• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1483-1487
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• 2006

본 연구에서는 2002년 태풍 루사(RUSA) 기간에 대한 강릉지역의 수분최대화비를 그 지역의 지형적인 특성을 고려하여 산정하였다. 수분최대화비는 최대가능강수(Probable Maximum Precipitation, 이하 PMP)를 추정하는데 가장 중요한 요소로써 최대 12시간 지속 1000 hPa 이슬점과 대표 12시간 지속 1000 hPa 이슬점에 따른 가강수량의 비로 계산된다. 각각의 이슬점을 결정하는 방법으로, 대표 12시간 지속 이슬점은 수분 유입지역을 파악함으로써 계산되는데, 이 유입지역은 지상일기도, 지표 풍향, 850 hPa 수분속, 유선장등을 고려하여 선정되었다. 또한 최대 12시간 지속 이슬점은 과거 42년간(1961년${\sim}$2002년)의 강릉지역 이슬점 온도 자료를 통해 방재연구소에서 제공하는 FARD2002 통계프로그램을 이용하여 구하였다. 이 프로그램에서 확률분포형으로는 Extreme TypeⅠ(Gumbel distribution)을 선정하였고 매개변수 추정방법으로 모멘트법을 사용하여 유의수준 10%에서 재현기간 50년 빈도 분석을 통해 이슬점 온도를 구하였다. 본 연구에서는 이와 같은 과정을 통해 재 추정된 수분최대화비와 기존에 제시된 호우전이비 및 DAD(Depth-Area-Duration) 분석결과를 이용하여 강릉호우의 소유역$(3.76km^2)$에 대한 PMP를 산정하고 기존 결과와의 차이점을 제시하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.6C
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• pp.475-480
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• 2005

Information of the maximum Doppler frequency enable to optimize many channel-adaptive techniques and radio resource management methods for mobile radio communication systems. In this paper, we propose two maximum Doppler frequency estimators which are based on the level crossing rate(LCR) and the covariance function (COV). To eliminate the effect of additive noise, we analyze the conditions for the estimators independent of the signal-to-noise ratio(SNR) and implement the conditions with a simple downsampling process. The proposed methods achieve good SNR-independent performance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1216-1220
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• 2006

최근 들어 기상이변으로 인해 집중호우가 빈번히 발생하여 막대한 홍수피해를 야기하고 있으며, 이에 자연재해에 대한 방재대책의 중요성 및 수공구조물들의 설계빈도를 상향조정하는 등의 대책마련이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 특히 2002년 여름 강릉지역에 발생한 태풍 '루사'로 인한 집중호우는 기존 PMP(가능 최대강수량) 규모를 초과하는 사상 초유의 24시간 최대 강수량(880mm)을 기록하여 기존 댐 등과 같은 수공구조물의 설계기준에 대한 재고가 불가피 하게 되었다. 이에 본 연구에서는 미계측 유역인 상관저수지 유역을 대상으로 지속시간별 PMP를 산정한 후 임계지속시간을 고려한 PMF(가능최대홍수량)를 산정하여 유역내 대표적인 수공구조물인 저수지의 수문학적 치수안정성 여부를 검토하였다. 분석 대상유역인 상관저수지 유역의 PMP는 전국 전계절별 PMP도로부터 호우중심의 PMP와 유역중심의 PMP를 동일하게 하여 지속시간별 PMP를 산정하였다. 산정된 PMP로부터 Huff의 4분위법을 이용하여 강우를 시간분포 시킨 후 상관저수지 유역의 PMF를 산정하였으며, 이 때 이용된 유역의 홍수량추정 기법으로는 Clark 단위도법이다. 또한 본 연구에서는 수공구조물의 치수안정성을 검토하기 위하여 HEC-5모형을 이용한 저수지 홍수추적을 실시하였으며, 검토 결과 상관저수지의 수문학적 안정성은 확보된 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.464-464
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• 2012

수문분야에 있어서 빈도해석의 목적은 특정 재현기간에 대한 발생 가능한 수문량의 규모를 파악하는데 있으며, 빈도해석의 정확도는 적합한 확률분포모형의 선택과 매개변수 추정방법에 의존하게 된다. 일반적으로 각 확률분포모형의 특성을 대표하는 매개변수를 추정하기 위해서는 모멘트 방법, 확률가중 모멘트 방법, 최대우도법 등을 이용하게 된다. 모멘트 방법에 의한 매개변수 추정은 해를 구하기 위한 과정이 단순한 반면, 비대칭형의 왜곡된 분포를 갖는 자료들에 대해서는 부정확한 결과를 나타내게 된다. 확률가중 모멘트 방법은 표본의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 제공하는 반면, 확률 가중치가 정수로만 제한되는 단점을 갖고 있다. 그리고 대수 우도함수를 이용하여 매개변수를 추정하게 되는 최우도법은 가장 효율적인 매개변수 추정치를 얻을 수 있는 것으로 알려져 있으나, 비선형 연립방정식으로 표현되는 해를 구하기 위해서는 Newton-Raphson 방법을 사용하는 등 절차가 복잡하며, 때로는 수렴이 되지 않아 해룰 구하지 못하는 경우가 발생되게 된다. 이에 반해, 최근의 Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization 및 Simulated Annealing과 같은 Meta-Heuristic Algorithm들은 복잡합 공학적 최적화 문제 있어서 효율적인 대안으로 주목받고 있으며, Hassanzadeh et al.(2011)에 의해 수문학적 빈도해석을 위한 매개변수 추정에 있어서도 그 적용성이 검증된바 있다. 본 연구의 목적은 연 최대강수 자료의 빈도해석에 적용되는 확률분포모형들의 매개변수 추정을 위해 Meta-Heuristic Algorithm을 적용하고자 함에 있다. 따라서 본 연구에서는 매개변수 추정을 위한 방법으로 Genetic Algorithm 및 Harmony Search를 적용하였고, 그 결과를 최우도법에 의한 결과와 비교하였다. GEV 분포를 이용하여 Simulation Test를 수행한 결과 Genetic Algorithm을 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 비교적 유사한 분포를 나타내었으나 과도한 계산시간이 요구되는 것으로 나타났다. 하지만 Harmony Search를 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 유사한 분포를 나타내었을 뿐만 아니라 계산시간 또한 매우 짧은 것으로 나타났다. 또한 국내 74개소의 강우관측소 자료와 Gamma, Log-normal, GEV 및 Gumbel 분포를 이용한 실증연구에 있어서도 Harmony Search를 이용한 매개변수 추정은 효율적인 매개 변수 추정치를 제공하는 것으로 나타났다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.60.1-60.1
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• 2010

