최근 기후변화 영향으로 인해 수문변동성이 크게 증가되고 있으며 이러한 변동성을 고려하기 위한 방안으로서 강수량 모의발생 기법에 대한 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 복잡한 강수발생 패턴을 인지하고 강수량의 다양한 분포특성을 고려할 수 있는 혼합분포를 이용한 동질성 Hidden Markov Chain(HMM) 모형을 제안하였다. HMM 모형의 개선효과를 검증하기 위해서 기존 Markov Chain 모형과 비교 하였으며 서울관측소 및 전주관측소를 대상으로 연구를 진행하였다. 계절강수량 및 일강수량 등 다양한 시간규모에서 모형의 적합성을 평가하기 위해서 천이확률, 평균, 분산, 왜곡도 및 첨예도 등을 비교하였으며 HMM 모형이 기존 Markov Chain 모형에 비해서 개선된 모의능력을 확인할 수 있었다. 특히, HMM 모형은 극치강수량을 재현하는데 있어서 기존 Markov Chain 모형에 비해서 월등한 모의능력을 보여주었다. 이러한 점에서 장기유출량 및 확률홍수량 등을 산정하기 위한 입력자료로 활용이 충분히 가능할 것으로 판단된다.
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.
Full-scale measurements of wind action on the open roof structure of the WuXi grand theater, which is composed of eight large-span free-form leaf-shaped space trusses with the largest span of 76.79 m, were conducted during the passage of Typhoons HaiKui and SuLi. The wind pressure field data were continuously and simultaneously monitored using a wind pressure monitoring system installed on the roof structure during the typhoons. A detailed analysis of the field data was performed to investigate the characteristics of the fluctuating wind pressure on the open roof, such as the wind pressure spectrum, spatial correlation coefficients, peak wind pressures and non-Gaussian wind pressure characteristics, under typhoon conditions. Three classical methods were used to calculate the peak factors of the wind pressure on the open roof, and the suggested design method and peak factors were given. The non-Gaussianity of the wind pressure was discussed in terms of the third and fourth statistical moments of the measured wind pressure, and the corresponding indication of the non-Gaussianity on the open roof was proposed. The result shows that there were large pulses in the time-histories of the measured wind pressure on Roof A2 in the field. The spatial correlation of the wind pressures on roof A2 between the upper surface and lower surface is very weak. When the skewness is larger than 0.3 and the kurtosis is larger than 3.7, the wind pressure time series on roof A2 can be taken as a non-Gaussian distribution, and the other series can be taken as a Gaussian distribution.
본 논문은 복부 컴퓨터단층촬영(CT) 영상에서의 자동화된 신장 및 신장암 추출에 관한 연구를 수행하였다. 필름으로 보관된 복부 CT 영상을 디지털화하여 영상분석을 수행하였으며, 명암값에 의한 임계값(Gray-Level Thresholding) 처리 기법을 사용하여 신장만을 분리하였다. 신장암의 샘플영상에 대한 텍스쳐(Texture)분석 결과를 토대로, 대표적인 통계적 모멘트 값인 평균 및 표준 편차값을 동질성 시험 기준으로 삼아 신장암의 SEED를 선택하였다. 선택된 SEED의 중앙 픽셀을 시작점으로 하여, 명암값을 동질성 시험기준으로 사용한 영역확장(Region Growing) 방법을 적용하여 신장암을 추출하였다. GE사의 Hispeed Advantage CT 스캐너를 사용하여 촬영된 9개의 예, 총 113매 영상을 Lumisys LS-40 필름 디지타이저로 디지털화 하여 적용한 결과, 85%의 신장암 추출 민감도를 가진다.
Purpose - This research aims to examine the effect of e-business adoption on firm's growth and profitability in the distribution industry. The value added from the distribution industry acts as the cost of other industries. As the distribution industry develops, its stage becomes shorter and the distribution margin becomes smaller. Therefore, e-business is expected to have a different effect on the distribution industry than other industries. Research design, data and methodology - The previous research generally used e-business adoption as an independent variable and firm's performance as a dependent variable. This study elaborated the model using a dynamic panel model that includes the performance variable of the previous year as an independent variable. By employing system GMM (Generalized Method of Moments), the endogeneity problem in the dynamic panel model can be solved. For the analysis, I extracted the distribution companies as the raw data in the National Statistical Office's Business Activity Survey over the period 2006 to 2012. Results - The growth rate of firms adopting e-business was 0.299%p higher than that of the non-adopter. However, only ERP (Enterprise Resource Planning), KMS (Knowledge Management System) and SCM (Supply Chain Management) contributed positively to the growth rate. In the case of profitability, it was 0.04%p higher than the distribution companies that did not adopt e-business. ERP and LMS (Learning Management System) improve profitability, while SCM reduces profitability. Consequently, while ERP improves both growth and profitability, SCM improves growth but reduces profitability. In addition, KMS improves firm's growth only, and LMS does only profitability, showing that each e-business has a differentiated effect. Conclusions - Since the distribution industry has different characteristics from manufacturing and other service industries, the introduction of e-business may not guarantee the growth and profitability of distribution companies. Careful introduction considering the characteristics of the distribution industry is required. In particular, it is necessary to select an e-business meeting the characteristics and needs of a distribution company, and thereafter, it is required for the company's own efforts to internalize it within the system.
