• Composites Research
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• 제29권5호
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• pp.299-305
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• 2016

본 연구는 이변량 Gaussian 분포함수를 적용하여 CFRP 적층판의 섬유물성 변화를 추정하는 방법을 제안하였다. 섬유의 손상 분포를 규명하기 위하여 수정된 이변량 Gaussian 분포함수를 적용하여 5개의 미지 변수가 고려되었다. 조합된 컴퓨터 기법을 적용하여 역문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 몇 개의 고유진동수와 모드 정보를 입력데이터로 활용하였다. 수치해석 예제는 제안된 기법이 적층배열 변화에 따른 CFRP 판의 섬유 손상 분포 및 위치를 규명할 수 있는 적합하고 실용적은 방법임을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.57-63
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• 2008

본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 이변수 가우스 확률밀도함수를 이용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 웨이블릿 영역의 스케일간의 관계에 대한 통계적 모델을 이변수 가우스 확률분포로 설정하고, 이에 대한 베이즈 추정법을 통하여 잡음 제거를 수행한다. 베이즈 추정법을 위한 통계 파라메터는 $H{\ddot{o}}lder$ 부등식을 이용하여 근사적으로 추정한다. 실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 기존의 이변수 사전 확률모델을 이용한 잡음 제거 방법에 비하여 우수한 결과를 보여 준다는 것을 알 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.571-575
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• 2010

Drought is a natural hazard with different properties that are usually dependent to each other. Therefore, a multivariate model is often used for drought frequency analysis. The Copula based bivariate drought severity and duration frequency analysis is applied in the current study in order to show the effect of tail behavior of drought severity and duration on the selection of a copula function for drought bivariate frequency analysis. Four copula functions, namely Clayton, Gumbel, Frank and Gaussian, were fitted to drought data of four stations in Iran and Canada in different climate regions. The drought data are calculated based on standardized precipitation index time series. The performance of different copula functions is evaluated by estimating drought bivariate return periods in two cases, [$D{\geq}d$ and $S{\geq}s$] and [$D{\geq}d$ or $S{\geq}s$]. The bivariate return period analysis indicates the behavior of the tail of the copula functions on the selection of the best bivariate model for drought analysis.

• 복합신소재구조학회 논문집
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• 제1권2호
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• pp.51-58
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• 2010

본 연구는 차량 이동하중을 받는 손상된 콘크리트 슬래브교량의 강성저하를 규명하고, 복합신소재를 사용하여 보강 후 성능평가를 수행한다. 특히 마이크로 유전알고리즘에 의한 역해석에 기반하여 보강 전 후 각 요소에서의 강성변화를 수정된 2차변수 Gaussian 분포함수를 사용하여 정식화하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 요소기반 접근 방식에 비하여 수치해석적인 관점에서 효율성을 갖는다. 개발한 알고리즘은 3차원 솔리드 요소를 사용하여 모델링한 교량의 동적 거동 시뮬레이션으로부터 계측한 데이터를 사전정보로 사용하여 검증하였다. 몇 가지 수치예제는 본 연구에서 개발한 방법이 실제교량과 수치모델간의 차이로 인한 오차 및 노이즈 등으로 인한 동적 계측치 오류 등이 고려되었음에도 강성분포 추정 및 성능 평가를 효율적으로 수행함을 보여준다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제36권6호
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• pp.601-618
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• 2024

The joint probability distribution of uncertain geomechanical parameters of geotechnical strata is a crucial aspect in constructing the reliability functional function for roof structures. However, due to the limited number of on-site exploration and test data samples, it is challenging to conduct a scientifically reliable analysis of roof geotechnical strata. This study proposes a Copula method based on small sample exploration and test data to construct the intensity characteristics of roof geotechnical strata. Firstly, the theory of multidimensional copula is systematically introduced, especially the construction of four-dimensional Gaussian copula. Secondly, data from measurements of 176 groups of geomechanical parameters of roof geotechnical strata in 31 coal mines in China are collected. The goodness of fit and simulation error of the four-dimensional Gaussian Copula constructed using the Pearson method, Kendall method, and Spearman methods are analyzed. Finally, the fitting effects of positive and negative correlation coefficients under different copula functions are discussed respectively. The results demonstrate that the established multidimensional Gaussian Copula joint distribution model can scientifically represent the uncertainty of geomechanical parameters in roof geotechnical strata. It provides an important theoretical basis for the study of reliability functional functions for roof structures. Different construction methods for multidimensional Gaussian Copula yield varying simulation effects. The Kendall method exhibits the best fit in constructing correlations of geotechnical parameters. For the bivariate Copula fitting ability of uncertain parameters in roof geotechnical strata, when the correlation is strong, Gaussian Copula demonstrates the best fit, and other Copula functions also show remarkable fitting ability in the region of fixed correlation parameters. The research results can offer valuable reference for the stability analysis of roof geotechnical engineering.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권12호
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• pp.943-956
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• 2007

강우장의 특성을 정량화하는 여러 통계적 특성치 중에 자주 사용되는 공간상관함수(또는 공간상관도)는 강우의 평가나 설계 그리고 강우장을 모형화하는데 중요하게 사용된다. 그러나 강우의 공간상관 구조는 여러 요인에 의해 많은 변동성을 가지고 있다. 이와 같은 강우의 공간상관구조에 대한 변동특성은 유역을 대표하는 공간상관구조를 결정하는데 문제점으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수정규분포를 고려하여 월별, 자료의 시간간격별로 공간상관도를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 대상유역인 금강유역의 28개 강우관측소의 자료를 이용한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. (1) 무강우자료에 대한 영향을 고려한 결과, 세 가지의 경우(Case A, B, C) 중에서 Case A(+,+)의 경우가 #0#에 대한 공간상관함수의 왜곡이 최소가 되기 때문에 가장 적절한 경우이다. (2) 일반적으로 사용되는 정규분포보다는 이론적 그리고 실증적으로 더 적절한 대수정규분포를 사용해야 함이 바람직하다. (3) 월별 공간상관함수 중 지수함수적인 감소경향이 가장 뚜렷한 7월의 경우가 유역을 대표하는 공간상관함수로 적절하다. (4) 자료의 시간해상도별 공간상관도는 다르게 유도되기 때문에 각각에 대한 경우를 고려해야 한다.

• 한국음향학회지
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• 제20권2호
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• pp.3-9
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• 2001

본 논문에서는 음성엔코더 (speech-waveform coder) 시뮬레이션에 사용할 수 있는 난수발생기를 설계하였다. 설계된 난수발생기는 규정된 확률밀도함수와 규정된 스펙트럼을 동시에 만족해야 하는 환경에서 필요로 하는 것이다. 선형필터와 메모리가 없는 비선형 회로로 구성되는 Sondhi 알고리즘 [1]을 기반으로 하여 난수발생기를 구현하였고, 균일 분포, 이진 분포, 감마 분포와 같은 연속적인 확률분포함수들을 얻기 위해 필요한 선형필터와 비선형 회로를 구현하는 방법을 연구하였다. 또한 분석적인 방법을 통하여 구현해야 하는 비선형 회로가 비대칭 형태로 표현되지 않는 경우 (카이-제곱 분포, lognormal 분포)와 수학식으로 표현할 수 없는 경우 (Student-t 분포, F 분포)에는 Sondhi 알고리즘이 동작하지 않음을 보였다.