토양수분에 관한 관심이 급증하면서 토양수분의 시공간적 특성을 이해하고자 하는 연구가 최근 꾸준히 일어나고 있다. 토양수분의 보다 나은 이해를 위해, 본 연구에서는 이에 대한 동역학을 추계학적 기법을 이용하여 기후변화에 따른 영향평가에 대한 적용을 염두에 둔 추계학적 토양수분모형을 제시하고자 하였다. 보다 현실적인 적용을 위하여 손실항을 세 가지로 구분하여 고려하였고 강우의 추계학적인 특성 역시 고려하였다. 모의 결과 본 연구에서 유도한 토양수분 모형으로 관측 자료를 적절하게 재현 할 수 있으며 토양수분이 계절별로 강수의 패턴에 따라 일정한 순환의 형태를 가짐을 재현하였다. 또한 CGCM3.1 자료를 이용한 미래 토양수분 상태 예측으로, 토양수분의 변동성이 현재보다 커질 것으로 예측되었다.
The stochastic response surface method (SRSM) and the response surface method (RSM) are often used for structural reliability analysis, especially for reliability problems with implicit performance functions. This paper aims to compare these two methods in terms of fitting the performance function, accuracy and efficiency in estimating probability of failure as well as statistical moments of system output response. The computational procedures of two response surface methods are briefly introduced first. Then their capabilities are demonstrated and compared in detail through two examples. The results indicate that the probability of failure mainly reflects the accuracy of the response surface function (RSF) fitting the performance function in the vicinity of the design point, while the statistical moments of system output response reflect the accuracy of the RSF fitting the performance function in the entire space. In addition, the performance function can be well fitted by the SRSM with an optimal order polynomial chaos expansion both in the entire physical and in the independent standard normal spaces. However, it can be only well fitted by the RSM in the vicinity of the design point. For reliability problems involving random variables with approximate normal distributions, such as normal, lognormal, and Gumbel Max distributions, both the probability of failure and statistical moments of system output response can be accurately estimated by the SRSM, whereas the RSM can only produce the probability of failure with a reasonable accuracy.
본 논문에서는 화자독립 음소 모델을 사용하는 개인용 음성 다이얼링 시스템의 성능 개선 방법을 제안하였다. 화자독립 음소모델을 사용한 음성 다이얼링 방법은 각 화자가 발성한 단어와 연관된 음소 열만을 저장하므로 저장 공간은 크게 줄일 수 있으나 화자독립 모델을 음소 인식에 사용할 때 발생하는 오차로 인하여 화자종속 모델을 사용하는 방법보다는 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 학습과정에서 학습 데이터의 음소 열과 화자 적응을 위한 변환 벡터를 동시에 추정한 후 음소 열과 함께 저장하고, 인식 시에 화자독립 음소 모델을 각 화자의 변환벡터를 사용하여 변환한 후 인식을 수행하는 방법을 제안하였다. 여기서 화자적응을 위한 변환 벡터는 확률적 매칭 (stochastic matching)을 위한 최고 유사도 (maximum likelihood) 방법을 이용하여 구하였으며 음소 열과 함께 반복적으로 추정되었다. 인식 실험에서 제안된 방법은 음소 열만을 사용하는 기존 인식 시스템보다 우수한 성능을 나타내었다.
In this study, a non-stationary random earthquake Clough-Penzien model is used to describe earthquake ground motion. Using stochastic direct integration in combination with an equivalent linear method, a solution is established to describe the non-stationary response of lead-rubber bearing (LRB) system to a stochastic earthquake. Two parameters are used to develop an optimization method for bearing design: the post-yielding stiffness and the normalized yield strength of the isolation bearing. Using the minimization of the maximum energy response level of the upper structure subjected to an earthquake as an objective function, and with the constraints that the bearing failure probability is no more than 5% and the second shape factor of the bearing is less than 5, a calculation method for the two optimal design parameters is presented. In this optimization process, the radial basis function (RBF) response surface was applied, instead of the implicit objective function and constraints, and a sequential quadratic programming (SQP) algorithm was used to solve the optimization problems. By considering the uncertainties of the structural parameters and seismic ground motion input parameters for the optimization of the bearing design, convex set models (such as the interval model and ellipsoidal model) are used to describe the uncertainty parameters. Subsequently, the optimal bearing design parameters were expanded at their median values into first-order Taylor series expansions, and then, the Lagrange multipliers method was used to determine the upper and lower boundaries of the parameters. Moreover, using a calculation example, the impacts of site soil parameters, such as input peak ground acceleration, bearing diameter and rubber shore hardness on the optimization parameters, are investigated.
복합재료는 재료적, 역학적으로 뛰어난 특성을 가진 재료로서 엔지니어링분야의 많은 부분에 적용되고 있다. 특히 무게 대비 강성비가 높은 특성을 가지고 있으며 다양한 형상에 대한 성형성도 뛰어나다. 그러나 재료의 특성상 두 가지 재료를 조합하여 제작하는 복잡한 과정은 재료상수에 높은 임의성을 야기할 가능성이 있다. 본 연구에서는 재료상수 중 포아송비의 공간적 임의성을 고려한 추계론적 유한요소해석 정식화를 제시한다. 직교이방성 복합적층구조의 두 재료축에 대한 상호관계를 적용하여 두 재료축방향의 포아송비를 하나의 대표값으로 나타내었고, 이를 합력-변형률관계에 적용하였다. 이를 통하여 합력-변형률관계를 포아송비의 변동항의 수학적 표현인 추계장함수의 차수에 따라 분해된 형태로 유도하였고, 이를 정식화에 적용하여 응답분산계수를 제시하였다. 제시한 응답분산계수는 몬테카를로 해석의 결과와 비교하였다.
