• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.14 no.10
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• pp.141-150
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• 1997

분산은 확률모델을 표현하는 유용한 변수중 하나이다. 입력변수에 대한 함수로 표현되는 조건부 분산을 학습하는 신경회로망에 대한 많은 연구가 있어왔다. VALEAN이라는 신경회로망 역시 이러한 많은 연구중 하나인데 이것은 기본적으로 feedforward 다층 퍼셉트론 구조를 가지며 새롭게 제시된 에너지 함수를 사용하고 있다. 이 논문에서는 이 에너지 모델에 의해 결정되는 피드백에러(델타)가 신경망의 transient, steady state에서 미치는 영향을 다루었다. 과도 상태 분석에서는 델타와 수렴성, 안정성에 관한 내용을 다루고 모의 실험을 하였으며 정상 상태 분석에서는 신경회로망의 정상상태 에러의 크기와 델타의 크기사이의 상관관계에 대하여 다루었다. 학습 알고 리듬이 확률적이므로 정상상태 역시 확률적인 상태를 나타낸다. 따라서 델타의 크기에 따른 정상 상태 에러의 최대치는 확률적인 모델을 가지게 된다. 여기서는 이 확률 관계를 분석적으로 규명하고 이에 따라 원하는 신뢰도로 정상 상태 에러를 제어하기 위해 필요한 델타의 크기를 예측할 수 있는 이론적 배경을 마련하게 된다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.185-185
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• 2011

기존 장대레일 궤도의 안정성 평가는 궤도 매개변수에 대하여 고정된 안전측의 값을 사용하는 결정론적인 해석에 의존해서 평가되어져 왔다. 그러나 실제현장의 궤도조건은 많은 영향인자들에 의해 그 특성이 불확실하게 변하고 있다. 따라서 온도하중에 의한 궤도 좌굴에 영향을 미치는 궤도 구성인자들의 불확실성 및 임의성을 보다 합리적으로 고려하기 위해서 확률론적 기법을 적용하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기존 본 연구진에 의해 개발된 장대레일 궤도의 좌굴확률 평가시스템을 이용하여 좌굴 취약도 곡선을 나타내었으며, 궤도 좌굴에 영향을 미치는 주요변수 중 하나인 도상횡저항력에 대한 영향을 분석하였다. 좌굴확률 평가시스템에서는 장대레일 궤도의 좌굴확률을 산정하기 위하여 구조물의 안정과 파괴를 판단할 수 있는 기준을 한계상태방정식으로 표현하고, 이 한계상태방정식으로부터 확률론적 기법 중 하나인 AFOSM(Advanced First Order Second Moment) 방법을 이용하여 파괴확률의 간접적인 지표인 신뢰도지수(${\beta}$)를 통해 좌굴확률을 계산한다. 한계상태방정식에서 구조물의 강도(보유성능)에 해당하는 부분은 궤도의 허용좌굴온도이고, 하중(요구성능)에 해당하는 부분은 레일온도하중으로써 현재 레일온도와 중립온도의 차로 반영된다. 허용좌굴온도 산정에 고려되는 주요변수는 곡선반경(Radius), 도상횡저항력(Lateral Ballast Resista nce), 연직도상강성(Vertical Ballast Stiffness), 궤도 틀림량(Misalignment), 틀림길이(Half Wave Length), 열차운행속도(Velocity)이다. 각 확률변수들이 갖는 확률분포는 모두 정규분포로 가정하였다. 궤도의 기하학적 특성은 곡선반경 5,000m에 대해 고려하였으며, 열차는 KTX의 제원을 사용하여 정지된 상태에서 고려하였다. 틀림량과 틀림길이는 이에 대한 통계적 특성자료가 부족하여 확률변수로 고려하지 않고 결정론적 값으로 취급하였다. 레일온도의 통계적 특성치는 본 연구진에 의해 구축된 기후요소 및 레일온도 DB를 근거로 결정하였으며, 중립온도는 선로관리지침에 따라 $25{\pm}3^{\circ}C$를 기준으로 결정하였다. 또한 도상횡저항력은 실측 데이터를 참고로 하여 평균값에서 10%의 변동량을 갖는 것으로 보고 통계적 특성치를 결정하였다. 도상횡저항력이 좌굴확률에 미치는 영향을 매우 큰 것을 알 수 있었으며, 레일온도 $60^{\circ}C$일 때 도상횡저항력이 증가하면서 감소되는 좌굴확률이 도상저항력이 커질수록 그 감소량이 작아지는 것을 알 수 있었다.

