance test. The obtained experimental results show that the probability distribution function with the smallest error can be estimated for each of the three behavioral errors for eight types of marine accidents. The statistical significance of the three behavioral errors for eight types of marine accidents calculated using the probability distribution function was observed. In addition, behavioral errors were also found to significantly affect marine accidents. The results of this study can be applied to predicting marine accidents caused by behavioral errors.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.3
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pp.16-23
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2001
In this paper, we propose the pseudo n-gram language models for speech recognition with middle size vocabulary compared to large vocabulary speech recognition using the statistical n-gram language models. The proposed method is that it is very simple method, which has the standard structure of ARPA and set the word probability arbitrary. The first, the 1-gram sets the word occurrence probability 1 (log likelihood is 0.0). The second, the 2-gram also sets the word occurrence probability 1, which can only connect the word start symbol and WORD, WORD and the word end symbol . Finally, the 3-gram also sets the ward occurrence probability 1, which can only connect the word start symbol , WORD and the word end symbol . To verify the effectiveness of the proposed method, the word recognition experiments are carried out. The preliminary experimental results (off-line) show that the word accuracy has average 97.7% for 452 words uttered by 3 male speakers. The on-line word recognition results show that the word accuracy has average 92.5% for 20 words uttered by 20 male speakers about stock name of 1,500 words. Through experiments, we have verified the effectiveness of the pseudo n-gram language modes for speech recognition.
Shin, Ji Yae;Kwon, Hyun-Han;Lee, Joo-Heon;Kim, Tae-Woong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.50
no.11
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pp.769-779
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2017
As the occurrence of drought is recently on the rise, the reliable drought forecasting is required for developing the drought mitigation and proactive management of water resources. This study developed a probabilistic hydrological drought forecasting method using the Bayesian Networks and drought propagation relationship to estimate future drought with the forecast uncertainty, named as the Propagated Bayesian Networks Drought Forecasting (PBNDF) model. The proposed PBNDF model was composed with 4 nodes of past, current, multi-model ensemble (MME) forecasted information and the drought propagation relationship. Using Palmer Hydrological Drought Index (PHDI), the PBNDF model was applied to forecast the hydrological drought condition at 10 gauging stations in Nakdong River basin. The receiver operating characteristics (ROC) curve analysis was applied to measure the forecast skill of the forecast mean values. The root mean squared error (RMSE) and skill score (SS) were employed to compare the forecast performance with previously developed forecast models (persistence forecast, Bayesian network drought forecast). We found that the forecast skill of PBNDF model showed better performance with low RMSE and high SS of 0.1~0.15. The overall results mean the PBNDF model had good potential in probabilistic drought forecasting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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