• 지구물리와물리탐사
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• 제5권4호
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• pp.262-271
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• 2002

본 연구에서는 지구물리 자료의 베이지안 역산을 효과적으로 수행하는 방법에 관해 논의하였다. 베이지안 처리에서 가장 문제가 되는 사전확률분포를 구하기 위해 지구통계학적 방법을 적용하였으며, 사후확률분포의 추정을 위해 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 방법을 적용하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료의 2차원 역산을 위해 슐럼버저배열 전기비저항탐사 자료와 시추공 자료를 사전 정보로 이용하였으며, 이들 사전정보에 대해 지구통계학적 방법을 적용하여 사전확률분포를 작성하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료를 최대 우도함수로 하는 사후확률분포는 차원이 매우 높은 적분을 요구하므로, 이를 추정하기 위해 MCMC기술을 적용하였으며, 보다 효율적인 접근을 위해 Gibbs샘플링 방법을 이용하였다. 그 결과 비모수적 방식으로 사후확률분포를 분석함으로써 보다 신뢰성 있는 해를 구할 수 있었으며, 주변화(marginalization)된 사후확률분포를 이용하여 다양한 분석을 적용할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.78-80
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• 2006

High speed electric trains have nonlinear loads including converters and inverters for the control synchronous motors. Harmonic field measurements have shown that the harmonic contents of a waveform varies with time. Direct application of the harmonic assessment to the snapshot measurements would result in ambiguous conclusions depending on which instant is sampled. A cumulative probabilistic approach is the most commonly used method to solve time varying harmonics. This paper provides an in depth analysis on harmonics field measurement of the high speed electric train loads, harmonics assessment by the international harmonic standards IEC 61000-3-6 and IEEE Std. 519-1992, and harmonics simulation using EDSA program for the case study.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제11권4호통권41호
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• pp.329-338
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• 1999

본 연구에서는 공용중인 강철도교의 피로에 대한 안전성을 확보하기 위해 기존의 피로손상예측이론을 바탕으로 강철도교의 피로손상 및 피로균열발생까지의 피로수명을 평가하였으며, 또한 신뢰성이론에 근거하여 사용수명에 따른 신뢰도를 평가하였다. 그리고 이러한 평가를 바탕으로 다양한 통행조건에 대해 등가열차하중을 이용한 간편한 분석 기법을 제안하였다. 피로손상평가를 위하여 적용한 실동응력은 대상교량이 경험하는 다양한 하중조건에 대해 구조해석을 통해서 구해진 응력이력에 보정계수를 적용하여 구하였다. 본 연구의 결과로부터 운행특성, 즉 교행조건의 고려 유 무에 따른 잔존수명은 교행특성을 고려하지 않은 경우가 고려한 경우보다 약간 긴 것으로 평가되었다. 또한 본 연구에서 제안한 간편한 분석기법인 등가열차하중모형에 의한 잔존수명평가 결과는 상세잔존수명평가 결과와 비교하여 볼 때 그 차이가 근사한 것으로 평가되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권1호
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• pp.69-87
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• 2014

이 논문에서는 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션을 위해 다중 자료 변환 기반 조건부 시뮬레이션 틀을 제안하였다. 우선 일반적인 통계 기법의 적용이 가능하도록 구성 자료에 로그비 변환을 적용하였다. 다음 변환들로는 최소/최대 자기상관 인자 변환과 지시자 변환을 순차적으로 적용하였다. 독립적인 새로운 변수의 생성을 위해 최소/최대 자기상관 인자 변환을 적용하였으며, 적용 결과 개별 변수들의 독립적인 시뮬레이션이 가능해진다. 그리고 다중 가우시안 확률 모델을 따르지 않는 변수들의 비모수적 조건부 누적 확률 분포 모델링을 위해 지시자 변환을 적용하였다. 최종적으로는 적용한 변환 방법들의 역순으로 역 변환을 적용하였다. 간석지 표층 퇴적물 성분 자료를 대상으로 제안 시뮬레이션 기법의 적용 가능성을 예시하였다. 모든 시뮬레이션 결과들은 구성 자료의 제한 조건을 만족하면서 샘플 자료의 통계 특성을 잘 반영하였다. 구성 자료의 다수의 시뮬레이션 결과들을 이용한 표층 퇴적물 분류를 통해 기존 크리깅에서는 얻을 수 없는 분류 결과의 확률론적 평가가 가능하였다. 따라서 제안 시뮬레이션 틀은 다양한 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권6호
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• pp.1087-1105
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• 2016

