Recently due to repeatedly occurrence of flood, a lot of Chinese cities accept new design criteria for their protective project Most of them calculated by a certain type of probability distribution. In order to meet the demand of development economy the return period of design criteria is changed more longer and longer even 1000years, but the data which the calculation dependent on is only about 30-40 years. (omitted)
We develop a model to predict typhoons in Korea. We collect data for typhoons and classify those depending on the severity level. Following a Bayesian approach, we develop a model that explains the relationship between different levels of typhoons. Through the analysis of the model, we can predict the rate of typhoons, the probability of approaching Korean peninsular, and the probability of striking Korean peninsular. We show that the uncertainty for the occurrence of various types of typhoons reduces dramatically by adaptively updating model parameters as we acquire data.
A dynamic reliability model for analyzing the stability of armor units on rubble-mound breakwater is mathematically developed by using Hudson's formula and definition of single-failure mode. The probability density functions of resistance and loading functions are defined properly, the related parameters to those probability density functions are also estimated straightforwardly by the first-order analysis. It is found that probabilities of failure for the stability of armor units on rubble-mound breakwater are continuously increased as the service periods are elapsed, because of the occurrence of repeated loading of random magnitude by which the resistance may be deteriorated. In particular, the factor of safety is incorporated into the dynamic reliability model in order to evaluate the probability of failure as a function of factor of safety. It may thus be possible to take some informations for optimal design as well as managements and repairs of armor units on rubble-mound breakwater from the dynamic reliability analyses.
현대 사회는 다양한 강력 범죄들이 발생하고 있다. 모든 범죄들은 발생한 후에 대처를 하는 것보다 사전에 범죄를 예방하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 다양한 범죄를 예방하기 위한 연구가 진행되었다. 하지만 기존 연구 방법들은 사회학적, 심리학적인 요인들을 분석하여 범죄의 발생 확률과 발생 동기 등을 분석하여 예방하고자 하는 노력이 대부분이다. 그러므로 본 논문에서는 마코프 체인 방식을 사용하여 시간에 따른 범죄를 예측하기 위한 연구를 수행하고자 한다. 5대 강력 범죄인 강도, 살인, 강간, 절도, 폭력에 대하여 수집된 범죄 발생 건수 자료를 사용해 범죄 유형별 시간에 따른 범죄 발생 예측을 위한 모델링을 구현한다. 그리고 범죄 발생 유형별 범죄 발생 예측 값과 실제 발생 값을 비교해 본 논문에서 제안한 시간에 따른 범죄 발생 예측 모델링의 타당성을 검토하였다. 본 논문에서 제안한 범죄 발생 예측 기법이 실제로 강도, 살인, 강간 등과 같은 강력 범죄에 대해서는 최대 값을 임계값으로 적용하고, 나머지 범죄에 대해서는 평균값을 적용하는 방식을 사용함으로써 범죄 발생 예측확률을 높일 수 있을 것으로 연구되었다. 향후 범죄 유형별로 시간에 따른 범죄발생 예측율과 실제 값이 다르게 적용되는 사례들을 추가 조사하여 연구의 폭을 넓히고자 한다.
An attempt has been made to incorporate the concept of collapse safety margin into the procedures proposed in the performance-based earthquake engineering (PBEE) framework for direct earthquake loss estimation, in which the collapse probability curve obtained from incremental dynamic analysis (IDA) is mathematically characterized with the S-type fitting model. The regressive collapse probability curve is then used to identify non-collapse cases and collapse cases. With the assumed lognormal probability distribution for non-collapse damage indexes, the expected direct earthquake loss ratio is calculated from the weighted average over several damage states for non-collapse cases. Collapse safety margin is shown to be strongly related with sustained damage endurance of structures. Such endurance exhibits a strong link with expected direct earthquake loss. The results from the case study on three concrete frames indicate that increase in cross section cannot always achieve a more desirable output of collapse safety margin and less direct earthquake loss. It is a more effective way to acquire wider collapse safety margin and less direct earthquake loss through proper enhancement of reinforcement in structural components. Interestingly, total expected direct earthquake loss ratio seems to be insensitive a change in cross section. It has demonstrated a consistent correlation with collapse safety margin. The results also indicates that, if direct economic loss is seriously concerned, it is of much significance to reduce the probability of occurrence of moderate and even severe damage, as well as the probability of structural collapse.
Safety analysis of nuclear power plant (NPP) especially in accident conditions is a basic and necessary issue for applications and commercialization of reactors. Many previous researches and development works have been conducted. However, most achievements focused on the safety reliability of primary pressure system vessels. Few literatures studied the structural safety of huge concrete structures surrounding primary pressure system, especially for the fourth generation NPP which allows existing of through cracks. In this paper, structural safety reliability of concrete structures of HTR-PM in accidental double-ended break of hot gas ducts was studied by Exceedance Probability Method. It was calculated by Monte Carlo approaches applying numerical simulations by Abaqus. Damage parameters were proposed and used to define the property of concrete, which can perfectly describe the crack state of concrete structures. Calculation results indicated that functional failure determined by deterministic safety analysis was decided by the crack resistance capability of containment buildings, whereas the bearing capacity of concrete structures possess a high safety margin. The failure probability of concrete structures during an accident of double-ended break of hot gas ducts will be 31.18%. Adding the consideration the contingency occurrence probability of the accident, probability of functional failure is sufficiently low.
