우주발사체 개발과정에서 설계와 프로세스의 성능지표로 활용되는 신뢰도는 발사 성공률로 유효성이 확인되고, 반복된 발사를 통해 수집된 데이터는 신뢰도 관리를 위하여 피드백 되어야 한다. 본 논문에서는 전 세계 우주발사체의 발사 이력을 조사하여 발사체 모델이나 발사 운용을 통한 기술 성숙도에 따른 발사 성공률을 비교 분석하였고, 사전정보를 반영한 사전확률분포에 발사를 통해 관측된 데이터를 업데이트하는 베이지안 기법을 적용하여 다음 발사에서 예상되는 성공률을 추정하였다. 여러 유형의 사전확률분포를 사용하여 추정한 발사 성공률과 전통적인 통계 기법을 통해 산출한 성공률을 비교 분석하여 적절한 사전분포를 설정하는 방안을 검토하였고, 베이지안 기법을 적용하여 미래의 발사 성공률을 예측하기 위해 고려할 사항들을 제시하였다.
Background: Any real application of Bayesian inference must acknowledge that both prior distribution and likelihood function have only been specified as more or less convenient approximations to whatever the analyzer's true belief might be. If the inferences from the Bayesian analysis are to be trusted, it is important to determine that they are robust to such variations of prior and likelihood as might also be consistent with the analyzer's stated beliefs. Materials and Methods: The robust Bayesian inference was applied to atmospheric dispersion assessment using Gaussian plume model. The scopes of contaminations were specified as the uncertainties of distribution type and parametric variability. The probabilistic distribution of model parameters was assumed to be contaminated as the symmetric unimodal and unimodal distributions. The distribution of the sector-averaged relative concentrations was then calculated by applying the contaminated priors to the model parameters. Results and Discussion: The sector-averaged concentrations for stability class were compared by applying the symmetric unimodal and unimodal priors, respectively, as the contaminated one based on the class of ${\varepsilon}$-contamination. Though ${\varepsilon}$ was assumed as 10%, the medians reflecting the symmetric unimodal priors were nearly approximated within 10% compared with ones reflecting the plausible ones. However, the medians reflecting the unimodal priors were approximated within 20% for a few downwind distances compared with ones reflecting the plausible ones. Conclusion: The robustness has been answered by estimating how the results of the Bayesian inferences are robust to reasonable variations of the plausible priors. From these robust inferences, it is reasonable to apply the symmetric unimodal priors for analyzing the robustness of the Bayesian inferences.
자기회귀 모형(autoregressive model)은 일변량(univaraite) 시계열자료의 분석에서 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 그러나 이 방법은 자료에 일정한 추세가 있다고 가정하기 때문에 자료에 분절(structural break)이 존재할 때 적절하지 않을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 국면전환(regime-switching) 모형인 임계자기회귀 모형(threshold autoregressive model)이 제안되었는데 최근 지연 모수(delay parameter)을 포함한 이 국면전환(two regime-switching) 모형으로 확장되어 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이 국면전환 임계자기회귀 모형을 베이지안(Bayesian) 관점에서 살펴본다. 베이지안 분석을 위해 모수적 임계자기 회귀 모형 뿐만 아니라 디리슐레 과정(Dirichlet Process) 사전분포를 이용하는 비모수적 임계자기 회귀 모형을 고려하도록 한다. 두 가지 베이지안 임계자기 회귀 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo) 방법을 통해 사후추론을 실시한다. 모형 간의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 통한 자료 분석을 고려하고, 더 나아가 한국과 미국의 국내 총생산(Gross Domestic Product)에 대한 실증적 자료 분석을 실시한다.
본 연구에서는 Grid method를 사용하여 베이지안 비정상성 확률강우량 산정 모형을 확립하였다. 강우 극치자료의 분포로 Gumbel 분포를 채택하였으며, 분포형의 매개변수에 사전분포를 적용하고, 사전분포에 포함된 매개변수에는 초사전 분포를 적용하여 계층적 베이지안 모형을 구성하였다. Grid method는 매개변수의 발생가능 전 구간에 대하여 확률적으로 더 높은 뒷받침이 있는 하위 구간에서 난수를 직접 생성하여 집합을 구성함으로써 잘못된 결과를 도출할 수 가능성이 높은 상황에서도 보다 정확한 매개변수의 추정을 가능케 하므로 매개변수의 추정과정에서 비표준분포로 나타나는 조건부 확률밀도함수를 통한 난수의 추출은 기존에 사용해 온 Metropolis Hastings 알고리즘이 아닌 Grid method를 사용하였다. 개발된 모형은 서울의 1973년부터 2012년까지의 시강우자료를 이용하여 미래에 대한 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하였으며, 그 결과로 기존 정상성 가정에 비해 목표연도에 따라 5%에서 8%정도의 증가율을 나타냈다.