Traffic load and volume is one of the most important physical quantities for bridge safety evaluation and maintenance strategies formulation. This paper aims to conduct the statistical analysis of traffic volume information and the multimodal modeling of gross vehicle weight (GVW) based on the monitoring data obtained from the weigh-in-motion (WIM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. A genetic algorithm (GA)-based mixture parameter estimation approach is developed for derivation of the unknown mixture parameters in mixed distribution models. The statistical analysis of one-year WIM data is firstly performed according to the vehicle type, single axle weight, and GVW. The probability density function (PDF) and cumulative distribution function (CDF) of the GVW data of selected vehicle types are then formulated by use of three kinds of finite mixed distributions (normal, lognormal and Weibull). The mixture parameters are determined by use of the proposed GA-based method. The results indicate that the stochastic properties of the GVW data acquired from the field-instrumented WIM sensors are effectively characterized by the method of finite mixture distributions in conjunction with the proposed GA-based mixture parameter identification algorithm. Moreover, it is revealed that the Weibull mixture distribution is relatively superior in modeling of the WIM data on the basis of the calculated Akaike's information criterion (AIC) values.

• 농약과학회지
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• 제18권2호
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• pp.95-103
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• 2014

본 연구에서는 우리나라에서 재배된 과채류 8작물 중 유기인계 농약의 잔류량을 모니터링 한 후 급성 및 만성 노출평가를 시행하고 독성등가치를 이용하여 누적 및 통합노출량을 산출하고 그 위해성을 확인하였다. 과채류 8종에서 검출된 유기인계 농약은 chlorpyrifos, EPN, methidathion, phosphamidon 4종이었다. 급성평가인 NESTI의 누적량은 가지, 토마토, 호박, 오이 순으로 높게 나타났다. 또한, 만성 노출평가의 제1단계로 과채류 8종의 총 TMDI는 ADI의 76.14%에 해당하였으며, 만성 노출평가의 제2단계인 NEDI의 총 노출량은 ADI 대비 13.949%에 해당하였다. 만성 노출평가의 제3단계로 과채류 8종 섭취에 따른 노출량을 확률적으로 평가한 결과, 총 노출량이 ADI 대비 0.0001%로 매우 낮게 나타났다. 이상의 결과를 볼 때 우리나라 일반인이 과채류 8종을 섭취함으로써 유기인계 농약에 노출되는 수준은 매우 안전한 것으로 확인되었다. 향후 대상작물을 농산물 전체로 확대하고 대상집단을 어린이와 같은 subgroup으로 추가할 필요가 있을 것으로 생각된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권2호
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• pp.157-176
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• 2012

시장구조 분석에서 흔히 사용되는 상표전환 자료는 비내구재 분석에 적절한 방법이 될 수 있으나 자동차 같이 사용연한이 장시간인 내구재의 경우에는 소비자의 상표에 대한 선호도가 변할 수 있어 상표전환 자료의 사용에 문제가 있다. 따라서 경쟁을 잘 포착할 수 있는 다른 접근이 필요하다. 본 연구는 이에 대한 대안으로 상표간 경쟁 자료로써 고려상표군을 이용하여 자동차 시장의 구조를 Latent Class 군집분석을 활용한 탐색적 검증방법으로 분석하였다. 또한 소비자 행동분석에 근거하여 상표간 경쟁의 근간을 이루는 고려상표군 형성에 영향을 미치는 인자들을 밝히는데 중점을 두었다. 미국 자동차 시장을 대상으로 분석한 결과, 시장은 상표 원산지 효과에 의해 구분되었다. 즉, 미국 상표, 유럽 상표, 그리고 아시아 상표 등으로 시장이 구분되었다. 또한 각 시장구조 내 소비자들의 고려상표군 형성에 신뢰성/안전, 이미지/즐거움, 경제성 등의 편익과 성별, 소득 등 개인적 요인이 영향을 미치는 것으로 나타났다.