• Structural Engineering and Mechanics
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• 제28권2호
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• pp.129-152
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• 2008

This paper considers the solution of the stochastic differential equations (SDEs) with random operator and/or random excitation using the spectral SFEM. The random system parameters (involved in the operator) and the random excitations are modeled as second order stochastic processes defined only by their means and covariance functions. All random fields dealt with in this paper are continuous and do not have known explicit forms dependent on the spatial dimension. This fact makes the usage of the finite element (FE) analysis be difficult. Relying on the spectral properties of the covariance function, the Karhunen-Loeve expansion is used to represent these processes to overcome this difficulty. Then, a spectral approximation for the stochastic response (solution) of the SDE is obtained based on the implementation of the concept of generalized inverse defined by the Neumann expansion. This leads to an explicit expression for the solution process as a multivariate polynomial functional of a set of uncorrelated random variables that enables us to compute the statistical moments of the solution vector. To check the validity of this method, two applications are introduced which are, randomly loaded simply supported reinforced concrete beam and reinforced concrete cantilever beam with random bending rigidity. Finally, a more general application, randomly loaded simply supported reinforced concrete beam with random bending rigidity, is presented to illustrate the method.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권2호
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• pp.106-121
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• 2020

항 외곽시설 신뢰성 설계가 합리적으로 구현하기 위해서는 우리나라 해양환경 특성이 반영된 확률모형이 필요하며 이러한 시각에서 본 연구에서는 천 해역 확률모형 개발을 위한 기초연구의 일부로 불규칙 파랑 천수 과정을 수치 모의하였다. 수치 모의는 자연해안에서 흔히 관측되는 사주가 원빈에 형성된 해안을 대상으로 수행하였으며 파랑모형은 spatially filtered Navier-Stokes Eq., LES[Large Eddy Simulation], one equation dynamic Smagorinsky turbulence closure 등으로 구성하였다. 불규칙 파랑은 우리나라 동해안에서 관측되는 너울 특성을 반영하기 위해 다양한 첨두 증강계수를 지니는 JONSWAP 스펙트럼과 random phase method를 사용하여 모의하였다. 파고분포의 모수는 먼저 수치 모의에서 관측된 자유수면 시계열 자료를 threshold crossing method로 파별 해석[wave by wave analysis]하여 개별 파랑을 특정하고, 이어 이렇게 특정된 파마루와 파곡 빈도 해석결과로부터 산출하였다. 모의결과 현재 천 해역 파고분포를 대표하는 수정 Glukhovskiy 파고분포는 큰 파고와 작은 파고 발생확률은 과다하게, 중간 크기 파고 발생확률은 과소하게 평가하는 것으로 모의 되었으며, 이에 반해 본 논문에서 제시된 파고분포의 경우 일치도가 상당하였다. 또한, 전술한 수정 Glukhovskiy 파고분포와의 간극은 쇄파역에서 제일 현저하게 관측되어 수정 Glukhovskiy 파고분포를 쇄파역 언저리에 거치되는 외곽시설 신뢰성 설계에 적용하는 일은 지양되어야 할 것으로 판단된다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제32권6호
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• pp.955-963
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• 2008

In this paper, we propose an improved practical encryption and fault-tolerance decryption method using a non-negative value key and random function obtained with a white noise by using iterative phase wrapping method. A phase wrapping operating key, which is generated by the product of arbitrary random phase images and an original phase image. is zero-padded and Fourier transformed. Fourier operating key is then obtained by taking the real-valued data from this Fourier transformed image. Also the random phase wrapping operating key is made from these arbitrary random phase images and the same iterative phase wrapping method. We obtain a Fourier random operating key through the same method in the encryption process. For practical transmission of encryption and decryption keys via Internet, these keys should be intensity maps with non-negative values. The encryption key and the decryption key to meet this requirement are generated by the addition of the absolute of its minimum value to each of Fourier keys, respectively. The decryption based on 2-f setup with spatial filter is simply performed by the inverse Fourier transform of the multiplication between the encryption key and the decryption key and also can be used as a current spatial light modulator technology by phase encoding of the non-negative values. Computer simulations show the validity of the encryption method and the robust decryption system in the proposed technique.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.779-786
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• 2009

로또복권은 이미 전 세계적으로 인기가 가장 높은 복권중의 하나이다. 우리나라의 경우 전체 45개의 번호 중 6개의 번호를 선택하는 방법으로 로또복권이 발행하고 있으며, 로또복권의 발행을 통해 얻은 수익 중 일부분을 복지사업에 지원하는 등 다양한 분야에 대한 지원 사업으로 사회 환원에도 적극적으로 앞장서고 있다. 하지만 이런 장점에도 불구하고 로또복권의 1등 당첨번호들이 과연 무작위로 선택되었는가 하는 의혹은 발행초기부터 지금까지도 끊이지 않고 제기되어 오고 있다. 따라서 본 연구에서는 로또복권의 총 331회의 1등 당첨번호들에 대하여 주관 사업체별, 그리고 로또복권의 가격변화로 구분하여 다변량 중심극한정리와 몬테카를로 모의실험을 이용한 검정 방법으로 당첨번호들에 대한 무작위성 검정을 실시하였다. 그 결과 모든 경우에서 당첨번호들이 무작위성을 만족하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권8호
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• pp.2074-2082
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• 2000

