• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.36 no.4
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• pp.379-386
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• 2012

The primary aim of this paper was to evaluate several probabilistic fatigue crack propagation models using the residual of a random variable, and to present the model fit for probabilistic fatigue behavior in Mg-Al-Zn alloys. The proposed probabilistic models are the probabilistic Paris-Erdogan model, probabilistic Walker model, probabilistic Forman model, and probabilistic modified Forman models. These models were prepared by applying a random variable to the empirical fatigue crack propagation models with these names. The best models for describing fatigue crack propagation behavior in Mg-Al-Zn alloys were generally the probabilistic Paris-Erdogan and probabilistic Walker models. The probabilistic Forman model was a good model only for a specimen with a thickness of 9.45 mm.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.985-988
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• 2011

본 논문의 주목적은 확률변수의 백분위수를 이용하여 Mg-Al-Zn합금에 적합한 확률론적 피로균열전파모델을 평가하여 제시하는 것이다. 균열성장의 변동성을 묘사하기 위하여 실험적 피로균열전파모델에 확률변수를 도입한 확률론적 피로균열전파모델을 제안하였다. 제안된 모델을 평가하기 위하여 시편두께조건을 변화시키면서 피로균열전파실험을 수행하여 균열성장의 통계데이터를 확보하였다. 각 모델의 파라미터는 최우추정법으로 추정하였으며, 균열성장에 따른 확률변수의 백분위수를 이용하여 모델적합성을 평가하였다. 일반적으로 Mg-Al-Zn합금에 적합한 모델은 '확률론적 Paris-Erdogan모델'과 '확률론적 Walker모델'이었으며, 두꺼운 시편의 경우엔 '확률론적 Forman모델'가 적합함을 규명하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.757-760
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• 2011

본 논문의 주목적은 확률변수의 내삽을 이용하여 Mg-Al-Zn합금에 적합한 확률론적 피로균열전파모델을 평가하여 제시하는 것이다. 모델을 평가하기 위하여 최대하중조건을 변화시키면서 피로균열전파실험을 수행하였으며, 실험을 통해 통계적 피로데이터를 확보하였다. 균열성장의 불확실성을 묘사하기 위하여 실험적 피로균열전파모델에 확률변수를 도입한 확률론적 피로균열전파모델을 제안하였으며, 각 모델의 파라미터는 최우추정법으로 추정하였다. 제안된 모델의 적합성을 평가하기 위하여 균열성장에 따른 확률변수의 내삽데이터를 이용하였으며, 평가한 결과 Mg-Al-Zn합금에 적합한 모델은 '확률론적 Paris-Erdogan모델'과 '확률론적 Walker모델'임을 규명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.265-267
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• 2000

본 논문에서는 텍스트 문서의 주제어를 추출하고 문서를 주제별로 분류하기 위해 확률적 그래프 모델을 사용하는 방법을 제안하였다. 텍스트 문서 데이터를 문서와 단어의 쌍으로(dyadic)표현하여 확률적 생성 모델을 학습하였다. 확률적 그래프 모델의 학습에는 정의된 likelihood를 최대화하기 위한 EM(Expected Maximization)알고리즘을 사용하였다. TREC-8 AdHoc 텍스트 에이터에 대하여 학습된 확률 그래프 모델의 성능을 실험적으로 평가하였다. 이로부터 찾아 낸 문서에 대한 주제어가 사람이 제시한 주제어와 유사한 지와, 사람이 각 주제에 대해 분류한 문서가 이 확률모델로부터의 분류와 유사한 지를 실험적으로 검토하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.39 no.1
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• pp.63-69
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• 2015

