• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.129-130
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• 2018

본 논문에서는 셀룰라시스템 환경에서 특히, 채널추정에러가 존재하는 환경에서 D2D 통신을 위한 전력제어 알고리즘 성능을 분석한다. 채널추정에러의 성능분석을 위해 가우시안 채널 추정에러를 모델링하였으며, 이는 SIR 성능이 확률적 분포를 가지도록 한다. 실제 전송환경에서는 송신단과 수신단 사이의 채널환경 변화로 인해 채널 추정 에러는 불가피하다. 이러한 채널추정 에러가 D2D 단말 전력제어 알고리즘에 어떻게 영향을 주는지 실험을 통하여 분석하도록 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.5
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• pp.412-417
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• 2013

Analytical modeling of photovoltaic power systems has been receiving significant attentions in recent years in that it is easy to apply for prediction of its dynamics and fault detection and diagnosis in advanced engineering technologies. This paper presents a novel probabilistic modeling approach for such power systems with a big data sequence. Firstly, we express input/output function of photovoltaic power systems in which solar irradiation and ambient temperature are regarded as input variable and electric power is output variable respectively. Based on this functional relationship, conditional probability for these three random variables(such as irradiation, temperature, and electric power) is mathematically defined and its estimation is accomplished from ratio of numbers of all sample data to numbers of cases related to two input variables, which is efficient in particular for a big data sequence of photovoltaic powers systems. Lastly, we predict the output values from a probabilistic model of photovoltaic power systems by using the expectation theory. Two case studies are carried out for testing reliability of the proposed modeling methodology in this paper.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.14-14
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• 2020

일반적으로 수문빈도해석은 치수계획 수립에 이용되는 설계강수량, 계획홍수량 등을 산정하기 위해 연최대치계열 또는 연초과치계열 자료를 이용한 극치빈도해석을 수행하고, 확률분포의 우측꼬리(right tail) 부분을 이용하여 확장된 재현기간에 해당하는 확률수문량을 추정한다. 하지만 가뭄 관련 분석에서는 확률분포의 좌측꼬리(left tail) 부분은 이용해 확장된 재현기간별 확률수문량을 추정해야할 경우가 발생한다. 또한 물관리 실무에서 장 단기 운영계획 수립을 위해 이용하는 갈수빈도 유입량 산정 등에서도 평년보다 작은 수문량에 대한 빈도해석이 필요한 경우가 있다. 국가 가뭄정보분석센터에서는 기존에 K-water연구원에서 개발한 빈도해석 프로그램인 K-FAT의 분석모듈을 이용해 극소치계열 또는 갈수빈도 유입량 분석에 특화된 가뭄빈도해석 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 GEV, Gumbel, Weibull 등 14개의 확률분포형을 포함하며, 모멘트법, 최우도법 및 L-모멘트법을 사용하여 매개변수를 추정한다. 적합도 검정의 경우 χ², K-S, CVM, PPCC 및 수정 Anderson-Darling test를 이용하여 다각적인 검정을 할 수 있도록 하였다. 분석을 위한 입력 자료의 경우 사용자가 전처리를 통해 준비한 연최소치계열 등 연도별 시계열자료를 이용할 수 있으며, 일단위 및 월단위의 강수량 또는 댐 유입량 자료를 이용해 사용자가 원하는 기간의 누적강수량, 평균 유입량으로 변환할 수 있는 자료변환 기능을 추가하여 실무 활용성을 높였다. 또한 최적 확률분포 선정을 위해 참고할 수 있도록 AIC(Akaike information criteria)와 BIC(Bayesian information criteria) 분석이 포함되어 있으며, Bootstrap 기법 등을 이용한 불확실성 산정을 통해 추정 값의 신뢰구간을 표시하도록 하였다. 개발된 프로그램은 베타버전 시험배포를 거쳐 가뭄정보포털을 통해 배포할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.279-279
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• 2023

최근 온실가스의 배출량이 급격히 증가하였고, 지구온난화로 인해 전 세계적으로 홍수, 가뭄, 태풍 등 이상기후로 인한 극한 수문 현상들의 변화가 두드러지게 나타나고 있다. 수공구조물의 설계에 있어 적절한 확률강우량의 추정은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 확률강우량의 추정은 일반적으로 확보된 강우자료를 지속시간별로 연최대자료를 추출하여 빈도해석을 통해 산정하게 된다. 그러나 기후변화의 영향으로 집중호우와 잦은 홍수로 인한 피해가 증가함에따라 과거 강우자료를 바탕으로 확률강우강도를 활용하여 확률강우량을 추정하는 것이 매우 어려워졌다. 따라서, 이번 연구에서는 기후변화 시나리오 중 하나인 RCP 시나리오를 활용하며, 우리나라 온실가스 저감정책을 잘 반영하고 있는 것으로 보고되는 RCP 4.5시나리오와 RCP 8.5 시나리오를 선정하여 1975년도부터 2020년도까지의 모의자료와 2021년도부터 2100년도까지의 미래강우량 자료를 통해 강원지역을 대상으로 비정상성 GEV 모형을 활용하여 지역빈도해석을 수행하고 미래 설계강우량 산정을 위한 비정상성 IDF 곡선을 유도하여 분석하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.5
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• pp.9-14
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• 2011