본 논문에서는 형태소 unigram과 한국어 어절을 형성하는 형태소 범주 패턴에 기반하여 어절을 인식하는 한국어 띄어쓰기 시스템을 구현하였다. 기존에 많이 연구된 통계 정보를 이용한 띄어쓰기 모델은 비교적 짧은 시간에 쉽게 구현할 수 있는 장점이 있지만, 한국어의 형태 유형론적 특성 때문에 발생하는 (ㄱ) 자료부족 문제와 (ㄴ) 메모리 크기 문제에 효과적으로 대처하지 못한다. 본 논문은 이 두 문제를 동시에 해결하기 위해 어절을 구성하고 있는 개별 형태소의 통계 정보와 그 형태소의 범주의 통계 정보를 기반으로 하여 띄어쓰기 후보 어절들을 추천한다. 임의의 후보 어절이 최종의 띄어쓰기 단위인 어절이 될 수 있는 확률은 (ㄱ) 해당 후보 어절 내의 각 형태소 확률과 (ㄴ) 해당 후보 어절을 구성하기 위해 그 형태소의 범주가 다른 형태소 범주와 함께 형성하는 패턴 내에서 차지하는 '범주가중치'를 고려하여 구한다. 해당 '범주가중치'는 (ㄱ) 말뭉치로부터 실제로 관찰된 어절의 확률과 (ㄴ) 후보 어절 내의 개별 형태소의 확률과 (ㄷ) 그 범주 가중치에 의해 추정된 어절 확률 사이의 평균 에러(error mean)가 최저가 되는 방향으로 학습하여 얻어진다.
본 연구의 목적은 코로나19가 국내에 유입되고 확산되는 기간 동안 국내 도소매기업의 성과를 분석하는 것이다. 기업성과에 대한 변수로는 운영효율성 (Operational efficiency)을 선택하였으며, 확률변경분석 (Stochastic frontier analysis)을 통해 운영효율성을 추정하였다. 이후 운영효율성에 미치는 코로나19 기간 (2020년1~2분기)의 효과를 살펴보기 위해 해당 기간의 분기별 고정효과 (Quarterly fixed effect)를 회귀분석을 통해 검토하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 분석 기간 (2019년 1분기~2020년 2분기) 동안 운영효율성의 평균적 수준은 대략 0.7138이었다. 둘째, 운영효율성에 대한 코로나 19 기간 (2020년 1분기~2분기)의 고정효과는 유의미하지 않았다. 셋째, 운영효율성과 기업규모 사이의 정의 결과를 확인하였다. 한편 본 연구는 운영효율성이라는 기업차원의 성과변수와 코로나19 기간이라는 거시경제적 변수의 관련성을 검토하였다는 점에서 의미가 있다고 볼 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권1호
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pp.243-250
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1999
We consider $Y=X{\lambda}Z,\;{\lambda}>0$, where X and Z are independent random variables, and Y is the length biased distribution or the equilibrium distribution of X. The purpose of this paper is to consider the distribution of X or Y when the distribution of Z is given and the distribution of Z when the distribution of X or Y is given, In particular, we obtain that the necessary and sufficient conditions for X to be $X^{2}({\upsilon})\;is\;Z{\sim}X^{2}(2)\;and\;for\;Z\;to\;be\;X^{2}(1)\;is\;X{\sim}IG({\mu},\;{\mu}^{2}/{\lambda})$, where $IG({\mu},\;{\mu}^{2}/{\lambda})$ is two-parameter inverse Gaussian distribution. Also we show that X is smaller than Y in the reverse Laplace transform ratio order if and only if $X_{e}$ is smaller than $Y_{e}$ in the Laplace transform ratio order. Finally, we can get the results that if X is smaller than Y in the Laplace transform ratio order, then $Y_{L}$ is smaller than $X_{L}$ in the Laplace transform order, and that if X is smaller than Y in the reverse Laplace transform ratio order, then $_{\mu}X_{L}$ is smaller than $_{\nu}Y_{L}$ in the Laplace transform order.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.88-94
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1993
In this paper we analyze the RHLQG/FIRF optimal.contol law presented in [4,5] in order to stabilizes a stochastic linear time varying systems with modeling uncertainty. It is shown by the frequency domain analysis that the RHC is robuster than the LQ control law. Explicit LTR procedures are given to improve the robust performance of RHLQC/FIRF cotrol law. Using the mismatching function technique [8], we propose an LTR method which makes the RHLQG/FIRF controller recover the feedback properties of the R.HC law. Also we compare the LTR performance of the RHLQC/FIRF via simulation with conventional LTR methods.
In the paper, in order to get the characteristics of the saccadic and the smooth pursuit movements of the oculomotor systems, a revised stochastic sampled data model suggested by Young et. al. was simulated and analyzed by using the MIMIC language. The results are summerized as follows; (1) The predictability to the sinusoidal inputs increased as the input frequency increased, but at the frequency of 1.0[Hz] the prediction started to decrease. (2) The responses of the system drifted when the system was open-looped. (3) The responses showed the transient state during the first period of the input waves, and then moved into the steady state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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