In this study, to investigate and to predict the crack growth behavior under variable amplitude loading, crack growth tests are conducted on 7075-T6 aluminum alloy. The loading wave forms are generated by normal random number generator. All wave forms have same average and RMS(root mean square) value, but different standard deviation, which is to vary the maximum load in each wave. The modified Forman's equation is used as crack growth equation. Using the retardation coefficient D defined in previous study, the load interaction effect is considered. The variability in crack growth process is described by the random variable Z which was obtained from crack growth tests under constant amplitude loading in previous work. From these, a statistical model is developed. The curves predicted by the proposed model well describe the crack growth behavior under variable amplitude loading and agree with experimental data. In addition, this model well predicts the variability in crack growth process under variable amplitude loading.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권4C호
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• pp.380-387
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• 2009

본 논문에서는 집적영상(integral imaging) 및 랜덤 픽셀-스크램블링(random pixel-scrambling) 기법을 이용한 새로운 광 영상 암호화(optical image encryption) 방법을 제안하였다. 즉, 제안된 방법의 부호화 과정에서는 먼저 입력영상을 여러 개의 작은 크기의 블록으로 나누어 픽셀-스크램블링을 한 다음 집적 영상 기술을 이용하여 요소영상(elemental image)을 생성하고 이 영상의 안정성을 위하여 2차 픽셀-스크램블링을 수행하여 최종 암호화된 영상을 얻게 된다. 그리고 복호화 과정에서는 암호화된 영상에 광학적인 집적 영상 복원 기법과 역 픽셀-스크램블링 방법을 사용하여 최종적으로 원 영상을 복원하게 된다. 새로이 제안된 광 영상 암호화 기법의 잡음 첨가 및 크로핑과 같은 데이터 손실에 대한 강인성을 실험을 통해 분석하고 그 결과를 제시하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제36권3호
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• pp.95-120
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• 2014

본 논문은 경제주체들이 미래에 대한 기대를 형성하는 데 있어서 기대기간이 주요한 역할을 한다는 점을 밝히는 시도이다. 정보효율성과 관련된 경제학적 가정이 확률과정에 어떠한 제약으로 작용하는지에 대한 분석으로부터 출발하여, 기대변수에 대한 조정과정이 오로지 새로이 발생한 정보만을 반영하는 경우를 미래기대의 임의보정(random revision of expectation)이라는 새로운 개념으로 제시하였다. 이러한 가정하에 물가동학 결정식을 도출할 경우, 산출갭으로 측정한 수요압력의 인플레이션에 대한 영향은 기대기간에 따라 달리 식별되었다. 이러한 모형을 우리나라 자료를 이용하여 실증한 결과, 기대기간을 단기로 설정할 경우 계수 추정치는 작아지고 통계적 유의성도 떨어지는 것으로 나타났다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제8권5호
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• pp.623-628
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• 2007

Reliability analysis based on fracture mechanics requires knowledge of the on statistical parameters m and C in the fatigue crack growth law $da/dN=C({\Delta}K)^m$. The purpose of the present study is to investigate if it is possible to explain the change of parameter m by the fluctuation of C only. In this study, we apply the Paris-Erdogan law treating the parameter C as random and the parameter m as constant. Fluctuations in crack growth rate are assumed to be dependent only on C. The material resistance to fatigue crack growth(Z=1/C) is treated as a spatially random process, that varies along the crack path. The theoretical crack growth rates at various stress intensity factors are discussed. Additionally, the results of constant ${\Delta}K$ fatigue crack growth tests are reported for the structural steel, SM45C. The experimental data have been analyzed to determine the probability distribution of fatigue crack growth resistanc.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권9호
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• pp.3204-3220
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• 2021

We perform the task of video object segmentation by incorporating a conditional random field (CRF) and convolutional neural networks (CNNs). Most methods employ a CRF to refine a coarse output from fully convolutional networks. Others treat the inference process of the CRF as a recurrent neural network and then combine CNNs and the CRF into an end-to-end model for video object segmentation. In contrast to these methods, we propose a novel higher-order CRF model to solve the problem of video object segmentation. Specifically, we use CNNs to establish a higher-order dependence among pixels, and this dependence can provide critical global information for a segmentation model to enhance the global consistency of segmentation. In general, the optimization of the higher-order energy is extremely difficult. To make the problem tractable, we decompose the higher-order energy into two parts by utilizing auxiliary variables and then solve it by using an iterative process. We conduct quantitative and qualitative analyses on multiple datasets, and the proposed method achieves competitive results.

• 대한조선학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.297-304
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• 2020

In this study, the prediction method was reviewed to process a cylindrical plate forming using machine learning as a data-driven approach by roll bending equipment. The calculation of the forming variables was based on the analysis using the mechanical relationship between the material properties and the roll bending machine in the bending process. Then, by applying the finite element analysis method, the accuracy of the deformation prediction model was reviewed, and a large number data set was created to apply to machine learning using the finite element analysis model for deformation prediction. As a result of the application of the machine learning model, it was confirmed that the calculation is slightly higher than the linear regression method. Applicable results were confirmed through the machine learning method.