태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 하여서 컨텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 컨텐츠의 브라우징을 위해서 태그 클라우드라는 시각적 인터페이스가 널리 쓰이고 있다. 태그 클라우드는 가장 빈도수가 높은 태그들을 알파벳 순으로 보여주고 폰트의 크기로 그 태그들의 빈도수를 반영한다. 하지만 기존의 태그 선택 방법은 몇 가지 단점들이 알려져 있다. 그래서 이 논문은 참신한 컨텐츠들을 찾을 수 있도록 Freshness라는 태그 클라우드를 위한 새로운 태그 선택 방법을 정의하였다. Freshness는 태그 동시 발생 확률 분포(tag co-occurrence probability distribution)가 동적으로 변화하는 것을 Kullback-Leibler divergence로 평균한 값이다. Allblog, Eolin, Technorati 등 세 개의 웹사이트로부터 실제 태그 데이터를 수집하여 우리의 태그 클라우드를 생성하는 시스템, 'Fresh Tag Cloud'를 구축하였다. 이 태그 클라우드를 Allblog에서 수집한 데이터에서 전통적인 태그 클라우드와 비교했을 때 중복평균이 87.5% 감소하여서 성능이 더 향상된 것을 확인할 수 있다.
Occurrence of landslides has been increasing due to extreme weather events(e.g. heavy rainfall, torrential rains) by climate change. Pyeongchang, Korea had seriously been damaged by landslides caused by a typhoon, Ewiniar in 2006. Moreover, the frequency and intensity of landslides are increasing in summer due to torrential rain. Therefore, risk assessment and adaptation measure is urgently needed to build resilience. To support landslide adaptation measures, this study predicted landslides occurrence using MaxEnt model and suggested susceptibility map of landslides. Precipitation data of RCP 8.5 Climate change scenarios were used to analyze an impact of increase in rainfall in the future. In 2050 and 2090, the probability of landslides occurrence was predicted to increase. These were due to an increase in heavy rainfall and cumulative rainfall. As a result of analysis, factors that has major impact on landslide appeared to be climate factors, prediction accuracy of the model was very high(92%). In the future Pyeongchang will have serious rainfall compare to 2006 and more intense landslides area expected to increase. This study will help to establish adaptation measure against landslides due to heavy rainfall.
현대 사회의 각 분야는 산업화와 과학기술의 발전으로 빠르게 변화한다. 그러나 빠른 사회 변화의 부작용으로 다양한 문제가 발생하고 있는데, 그 중 범죄는 큰 문제이다. 본 논문은 범죄를 예측하기 위한 모델로 마코프 체인을 적용한 범죄 예측 모델링을 제안한다. 기존의 마코프 체인 모델링은 한 사건의 전체 상태만으로 미래 예측 확률을 구하였으나, 본 논문은 사건 발생 확률 예측을 높이기 위해 전체 상태 예측 확률과 최근 상태 예측 확률로 나누었다. 그리고 전체 상태 예측 확률과 최근 상태 예측 확률의 평균값을 적용하여 미래 예측 확률 모델링으로 구현했다. 데이터는 범죄 발생 건수를 적용하였다. 그 결과 전체 상태만을 대상으로 예측확률을 적용 하였을 때 보다, 전체 상태와 최근상태로 나누어 확률 값을 구한 후, 그 평균값을 예측 확률로 적용하였을 때, 범죄 발생 예측에 근접하다는 결론을 얻었다.
본격적인 산림자원조성시대를 대비하기 위해서는 가장 큰 피해를 주고 있는 산불에 대한 과학적이고 합리적인 산불발생에 관한 예측모형의 개발이 필수적이다. 따라서 본 연구는 이에 대한 현실적인 방안으로서 대구 경상북도지역을 대상으로 하여 기상요인을 이용한 산불발생확률모형을 개발하고자 수행하였다. 이를 위해 먼저 산불발생일의 모든 기상자료들을 검토하여 이들 기상요인과 산화발생빈도와의 함수관계를 파악하여 의미 있는 기상요인을 규명하고, 이와 병행하여 국지적(局地的) 차원(次元)의 기상자료 획득이 현실적으로 불가능하기 때문에, 각 시 군별 산불발생일의 유사정도를 적절한 통계적 기법에 이용하여 정량화(定量化)하고 이를 토대로 조사대상지역 범주화하였다. 그 결과 산불발생에 영향을 미치는 기상요인으로는 상대습도, 일조시간, 강우후 경과일로 밝혀졌으며, 조사대상지역은 대구를 중심으로 한 중남부지역, 안동을 중심으로 한 북부지역, 포항을 중심으로 한 동부해안지역으로 구분되었다. 따라서 구분된 각 지역의 시계열(時系列) 기상자료를 이용하여 logistic과 probit model을 기초로 한 산불발생확률모형이 개발되었다. 모의 실효성을 검정하기 위하여 과거 기상자료를 대입한 결과 상당한 정도의 예측능력이 확인되어, 이를 이용한 효율적인 감시활동과 진화장비의 배치 등 산불예방활동의 효율성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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