• 지구물리와물리탐사
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• 제5권4호
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• pp.262-271
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• 2002

본 연구에서는 지구물리 자료의 베이지안 역산을 효과적으로 수행하는 방법에 관해 논의하였다. 베이지안 처리에서 가장 문제가 되는 사전확률분포를 구하기 위해 지구통계학적 방법을 적용하였으며, 사후확률분포의 추정을 위해 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 방법을 적용하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료의 2차원 역산을 위해 슐럼버저배열 전기비저항탐사 자료와 시추공 자료를 사전 정보로 이용하였으며, 이들 사전정보에 대해 지구통계학적 방법을 적용하여 사전확률분포를 작성하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료를 최대 우도함수로 하는 사후확률분포는 차원이 매우 높은 적분을 요구하므로, 이를 추정하기 위해 MCMC기술을 적용하였으며, 보다 효율적인 접근을 위해 Gibbs샘플링 방법을 이용하였다. 그 결과 비모수적 방식으로 사후확률분포를 분석함으로써 보다 신뢰성 있는 해를 구할 수 있었으며, 주변화(marginalization)된 사후확률분포를 이용하여 다양한 분석을 적용할 수 있었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제17권3호
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• pp.287-294
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• 2017

최근 건설프로젝트가 대형화 복잡화되어 감에 따라, 건설공사에서의 리스크 및 불확실성이 급증하고 있다. 증가하고 있는 건설 공사의 위험을 정량적으로 평가하고 관리 할 수 있는 모델 개발을 위해서는 위험 인자를 식별하고 위험인자의 발생 빈도와 심도를 계량화하는 연구가 우선되어야 한다. 이에 본 연구에서는 건설현장에서 발생한 사고 데이터를 기반으로 하여 위험요인의 확률분포 및 리스크 레벨별 위험의 발생 확률과 위험의 발생 빈도를 몬테카를로 기법을 통해 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션을 통해 사고 원인의 확률 분포 및 사고 원인별 위험도를 분석하여 계량적 분석 결과를 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 정량적 위험관리모델 및 위험관리 연구를 위한 기초 자료가 될 것이다.

• 비파괴검사학회지
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• 제18권6호
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• pp.464-476
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• 1998

원자력 발전소 증기발생기 전열관 검사에 사용되는 와전류 탐상에 있어 결함신호로부터 결함의 형상, 크기, 위치를 정확히 결정하는 것은 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 이에 본 연구에서는 유한요소 해석으로 얻은 학습표본으로 훈련시킨 신경회로망을 이용해 이러한 와전류 결함신호의 역문제를 풀었다. 우선 4종류의 축대칭와 전류 결함신호를 총 216개 생성하고, 각각의 결함신호에 대해 24개씩의 와전류 특징을 추출한 후, 그 중에서 결함분석에 유용한 13개의 특징을 선택하였다. 그리고 이렇게 선별된 특징을 기반으로 4가지 형상의 결함에 대한 분류작업을 확률신경 회 로망에 의해 수행하고, 그 결과로 형상이 결정된 결함에 대한 크기산정을 역전파신경 회로망을 사용하여 실시하였다.

• 천문학회지
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• 제52권4호
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• pp.133-144
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• 2019

We develop forecast models of daily probabilities of major flares (M- and X-class) based on empirical relationships between photospheric magnetic parameters and daily flaring rates from May 2010 to April 2018. In this study, we consider ten magnetic parameters characterizing size, distribution, and non-potentiality of vector magnetic fields from Solar Dynamics Observatory (SDO)/Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) and Geostationary Operational Environmental Satellites (GOES) X-ray flare data. The magnetic parameters are classified into three types: the total unsigned parameters, the total signed parameters, and the mean parameters. We divide the data into two sets chronologically: 70% for training and 30% for testing. The empirical relationships between the parameters and flaring rates are used to predict flare occurrence probabilities for a given magnetic parameter value. Major results of this study are as follows. First, major flare occurrence rates are well correlated with ten parameters having correlation coefficients above 0.85. Second, logarithmic values of flaring rates are well approximated by linear equations. Third, using total unsigned and signed parameters achieved better performance for predicting flares than the mean parameters in terms of verification measures of probabilistic and converted binary forecasts. We conclude that the total quantity of non-potentiality of magnetic fields is crucial for flare forecasting among the magnetic parameters considered in this study. When this model is applied for operational use, it can be used using the data of 21:00 TAI with a slight underestimation of 2-6.3%.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권3호
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• pp.173-181
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• 2019

제한된 실험 데이터로부터 확률분포함수를 추정하기 위해서 KDE가 많이 사용되고 있다. KDE에 의한 분포함수는 대역폭 선택법에 따라서 실험 데이터에 대해 평활하거나 과대적합된 커널 추정치를 생성한다. 본 연구에서는 Silverman's rule of thumb, rule using adaptive estimate, oversmoothing rule을 사용해서 각 방법에 따른 정확성과 보수적인 성향을 비교하였다. 비교를 위해서 단봉분포와 다봉분포를 가지는 실제 모델을 가정하고 통계적 시뮬레이션을 수행한 다음 다양한 데이터의 개수에 따른 추정된 분포함수의 정확도와 보수성을 비교하였다. 또한, 간단한 신뢰성 예제를 통해 대역폭 선택법에 따른 KDE의 추정된 분포가 신뢰성 해석 결과에 어떻게 영향을 미치는지 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.401-409
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• 2020

