• 한국기후변화학회지
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• 제9권4호
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• pp.385-398
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• 2018

Although the importance of developing reliable and systematic GHG inventory has increased, the GIS/RS-based national scale LULUCF (Land Use, Land-Use Change and Forestry) sector analysis is insufficient in the context of the Paris Agreement. In this study, the change in $CO_2$ storage of forest land due to land use change is estimated using two GIS/RS methodologies, Sampling and Wall-to-Wall methods, from 2000 to 2010. Particularly, various imagery with sampling data and land cover maps are used for Sampling and Wall-to-Wall methods, respectively. This land use matrix of these methodologies and the national cadastral statistics are classified by six land-use categories (Forest land, Cropland, Grassland, Wetlands, Settlements, and Other land). The difference of area between the result of Sampling methods and the cadastral statistics decreases as the sample plot distance decreases. However, the difference is not significant under a 2 km sample plot. In the 2000s, the Wall-to-Wall method showed similar results to sampling under a 2 km distance except for the Settlement category. With the Wall-to-Wall method, $CO_2$ storage is higher than that of the Sampling method. Accordingly, the Wall-to-Wall method would be more advantageous than the Sampling method in the presence of sufficient spatial data for GHG inventory assessment. These results can contribute to establish an annual report system of national greenhouse gas inventory in the LULUCF sector.

• 전산구조공학
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• 제7권1호
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• pp.109-116
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• 1994

구조물의 신뢰도를 평가하는 방법을 살표보고 각각의 장.단점을 비교한다. 각 방법의 정확성을 평가하는 기준으로는 Crude Monte Carlo(CMC)방법을 택하여 Importance Sampling(IS)방법, 그리고 Directional Simulation(DS) 방법을 살펴보고 1차 근사방법은 현재 많이 사용되고 있는 Rackwitz-Fiessler(RF)방법, Chen과 Lind가 제안한 3-parameter방법(CL), Hohenbichler가 제안한 Rosenblatt 변환방법(RT)을 그리고 2차 근사방법은 Breitung이 제안한 곡률적합 포물선 (Curvature Fitted Paraboloid, CFP) 공식과 Kiureghian이 제안한 점적합 포물선(Point Fitted Paraboloid, PFP)공식, 그리고 Log-Likelihood Function을 이용하여 원변수공간에서 파괴확률을 구하는 2차 근사공식(LLF)을 비교한다. 그리고 한계상태식이 불명확할 때 효율적으로 사용할 수 있는 반응응답법(Response sufrace method, RSM)을 살펴본다. 각 방법의 효율성 특히 적용 가능성을 예제를 통해 해석한 결과 추출법의 경우는 DS방법이, 그리고 근사방법에서는 RSM방법이 효율적임을 알 수 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제75권6호
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• pp.771-784
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• 2020

Reliability analysis techniques combining with various surrogate models have attracted increasing attention because of their accuracy and great efficiency. However, they primarily focus on the structures with continuous response, while very rare researches on the reliability analysis for structures with discontinuous response are carried out. Furthermore, existing adaptive reliability analysis methods based on importance sampling (IS) still have some intractable defects when dealing with small failure probability, and there is no related research on reliability analysis for structures involving discontinuous response and small failure probability. Therefore, this paper proposes a novel reliability analysis method called AGPC-IS for such structures, which combines adaptive Gaussian process classification (GPC) and adaptive-kernel-density-estimation-based IS. In AGPC-IS, an efficient adaptive strategy for design of experiments (DoE), taking into consideration the classification uncertainty, the sampling uniformity and the regional classification accuracy improvement, is developed with the purpose of improving the accuracy of Gaussian process classifier. The adaptive kernel density estimation is introduced for constructing the quasi-optimal density function of IS. In addition, a novel and more precise stopping criterion is also developed from the perspective of the stability of failure probability estimation. The efficiency, superiority and practicability of AGPC-IS are verified by three examples.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권6A호
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• pp.794-801
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• 2000