• 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 the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.26 no.3
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• pp.183-189
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• 2013

In this paper, uncertainties and failure criteria of structure are mathematically expressed by random variables and a limit state equation. A limit state equation is approximated by Fleishman's 3rd order polynomials and the theoretical moments of an approximated limit state equation are calculated. Fleishman introduced a 3rd order polynomial in terms of only standard normal distiribution random variables. But, in this paper, Fleishman's polynomial is extended to various random variables including beta, gamma, uniform distributions. Cumulants and a normalized limit state equation are used to calculate a theoretical moments of a limit state equation. A cumulative distribution function of a normalized limit state equation is approximated by a Pearson system.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.6A
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• pp.1001-1011
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• 2006

It is a general agreement that exact statistical solutions can be found by a Monte Carlo technique. Due to difficulties, however, in the numerical generation of random fields, which satisfy not only the probabilistic distribution but the spectral characteristics as well, it is recognized as relatively difficult to find an exact response variability of a structural response. In this study, recognizing that the random field assumes a constant over the domain under consideration when the correlation distance tends to infinity, a semi-theoretical solution of response variability is proposed for general structures. In this procedure, the probability density function is directly used. It is particularly noteworthy that the proposed methodology provides response variability for virtually any type of probability density function, and has capability of considering correlations between multiple random variables.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.2 no.1
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• pp.57-64
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• 1993

In this paper the normalized innovations squared of a Kalman filter is used to detect a bias level in prediction errors due to target accelerations. The probability density function of the normalized innovation squared is obtained for a steady state Kalman filter, and it is used to calculate the detection probability of the bias level. A typical example is given to compute the detection probability and to plot the maneuver detector operating characteristic curves.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.33 no.1
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• pp.19-26
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• 2024

The phase-type, PH, distribution is defined as the time to absorption into a terminal state in a continuous-time Markov chain. As the PH distribution includes family of exponential distributions, it has been widely used in stochastic models. Since the PH distribution is represented and generated by an initial probability vector and a generator matrix which is called the Markovian representation, we need to find a vector and a matrix that are consistent with given set of moments if we want simulate a PH distribution. In this paper, we propose an approach to simulate a PH distribution based on distribution function which can be obtained directly from moments. For the simulation of PH distribution of order 2, closed-form formula and streamlined procedures are given based on the Jordan decomposition and the minimal Laplace transform which is computationally more efficient than the moment matching methods for the Markovian representation. Our approach can be used more effectively than the Markovian representation in generating higher order PH distribution in queueing network simulation.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.36 no.12
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• pp.1186-1192
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• 2008

The reliability of gas turbine engine blades was studied. Yield strength, Young’s modulus, engine speed and gas temperature were considered as statistically independent random variables. The failure probability was calculated using five different methods. Advanced Mean Value Method was the most efficient without significant loss in accuracy. When random variables were assumed to have normal, lognormal and Weibull distributions with the same means and standard deviations, the CDF of limit state equation did not change significantly with the distribution functions of random variables. The normalized sensitivity of failure probability with respect to standard deviations of random variables was the largest with gas temperature. The effect of means and standard deviations of random variables was studied. The increase in the mean of gas temperature and the standard deviation of engine speed increased the failure probability the most significantly.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.38 no.2
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• pp.51-51
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• 2001

본 논문은 디지털 순서회로 설계시 상태할당 알고리즘 개발에 관한 연구로, 동적 소비전력을 감소시키기 위하여 상태변수의 변화를 최소로 하는 코드를 할당하여 상태코드가 변화하는 스위칭횟수를 줄이도록 하였다. 상태를 할당하는데는 Markov의 확률함수를 이용하여 hamming거리가 최소가 되도록 상태 천이도에서 각 상태를 연결하는 edge에 weight를 정의한 다음, 가중치를 이용하여 각 상태들간의 연결성을 고려하여 인접한 상태들간에는 가능한 적은 비트 천이를 가지도륵 모든 상태를 반복적으로 찾아 계산하였다. 비트 천이의 정도를 나타내기 위하여 cost 함수로 계산한 결과 순서회로의 종류에 따라 Lakshmikant의 알고리즘보다 최고 57.42%를 감소시킬 수 있었다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.17 no.6
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• pp.1-10
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• 2013

Probabilistic nonlinear first ply failure loads of flat composite panels and nonlinear buckling loads of curved composite panels with cutouts are estimated to provide the more reliable main load carrying structure in the renewable energy industry and offshore structures. The response surface method approximates limit state surface to a second order polynomial form of random variables with the results of deterministic finite element analyses at given sampling design points. Furthermore, the iterative linear interpolation scheme is used to obtain a more accurate approximation of the limit state surface near the most probable failure point (MPFP). The advanced first order second moment method and the Monte Carlo method are performed on an approximated limit state surface to evaluate the probability of failure. Finally, the sensitivity of the reliability index with respect to transformed random variables is investigated to figure out the main random variables that have an effect on failures.