• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.167-167
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• 2016

일반적으로 빈도해석은 강우의 연 최대 강우자료들을 통해 지속기간별 확률강우량을 산정한다. 하지만 강우자료들은 관측기간이 상대적으로 짧은 편이라 지점 별 강우특성을 고려한 확률강우량 산정은 쉽지 않다. 각 지점 별 강우특성을 고려하기 위해서 연속적인 시계열로 기록되어 있는 강우자료를 독립 강우사상으로 분리하여 강우사상간의 시간, 즉, 무강우시간을 결정하는 것이 선행되어야 한다. 연속강우자료를 독립 강우사상으로 분리하기 위해서는 강우사상 간의 기준이 필요하다. 기존의 연구에서는 강우사상을 분리하기 위한 기준으로 무강우시간(Inter-Event Time, IET)을 사용하고 있다. 국내의 경우에는 무강우시간을 10시간부터 12시간까지 다양하게 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청 산하 강우관측소의 우기(4월~10월) 자료를 이용하여 시간 단위를 각각 1분, 5분 그리고 1시간으로 분리하였다. 강우분리방법은 자기상관계수와 포아송분포(Poisson distribution)를 고려한 지수분포(exponential distribution)의 변동계수를 이용하여 무강우시간 결정 방법(Inter-Event Time Definition, IETD)을 적용하였다. 각 지점별로 추출된 1분, 5분 그리고 1시간의 무강우시간을 비교 및 분석하였고, 이를 통해 각 지점의 시간단위 특성에 의한 적절한 무강우시간 및 강우사상시간을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.127-132
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• 2000

본 논문에서는 격조사의 구문적인 특성을 이용하여, 수식어까지 포함한 명사구 추출 방법을 연구한다. 명사구 판정을 위해 연속적인 형태소열을 문맥정보로 사용하던 기존의 방법과 달리, 명사구의 처음과 끝 그리고 명사구 주변의 형태소를 이용하여 명사구의 수식 부분과 중심 명사를 문맥정보로 사용한다. 다양한 형태의 문맥 정보들은 최대 엔트로피 원리(Maximum Entropy Principle)에 의해 하나의 확률 분포로 결합된다. 본 논문에서 제안하는 명사구 추출 방법은 먼저 구문 트리 태깅된 코퍼스에서 품사열로 표현되는 명사구 문법 규칙을 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 명사구 규칙을 이용하여 격조사와 인접한 명사구 후보들을 추출한다. 추출된 각 명사구 후보는 학습 코퍼스에서 얻어낸 확률 분포에 기반하여 명사구로 해석될 확률값을 부여받는다. 이 중 제일 확률값이 높은 것을 선택하는 형태로 각 격조사와 관계있는 명사구를 추출한다. 본 연구에서 제시하는 모델로 시험을 한 결과 평균 4.5개의 구를 포함하는 명사구를 추출할 수 있었다.

• Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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• v.18 no.2
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• pp.179-194
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• 2020

A Bayesian approach was introduced to improve the belief of prior distributions of input parameters for the probabilistic safety assessment of radioactive waste repository. A GoldSim-based module was developed using the Markov chain Monte Carlo algorithm and implemented through GSTSPA (GoldSim Total System Performance Assessment), a GoldSim template for generic/site-specific safety assessment of the radioactive repository system. In this study, sequential Bayesian updating of prior distributions was comprehensively explained and used as a basis to conduct a reliable safety assessment of the repository. The prior distribution to three sequential posterior distributions for several selected parameters associated with nuclide transport in the fractured rock medium was updated with assumed likelihood functions. The process was demonstrated through a probabilistic safety assessment of the conceptual repository for illustrative purposes. Through this study, it was shown that insufficient observed data could enhance the belief of prior distributions for input parameter values commonly available, which are usually uncertain. This is particularly applicable for nuclide behavior in and around the repository system, which typically exhibited a long time span and wide modeling domain.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.217-220
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• 2003

본 논문에서는 특정 매개변수의 입력 없이 속성(attribute)에 따른 목적속성(class)값의 분포를 고려하여 연속형(conti-nuous) 값을 범주형(categorical)의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각각의 속성에 대해 목적속성의 분포를 1차원 공간에 사상(mapping)하고, 각 목적속성의 밀도, 다른 목적속성과의 중복 정도 등의 기준에 따라 구간을 군집화 한다. 이렇게 생성된 군집들은 각각 목적속성을 예측할 수 있는 확률적 수치에 기반한 것으로, 각 속성이 제공하는 정보의 손실을 최소화하는 이산화 경계선을 갖고 있다. 제안된 데이터 이산화 방법의 향상된 성능은 C4.5 알고리즘과 UCI Machine Learning Data Repository 데이터를 사용하여 확인할 수 있다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.30 no.3
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• pp.416-423
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• 2003

