본 연구는 보험산업에서 관심을 갖는 파산확률의 근사적 추이를 살펴보기 위하여 크레임의 분포가 정규변동성 성질을 갖는 사례를 통하여 파산가능성의 추이를 살펴보고, 정확한 파산확률 유도에 결정적인 역할을 하는 계수를 추정하는 실증연구에 초점을 둔다. 추정된 결정계수와 보험위험 확률모형의 안전지수와의 연관성을 분석하여 파산확률의 추이를 진단하는 방법도 함께 진행된다.
Measurements by Luap et al. (2005) of elongational viscosity and birefringence of two nearly monodisperse polystyrene melts with molar masses $M_{w}$ of $206,000g{\cdot}mol^{-1}$ (PS206k) and $465,000g{\cdot}mol^{-1}$ (PS465k) respectively are reconsidered. At higher elongational stresses, the samples showed clearly deviations from the stress optical rule (SOR). The elongational viscosity data of both melts can be modeled quantitatively by the MSF model of Wagner et al. (2005), which is based on the assumption of a strain-dependent tube diameter and the interchain pressure term of Marrucci and Ianniruberto (2004). The only nonlinear parameter of the model, the tube diameter relaxation time, scales with $M_{w}^{2}$. In order to get agreement with the birefringence data, finite chain extensibility effects are taken into account by use of the $Pad\'{e}$ approximation of the inverse Langevin function, and the interchain pressure term is modified accordingly. Due to a selfregulating limitation of chain stretch by the FENE interchain pressure term, the transient elongational viscosity shows a small dependence on finite extensibility only, while the predicted steady-state elongational viscosity is not affected by non-Gaussian effects in agreement with experimental evidence. However, deviations from the SOR are described quantitatively by the MSF model by taking into account finite chain extensibility, and within the experimental window investigated, deviations from the SOR are predicted to be strain rate, temperature, and molar mass independent for the two nearly monodisperse polystyrene melts in good agreement with experimental data.
In the present study, we develop two history matching techniques based on Markov chain Monte Carlo method where radial basis function and Gaussian distribution generated by unconditional geostatistical simulation are employed as the random walk transition kernels. The Bayesian inverse methods for aquifer characterization as the developed models can be effectively applied to the condition even when the targeted information such as hydraulic conductivity is absent and there are transient hydraulic head records due to imposed stress at observation wells. The model which uses unconditional simulation as random walk transition kernel has advantage in that spatial statistics can be directly associated with the predictions. The model using radial basis function network shares the same advantages as the model with unconditional simulation, yet the radial basis function network based the model does not require external geostatistical techniques. Also, by employing radial basis function as transition kernel, multi-scale nested structures can be rigorously addressed. In the validations of the developed models, the overall predictabilities of both models are sound by showing high correlation coefficient between the reference and the predicted. In terms of the model performance, the model with radial basis function network has higher error reduction rate and computational efficiency than with unconditional geostatistical simulation.
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.
The riser systems for floating offshore structures are known to experience tri-modal dynamic responses. These are owing to the combined loadings from the low-frequency response due to riser tension behavior, middle-range frequency response coming from winds and waves, and high-frequency response due to vortex induced-vibration. In this study, fatigue damage models were applied to predict the fatigue damages in a well-separated tri-modal spectrum, and the resultant fatigue damages of each model were compared with the most reasonable fatigue damage calculated by the inverse Fourier transform of the spectrum, rain-flow counting method, and Palmgren-Miner rule as a reference. The results show that the fatigue damage models developed for a wide-band spectrum are applicable to the tri-modal spectrum, and both the Benasciutti-Tovo and JB models could most accurately predict the fatigue damages of the tri-modal spectrum responses.
The prediction error variances for frequencies are usually considered as unknown in the Bayesian system identification process. However, the error variances for mode shapes are taken as known to reduce the dimension of an identification problem. The present study attempts to explore the effectiveness of Bayesian approach of model parameters updating using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) technique considering the prediction error variances for both the frequencies and mode shapes. To remove the ergodicity of Markov Chain, the posterior distribution is obtained by Gaussian Random walk over the proposal distribution. The prior distributions of prediction error variances of modal evidences are implemented through inverse gamma distribution to assess the effectiveness of estimation of posterior values of model parameters. The issue of incomplete data that makes the problem ill-conditioned and the associated singularity problem is prudently dealt in by adopting a regularization technique. The proposed approach is demonstrated numerically by considering an eight-storey frame model with both complete and incomplete modal data sets. Further, to study the effectiveness of the proposed approach, a comparative study with regard to accuracy and computational efficacy of the proposed approach is made with the Sequential Monte Carlo approach of model parameter updating.