The primary aim of this paper is to evaluate the probabilistic fatigue crack propagation models using the residual of a random variable and to present the probabilistic model fit for the probabilistic fatigue crack growth behavior in Mg-Al-Zn alloys under maximum load conditions. The models used in this study were prepared by applying a random variable to empirical fatigue crack propagation models such as the Paris-Erdogan model, Walker model, Forman model, and modified Forman model. It was verified that the good models for describing the stochastic variation of the fatigue crack propagation behavior in Mg-Al-Zn alloys under maximum load conditions were the 'probabilistic Paris-Erdogan model' and 'probabilistic Walker model'. The influence of the maximum load conditions on the stochastic variation of fatigue crack growth is also considered.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.11 no.2
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• pp.108-120
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• 2008

This paper discusses the prediction of deforestation areas using probability models from forest census database, Geographic information system (GIS) database and the land cover database. The land cover data was analyzed using remotely-sensed (RS) data of the Landsat TM data from 1989 to 2001. Over the analysis period of 12 years, the deforestation area was about 40ha. Most of the deforestation areas were attributable to road construction and residential development activities. About 80% of the deforestation areas for residential development were found within 100m of the road network. More than 20% of the deforestation areas for forest road construction were within 100m of the road network. Geographic factors and vegetation change detection (VCD) factors were used in probability models to construct deforestation occurrence map. We examined the size effect of area partition as training area and validation area for the probability models. The Bayes model provided a better deforestation prediction rate than that of the regression model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.70-72
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• 2006

확률 라이브러리 모델(Probabilistic Library Model)은 DNA컴퓨팅 방법론에 기반하여, 라이브러리를 구성하는 원소들의 빈도를 이용하여 결합확률분포를 표현하고자 하는 모델이다. PLM에서 결합확률분포 외에도 조건부 확률을 계산하는 방법이 필요해짐에 따라, 본 논문에서는 in-vitro메서 DNA를 이용하여 임의의 조건부 확률을 계산하는 방법으로 은닉 확률라이브러리모델(Latent Probabilistic Library Model)을 이용한 방법을 제시하고, 이전 논문에서 미비한 부분인 알고리즘의 타당성 증명을 보완하였다. 또한, 시뮬레이션을 통하여 실제 확률과 1% 이내로 동일한 결과를 얻었다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.1
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• pp.89-101
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• 2015

This paper proposes a statistical model of 3-D positions when tracking moving targets using the uncooled infrared (IR) stereo camera system. The proposed model is derived from two errors. One is the position error which is caused by the sampling pixels in the digital image. The other is the timing jitter which results from the irregular capture-timing in the infrared cameras. The capture-timing in the IR camera is measured using the jitter meter designed in this paper, and the observed jitters are statistically modeled as Gaussian distribution. This paper derives an integrated probability distribution by combining jitter error with pixel position error. The combined error is modeled as the convolution of two error distributions. To verify the proposed statistical position error model, this paper has some experiments in tracking moving objects with IR stereo camera. The 3-D positions of object are accurately measured by the trajectory scanner, and 3-D positions are also estimated by stereo matching from IR stereo camera system. According to the experiments, the positions of moving object are estimated within the statistically reliable range which is derived by convolution of two probability models of pixel position error and timing jitter respectively. It is expected that the proposed statistical model can be applied to estimate the uncertain 3-D positions of moving objects in the diverse fields.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.5
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• pp.59-66
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• 2015

A stochastic modeling approach as a mathematical method for workflow intelligence is widely used for analyzing and simulating workflow models in the literature. In particular, as a resource-centric modeling approach, this paper proposes a stochastic model to represent work-handover relationships between performers in a workflow-supported social network. Calculating probabilities for the work-handover relationships are determined by two types of probabilities. One is the work-transition probability between activities, and the other is the task assignment probability between activities and performers. In this paper, we describe formal definitions of stochastic workflow models and stochastic work-handover relationship models, as well. Then, we propose an algorithm for extracting a stochastic work-handover relationship model from a stochastic workflow model. As a consequence, the proposed model ought to be useful in performing resource-centric workflow simulations and model-log comparison analyses.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.301-301
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• 2016

국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.