본 논문은 블랙박스 적용을 위한 적응형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 자동차 개인 저장장치 영상을 이용한 차량 번호판 검출을 위한 전처리 단계로 사용하였다. 제안 방식은 확률밀도함수(PDF: Probability Density Function)와 누적분포함수(CDF: Cumulative Density) 이용하여 영상의 밝기 분포도를 분석하였다. 이 두 함수는 일정한 간격을 두고 샘플링 한 영상을 사용하여 구하였다. 두 함수를 이용하여 영상의 특성을 분석하여, 특정 인자를 검출하였다. 검출된 인자를 분포도에 따라 각각 다른 스트레칭을 수행하였다. 알고리즘 검증은 촬영 된 자동차 개인 저장장치 영상을 사용하였다. 기존 알고리즘 비교는 시각적인 평가, 히스토그램 분포, 표준 및 표준 편차 값을 분석하였다. 또한 시뮬레이션 결과를 자동차 번호판 인식 알고리즘에 적용하여 번호판 인식율을 분석하였다. 기존 알고리즘보다 열화 현상이 적게 나타났고, 향상된 콘트라스트 값을 통하여, 차량 번호판 검출에서 기존 알고리즘보다 정확한 위치가 나타났다.
본 연구는 결정적 경제성분석모형(Deterministic Economic Analysis : DEA)의 한계를 극복할 수 있는 확률적 위험도분석(Probabilistic Risk Analysis : PRA) 모형을 이용하여 ITS사업의 경제성평가모형을 개발하고 사례분석을 통해 모형의 적합성(Goodness-of-fit)과 유용성을 검증하는 것이다. 즉 ITS사업의 경제성에 영향을 미치는 위험변수를 확률밀도함수(PDF), 누적확률밀도함수(CDF)로 산출하고 몬테카를로 시뮬레이션기법(Monte-Carlo Simulation Approach : MCSA)을 통해 산출된 결과변수(사업비, 경제성지표)의 통계값에 대해 합리적인 의사결정 방법론을 정립하였다. 대규모 지방자치단체 ITS사업의 사례분석(대전광역시 첨단교통모델도시사업) 수행결과, 통합시스템의 사업비 총사업비는 PRA모형을 통해 산출된 확률분포 상에서 편의(Bias)된 백분율값으로 나타났으며, 사업비 총사업비의 변동계수가(각각 15, 4) 일반교통사업에 비해 낮아, ITS사업의 위험도가 높은 것으로 나타났다. 또한 PRA모형의 결과변수(B/C, NPA, IRP)가 변동가능한 사업환경 하에서 90%이상 모두 경제성이 있는 것으로 나타났다. 그러나 총사업비 사업비의 우발성비용(목표관리값 85%기준)이 발생하는 것으로 나타나 경제성은 높으나 사업비 초과 위험도는 높은 사업으로 분류되었다. 또한 DEA모형의 경제성평가지표는 PRA모형의 확률분포 상에 단일 %값(B/C:27%값, NPV:27%값, IRR:33%값)으로 나타나며, 평균값 또는 중앙값과 비교할 때, 경제성이 과소추정(Underestimate)되는 것으로 나타났다. 또한 단위시스템의 우선순위결과정에서 모형에 따라 우선순위가 바꾸는 결과가 나타났다. 특히 대규모 ITS사업의 경제성평가 시 DEA모형이 편의된 하나의 사례만으로 경제성을 평가함으로써, 경제성을 과대 과소추정하거나 비합리적인 투자우선 순위를 도출하는 오류를 범할수 있는 것으로 나타났다.
급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.
The pressure tube is a major component of the CANDU reactor, which supports nuclear fuel bundle and heavy water coolant. Pressure tubes are installed horizontally inside the reactor and only selected samples are periodically examined during in-service inspection. In this respect, a probabilistic safety assessment method is more appropriate fur the assessment of overall pressure tube safety. The failure behavior of CANDU pressure tubes, however, is governed by delayed hydride cracking which is the major difference from pipings and reactor pressure vessels. Since the delayed hydride cracking has more widely distributed governing parameters, it is impossible to apply a general PFM methodology directly. In this paper, a PFM methodology for the safety assessment of CANDU pressure tubes is introduced by applying Monte Carlo simulation in determining failure probability Initial hydrogen concentration, flaw shape and depth, axial and radial crack growth rate and fracture toughness were considered as probabilistic variables. Parametric study has been done under the base of pressure tube dimension and hydride precipitation temperature in calculating failure probability. Unstable fracture and plastic collapse are used for the failure assessment. The estimated failure probability showed about three-order difference with changing dimensions of pressure tube.
