• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.309-320
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• 1998

중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.21 no.5
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• pp.405-409
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• 2009

Reliability analysis of coastal structure using importance sampling was shown. When Monte Carlo simulation is used to evaluate overturng failure probability of coastal structure, very low failure probability leads to drastic increase in simulation time. However, importance sampling which uses randomly chosen design candidates around the failure surface makes it possible to analyze very low failure probability efficiently. In the numerical example, failure probability of caisson type quay wall was analyzed by using importance sampling and performance according to the level of failure probability was shown.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.41 no.5
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• pp.381-389
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• 2017

The kernel density was determined based on sampling points obtained in a Markov chain simulation and was assumed to be an important sampling function. A Kriging metamodel was constructed in more detail in the vicinity of a limit state. The failure probability was calculated based on importance sampling, which was performed for the Kriging metamodel. A pre-existing method was modified to obtain more sampling points for a kernel density in the vicinity of a limit state. A stable numerical method was proposed to find a parameter of the kernel density. To assess the completeness of the Kriging metamodel, the possibility of changes in the calculated failure probability due to the uncertainty of the Kriging metamodel was calculated.

• Computational Structural Engineering
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• v.4 no.2
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• pp.119-129
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• 1991

This study is directed for the development of an efficient Importance Sampling Technique for system reliability analysis of bridge structures. Many methods have been proposed for structural reliability assessment such as the First-order Second-Moment Method, the Advanced Second-Moment Method, Monte Carlo Simulation, etc. The Importance Sampling Technique can be employed to obtain accurate estimates for the system reliability with reasonable computation effort. Based on the results of example analysis, it may be concluded that Importance Sampling Technique is a very effective tool for the system reliability analysis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.685-687
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• 2002

일반적으로 인간이 사용하는 몇 개의 주요단어를 이용하여, 문서의 분야나 주제어가 되는 일본어 키워드를 추출하는 점에 주목한다. 먼저, 학술논문에서 저자 자신이 부여한 키워드 중 분야 명이나 주제어가 문서 중에 출현하지 않는 경우를 분석하고, 단어의 개념정보를 기초로 복합어 생성규칙을 구축한다. 문서 의미와 상관없는 키워드의 추출을 억제하기 위해 중요도 결정법을 새롭게 제안한다. 추출된 키워드의 타당성 검사를 위해 자연.음성언어에 관한 일본어 논문 65파일의 타이틀과 초록부분을 이용하여 추출된 키워드의 타당성에 대한 실험을 한 결과 추출 정밀도는 중요도의 상위 1개를 출력한 경우 75%가 되어 제안방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• Survey Research
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• v.6 no.2
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• pp.1-32
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• 2005

The accuracy of exit poll mainly depends on the sampling method of voting places. For exit poll, we propose a probability sampling method of selecting voting places as an alternative to the bellwether polling place sampling. Through an empirical study based on the 2004 general election data, the efficiency of the suggested systematic sampling from ordered voting places was evaluated in terms of mean prediction error and it turns out that the proposed sampling method outperformed the bellwether polling places sampling. We also calculated the variance of estimator from the proposed sampling, and considered the sample size problem to guarantee the target precision using the design effect of the proposed sample design.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.13-16
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• 2008

본 논문은 가중퍼지소속함수 기반신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 인체의 세 방향에서 발생하는 가속도 값으로부터 낙상을 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 낙상/비낙상 데이터 800개를 수집하고 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 추출한 계수중 비중복면적 분산법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징 입력을 선택하였다. 특징입력으로는 가속도 값을 웨이블릿 변환한 11개의 d4계수들 중 비중복면적 분산법에 의해서 중요도가 가장 높은 5개의 계수가 사용되었고, 이들 특징입력을 통해 93%의 전체 분류율을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.345-347
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• 2000

본 연구는 문서를 구성하고 있는 각 단락들(paragraphs)간의 단어공기정보(world co-occurrence)를 이용해 이들간의 관계를 바탕으로 중요단락을 추출하여 문서의 요약을 한다. 이같은 접근법 문서요약의 성능은 단락들간의 정보추출방법과 추출된 정보에 의한 중요단락 선택방법에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 중요단락에 대한 선택을 할 때 기존의 방법론에서 발생하는 요약문의 가독성(readability)을 높이면서 또한 성능의 향상도 꾀할 수 있는 방법론을 제시한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.10 no.2
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• pp.49-55
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• 1992

Sampling techniques is very important in digital elevation model. There are scanning and digitizing method of sampling techniques. This study is limited in digitizing method. Continous sampling method use contour lines as same entity and grid method is a direct reading of sample elevation in each grid. Triangulated irregular method is needed to identity topographical lines to sample elevation data. As a results, authors know that continous sampling method has economic in input system and triangulated irregular method has a small memory size.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.916-919
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• 2018

심층신경망 모델은 우수한 성능을 갖고 있음에도 불구하고 모델이 어떤 판단 과정을 통해 결론을 내렸는지 파악하기 어렵다. 그에 따라 판단에 대한 근거가 중요한 분야에서는 심층신경망 모델을 적용한 실제 사례를 찾기 어렵다. 인공신경망 모델을 해석하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 내부 구조를 이용하여 규칙을 추출하는 decompositional 접근법이 제안되었으나 기존의 연구는 대부분 은닉층이 1개인 다층 퍼셉트론 모델에서 규칙을 생성하는 것을 가정하고 있다. 오늘날 사용하는 심층신경망 모델은 일반적으로 여러 은닉층을 가지고 있기 때문에 기존의 접근법을 그대로 적용할 경우 규칙 불확실성에 따라 잘못된 규칙을 추출하는 문제가 발생한다. 본 논문은 decompositional 접근법에 존재하는 규칙 불확실성 문제를 완화하고 깊이가 깊은 심층신경망 모델에 규칙을 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 접근법은 실제 활성화 값을 통해 지식을 추출하며, 이를 통해 규칙 불확실성 문제를 완화할 수 있었다.