본 논문은 우선순위 스케줄링을 사용하는 주기적 실시간 시스템을 위해 제안된 확률적 분석 방법의 개선 방안을 제안한다. 기제안된 확률적 분석 방법은 (1) 시스템 적체 분석, (2) 작업별 적체 분석, (3) 작업별 간섭 분석을 거쳐서 각 태스크의 응답 시간 분포를 얻어냄으로써 태스크들의 종료시한 위반확률 (deadline miss probability)을 계산한다. 본 논문은 기제안된 확률적 분석 방법에 대해 주어진 태스크 집합의 하이퍼주기(hyperperiod)를 압축하여 시스템 적체 분석을 개선시킬 수 있음을 보인다. 하이퍼주기 압축 기법은 시스템 적체 분석에 요구되는 계산 시간을 단축시키고, 계산된 각 태스크의 종료시한 위반확률이 항상 원래 확률값의 상한(upper bound)이 된다는 장점이 있다. 실험 결과. 하이퍼주기 압축 기법이 정확도의 손실을 최소화하면서 상당한 계산 시간 단축을 가져올 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.
본 연구에서는 지점빈도분석과 지역빈도분석을 이용하여 확률홍수량을 산정 하였다. 지점빈도 분석은 Annual Maximum Series(AMS) 및 Partial Duration Series(PDS)를 이용하여 자료를 추출하고 각 자료에 적합한 확률분포를 이용하여 확률홍수량을 산정하였다. 그러나 AMS를 이용한 확률홍수량의 산정은 표본의 개수가 부족하면 이에 따른 변동성(variability)이 커지게 되는 단점이 존재하며, PDS를 사용하면 임계값(threshold)에 따른 주관적 영향이 결과에 반영되는 단점이 존재하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 PDS를 사용하는 경우의 단점을 해결하기 위해 연 1.7회의 발생횟수를 갖는 자료를 추출하고 몬테카를로 모의시험을 통하여 주관적 영향을 제거하였다. 또한 두 가지 방법에 의해 산정된 확률홍수량의 비교검토를 위해 지역빈도분석을 수행하였다. 유역의 면적과 일평균강우량으로부터 확률홍수량을 산정할 수 있는 것으로 알려진 Bayesian-Generalized Least Square(B-GLS) 방법을 이용하여 확률홍수량을 산정하였다. 최종적으로 안양천 유역의 13개 소유역에 대한 세 가지 방법에 의해 산정된 확률홍수량을 비교 검토한 결과, 특정한 방법이 항상 우수하다는 결론은 얻을 수 없었으나 각 유역별로 AMS가 가장 크고 B-GLS가 가장 작은 확률홍수량을 갖는 경향을 나타내었다.
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.
한국지진공학회 1997년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 1997
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pp.62-66
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1997
확률론적 방법을 적용하여 국내의 4개 원전 부지의 설계지진을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 방법은, 지금까지 원전 부지의 안전성 분야에서 적용되어 왔던 기존의 확률론적 재해도분석과는 다른 새로운 방법으로서, 기준확률의 분석과 제어지진의 결정을 위한 지진재해도 분해의 두 과정으로 구성된다. 분석에 사용된 지진원과 지진활동 특성값은 기존의 확률론적 지진재해도 분석에 사용되었던 입력자료이다. 이로부터 계산된 기준확률은 스펙트럼 가속도 감쇄식에 크게 좌우되는 것으로 나타났다. 기준확률1.0$\times$10-5에 대하여, 4개 원전 부지의 제어지진은 평균거리가 13~26kg, 평균 규모가 5.7~6.1 사이에 분포하는 것으로 나타났다. 이 값은 단지 현재의 입력자료에 근거하였을 때의 결과로서, 값 자체의 수치적인 의미보다는 전체적인 분석 과정을 검토하고 또한 현재의 입력자료와 새로운 방법이 조합되었을 때 산출되는 결과의 대략적인 수준을 파악하는데 더 큰 의미가 있다.
본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.
본 논문에서는 다른 모바일 단말에서의 통합적 간섭을 고려하여 셀룰러 네트워크에서 매크로 다이버시티 결합을 사용하였을 경우의 Outage 확률을 분석한다. Outage 확률을 분석한 타 논문과 달리 본 논문에서는 상대적으로 간섭이 적은 기지국을 선택하였을 때의 다이버시티 이득을 분석한다. 분석을 위해 모바일 단말이 포아송 포인트 프로세스에 따라 확률적으로 분포한다고 가정하였다. 다수의 기지국에 가해지는 통합적 간섭의 다변수 분포를 다변수 로그노멀 분포로 근사시켜 분석을 수행하였다.
철근콘크리트 부재의 강도는 재료의 역학적 특성변이와 시공오차등에 의해 불확실성의 특성을 보이고 있다. 이러한 불확실성은 확률론적 기법에 의해 모형화될 수 있으며 철근콘크리트 구조물의 안전성을 정량적으로 분석하기 위해서 필수적이다. 부재강도의 확률론적 특성을 분석하기 위해 필요한 통계자료의 직접적인 수집은 요구되는 방대한 실험량 때문에 거의 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 재료의 역학적 특성과 시공오차등에 대하여 국내자료에 기초하여 개발된 확률적 모형을 이용하여 Monte Carlo 모의분석기법을 통해 철근콘크리트 부재강도의 확률적 특성을 분석하여 국내 철근콘크리트 구조물에 적정한 모형을 제시하였다.
이 연구는 조건부확률 개념에 대한 교수학적 분석을 시도하고, 학생들의 조건부확률 개념의 이해에 관하여 분석하였다. 수학적, 역사 발생적, 심리학적, 인식론적 관점의 분석을 통하여, 조건사건을 표본공간으로 하는 확률이라는 대상 개념, 사전확률이 사후확률로 변화하는 확률 수정의 과정 개념, 조건사건의 확인, 사건의 시간 순서와 조건관계의 구분, 인과관계와 조건관계의 구분, 가추적 사고의 이해가 조건부확률 이해의 핵심적인 요소임을 확인하였다. 또한, 고등학생과 대학생의 지필 검사와 면담을 통하여 학생들의 이해와 오개념에 대해 분식하였다. 이를 토대로 교육과정에의 시사점을 도출하였다.
본 논문은 한국어 복합명사 구조의 분석을 목적으로 한다. 연구는 이론 언어학뿐만이 아니라 정보처리, 정보검색과 같은 언어의 전산적 처리에서도 중요한다. 복합명사 구조는 크게 외심구조와 내심구조로 나뉘며 내심구조의 경우에 좌분지나 우분지 구조로 분석이 되어야 하는 중의성이 있다. 기존의 Lauer 모델은 사전적 정보에서 발견되는 확률 정보를 구조 정보에 연결하기 위한 모델로 의존모델과 인접모델을 제시하였다. 본 연구에서는 구조에 기반을 둔 확률정보를 결합하기 위한 확률적 CFG 파싱 방법을 활용하고자 하였다. 이를 위해서 실제 코퍼스상에서 발견되는 복합명사 패턴을 대상으로 구조적 분석을 화자 직관을 통해서 진행하고, 이를 다시 Lauer 모델과 확률적 CFG 파싱 방법 응용과 비교해 보았다. 결과적으로 화자 직관에 가장 일치한 예측을 하였으며, 구조에 대한 정보 해석이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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