본 논문에서는 디지털 통신시스템의 성능 평가를 위한 효율적인 새로운 성능 평가 기법을 제안하고, 디지털 위성방송 채널에서의 수행시간의 획기적인 개선 효과를 제시하고 있다. 제안 알고리즘에서는 기존의 Importance Sampling 기법이 안고 있는 근본적인 문제점을 해결하기 위하여, 센트랄 모우멘트 기법을 도입 사용하였다. 즉, 채널 부/복호기를 제외한 내부채널의 수신단에서 잡음이 혼합된 수신신호의 센트랄 오우멘트를 측정하여 수신신호의 확률적인 특성, 즉 누적확률분포함수를 구하고 이를 이용하여 채널 부/복호기의 성능을 평가함으로서, 채널 전체의 성능을 단시간에 완료할 수 있다. 또, 디지털 위성방송 채널을 이용한 시뮬레이션 결과를 토대로 시뮬레이션 시간 측면에서 알고리즘의 효율을 보이고 있으며, 부호화기를 포함한 비선형 위성 채널과 M-dimensional memory에서의 Importance Sampling 기법이 갖고 있는 문제점을 제안된 알고리즘을 이용해 해결했음을 보여주고 있다.

• 전산구조공학
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• 제4권2호
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• pp.111-117
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• 1991

구조 공학에서의 고유치 문제는 좌굴해석, 진동해석 등 여러분야에 응용되고 있다. 일반적으로 구조물의 좌굴강도 해석에 사용되는 대부분의 변수들은 불확실성을 내포하고 있으므로 확률론적 해석을 수행해야 하지만, 구조물의 좌굴 신뢰성 해석을 위한 극한상태 방정식은 확률변수의 함수로 명확히 표현되지 않으므로 확률 유한 요소법의 사용이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 직접미분법에 의해 정식화된 확률 유한요소법을 사용하여 고유치 문제의 신뢰성 해석방법을 정식화 하고, 이를 바탕으로 좌굴 신뢰성 해석을 수행하였으며, 결과의 타당성을 검증하기 위하여 Crude Monte Carlo Method 및 이 방법의 단점을 대폭 보완한 Importance Sampling Method를 사용하였다. 본 논문에 의해 좌굴 신뢰성 해석 방법이 정립됨으로서 신뢰성에 기초한 최적 설계를 수행하는 경우, 시스템 파괴확률로서 소성 파괴확률과 더불어 좌굴 파괴확률의 고려가 가능해졌다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.123-130
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• 2004

The automobile suspension system is composed of parts that affect performances of a vehicle such as ride quality, handling characteristics, straight performance and steering effort, etc. Moreover, by using the finite element analysis the cost for the initial design step can be decreased. In the design of a suspension system, usually system vibration and structural rigidity must be considered simultaneously to satisfy dynamic and static requirements simultaneously. In this paper, we consider the weight reduction and the increase of the first eigen-frequency of a suspension part, the upper control arm, especially using topology optimization and size optimization. Firstly, we obtain the initial design to maximize the first eigen-frequency using topology optimization. Then, we apply the multi-objective parameter optimization method to satisfy both the weight reduction and the increase of the first eigen-frequency. The design variables are varying during the optimization process for the multi-objective. Therefore, we can obtain the deterministic values of the design variables not only to satisfy the terms of variation limits but also to optimize the two design objectives at the same time. Finally, we have executed reliability based optimal design on the upper control arm using the Monte-Carlo method with importance sampling method for the optimal design result with 98％ reliability.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권5호
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• pp.799-807
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• 2020

This paper deals with identification of probabilistic design using reliability based robust optimization in structure design of automatic salt collector. The thickness sizing variables of main structure member in the automatic salt collector were considered the random design variables including the uncertainty of corrosion that would be an inevitable hazardousness in the saltern work environment. The probabilistic constraint functions were selected from the strength performances of the automatic salt collector. The reliability based robust optimum design problem was formulated such that the random design variables were determined by minimizing the weight of the automatic salt collector subject to the probabilistic strength performance constraints evaluating from reliability analysis. Mean value reliability method and adaptive importance sampling method were applied to the reliability evaluation in the reliability based robust optimization. The three sigma level quality was considered robustness in side constraints. The probabilistic optimum design results according to the reliability analysis methods were compared to deterministic optimum design results. The reliability based robust optimization using the mean value reliability method showed the most rational results for the probabilistic optimum structure design of the automatic salt collector.