최근 산업 발전에 따라 철강 제품의 수요 증가와 함께 품질의 고급화에 대한 요구도 점차 증가하고 있는데, 이러한 수요자의 요구에 부응하기 위해 철강업계는 냉연 강판 표면결함검출기(surface defect detector; SDD)를 도입 운용하고 있다. 그러나 현재 국내 철강 제조업체들이 보유하고 있는 상용 SDD는 결함의 검출에는 매우 효율적이지만 결함의 분류에는 아직 만족할만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 그 이유는 SDD가 결함 분류를 위해 채택한 분류표분류기(classification table; CT)는 시험 표본의 모든 특징값들이 분류표의 범위 내에 있을 때만 결함의 분류를 정확히 수행하기 때문에 결함 분류 정확도가 낮을 뿐 아니라, 분류 법칙의 설정을 작업자의 수작업에 의존하고 있어 현장 적용을 더욱 어렵게 하고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서 학습 표본으로부터 확률밀도함수를 추정하고 여기에서 분류 법칙을 자동적으로 결정하는 방법을 제시하였고, 강화분류표분류기(enhanced classification table; ECT)와 확률신경회로망분류기(probabilistic neural network; PNN)를 새롭게 제안하여 이들 분류기를 실제적인 문제에 적용하였다. 그 결과 ECT와 PNN 모두 결함 분류 성능을 획기적으로 높일 수 있는 좋은 방법이며, 특히 PNN은 아주 구별하기 어려운 결함도 구별해내는 능력이 있을 뿐 아니라, 병렬 처리 능력을 가지고 있기 때문에 다량의 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 경우에 적용할 수 있는 매우 효율적인 분류기임을 확인하였다.
본 논문에서는 패널의 일부를 규칙적으로 교체하는 4-8-4 교체표본설계에서 발생할 수 있는 항목 무응답을 대체하는 방법에 대하여 연구하였다. 특히 소득이나 취업과 같이 민감한 질문에 대하여 발생할 수 있는 무응답에 대하여 무시할 수 없는 무응답(nonignorable nonresponse) 체계하에서 발생하는 무응답을 가정하였다. 무응답들의 대체방법으로 모형에 기반한 대체방법을 고려하였으며 베이지안 방법을 이용하여 사후확률밀도함수를 최대화하는 최대사후우도추정량(maximum posterior likelihood estimator)을 구하였다. 그리고 대체된 자료를 이용하여 면접시점이 달라질 때 발생하는 편향을 추정하였으며 추정된 편향을 제거한 후 연속적인 두 조사기간에서의 각 칸의 확률과 고정된 시점에서의 주변확률을 계산하였다. 모의실험을 통해 최종적으로 도출된 결과를 평균제곱오차와 편향의 관점에서 비교하였다.
다양한 파랑 관측 및 후측 자료를 이용하여 한국 연안의 심해파 통계 특성을 연구하였다. 설계파에 준하는 큰 파랑에 대해서는, 유의파고와 유의파주기 사이의 관계에 대하여 1977년 Shore Protection Manual 공식과 2003년 Goda 공식의 평균값을 사용하는 것이 바람직하다. 일정한 유의파고에 대하여 평균값으로 무차원화 시킨 유의파주기의 표준편차는 해역과 유의파고의 범위에 따라 0.04부터 0.21까지 변하며 전형적인 값은 0.1이다. 한반도 주변 106개 연안 격자점에서의 심해 주파향의 평균과 표준편차를 제시하였다. 비교적 큰 파랑에 대한 방향분산계수 $s_{max}$의 확률밀도함수는 대수정규분포로 표시된다. 우리나라 연안에서 가장 적합한 주파수 스펙트럼은 TMA 스펙트럼이다. 스펙트럼 첨두증대계수 $\gamma$의 확률밀도함수 또한 대수정규분포로 표시되며, 북해에서의 값과 비슷한 2.94의 평균값을 보인다.
