수공구조물의 설계를 위한 확률강우량의 산정방법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분된다. 일반적으로 확률강우량은 대상유역에 위치하는 강우관측소에서 관측된 강우량자료를 지점빈도해석으로 추정하게 된다. 지점빈도해석을 통한 확률강우량을 산정하기 위해서는 충분한 기간 동안의 관측된 강우량자료의 확보가 필수적이라 할 수 있으나 관측자료의 부족으로 인해 매개변수의 편의가 발생할 수 있다. 따라서 부족한 강우자료를 보완하고 안정적인 확률강우량을 산정하기 위한 방안으로 지역빈도해석이 추천되어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 강우관측소의 위치 및 시간강우량 특성을 이용한 군집분석을 수행하여 강우관측소를 군집화 하였다. 군집화 된 강우관측소를 대상으로 L-moment 법을 통해 산정한 매개변수를 이용하여 각각의 지역별로 불일치성 및 이질성 검정을 통한 지역구분을 수행하여 우리나라 강우관측소를 6개 지역으로 구분하였다. 구분된 지역별로 L-moment 법, 지수홍수법 및 변동핵밀도함수를 적용한 지역빈도해석을 수행하여 각각 확률강우량을 산정하여 비교하였다. 분석결과에서 변동핵밀도함수를 이용한 지역빈도해석은 다른 기법에서 적합한 확률분포형 결정이 어려운 경우 등에 충분히 활용할 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 확률교육 실제의 개선 방향을 제시하기 위해 2000년 이후 출간된 국내 확률교육 연구논문 85편을 분석하였다. 연구 결과, 지난 20년 동안 국내 확률교육에 관한 논문의 양이 상당히 적은 것으로 나타났으며, 인간 대상 연구가 인간 비대상 연구 비중보다는 조금 더 높았으나 더 많은 교수실험 연구가 필요함을 확인하였다. 연구 주제별 분석 결과, 독립성과 조건부확률, 조합과 세기가 많이 다루어지고 있었는데 국외에서는 이 주제들이 어린 아동들을 대상으로 다루어져야 하고 직관적인 수준에서 어떻게 교수-학습이 가능할지 많이 연구되고 있는 것에 비해, 국내에서는 대부분 고등학생 이상을 대상으로 이루어졌음을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 국내 확률교육 연구의 과제와 발전 방향에 대한 시사점을 도출하였다.
This study aims to estimate the failure probability of concrete gravity dams for their risk analysis under flood situation. To the end, failure modes of concrete gravity dams and their limit state functions are proposed based on numerous review of domestic and international literatures on the dam failure cases and design standards. Three failure modes are proposed: overturning, sliding, and overstress. Based on the failure modes the limit state functions, the failure probability is assessed for a weir section and a non-weir section of a dam in Korea. As water level is rising from operational condition to extreme flood condition, the failure probability is found to be raised up to the warning condition, especially for overturning mode at the non-weir section. The result can be used to reduce the risk of the dam by random environmental variables under possible flood situation.
This paper presents a technique for determining the optimal number of elements in stochastic finite element analysis based on reliability analysis. Using the change-of-variable perturbation stochastic finite element approach, the probability density function of the dynamic responses of stochastic structures is explicitly determined. This method combines the perturbation stochastic finite element method with the change-of-variable technique into a united model. To further examine the relationships between the random fields, discretization of the random field parameters, such as the variance function and the scale of fluctuation, is also performed. Accordingly, the reliability index is calculated based on the explicit probability density function of responses with Gaussian or non-Gaussian random fields in any number of elements corresponding to the random field discretization. The numerical examples illustrate the effectiveness of the proposed method for a one-dimensional cantilever reinforced concrete column and a two-dimensional steel plate shear wall. The benefit of this method is that the probability density function of responses can be obtained explicitly without the use simulation techniques. Any type of random variable with any statistical distribution can be incorporated into the calculations, regardless of the restrictions imposed by the type of statistical distribution of random variables. Consequently, this method can be utilized as a suitable guideline for the efficient implementation of stochastic finite element analysis of structures, regardless of the statistical distribution of random variables.