• 자원환경지질
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• 제52권2호
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• pp.199-212
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• 2019

머신러닝 기법을 활용한 분석에서 훈련 데이터의 샘플링 전략은 예측 정확도 뿐 만 아니라 일반화 능력에도 많은 영향을 미친다. 특히, 산사태 취약성 분석의 경우, 산사태 발생부에 대한 정보에 비해 산사태 미발생부에 대한 정보가 과도하게 많은 데이터 불균형 현상이 발생하며, 이에 따라 분석 모델의 훈련 데이터 설계 시 데이터 샘플링 과정이 필수적이다. 그러나 기존의 연구들은 대부분 산사태 미발생부 선택 시 발생부 데이터와 1:1의 비율을 갖도록 무작위로 선택하는 방법을 적용하였을 뿐, 특정한 선택 기준에 따라 분석을 수행하지 않았다. 따라서 본 연구에서는 훈련 데이터의 샘플링 전략이 모델의 예측 성능에 미치는 결과를 확인하기 위하여 산사태 발생부와 미발생부의 샘플링 전략기준에 따라 서로 다른 6개의 시나리오를 만들어 Random Forest 모델의 훈련에 사용하였다. 또한 Random Forest의 결과 중 하나인 변수 중요도를 각 산사태 유발인자들에 가중치로 곱하여 줌으로써 산사태 취약지수 값을 산정하였으며, 취약지수 값을 이용해 산사태 취약성도를 제작하고 각 결과 지도의 정확도를 비교 분석하였다. 분석 결과, 훈련데이터의 샘플링 방법에 상관없이 두 지역의 산사태 취약성 분석 결과는 모두 70~80%의 정확도를 보였다. 이를 통해 Random Forest 기법의 산사태 취약성 분석기법으로서의 적용 가능성을 확인하였으며, Random Forest 모델이 제공하는 입력변수의 중요도를 산사태 유발인자 가중치로 활용할 수 있음을 확인하였다. 또한 훈련 시나리오 간의 정확도를 비교한 결과, 특정한 기준에 의해 훈련 데이터를 설계하는 것이 기존의 랜덤 선택 방법보다 높은 예측 정확도를 기대할 수 있음을 확인하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.51-69
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• 2008

본 연구에서는 선행 연구에서 제시된 웹정보의 신뢰성 평가 요인과 지표들을 바탕으로 계층적 분석방법(Analytic Hierarchy Process: AHP)을 이용하여 지표들의 가중치를 산출하고 민감도 분석을 통해 웹정보의 신뢰성을 평가하기 위한 모델을 개발하고자 하였다. AHP를 이용한 분석 도구로는 Expert Choice 2000을 사용하였으며, 평가지표의 가중치 산출을 위한 대상자는 비확률 표준추출방법(non-probability sampling) 중 판단표본추출방법(judgement sampling)을 사용하여 25명의 전문가로 구성된 설문대상자를 추출하였다. 한편 민감도 분석은 평가요인들의 가중치를 달리 했을 때 하위지표들의 글로벌 가중치에 대한 민감성을 분석한 것으로, 본 연구에서는 평가 영역의 가중치를 네 가지 경우로만 제한된 변화에 대해서 하위지표들의 글로벌 가중치와 우선순위의 변동을 살펴보았다. 분석결과 1차 지표 간의 상대적 중요도 분석에서는 진실성 요인의 중요도가 0.606으로 압도적으로 높게 나타났으며, 2차 지표에서는 콘덴트의 믿음성(0.857), 유용성(0.460), 시의성(0.417)이, 그리고 3차 지표에서는 '정보의 출처에 관한 정보 제공', '기사의 인용이나 참고문헌 제공', '이용자의 의견이나 리뷰제공' 등의 요인의 가중치가 높은 것으로 나타났다. 한편 영역별 가중치를 달리했을 때 AHP 결과와 민감도 분석의 결과에서 하위지표들의 가중치와 우선순위의 반전이 나타났지만, 안전성 요인의 가중치를 0.5로 상향조정한 민감도 분석 D를 제외하면 대체적으로 AHP 결과에서 글로벌 가중치의 우선순위가 높을수록 민감도 분석에서도 우선순위가 높아지는 경향을 발견할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1455-1464
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• 2013

This paper develops maximum likelihood estimators (MLEs) of unknown parameters in an exponentiated half-logistic distribution based on a progressively type-II censored sample. We obtain approximate confidence intervals for the MLEs by using asymptotic variance and covariance matrices. Using importance sampling, we obtain Bayes estimators and corresponding credible intervals with the highest posterior density and Bayes predictive intervals for unknown parameters based on progressively type-II censored data from an exponentiated half logistic distribution. For illustration purposes, we examine the validity of the proposed estimation method by using real and simulated data.