• 한국수자원학회논문집
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• 제55권5호
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• pp.333-343
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• 2022

수자원의 계획 및 설계에 활용되는 홍수량 산정 방법은 홍수량 빈도해석 방법과 강우-유출모형에 의한 방법이 사용된다. 홍수량 빈도해석 방법은 홍수량 자료를 직접 빈도해석 하여 확률홍수량을 산정하며 이론적으로 가장 정확한 방법으로 평가된다. 기존의 홍수량 해석은 자료의 제약으로 인하여 실측유량의 직접 빈도해석은 한계가 있었으나 과거부터 국가적으로 수문조사를 수행하여 10년 이상의 실측유량 자료를 확보할 수 있는 수준에 도달하였다. 본 연구는 수위-유량 관계곡선식을 통하여 안정적으로 확보된 실측유량 자료를 활용하여 홍수량 빈도해석을 수행하였다. 홍수량 빈도해석을 위하여 Bayesian 기법을 적용하여 매개변수를 산정하고 빈도별 홍수량의 불확실성을 정량화하였다. 확률홍수량 산정 결과는 장기간의 강우량 자료를 적용하여 강우-유출모형으로 산정된 홍수량과 근접한 것을 확인하였다. 수문조사를 통하여 장기간의 실측유량 자료를 활용하여 다각적인 관점으로 수문해석이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.288-295
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• 2011

본 논문에서는 몬테 카를로 방법을 사용한 수중로봇의 위치추정 방법을 제안한다. 수중로봇의 위치추정은 자율 주행을 위한 기본 기능의 하나이다. 제안된 알고리즘에 의하면 추측항법(데드 레크닝 방법)의 약점인 위치 오차 누적 문제를 해결할 수 있다. 제안된 방법은 확률적인 방법으로 로봇 동작의 불확실성과 센서 정보의 불확실성을 처리한다. 특히 칼만 필터 방법과 달리, 로봇의 비선형 운동 특성과 센서의 비가우시안 출력 분포 특성을 모델링할 수 있다. 본 논문에서는 수중로봇 위치 추정에 몬테카를로 위치추정(Monte Carlo Localization : MCL, 이하 MCL로 표기함) 알고리즘을 적용하기 위하여 오일러각을 이용하여 모션모델을 구하였다. 또한 수중로봇에 모션모델과 센서모델을 적용하여 시뮬레이션을 구현하고, 이를 통해 수중로봇에 MCL 알고리즘의 적용 가능성을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권3호
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• pp.281-290
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• 2010

위치 기반 라우팅 기법에서는 경로 유지를 위해 모바일 노드 정보를 습득해야 하며 이를 위해 고정된 주기로 비콘 메시지를 자신의 이웃노드에 전송하는 방법이 널리 사용된다. 하지만 비콘 주기가 길어질 경우 모바일 환경에서 이웃 노드 위치 에러 발생 확률이 높아지게 되고, 반면에 짧을 경우 네트워크 내에서 경로 유지를 위한 오버헤드가 커지는 문제가 있다. 이를 위해 비콘 전송 주기를 동적으로 변화시키는 방법이 제안되었으나 최적의 전송 주기를 찾는 것은 동적인 모바일 환경에서 아주 어려운 일이다. 따라서, 부적절한 비콘 전송 주기로 인해 포워딩 테이블 내에서 잘못된 이웃 노드 정보를 유지하는 불확실성 문제가 빈번하게 발생하게 되고 이로 인해 경로 신뢰성과 네트워크 전송률이 낮아지게 된다. 본 논문에서는 이러한 불확실성 문제를 극복하기 위해서 모바일 노드가 스스로 자신의 위치를 체크하는 능동적 포워딩 테이블 갱신기법을 가정하여 자가 적응형 위치 검증 기법을 제안한다. ns2를 이용한 시뮬레이션 결과는 다양한 모바일 환경에서 제안 기법이 기존 방법 보다 라우팅 오버헤드를 줄이면서 경로 신뢰성, 단대 단 전송률이 향상됨을 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.415-415
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• 2018