방사성핵종의 분포유형에 관한 정보에 기초하여 극저준위폐기물의 자체처분 적합성을 통계학적으로 해석할 수 있는 방법론을 개발하였다. 방사성핵종의 분포에 관한 정보를 알 수 없는 경우에 대해서는 널리 알려진 마코프 부등식과 체비셰프 부등식을 적용하여 방사능농도의 산술평균과 허용되는 최대 표준편차의 상관관계식을 제시하였고, 방사성핵종의 농도가 정규분포 또는 로그정규분포를 갖는 경우에 대해서는 확률밀도함수, 누적확률밀도함수 등의 통계학적 관계식을 이용하여 방사능농도의 산술평균과 허용되는 최대 표준편차의 상관관계식을 새롭게 유도하였다. 또한, 자체처분기준 100 Bq/g 및 신뢰수준 95%인 조건에 대한 사례 적용연구를 통하여 방사능농도의 산술평균과 허용되는 표준편차의 범위를 방사성핵종의 분포유형에 따라 정량적으로 비교 제시하고, 자체처분 대상 폐기물의 방사성핵종 분포유형에 관한 정보가 확보될 경우 동일한 신뢰수준에서 자체처분이 허용될 수 있는 범위가 확장될 수 있음을 통계학적으로 입증하였다.
본 연구에서는 관측자료에 나타난 Clark 단위도의 매개변수를 검토하고 그 변동성을 평가하였다. 여기에는 강우-유출과정에 영향을 미치는 유역 및 기상 특성인자들을 확률밀도함수를 적용하여 정량화하고, 이를 바탕으로 하여 관측 강우-유출 사상 중 평균적인 사상을 분류하며, 마지막으로 선별된 강우-유출 사상에 대해 Clark 단위도의 평균적인 매개변수를 유도하는 과정이 포함된다. 이러한 과정을 통해 얻은 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 유역을 대표하는 유출특성(즉, 집중시간 및 저류상수)의 결정에는 관측 강우-유출사상의 수가 어느 정도 확보된다고 하더라도 여전히 높은 불확실성을 피하기 힘들다. (2) 집중시간의 경우는 그 분포가 상당히 왜곡된 형태여서 단순한 산술평균은 상당히 왜곡된 추정치를 제시할 가능성이 높다. 즉, 정규분포에 근거한 평균값인 산술평균은 더 이상 집중시간에 대한 대표값의 역할을 하지 못한다. 오히려 최빈값의 경우가 보다 대표성을 갖는 것으로 판단된다. 반면에 저류상수의 경우는 거의 대칭인 분포를 하고 있으므로 산술평균이 어느 정도의 대표성을 확보한다고 판단할 수 있다. 본 연구의 대상유역의 경우 집중시간은 대략 7시간 정도가, 저류상수는 대략 22시간 정도가 적절한 것으로 판단된다.
해안지역의 염수침입은 지하수내 다양한 지화학 성분들에 의해서 탐지될 수 있다. 그러나 불충분한 지하수 자료는 염수침입의 인지를 어렵게 한다. 확률밀도함수는 제한된 수질자료를 이용하여 더 넓은 범위의 확률적 예측이 가능하며 특성화된 확률밀도 분포 도출을 통하여 해안지역의 염수침입을 효과적으로 판단할 수 있다. 본 연구에서는 부산시의 해안지역 지하수, 해안유출수, 하천수의 화학성분에 대해서 확률통계기법을 적용함으로써 염수침입을 평가하였다. 이 연구에 의해서, 해수 중에 농도가 높은 항목인 Na+, Mg2+, K+, SO42−, Cl− 은 염수의 영향유무 판별의 유용한 지시자인 것으로 판명된다. 한편, 지하수, 해안유출수 및 하천수에서 유사한 확률분포형태를 보이는 항목인 Si4+, Fe2+, NO3−, PO43−은 염수영향에 대한 지시자로서 적당하지 않은 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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