Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2011.04a
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pp.349-352
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2011
본 논문에서는 변동하중 하에서의 균열 성장 예측을 위하여 손상 모델과 주어진 데이터에 기반하여 균열 성장 모델의 변수를 확률분포로 추정한다. 이를 위해 베이지안 접근법을 활용하여 불확실 변수 결합 확률 분포식을 구축하고, Markov Chain Monte Carlo(MCMC)을 통해서 균열 성장 모델의 변수 샘플을 추출하였다. 여기서 추출된 샘플들을 균열 성장 모델에 적용, 균열 성장의 결과를 확률적인 분포로 예측하였다. 위와 같은 추정은 재료의 물성과 같은 변동성이 있는 변수를 모델에 적용하여, 결과값을 확률적인 분포로 예측하였다. 이것은 기존의 안전계수 개념보다 더욱 적절한 안전 기준을 제시 할 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.327-331
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2012
본 연구에서는 실무에서 적용하고 있는 매개변수 산정방법인 L-moment 방법과 자료계열의 이상치를 고려하여 수정 제시된 TL-moment 방법을 비교 분석하여 빈도해석을 수행하는 경우, 보다 효율적인 매개 변수 산정방법으로 수공구조물 설계 및 재난방재계획에 합리적인 기준을 제시하고자 하였다. 산정방법의 비교를 위하여 서울특별시를 대상으로 강우자료를 수집하였으며, 국내 강우에 적합한 확률분포형으로 선정되어 있는 Gumbel 분포형에 적용하여 모멘트와 확률강우량을 산정하였다. 또한, 산정된 모멘트와 지속기간 25개, 재현기간 8개년의 확률강우량을 비교하여 타당성을 검토하였다. 본 연구의 수행으로 TL-moment 방법에 의한 모멘트의 변동폭이 L-moment 방법 보다 작게 산정되었으며, 산정된 확률강우량의 비교에서 이 상치의 보정이 확인되었다.
Jo, Eunji;Kim, Seonggyeom;Hong, Deukjo;Sung, Jaechul;Hong, Seokhie
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.436-439
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2019
본 논문은 차분 확률의 분포 분석에 대한 실험적 검증을 위한 효율적인 데이터 수집 방법에 관하여 연구한다. 효율적인 데이터 수집을 위해 병렬 프로그래밍 기술을 이용하고, SPECK64/128에 적용하여 결과를 얻는다. 첫 번째로 효율적인 데이터 수집 방법을 제시한다. 두 번째로 차분 확률의 분포를 분석하기 위해 평균과 분산에 대하여 실험적으로 검증한다. 마지막으로 SPECK의 경우에는 키의 영향이 상쇄되어 라운드 간의 독립성이 만족하지 않음을 Biryukov 등에 의해 알려졌다. 하지만 이를 실험적으로 보이지 않았으므로 라운드 간의 독립성을 차분 확률의 분포와 통계량 통해 검정한다.