갈수관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 하천유량을 예측할 수 있는 방안을 마련하는 것이 중요하다. 하천유량 예측을 위해서는 강수량에 대한 예측 값을 활용하는 방안이 가장 적합하다고 할 수 있으나 강수량 예측에 대한 불확실성은 하천유량 예측의 정확도 확보에 있어 한계로 작용하고 있다. 강수량 예측에 대한 불확실성 극복을 위해서는 다양한 강수 시나리오를 설정하여 활용하는 방안을 검토할 수 있으며, 유량 예측을 하고자 하는 유역에 대해 과거 발생했던 강수량이 반복된다는 가정 하에 유량 예측을 제한적으로 수행하고 있는 상황이다. 이와 함께 강수 시나리오의 다양성 확보 차원에서 하천유량을 예측하고자 하는 유역에 대해 가뭄빈도 강수량을 사전에 산정한 후 유량 예측 과정에 활용하는 방안도 고려해볼 수 있는 방안이다. 이에 본 연구에서는 2016년 수립된 수자원장기종합계획(국토교통부, 2016)에서 제시된 중 권역별 일 강수량 자료를 이용하여 중권역별로 월 강수량을 산정한 후 월별 가뭄빈도분석을 수행하였다. 1966~2015년까지의 기간에 대한 월 강수량 자료를 이용하여 월별로 가뭄빈도분석을 수행하였으며, 빈도분석 방법으로는 확률가중모멘트법을 이용하여 적정 분포형 결정 및 갈수빈도별 강수량을 산정하여 제시하였다. 이때 빈도 강수량의 재현기간은 총 7가지 빈도(2년, 5년, 10년, 20년, 50년, 80년, 100년)를 고려하였다. 산정된 빈도 강수량을 이용하여 월 유출모형에 적용함으로써 월 유출 전망 자료 생산이 가능하며, 금강수계의 용담댐유역에 시범 적용하여 그 결과를 검토하였다. 검토 결과, 중권역별로 산정된 월별 가뭄빈도 강수량을 활용한 하천유량 예측 방법은 갈수예보에 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권2호
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• pp.93-101
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• 2019

이 연구의 목적은 인공신경망 기법을 이용하여 사면의 내진 성능을 비교적 정확하면서도 효율적으로 예측하는 모델을 도출하는데 있다. 사면의 내진 성능은 지진입력 및 사면모델의 무작위성 및 불확실성으로 인하여 정량화하기 쉽지 않다. 이러한 배경 아래 사면에 대한 확률론적 지진 취약도 분석이 몇몇 연구자에 의해 수행되었고, 이를 기반으로 다중 선형회귀분석을 통하여 사면 내진성능에 대한 닫힌식이 제안된 바 있다. 그러나 전통적인 통계학적 선형회귀분석은 다양한 조건의 사면과 이에 따른 내진 성능 사이의 비선형적 관계를 정확하게 표현하지 못하는 한계를 보였다. 이에 따라 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 인공신경망 기법을 사면 내진성능 예측 모델을 생성하는데 적용하였다. 도출된 모델의 유효성은 기존의 다중 선형 및 다중 비선형 회귀분석을 통한 모델과 비교하여 검증하였다. 결과적으로 이전 연구의 전통적인 통계학적 회귀 분석을 통한 모델과 비교 결과, 기본적으로 인공신경망 기법을 통하여 도출된 모델이 사면의 내진성능을 예측하는데 있어 우수한 성능을 보여주었다. 이러한 정확도 높은 모델은 향후 확률에 기반한 사면의 지진취약도 지도를 개발하고, 주요 구조물의 인근 사면으로 인한 리스크를 효과적으로 평가하는데 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.101-108
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• 2003

일반적으로 통행시간과 통행비용은 운전자들의 경로선택에 있어서 가장 중요한 두 요소로 고려되는데, 만약 각 경로에 대한 실시간 정보가 없다면 운전자들은 자신의 선택가능경로 중에서 최적경로를 선정하는데 어려움을 겪게 된다. 이로 인한 결과는 거시적인 관점에서 해당 교통망의 경로통행시간진동 혹은 불균형으로 나타나게 된다. 이와 같이 제한된 경로통행시간정보로 운전자가 자신의 최적경로선택에 있어서 어려움을 겪게 되는 것은 대안경로 효용비교에 대한 투명성 이슈(transparency issue)라 할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 교통정보의 수준이 단계별로 높아져 감에 따라, 즉, 대안들의 효용이 보다 명확해져감에 따라 최적경로선택의 여지가 높아져가고 이는 대안경로들의 통행시간안정화로 이어질 수 있음을 확률적으로 보여주고, 이를 사례연구를 통해서 입증해 보았다. 사례는 서울시 남산권 교통정보시스템을 선정하였으며, 실시간 통행시간정보의 강화가 운전자들의 경로선정 상의 불확실성을 감소시키고 결국은 경로통행시간의 안정화에 기여한다는 것을 통계적으로 분석하였다. 본 연구는 실시간 교통정보제공이 도시부 교통류 관리에 있어서 상당한 역할수행이 가능함을 확인해준 사례로 의미가 크며, 또한 실시간 교통정보의 제공수준에 따라서 운전자들이 차별화된 영향을 받게 된다는 사실을 실증적으로 확인했다는데 가치가 있다.