본 연구에서는 년 최대 홍수량의 발생에 대한 대안으로 사용하는 PMF 추정에 관한 내용을 중심으로 분석하고자 한다. PMF를 산정하는 매개변수 도달시간(Time of concentration, TC)과 저류상수(Storage constant, K), 유출곡선번호(Runoff curve number, CN), 감수상수(Recession constant, RC), 초기손실(Initial loss, IL), 초기기저유량(Initial base flow, IBF), Threshold(TQ)들 중 CN값을 고정 하였을 때와 고정하지 않았을 때로 나눠 산정된 각각의 PMF와 기 발표된 PMF와 상호비교 분석을 통해 신뢰성 있는 분석방법을 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.7 no.2
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• pp.247-256
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• 1996

In this paper, we applied bayesian hierarchical model to analyze the field mice example introduced by Demster et al.(1981). For this example, we use Gibbs sampler method to provide the posterior mean and compared it with LSE(Least Square Estimator) and MLR(Maximum Likelihood estimator with Random effect) via the EM algorithm.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.13 no.1
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• pp.22-35
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• 1981

The U$_3$O$_{8}$ requirements are estimated for the high, intermediate, and low growth projections of nuclear power in Korea. To each projection, four illustrative reactor-mix strategies and four fuel cycle options are applied for estimating the requirements. The reactor types considered are PWR, PHWR. and FBR. The fuel cycles considered are once-through cycle, U/Pu recycle, and improved once-through cycle. Also the amount of Pu-fissile recovered from U recycle is estimated. The maximum cumulative (to the year 2000) requirements of U$_3$O$_{8}$ occupy about 4 to 5 percent of the WOCA requirements and are about 23 times larger than the U$_3$O$_{8}$ resources in Korea. For the high nuclear power growth projection, the cumulative amount of Pu-fissile recovered from U recycle is sufficient for the startup of 2 units of 1200 MWe fast reactors by the year 2000. 2000.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.1
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• pp.43-49
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• 2023

Object tracking is being studied with various techniques such as Kalman filter and Luenberger tracker. Even in situations, such as the one in which the system model is not well specified, to which existing signal processing techniques are not successfully applicable, it is possible to design artificial neural networks to track objects. In this paper, we propose an artificial neural network, which we call 'maximum-likelihood weighted-average neural network', to continuously track unpredictably moving objects. This neural network does not directly estimate the locations of an object but obtains location estimates by making weighted average combining various results of maximum likelihood tracking with different data lengths. We compare the performance of the proposed system with those of Kalman filter and maximum likelihood object trackers and show that the proposed scheme exhibits excellent performance well adapting the change of object moving characteristics.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.2
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• pp.251-263
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• 2022

Phase I clinical trial is called 'Dose finding study'. It is first step of experimenting on humans with new drugs developed through animal experiments or vitro experiments. The important area of interest in designing Phase I clinical trial is determining the dose that acceptable level to the patients and provides the greatest efficacy. In this paper, we explain about methods to determine the maximum tolerated dose using various stopping rules. The SM3, NM, Rim, J3, BSM methods are compared through simulation. And we consider how the methods might be reformed. As a result of the simulation, BSM estimated the MTD closest to the target toxicity probability. J3 method required the least number of subjects. These results are due to the feature of the stopping rules of both methods. The BSM adds 2 or 1 subject at the same dose level when there is a toxic reaction. In addition, the J3 method has a smaller number of subjects than the other methods. If the methods are improved by combining these features, MTD can be estimated more efficiently. If the total number of subjects can be reduced while using the stopping rule of the BSM, accurate estimation is possible for a small number of subjects.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.311-314
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• 2006

본 연구에서는 서로 다른 센서간의 영상 자료 융합을 위하여 Dempster-Shafer 기법을 제안하고 있다. 제안 된 Dempster-Shafer 기법은 불확실성의 최소 값을 대표하는 Belief 함수와 불확실성의 최대 값을 나타내는 Plausibility 함수를 사용한다. 이러한 두 함수의 차이는 Belief Interval 로 정의되며 이 값은 분석 대상에 존재하는 불확실 정도의 Measure 로 사용되며 Evidence Combination의 이론에 근거하여 서로 다른 센서간의 자료 융합이 가능하며 분류 결과로 클래스 맵 뿐 만 아니라 분류 결과에 대한 불확실성 정도를 나타내는 Belief 함수 값과 Plausibility 함수 값을 생성하여 분류 결과에 대한 보충적인 분석을 가능하게 하여 사용자의 분석 정확성을 증대 시킬 수 있다.