평균-분산 기준보다 우수한 기준이라고 할 수 있는 평균-지니 기준은 위험회피 정도를 고려할 수 있는 확장된 평균-지니 기준으로 확장되면서 선물시장에서의 헤지모형에 도입되어 분포특성과는 무관하게 헤지비율의 특성을 분석할 수 있다는 측면에서 관심의 대상이 되었다. 그러나 확장된 평균-지니 기준을 실제로 적용하기 위해서는 확장된 지니평차를 계산가능한 형태로 변환해야 하는 문제와, 수익률의 누적확률 값을 추정해야 하는 문제점이 있다. 누적확률 값을 추정하는 방법으로 수익률의 분포함수와는 관계없이 순위에 의한 방법이 이용되었다. 본 연구에서는 실제로 분포의 확률밀도함수를 이용해서 누적확률을 계산하는 경우와 순위를 이용해 추정하는 방법을 비교함으로써 순위방법의 정확성을 평가하고자 하였으며, 확장된 지니평차를 실제로 계산하는 데 있어서의 문제점도 검토하였다. 이러한 검토를 통해 확장된 평균-지니 기준을 헤지 모형에 도입하여 활용하는 것의 현실적 유용성을 종합적으로 평가하고자 하였다. 분석결과 확장된 지니평차의 계산을 위해 변형한 식에 대한 정밀한 검토가 필요하다는 점과, 확장된 지니평차를 헤지모형에 적용하기 위해서는 누적확률을 정확하게 계산하는 문제의 해결이 선행되어야 한다는 점을 밝힐 수 있었다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2011.04a
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pp.489-492
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2011
장대레일 궤도의 부동구간에서 발생되는 과도한 축력은 혹서기 궤도의 좌굴을 유발시켜 주행하는 열차의 안정성을 위협할 수 있다. 궤도 제원을 제외한 압축응력과 관련된 레일온도 인자, 궤도 강성과 관련된 도상저항력, 궤도의 초기결함인 궤도틀림과 같은 인자들은 기후조건, 궤도 운영조건, 유지관리조건 등에 의해 임의적으로 변동되는 불확실성이 높은 궤도 매개변수이다. 그러므로 장대레일 궤도의 좌굴은 불확실성이 높은 현상임을 알 수 있다. 따라서 궤도 매개변수들의 불확실성 및 임의성을 합리적으로 고려하기 위해서는 확률론적 접근방법의 적용이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 기존 본 연구진에 의해 개발된 장대레일 궤도의 좌굴확률 평가시스템을 이용하여 장대레일 축력을 산정하기 위한 필수요소인 중립온도의 확률분포 특성에 따른 좌굴 안정성을 분석하였다.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2005.05a
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pp.43-47
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2005
확률밀도함수가 명확히 표현되지 않고 오직 백분위함수로만 표현되는 분포에서 최우추정치를 구하는 수치적 최적화 알고리즘에 대해서 연구하였다. 이 최우추정 알고리즘을 수문학 등에서 사용되는 5-모수의 웨이크비 분포에 적용하였으며, 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 L-적률추정법과 그 성능을 비교하였다.
The statistical analysis to the torrential rainfall data that is defined as a rainfall amount more than 80 mm/day is performed with Daegu and Busan rainfall data which is collected during 384 months. The number of occurrence of the torrential rainfall events can be simulated usually using Poisson distribution. However, the Poisson distribution can be frequently failed to simulate the statistical characteristics of the observed value when the observed data is zero-inflated. Therefore, in this study, Generalized Poisson distribution (GPD), Zero-Inflated Poisson distribution (ZIP), Zero-Inflated Generalized Poisson distribution (ZIGP), and Bayesian ZIGP model were used to resolve the zero-inflated problem in the torrential rainfall data. Especially, in Bayesian ZIGP model, a informative prior distribution was used to increase the accuracy of that model. Finally, it was suggested that POI and GPD model should be discouraged to fit the frequency of the torrential rainfall data. Also, Bayesian ZIGP model using informative prior provided the most accurate results. Additionally, it was recommended that ZIP model could be alternative choice on the practical aspect since the Bayesian approach of this study was considerably complex.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.36
no.12
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pp.1186-1192
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2008
The reliability of gas turbine engine blades was studied. Yield strength, Young’s modulus, engine speed and gas temperature were considered as statistically independent random variables. The failure probability was calculated using five different methods. Advanced Mean Value Method was the most efficient without significant loss in accuracy. When random variables were assumed to have normal, lognormal and Weibull distributions with the same means and standard deviations, the CDF of limit state equation did not change significantly with the distribution functions of random variables. The normalized sensitivity of failure probability with respect to standard deviations of random variables was the largest with gas temperature. The effect of means and standard deviations of random variables was studied. The increase in the mean of gas temperature and the standard deviation of engine speed increased the failure probability the most significantly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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