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.
본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.
본 논문은 다시점에서 물체를 촬영한 영상들의 집합, 즉, 다시점 영상 집합(multi-view image set)이 주어진 경우, 적은 사용자 입력을 통해 효율적으로 영상 집합 내 관심 물체의 영역을 추출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 직접 입력을 통해 영역화한 하나의 영상을 바탕으로, 그 영상의 배경 및 전경과 인접 영상 간의 변형을 각각 근사하여 전경 및 배경에 대응되는 인접 영상의 영역을 파악하고, 이 영역들을 통해 인접 영상을 영역화한 후, 영역화된 영상을 바탕으로 다음 인접 영상을 영역화하는 과정을 순차적으로 반복하여 영상 집합 전체를 영역화한다. 이때 전경 및 배경의 변형은 각각 특징점 기반 레지스트레이션(registration) 기법과 선형성 거리비율 보존(affine) 변형을 가정한 대응점 기반 변형행렬(homography)을 통해 근사되며, 각 대응 영역을 기반으로 하는 화소 색 분포 및 형상 정보(shape prior)를 마르코프 랜덤 장(Markov random field)에서의 에너지 최소화에 기반을 둔 영역화 기법에 적용하여 영역화를 수행한다. 제시하는 실험 결과는 제안하는 기법이 적은 사용자 입력으로 다시점 영상 집합 전체를 효과적으로 영역화한다는 것을 뒷받침한다.
In this study, the effect of the welding current on the hardness characteristics and microstructure in the resistance spot welding of 1GPa grade cold-rolled DP steel was investigated, Also, correlation between the hardness and microstructure was discussed. In spite of the change in the welding current, the hardness distributions near weld was similar. the hardness in the HAZ and the fusion zone was higher than that of the base metal and the hardness in the fusion zone was variated with the location. Especially, the hardness of HAZ adjacent to the base metal showed maximum value, and softening zone in the base metal adjacent to HAZ was found. With the increasing of welding current, there were no difference in maximum hardness and average hardness in the fusion zone were, but the hardness of the softening zone reduced. The difference in the hardness in each location of weld due to grain size of prior austenite. The softening of the base metal occurred by tempering of the martensite.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.144-147
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1999
The objective of this study is to quantitatively evaluate the effects of various SAR speckle reduction methods for multisource land-cover classification by backpropagation neural network, especially over the coastal region. The land-cover classification using neural network has an advantage over conventional statistical approaches in that it is distribution-free and no prior knowledge of the statistical distributions of the classes is needed. The goal of multisource land-cover classification acquired by different sensors is to reduce the classification error, and consequently SAR can be utilized an complementary tool to optical sensors. SAR speckle is, however, an serious limiting factor when it is exploited for land-cover classification. In order to reduce this problem. we test various speckle methods including Frost, Median, Kuan and EPOS. Interpreting the weights about training pixel samples, the “Importance Value” of each SAR images that reduced speckle can be estimated based on its contribution to the classification. In this study, the “Importance Value” is used as a criterion of the effectiveness.
In this study, the effects of internal heat treatment associated sintering temperatures were simulated by the Finite Element Method (FEM). The sintering mechanism of pulsed current activated sintering process (PCAS) is still unclear because of some unexplainable heat transfer phenomena in coupled multi-physical fields, as well as the difficulty in measuring the interior temperatures of metal powder. We have carried out simulation study to find out thermal distributions between graphite mold and Ruthenium powder prior to PCAS process. For PCAS process, heating rate was maintained at $100^{\circ}C/min$ the simulation indicates that the sintering temperature range was between $1000^{\circ}C$ to $1300^{\circ}C$ under 60 MPa. The heat transfer inside the Ruthenium sintered-body sample was modelled through the whole process in order to predict the minimum interior temperature. Thermal simulation shows that the interior temperature gradient decreased by graphite punch length and calculation results well agreed with the PCAS field test results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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