This paper presents a new fast motion estimation method where search ranges are determined by the probabilities of motion vector differences (MVDs), which is an adaptive/dynamic search range (ASR) method. The MVDs' distribution is investigated and its parameter is estimated by the maximum likelihood estimator. With the estimated distribution, we show that the search ranges can be efficiently restricted by a prefixed probability for MVDs. Experimental results showed that the performance of the proposed method is very similar to that of the full search algorithm in PSNR but it enables significant reduction in the computational complexity. In addition, they revealed that the proposed method determine the search ranges much more efficiently than the conventional ASR methods.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.2
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• pp.355-366
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• 2002

Nonparametric statistical inference for the parameter of logit model were examined. Usually nonparametric approach is milder than parametric approach based on normal theory assumption. We compared the two nonparametric methods for legit model, the bootstrap and random permutation in the sense of coverage probability. Monte Carlo simulation is conducted for small sample cases. Empirical power of hypothesis test and coverage probability for confidence interval estimation were presented for simple and multiple legit model respectively. An example were also introduced.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.1 no.4
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• pp.29-35
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• 1997

The probabilistic seismic risk in Seoul Metropolitan Area $(atitude도 37.0^{circ}~37.8^{circ} N, longitude 126.5^{circ}~127.5^{circ} E)$ based on all Korean earthquake data of MM Intensity equal to or greater than V is evaluated by point source method. The seismic risk estimated from all data turned out to be lower than that from the data since the Choseon Dynasty during which seismic data appear to be rather complete. The damaging earthquake of peak horizontal ground acceleration greater than 0.1g turns out to occur with 90% probability of being exceeded in 200 years and 500 years when the data since Choseon Dynasty and all data are used, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.229-229
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• 2016

현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수자원 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나는 시간단위 강우 자료이다. 이러한 시간단위 자료는 강우-유추 분석, 댐 설계 및 위험도 분석에 있어 중요한 입력 변수중 하나이므로 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 상당히 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대적으로 미진한 실정이다. 즉 일단위 상세화 기법의 경우 Weather generator, Weather typing 등 다양한 기법이 존재하고 이를 활용한 연구사례가 많지만, 시간단위 상세화 기법의 Poisson 기법을 활용한 사례가 다수 존재하였다. 이러한 이유로 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해 Bayesian 기법을 도입하여 신뢰성 있는 시간단위 강우량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였으며, 연대별로 산정된 결과는 빈도해석을 통해 미래 확률강우량을 제시하였다. 본 연구에서 제안하고자 하는 Bayesian Copula 모형은 기존 주변확률분포(marginal distribution) 매개변수와 Copula 매개변수 추정시 각각 다른 기법을 활용하여 추정하며, 각각 모형에서 발생하는 불확실성은 추정하지 못하는 반면, Bayesian Copula 모형의 경우 매개변수의 사후분포를 정량적으로 제시할 수 있으며, 추정되는 확률강우량 역시 불확실성을 정량적으로 산정할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.4
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• pp.63-76
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• 2009

On the basis of a Stochastic Frontier Approach (SFA), this paper analyses revenue efficiencies for the same sample of Korean and Japanese railways in the papers which analyze cost efficiencies using a generalized translog functional form. The paper also compares the results of revenue efficiencies with cost efficiencies and evaluates the effects of managerial autonomy and privatization on the firm-specific efficiencies. The results show that the average estimate of revenue inefficiency is 7.02% when the term of inefficiency is assumed to be distributed as a half-normal and 6.98% as a exponential for the total sample. Also, standardized inefficiencies in revenues (7.5%) are greater than those in costs (2.1%). JR East and JR West are found to be most efficient on the revenue side and on the cost side respectively while JNR and JR Kyushu are worst efficient on the both sides. Finally, the correlations between efficiencies in revenues and costs also between efficiencies and privatization are positively correlated. The results suggest that the most independent companies, with increased managerial autonomy via privatization, are the most efficient in both revenues and costs.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.32 no.1
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• pp.55-63
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• 2019

In engineering problems, many random variables have correlation, and the correlation of input random variables has a great influence on reliability analysis results of the mechanical systems. However, correlated variables are often treated as independent variables or modeled by specific parametric joint distributions due to difficulty in modeling joint distributions. Especially, when there are insufficient correlated data, it becomes more difficult to correctly model the joint distribution. In this study, multivariate kernel density estimation with bounded data is proposed to estimate various types of joint distributions with highly nonlinearity. Since it combines given data with bounded data, which are generated from confidence intervals of uniform distribution parameters for given data, it is less sensitive to data quality and number of data. Thus, it yields conservative statistical modeling and reliability analysis results, and its performance is verified through statistical simulation and engineering examples.