• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2007년도 정기 학술대회 논문집
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• pp.441-444
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• 2007

This paper presents a part of micormechanics-based elastic modeling (Lee and Pyo, 2007) of particle-reinforced composites containing slightly weakened interfaces. The Eshelby's tensor for a damaged ellipsoidal inclusion to model particles with slightly weakened interfaces is incorporated into a micormechanical formulation by Ju and Chen (1994). A damage model in accordance with the Weibull's probabilistic function is also developed to simulate the progression of weakened interface in the composites.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.339-344
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• 2012

기존의 연속 어휘 인식 시스템에서는 의사 결정 트리 기반 공유 모델링 방법을 사용하여 인식률 향상 시킬 수 있었으나 이들 음소 데이타에 대한 검색을 지원할 수 없는 문제로 인해 시스템 모델의 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 연속 어휘 클러스터링 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 검색할 수 있는 시스템을 모델링하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 95.88%의 인식률을 나타내었다.

• Ocean Systems Engineering
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• 제2권1호
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• pp.1-16
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• 2012

Offshore wind turbines are complex structural and mechanical systems located in a highly demanding environment. This paper proposes a multi-level system approach for studying the structural behavior of the support structure of an offshore wind turbine. In accordance with this approach, a proper numerical modeling requires the adoption of a suitable technique in order to organize the qualitative and quantitative assessment in various sub-problems, which can be solved by means of sub-models at different levels of detail, both for the structural behavior and for the simulation of loads. Consequently, in a first place, the effects on the structural response induced by the uncertainty of the parameters used to describe the environmental actions and the finite element model of the structure are inquired. After that, a meso-level FEM model of the blade is adopted in order to obtain the detailed load stress on the blade/hub connection.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2005년도 봄학술 발표회 논문집(II)
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• pp.249-252
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• 2005

Chloride ingress is a common cause of deterioration of reinforced concrete structures. Modeling the chloride ingress is an important basis for designing reinforced concrete structures and for assessing the reliability of an existing structure. The modelling is also needed for predicting the deterioration of a reinforced structure. This paper presents an approach for the probabilistic modeling of the chloride-induced corrosion of reinforcement steel in concrete structures that takes into account the uncertainties in the physical models. The parameters of the models are modeled as random variables and the distribution of the corrosion time and probability of corrosion are determined by using Monte Carlo simulation. The predictions of the proposed model is very effective to do the decision-making about initiation time and deterioration degree.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.928-940
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• 2017

State-of-the-art speaker recognition systems may work better for the English language. However, if the same system is used for recognizing those who speak different languages, the systems may yield a poor performance. In this work, the decisions of a Gaussian mixture model-universal background model (GMM-UBM) and a learning vector quantization (LVQ) are combined to improve the recognition performance of a multilingual speaker identification system. The difference between these classifiers is in their modeling techniques. The former one is based on probabilistic approach and the latter one is based on the fine-tuning of neurons. Since the approaches are different, each modeling technique identifies different sets of speakers for the same database set. Therefore, the decisions of the classifiers may be used to improve the performance. In this study, multitaper mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) are used as the features and the monolingual and cross-lingual speaker identification studies are conducted using NIST-2003 and our own database. The experimental results show that the combined system improves the performance by nearly 10% compared with that of the individual classifier.

• 터널과지하공간
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• 제12권1호
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• pp.19-30
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• 2002

절리 방향은 절리 크기 및 밀집도와 더불어 암반 사면 및 터널과 같은 암반구조물의 안정성에 영향을 미치는 중요한 기하학적 속성이다. 이와 같은 절리 기하학적 속성들에 대한 통계 모델링은 암반공학적 문제에 대한 확률론적 접근법을 제공할 수 있다. 암반 공학적 문제의 확률론적 모델링의 결과는 어떠한 통계 모델을 선택하느냐에 따라 많은 영향을 받는다. 따라서 , 절리 방향성 자료에 대한 대표적인 통계 모델을 정의하고 각 모델에 대한 분석적 검증과 자료의 통계적 특성에 기초한 모델링 과정의 정립은 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 회전대칭성 모델인 Fisher 분포와 회전 비대칭성 모델인 이변량 정규분포 모델에 대한 통계량 추정 및 검증에 대한 이론적 방법론에 대해 검토하고 , 암반 절리계 모사 및 위험도 분석에 유용하게 사용할 수 있는 인공자료 발생기 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권2호
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• pp.100-109
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• 2007