• 전기학회논문지
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• 제57권11호
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• pp.2066-2073
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• 2008

In this paper, the problem of global asymptotic stability of uncertain stochastic neural networks with delay is considered. The delay is assumed to be time-varying and belong to a given interval. Based on the Lyapunov stability theory, new delay-dependent stability criteria for the system is derived in terms of LMI(linear matrix inequality). Three numerical examples are given to show the effectiveness of proposed method.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.29-41
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• 2017

확률강수량 산정은 하천관리, 수공구조물 설계 및 위험도 분석에 있어 중요한 기초적인 자료 중 하나이다. 실무에서는 대표지속시간에 대해서 지점빈도해석을 통해 확률강수량을 추정하고 이를 지속시간에 대해서 회귀분석을 실시하여 IDF (intensity-duration-frequency) 곡선을 작성한다. 이들 IDF곡선을 활용하여 기타 지속시간에 대해서는 내삽 또는 외삽으로 보간 하여 확률강수량 추정이 이루어지고 있다. 우리나라의 경우 상대적으로 자료 연한이 짧은 점을 고려한다면, 보다 정확하고 신뢰성 있는 확률강수량 산정 기법의 필요성이 대두되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 Bayesian GLM 모형을 통하여 자료의 확률분포 매개변수의 Scaling 특성을 고려할 수 있는 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 모형 적용결과 개별지점에서 효과적인 매개변수 추정뿐만 아니라, 유역전체의 특성을 대표하는 매개변수 추정이 가능하였다. 본 연구결과를 통해 도출된 IDF 곡선은 향후 다양한 수자원분야의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 미계측유역 또는 지속시간별 자료가 불충분한 지역에 대해서도 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권6호
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• pp.557-563
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• 2010

본 논문은 Kringing 근사모델이 제공하는 확률정보를 이용하여 순차적으로 전역 최적해를 찾는 내용을 담고 있다. 적응 전역 최적화란 소수의 실험 점으로 구성한 근사모델의 예측 값과 불확실성을 고려하여 다음 실험 점을 찾고, 이를 이용하여 근사모델을 개선함으로써 순차적으로 해를 찾는 방식이다. 본 연구에서는 근사모델에서 도출한 기대값을 이용하여 개선시킬 필요가 없는 구속함수나 목적함수를 식별함으로써 계산효율을 증대시키는 기법을 제안한다. 다음 단계의 후보 실험점이 유용영역의 비활성일 가능성이 있을 경우 또는 목적함수를 개선시킬 가능성이 희박할 경우, 이 점은 근사함수를 개선하는 데 사용하지 않았다. 본 기법을 비선형성이 강한 시험문제에 적용한 결과, 제안하는 기법이 정밀도는 보장하면서 계산 효율을 증대시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권11호
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• pp.15-22
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• 2008

1xEV-DO 시스템의 각 단말은 기지국이 전송하는 이진(binary) 제어정보와 고유한 확률모델을 기반으로 자신의 전송속도를 결정한다. 하지만, 이 전송속도 제어방법은 확률적 불확실성으로 인해 동작을 예측하기 어렵고, 역방향 링크의 과부하를 억제할 수 있는 확실한 수단이 없기 때문에, 간섭 제한(interference-limited) 용량을 갖는 CDMA 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 기지국이 역방향 트래픽 부하를 예측하고, 순방향 제어채널을 통해 단말의 전송속도를 효과적으로 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문은 제안한 방법을 다차원 마르코프 프로세스로 모델링하고 기존 방법들과 성능을 비교한다. 분석 결과에 의하면, 제안한 방법은 기존의 방법들과 비교하여 셀에서 지원할 수 있는 최대 전송효율(throughput)을 크게 향상시킴을 알 수 있다.