• 한국추진공학회지
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• 제9권2호
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• pp.97-104
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• 2005

많은 장점에도 불구하고 유동함수를 이용한 수치해석용 격자생성 좌표변환기법의 단점은 저속영역에서의 격자간격이 고속영역에 비해 상대적으로 큼에 따라 수치적 처리에 많은 오차를 내포하고 있다는 점이다. 본 연구에서는 이러한 저속영역에서의 단점을 보완하기 위하여 격자간격을 속도크기 및 영역에 따라 적절히 조절할 수 있도록 수학적으로 변형된 압축성 유동함수를 이용한 좌표변환기법을 제안하고 가스터빈엔진에 주로 적용되는 유동모델로서 동심원상 두개 이상의 난류제트혼합유동에 대해 적용하였으며 해당 실험치, 즉 축 방향 평균속도분포, 난류운동에너지, 그리고 난류전단응력분포와 비교하여 난류운동에너지가 약간 과소평가 된 대칭축을 제외한 혼합경계층 내에서 $3.5\%$ 이내의 신뢰성을 확보하였다. 본 기법은 특히 터보팬엔진에 대한 내부흐름들의 혼합유동을 규명하거나 또는 난류전단응력에 의한 제트소음발생 및 저감방법을 도모하는데 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권6호
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• pp.539-559
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• 2014

We derive the exact distribution of summation for random samples from uniform distribution and then compare the exact distribution with the approximated normal distribution obtained by the central limit theorem. To check the similarity between two distributions, we consider five existing normality tests based on the difference between the target normal distribution and empirical distribution: Anderson-Darling test, Kolmogorov-Smirnov test, Cramer-von Mises test, Shapiro-Wilk test and Shaprio-Francia test. For the purpose of comparison, those normality tests are applied to the simulated data. It can sometimes be difficult to derive an exact distribution. Thus, we try two different transformations to find out which transform is easier to get the exact distribution in terms of calculation complexity. We compare two transformations and comment on the advantages and disadvantages for each transformation.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제16권1호
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• pp.29-35
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• 1984

유리섬유 여과포에 의한 0.1~0.45$\mu\textrm{m}$ 크기의 DOP 부유입자의 제거효율시험을 1~10cm/sec의 유속범위에서 수행하였다. 섬유여과포에 의한 미세입자의 여과는 여과속도에 의하여 결정되는데, 최소제거 효율을 나타내는 DOP 입자의 크기는 여과속도가 증가함에 따라 감소한다. Kuwabara Cell Model과 Von Mises Transformation을 사용하여 유리섬유 여과포내에서 화산에 의한 입자 제거효율을 수치해석적으로 전개하여 구하였으며, 이 계산치는 실험치와 잘 일치하였다. 본 실험의 결과는 여과포의 입자제거효율을 예측하고 최적 운전조건을 추구하는데 기여할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.797-810
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• 2017

한반도는 매년 태풍의 위험에 노출되어 있다. 태풍은 강풍과 강우가 동반되는 열대성 저기압으로 사회 경제적으로 막대한 피해를 유발한다. 현재의 자연재해 경고 시스템은 풍속과 강우를 구분하여 위험을 감지토록 설계되어 강풍과 폭우를 동반한 태풍의 위험을 경고하는데 한계점이 존재한다. 코플라모형은 확률변수들 사이의 복잡한 의존성 구조를 파악하기 위해 단변량분포의 집합을 다변량분포로 연결하는 모형으로 강우, 홍수, 가뭄 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 한반도에서 태풍에 가장 많이 노출된 도시인 부산과 제주도의 기상 관측소 (ASOS)에서 수집된 1904년 4월 9일부터 2015년 12월 31일까지 일강수량 (precipitation), 일최대풍속 (maximum wind speed) 자료를 이용하였다. 각 변수의 주변부확률을 추정하기 위해 두꺼운 꼬리 분포인 로그정규분포, 감마분포, 와이블분포를 고려하였다. 주변부 확률분포의 적합성검정은 Kolmogorov-Smirnov와 Cramervon-Mises, Anderson-Darling 검정통계량을 이용하였다. 코플라모형을 위해 순위를 기반으로 한 유사자료 (pseudo observation)를 생성하여 두 변수 간 의존성을 추정하였다. 강풍과 폭우의 의존성을 설명하기 위한 코플라모형으로 타원형, 나선형, 극단치 코플라모형이 고려되었다. 코플라모형의 적합성은 Cramer-von-Mises로 검정하였고, 교차검증을 통해 최적모형을 선택하였다. 연구결과 일강우량과 풍속의 주변부 확률분포로 대부분 로그정규분포가 적합하였다. 부산의 일평균풍속에 따른 일강우량은 t 코플라, 일최대풍속에 따른 일강우량은 Clayton 코플라가 최적모형으로 선정되었다. 제주도의 일최대풍속에 따른 일강우량은 정규코플라, 일강우량에 따른 일평균풍속은 Frank 코플라, 일강우량에 따른 일최대풍속은 Husler-Reiss 코플라가 최적모형으로 선택되었다.

• International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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• 제4권6호
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• pp.12-19
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• 2003

This paper presents the effect of boundary conditions in various failure pressure models published for the estimation of failure pressure. Furthermore, this approach is extended to the failure prediction with the aid of a failure probability model. The first order Taylor series expansion of the limit state function is used in order to estimate the probability of failure associated with each corrosion defect in buried pipelines for long exposure period with unit of years. A failure probability model based on the von-Mises failure criterion is adapted. The log-normal and standard normal probability functions for varying random variables are adapted. The effects of random variables such as defect depth, pipe diameter, defect length, fluid pressure, corrosion rate, material yield stress, material ultimate tensile strength and pipe thickness on the failure probability of the buried pipelines are systematically investigated for the corrosion pipeline by using an adapted failure probability model and varying failure pressure model.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권2호
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• pp.191-213
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• 2023

Unit distributions are frequently used in probability theory and statistics to depict meaningful variables having values between zero and one. Using convenient transformation, the unit inverse exponentiated weibull (UIEW) distribution, which is equally useful for modelling data on the unit interval, is proposed in this study. Quantile function, moments, incomplete moments, uncertainty measures, stochastic ordering, and stress-strength reliability are among the statistical properties provided for this distribution. To estimate the parameters associated to the recommended distribution, well-known estimation techniques including maximum likelihood, maximum product of spacings, least squares, weighted least squares, Cramer von Mises, Anderson-Darling, and Bayesian are utilised. Using simulated data, we compare how well the various estimators perform. According to the simulated outputs, the maximum product of spacing estimates has lower values of accuracy measures than alternative estimates in majority of situations. For two real datasets, the proposed model outperforms the beta, Kumaraswamy, unit Gompartz, unit Lomax and complementary unit weibull distributions based on various comparative indicators.