This paper proposes a continuous-time queuing model of a shared-buffer packet switch and an approximate algorithm. N arrival processes have heterogeneous busty traffic characteristics. The arrival processes are modeled by Coxian distribution with order 2 that is equivalent to Interruped Poisson Process. The service time is modeled by Erlang distribution with r stages. First the approximate algorithm performs the aggregation of N arrival processes as a single state variable. Next the algorithm discompose the queuing system into N subsystems which are represented by aggregated state variables. And the balance equations based on these aggregated state variables are solved for by iterative method. Finally the algorithm is validated by comparing the results with those of simulation.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.1
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• pp.161-168
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• 2015

The epidemic is seemed to be extremely difficult for accurate predictions. The new models have been suggested that show quite different results. The basic reproductive number of epidemic for consequent time intervals are estimated based on stochastic processes. In this paper, we proposed a transmission distribution estimation for Ebola virus disease epidemic model. This estimation can be easier to obtain in real time which is useful for informing an appropriate public health response to the outbreak. Finally, we implement our proposed method with data from Guinea Ebola disease outbreak.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.463-463
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• 2017

최근 다변량 확률모형 연구 및 기후변화에 따른 강우패턴 연구의 증가에 따라 시계열로 기록되어 있는 강우량 자료로부터 강우사상(Event)을 분리하는 연구 또한 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 강우사상은 최소무강우시간(Inter-Event Time)을 기준으로 전후강우가 독립적인 강우인지 연속적인 강우인지 구별하는데 이 최소무강우시간을 결정하는 방법이 각 사용되는 분야마다 일관되지 않은 점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상 기록된 기상청 강우관측소 자료를 이용하였으며, 설계강우의 시간분포를 위한 Huff 4분위법에서 사용되는 6시간의 최소무강우시간분터 지수확률분포 방법으로 얻어지는 최소무강우시간(일반적으로 12시간 내외)까지 최소무강우시간의 변화에 따라 분리된 강우사상의 특성을 분석하였다. 또한 강우사상의 이변량 빈도해석 적합성을 검토하기 위해 연최대강우량 사상을 선정하여 빈도해석을 수행하였으며 최소무강우 시간에 따라 이변량 확률분포형 적합성을 검토하였다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.7 no.1
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• pp.43-50
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• 2014

Based on the reliability theory, the risk assessment of steel beams is performed by the determination of failure probability. In the calculation, bending, shearing and combined (bending + shearing) modes are examined. The resistance and the loads on the beam are assumed to be normal distribution. To investigate the failure probability changes, total load applied at the mid span of beam is divided into 1 to 1 and 1 to 2 ratio and then these divided loads are placed on the trisected points on beam. The change of boundary conditions at beam ends are also included in the investigation. It shows that failure is governed by the combined mode for the present beams and the second order bound analysis of failure probability is not crucial. On the whole failure probability decreases with increasing end restraints at the beam ends with some exception.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.325-327
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• 2001

본 논문은 온라인 문자 인식을 연속 밀도 HMM의 구조의 최적화 문제를 다룬다. 최적이란 최소한의 모델 파라미터를 사용하여 최소한의 오류를 허용하는 것이라고 정의할 수 있다. 본 연구에서는 HMM 구조의 최적화를 위해 Bayesian 모델 선택 방법론을 사용한다. 먼저 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Criterion)을 적용해보고, 그것을 HMM의 복잡한 구조에 적합하도록 본 논문에서 제안한 HBIC(HMM-Oriented BIC)와 비교해본다. BIC는 모델의 사전 확률 분포를 추정하지 않고 다변량 정규분포라고 가정하는데 비해 HBIC는 모델의 각 파라미터로부터 사전 확률을 추정한 후 그것들을 사용함으로써 더 좋은 결과를 얻도록 한다. 실험 결과 BIC와 HBIC 둘 다 기존 방법보다 모델의 파라미터 수를 현저히 감소시킴을 확인했고, HBIC가 BIC에 비해 더 적은 수의 파라미터를 사용해도 비슷한 인식률을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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• v.13 no.2
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• pp.112-120
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• 2010

In this paper time series wave data measured continuously for 24 hours during a storm in Yura Sea Area are used to investigate statistical characteristics of nonlinear waves. The exceedance probability of wave height is compared using the Rayleigh distribution and the Edgeworth-Rayleigh (ER) distribution. Wave data which show stationary state for 10 hours contain 4600 waves approximately. The Gram-Chalier distribution fits the probability of wave elevation better than the Gaussian distribution. The Rayleigh ($H_{rms}$) distribution follows the exceedance probability of wave height in general and predicts the probability of freak waves well. The ER distribution overpredicts the exceedance probability of wave heights and the occurrence of freak waves. If wave data measured for 30 minute period which contains 250 waves are used, the ER distribution can predict the occurrence probability of freak waves well. But it overpredicts the probability of overall wave height If no freak wave occurs, the Rayleigh ($H_{rms}$) distribution agrees well with wave height distribution for the most of wave height ranges. The wave height distribution of freak waves of which height are less than 10 m shows similar tendency compared with freak waves greater than 10 m. The value of $H_{max}/H_{1/3}$ is related to the kurtosis of wave elevation. It seems that there exists threshold value of the kurtosis for the occurrence of freak waves.