지반공학 분석에는 재료정수의 샘플링 및 실험기술에 이르기까지 많은 불확실성의 원인이 존재한다. 암반사면의 평면파괴에 대한 기존의 결정론적 안정성 분석은 안전율은 계산하지만, 파괴확률이나 신뢰지수를 고려하지 않는다. 기존의 사면안정해석에서는 지반의 불확실성을 전체적 안전율로 평가하여 현실적인 암반사면의 안정성을 자세히 평가하기가 힘들다. 본 논문에서는 암석사면의 평면파괴에 적용되는 MCS, FOSM, PEM, Taylor Series와 같은 기존의 확률론적 분석기법을 자세히 검토한다. 몬테카를로 방법(MCS)은 가장 정확한 확률론적 안전율을 계산한다. 그러나 이 방법은 시간이 많이 걸리는 문제가 발생되므로 간이 확률론적 방법은 MCS에 대한 대안이 될 수 있다. 이 연구에서는 간이 확률론적 방법을 사용하여 암반사면의 평면파괴에 대한 확률분석을 제시하였다.
We investigated the neural representation of reward probability recognition and its neural connectivity with other regions of the brain. Using functional magnetic resonance imaging (fMRI), we used a simple guessing task with different probabilities of obtaining rewards across trials to assay local and global regions processing reward probability. The results of whole brain analysis demonstrated that lateral prefrontal cortex, inferior parietal lobe, and postcentral gyrus were activated during probability-based decision making. Specifically, the higher the expected value was, the more these regions were activated. Fronto-parietal connectivity, comprising inferior parietal regions and right lateral prefrontal cortex, conjointly engaged during high reward probability recognition compared to low reward condition, regardless of whether the reward information was extrinsically presented. Finally, the result of a regression analysis identified that cortico-subcortical connectivity was strengthened during the high reward anticipation for the subjects with higher cognitive impulsivity. Our findings demonstrate that interregional functional involvement is involved in valuation based on reward probability and that personality trait such as cognitive impulsivity plays a role in modulating the connectivity among different brain regions.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권2호
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pp.245-254
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2008
제7차 교육과정 개편에 따라 고등학교 수학교과 구성에 있어, 확률 통계관련 내용이 과거에 비하여 양적으로 많이 증대되었다. 따라서 내용적인 측면에서도 확률 통계관련 각 영역이 단원 목표를 제대로 달성될 수 있도록 구성된다면, 정보화 사회에 요구되는 보다 효율적인 통계교육이 이루어질 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 고등학교 수학교과 중 확률 통계관련 내용이 단원의 학습목표를 달성할 수 있도록 구성되어 있는지를, 제7차 고등학교 수학 교육과정 해설서에 제시된 중심용어와 기호를 중심으로 '연결망분석(network analysis)'을 활용하여 알아보았다. 그 결과 확률변수를 매개로 확률분포에 대한 개념과 통계적 추정에 대한 개념을 연결하는 서술구조는 통계적인 측면에서 매우 잘 표현되어 있으나, '전수조사'와 '표본조사'는 여타의 항목과 연결되지 않는 등, 일부에 있어서는 기술상에 문제점을 내포하고 있는 것으로 나타났다.
We investigate the outage probability in terms of QoS (quality of service) in indoor PLC network. We consider various kinds of appliances for realistic indoor PLC network. For estimation of the outage probability, we calculate the time-varying channel responses considering the loading conditions based on regular human activities and include the additive noise. We calculate the outage probability for each terminal and investigate relationship between the outage probability and the channel length, and transmit powers. Our results suggest that the outage probability is increased when the channel length becomes longer because more appliances affect the amount of reduced channel capacity and is not improved distinctly for very high and low outage threshold by increasing the transmit power. However, we can see outage probability improvement for 30% outage threshold case by increasing the transmit power.
In this paper, we proposed an estimation method of a posterior probability and PDF(Probability density function) using a feed forward neural network and code books of VQ(vector quantization). In this study, We estimates a posterior probability and probability density function, which compose a new parameter with well-known Mel cepstrum and verificate the performance for the five vowels taking from syllables by NN(neural network) and PNN(probabilistic neural network). In case of new parameter, showed the best result by probabilistic neural network and recognition rates are average 83.02%.
Ship stability prediction is very complex in reality. In this paper, risk based approach is applied to predict the probability of a certified ship, which is effected by the forces of sea especially the wave loading. Safety assessment and risk analysis process are also applied for the probabilistic prediction of ship stability. The survival probability of ships encountering with different waves at sea is calculated by the existed statistics data and risk based models. Finally, ship capsizing probability is calculated according to single degree of freedom(SDF) rolling differential equation and basin erosion theory of nonlinear dynamics. Calculation results show that the survival probabilities of ship excited by the forces of the seas, especially in the beam seas status, can be predicted by the risk based method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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