일반적으로 하천의 유량은 댐과 같은 수공구조물에 의해 조정된 유량으로 수자원계획을 위해서 필요한 자연유량과는 차이가 크다. 수자원계획을 수립함에 있어 자연 유입량 정보는 댐 운영과 수문분석을 위한 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 댐 유역 일유입량 모의기법을 위한 통합 모형을 개발하였다. 첫째, 장기 강우-유출 모형의 입력강우자료로 사용하기 위하여 평균 및 중앙값과 같은 통계적 모멘트를 효과적으로 재현하고 극치 강우량 재현에 유리한 불연속 Kernel-Pareto 확률분포 기반의 강우모의기법을 통하여 강우모의를 수행하였다. 둘째, SAC-SMA 장기 강우-유출 모형의 매개변수를 Bayesian MCMC 기법을 통하여 최적화하여 산정된 매개변수의 사후분포를 활용하여 댐 유입량 시나리오 도출하였다. 댐 유역을 대상으로 개발된 모형을 평가한 결과 자연유량과 통계적으로 유사한 특성을 가지는 시나리오를 생성할 수 있었으며, 물수지 분석 등과 같은 수자원계획을 위한 시나리오로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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.
제품 생산 시 발생하는 제작 공차, 항복강도와 탄성계수 등 재료 물성치의 불확실성, 온도와 습도 같이 시스템에 작용하는 환경인자 등은 시스템의 성능에 영향을 미친다. 강건 최적설계는 이러한 인자들이 시스템에 미치는 영향을 최소화하면서 성능을 개선하는 설계기법으로 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 강건 최적설계 기법은 여러 인자들의 분포를 고려해야 하기 때문에 막대한 계산비용이 드는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 곱분해 기법을 이용한 강건 최적설계를 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 설계영역을 크리깅 메타모델로 근사하고 곱분해 기법을 적용하여 평균과 분산을 효율적이고 정확하게 계산하여 강건 최적설계를 수행한다. 제안된 방법을 수학예제와 공학예제에 적용하여 유용성을 검증한다.
비디오 시퀀스에서 움직임 있는 객체의 실시간 검출 및 추적은 스마트 감시 시스템에서 매우 중요한 요소로 분류되고 있다. 본 논문에서 우리는 움직임이 있는 객체의 검출을 위해 클라우지우스 엔트로피와 적응적 가우시안 혼합모델을 사용한 객체 검출 방법을 제안한다. 먼저, 엔트로피의 증가는 일반적으로 불안전한 조건에서 많은 엔트로피의 변화가 발생한 경우 복잡성 및 객체의 움직임이 증가함을 의미한다. 만약 순간적으로 엔트로피 변화가 큰 화소는 움직임 객체에 속한다고 고려하여 움직임 분할 특성을 적용한다. 따라서 우리는 먼저 클라우지우스 엔트로피 이론을 적용하여 엔트로피에 대한 에너지 변화량을 dense 맵으로 변환한다. 두 번째로 우리는 움직임 객체를 검출하기 위해 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법이 효율적으로 움직임이 있는 객체를 검출할 수 있었다.
잘 알려져 있는 것처럼 일반적인 베이즈 추정량(Bayes estimator)과 경험적 베이즈 추정량(empirical Bayes estimator)은 모수를 추정하는데 있어서 오차를 과다축소하는 단점을 가지고 있다. 따라서 이러한 단점을 극복하기 위하여 constrained 베이즈 추정량이 일차 적률과 이차 적률을 일치시키는 성질을 만족시키며 제안되었다. 또한 평균 제곱오차 함수와 같은 전통적인 손실함수에서는 추정의 정확성만을 고려하는 특징을 가지고 있기 때문에, 추정의 정확성과 정합성을 동시에 고려하는 균형 손실함수가 제안되었다. 이러한 이유로 인하여 균형손실 함수하에서의 제한적 베이즈 추정량의 활용이 손해 보험의 가격 산출에 제안되는 것은 타당하다. 그러나 대부분의 연구는 추정의 문제에만 집중하는 경향이 있으며. 이는 새롭게 제안되는 특정 손실함수하에서의 constrained 베이즈 추정량과 constrained empirical 베이즈 추정량의 베이즈 위험의 계산이 어렵다는 점에서 기인한다. 본 연구에서는 다양한 베이즈 추정량들에 대한 베이즈 위험을 서로 다른 두 손실함수하에서 비교하였으며, 그 대상은 자동차 보험 산업에서의 위험도 추정 분야이다. 또한 자동차 보험 산업의 실제 사고 데이터를 이용하여 새롭게 제안된 베이즈 추정량의 베이즈 위험을 비교함으로써 그 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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