서비스 로봇의 물체 인식은 배달, 심부름 같은 로봇이 수행하는 대부분의 서비스를 위해 매우 중요하다. 기존의 방법은 산업 환경에서 기하학적 모델에 기반 하여 물체를 인식하였으나, 환경 조건이 변화하고 로봇의 이동이 발생하는 실내 환경에서는 로봇의 위치에 따라 영상 속에서 물체가 가려져 있거나 작을 수 있어 인식이 잘되지 않는 상황이 발생한다. 이러한 불확실한 상황을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상에서 인식된 물체들을 컨텍스트 정보로 사용하여 관심 있는 물체의 존재를 추론하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 베이지안 네트워크와 온톨로지를 함께 사용하여 확률적 프레임 안에서 도메인 지식을 모델링하기 위한 방법과 추론 모델의 확장을 위해 동적으로 베이지안 네트워크를 생성하고 추론하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 이러한 방법의 성능을 검증하였고 확률적 모델 안에서 귀납적 추론이 갖는 장점을 확인할 수 있었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.199-208
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• 2008

포장상태 예측은 의사결정과정에서 포장의 공용성능을 평가하고 사업대상구간의 우선순위를 선정하기 위한 적정한 정보를 제공해준다. 근래들어 현재의 포장상태가 장래에 어느 정도 저하되는지를 예측하려는 많은 접근이 있었으나 포장의 서비스수명을 적정히 예측하는 데에는 한계를 보여왔다. 본 논문에서는 포장상태 예측방법을 개선하기 위하여 포장상태 공용성모형과 포장상태 예측모형을 개발하였다. 공용성 모형은 실제 포장상태 분석결과를 회귀분석하여 포장의 종류별, 교통량별로 백분위 50%, 25%, 15%, 5%의 확률분포 모형을 도출한 것이다. 예측모형은 앞서 도출된 공용성모형 모형식을 기준으로 하여 대상구간 각각의 포장상태 측정값에 의해 포장상태 확률을 결정한다. 개발된 예측모형의 검증을 위하여 비교대상구간을 선정하였고, HPCI의 평균값 표준편차, 3.0이하 비율을 비교분석하였다. 이를 통하여 기존예측모형이 안고 있는 교통량, 재령, 현재 포장 상태를 고려하여 보다 현실에 부합되는 포장상태를 예측하는 방법을 제공하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권8호
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• pp.35-44
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• 2019

본 연구는 즉시 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템의 취약점 평가 방안 및 시간의 경과에 따른 위험의 크기를 정량적으로 파악하는 것이다. 연구 대상은 상용 OS가 탑재된 계측제어시스템의 취약점 발견과 영향의 크기이다. 연구에서는 즉각 취약점 조치가 힘든 디지털 계측제어시스템의 취약점 분석 및 조치방법을 연구함으로써, 계측제어시스템이 존재하는 핵심기반시설의 전체적인 사이버보안 위험과 취약점을 정량적으로 파악하는 것이다. 본 연구에서 제안한 확률론적 취약점 평가 방안은 즉각적인 취약점 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템에서 취약점 패치 우선 순위 및 패치가 불 가능시 수용 가능한 취약점의 임계값 설정, 공격 경로에 대한 파악을 가능하게 하는 모델링 방안을 제시한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제15권3호
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• pp.717-733
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• 2015

Modal parameters of a structure are commonly used quantities for system identification and damage detection. With a limited number of studies on the statistics assessment of modal parameters, this paper presents procedures to properly account for the uncertainties present in the process of extracting modal parameters. Particularly, this paper focuses on how to deal with the measurement error in an ambient vibration test and the modeling error resulting from a modal parameter extraction process. A bootstrap approach is adopted, when an ensemble of a limited number of noised time-history response recordings is available. To estimate the modeling error associated with the extraction process, a model prediction expansion approach is adopted where the modeling error is considered as an "adjustment" to the prediction obtained from the extraction process. The proposed procedures can be further incorporated into the probabilistic analysis of applications where the modal parameters are used. This study considers the effects of the measurement and modeling errors and can provide guidance in allocating resources to improve the estimation accuracy of the modal data. As an illustration, the proposed procedures are applied to extract the modal data of a damaged beam, and the extracted modal data are used to detect potential damage locations using a damage detection method. It is shown that the variability in the modal parameters can be considered to be quite low due to the measurement and modeling errors; however, this low variability has a significant impact on the damage detection results for the studied beam.