본 논문에서 제안되는 워터마크(Watermark) 삽입 알고리즘은 웨이블릿 변환 영역에서 구성되는 부대역간의 트리구조(Tree structure)와 공간 영역에서의 윤곽선 정보를 이용하여 워터마크를 삽입할 영역을 결정하고 삽입한다. 먼저 생성되는 고주파 성분의 부대역으로부터 저주파 부대역으로 중요 주파수 영역을 예측하게 되는데 웨이블릿 변환영역에서 구성된 트리구조에서 높은 주파수를 가지는 LHI 부대역을 4${\times}$4의 부행렬(Submatrix)로 나누고 행렬에 대한 평균과 이들에 의해 구성되는 블록 행렬(Block matrix)로부터 전체 평균 및 워터마크 삽입에 이용될 임계값을 얻는다. 또한 주파수 영역에서 구해진 에너지 특성에 대한 블록 행렬과 공간 영역에서 얻어진 영상의 윤곽선 정보에 의해 워터마크가 삽입될 위치인 키맵(Keymap)이 구해진다. 구해진 키맵에 따라서 LFSR(Linear feedback shift register)을 이용하여 발생된 무작위 순열(Random sequence)를 웨이블릿 도메인에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 삽입한다. 최종적으로 역 웨이블릿 변환을 취함으로써 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 Blurring, Sharpening, 그리고 가우시안(Gaussian) 잡음 등의 공격에 대해서도 기존의 방식에 비해 약 2㏈ 절도 높은 PSNR(Peak signal to noise ratio)를 보이면서 2%에서 8% 정도 높은 NR(Normalized correlation)를 가져서 좋은 특성을 나타냈다.
본 논문에서는 원 영상에서 특정한 국부 영역을 선택하고 선택된 국부 영역에 반복적인 위상 상관도를 수행함으로써 잡음을 가지고 있는 영상에서 정확한 부화소(subpixel) 이동량을 추정하는 방법을 제안한다. 기존의 방법은 영상 전체를 이용해 위상 상관도를 수행 한 후 포물선, sinc 같은 함수 보간을 통해 간접적으로 부화소 이동량을 추정하였다. 이 같은 추정방법은 정확하나 백색 가우시안 잡음(additive white gaussian noise)이나 에일리어싱(aliasing)과 같은 잡음이 영상에 존재하면 정확한 부화소 이동량 추정이 어렵다. 그래서 영상 전체를 이용하기 보다는 잡음이 적은 국부 영역을 선택하여 이를 이용해 위상 상관도를 수행하고 부화소 이동량을 계산할 때 기존의 함수의 보간을 사용하기 않고 반복적으로 위상 상관도를 수행함으로써 잡음에 강한 부화소 이동량을 추정 방법을 제안하였다. 또한 위상 상관도 함수의 분석을 통해 위상 상관도 반복횟수를 줄이는 방법도 제안하였다. 실험을 통해 제안한 방법과 기존의 방법으로 추정한 부화소 이동량의 오차를 비교하고 초해상도 영상을 만들어 봄으로써 제안한 방법이 잡음이 있는 조건에서 더 정확한 부화소 이동량 추정성능을 보여줌을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Bayesian spectral analysis regression (BSAR) 방법론을 이용한 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해서 고찰한다. 순서형 프로빗 회귀모형은 순서가 있는 범주형 자료를 모형화하는 방법으로, 정규 분포의 분포함수의 역함수인 프로빗 연결함수를 이용해 각 범주의 확률과 설명변수을 연결함으로써 반응변수의 확률을 모형화한다. 베이지안 프로빗 회귀 모형은 정규 분포를 따르는 잠재변수를 도입함으로써 사후 분포 도출을 용이하게 하고, 절단점에 따라 나뉘어지는 잠재변수들의 값에 따라서 반응 변수들이 범주화된다. 본 논문에서는 이러한 잠재 변수 방법을 확장해 BSAR 방법론에 기반하여 단조증가/감소와 같은 형태제약을 반영할 수 있는 베이지안 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해 연구한다. 모의실험을 통하여 이항형 프로빗 준모수 회귀모형과 기존의 다른 모형들 간의 적합결과를 비교하고, 형태 제약에 따른 순서형 프로빗 준모수 회귀모형의 적합결과를 비교 분석하도록 한다. 아울러, 국민건강영양조사 제 7기 1차년도 (2016) 자료(Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 2016)를 바탕으로, 본 논문에서 고찰한 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형을 적용하여, 흡연양태와 커피섭취 간의 관계에 대한 실증적 분석을 수행한다.
This paper deals with accuracy of accumulated fatigue damage estimation using stochastic fatigue analysis method based on Rayleigh PDF. From full scale measurement data on an 8100TEU container vessel, zero-order spectral moments for wave- and vibration-induced energy spectral densities are determined on the probability level of 99%. 80 simulation cases in total are prepared according to the variation of ratio of zero-order spectral moments and center frequency of vibration ESD. By using inverse Fourier transformation and rainflow cycle counting for the combined ESD of wave and vibration, exact fatigue damages are derived. Fatigue damages in frequency domain based on Rayleigh PDF show large conservativeness compared to exact fatigue damages in times domain. The main cause of the excessive conservativeness is analyzed by two aspects: ratio of zero crossing and peak frequencies and ratio of initial zero order spectral moments and zero order spectral moments from rainflow stress range distributions. Finally, a guideline of applicability of Rayleigh PDF is proposed for wide band processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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