확률론적 지진취약도 평가는 구조물 혹은 기기의 손상확률을 각 취약도 변수별 조합을 통해 이루어진다. 지진취약도로부터 구해지는 2개 이상 기기의 동시손상확률 계산은 기존에는 각 기기의 손상확률을 독립으로 가정해 왔다. 하지만 기기별 손상확률에 상관성이 있으며, 이를 평가한 결과 상관성에 따라 동시손상확률이 변화할 수 있는 결과를 보였다. 이 지진상관성을 무시하면 비보수적인 결과가 나오고 따라서 이를 고려해서 계산되어야 한다. 이 연구에서는 지진상관계수를 해석적으로 평가하기 위해 몇 가지 확률 변수를 선정하여 각 변수별로 혹은 통합하여 평가하고 그 차이를 비교했다. 그리고 단순화된 모델과, 복잡한 모델에 대한 상관계수 차이도 비교하였다. 이들 방법에 따른 상관계수의 결과와 차이를 분석했다. 그 결과 각 변수별로 평가하는 것과 통합하여 평가할 때 변수별 영향의 차이에 따라 상관성이 변화함을 확인하였고, 모델이 단순할수록 상관성이 높아짐을 확인하였다.

• Composites Research
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• 제34권1호
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• pp.70-75
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• 2021

본 논문은 단섬유 칩으로 구성된 Sheet Molding Compound(SMC) 복합재료를 실험적으로 관찰된 특징들을 바탕으로 메소스케일(meso-scale) 대표체적요소(RVE: Representative Volume Element)를 재구성하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 전산해석을 이용하여 SMC 복합재료의 비등방성 거동의 정확한 예측은 어려운 문제이다. 이를 극복하기 위해, SMC 복합재료를 위한 일련의 이미지 프로세싱 기술과 재구성 알고리즘 및 유한요소(FE: Finite Element) 생성기로 구성된 SMC RVE 모델을 개발하였다. 첫째, micro-CT 이미지 프로세싱은 SMC 물성에 직접적인 상관관계를 가지는 섬유칩의 배향 및 분산의 확률적 분포를 평가한다. 둘째, 해당 통계적 분포를 바탕으로 섬유칩 간의 겹침효과를 고려한 섬유칩 팩킹 재구성 알고리즘을 개발한다. 마지막으로, SMC 복합재료 멀티스케일 해석을 이용하여 매크로스케일(macro-scale)에서의 거동을 파악하고 실험데이터를 통해 검증을 수행한다.

• Steel and Composite Structures
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• 제41권6호
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• pp.831-850
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• 2021

Surface subsidence caused by mining subsidence has an impact on neighboring structures and utilities. In other words, subsurface voids created by mining or tunneling activities induce soil movement, exposing buildings to physical and/or functional destruction. Soil-structure is evaluated employing probability distribution laws to account for their uncertainty and complexity to estimate structural vulnerability. In this study, to investigate the displacement field and surface settlement profile caused by mining subsidence, on the basis of a Winklersoil model, analytical equations for the moment-rotation response ofsoil during mining induced ground movements are developed. To define the full static moment-rotation response, an equation for the uplift-yield state is constructed and integrated with equations for the uplift- and yield-only conditions. The constructed model's findings reveal that the inverse of the factor of safety (x) has a considerable influence on the moment-rotation curve. The maximal moment-rotation response of the footing is defined by X = 0:6. Despite the use of Winkler model, the computed moment-rotation response results derived from the literature were analyzed through the ELM-SVM hybrid of Extreme Learning Machine (ELM) and Support Vector Machine (SVM). Also, Monte Carlo simulations are used to apply continuous random parameters to assess the transmission of ground motions to structures. Following the findings of RMSE and R2, the results show that the choice of probabilistic laws of input parameters has a substantial impact on the outcome of analysis performed.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.103-110
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• 2009

무선 환경이 점점 발전함에 따라 모바일 기기들의 사용이 증가하고 있다. 핸드폰, PDA등 모바일 기기를 이용하여 Cellular망 및 Wibro망 등을 통해 데이터를 주고받고 있다. 그러나 무선통신은 유선통신보다 훨씬 열악한 대역폭을 가지므로, 이러한 한계를 해결하기 위한 방법으로 브로드캐스트 시스템이 대두되고 있다. 보다 효율적인 브로드캐스트 시스템을 구축하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔는데, 그 연구의 한 축은 어떻게 하면 효율적인 브로드캐스트 프로그램을 작성할 것이냐에 대한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 요청 확률(Request Probability)을 기반으로 작성된 정적 브로드캐스트 프로그램의 한계를 극복하는 동적 브로드캐스트 프로그램을 제안하고자 한다. 동적 브로드캐스트 프로그램은 실시 간으로 전달되는 클라이언트 요청을 바탕으로 클라이언트의 요청이 반영된 다른 방송을 지속적으로 브로드캐스트하는 시스템을 말한다. 이를 통해 수시로 달라지는 클라이언트의 요구를 지속적으로 반영할 수 있는 브로드캐스트 프로그램을 만들어 보고자 한다. 본 논문에서는 [1]에 발표된 선행연구결과를 확장해 보다 자세한 방법론의 기술과 다양한 각도에서의 성능분석모델을 포함했다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권1호
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• pp.80-87
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• 2010

본 연구는 Athabasca 오일샌드광구의 역청 생산방법인, SAGD 수행에 영향을 주는 불균질한 유효투수도의 분포도를 만드는 저류층 모델링 작업 공정을 개발하기 위한 것이다. 암석학적 상 분포는 연구 지역 역청 저류층 내의 불균질성의 주요 원인이다. 대상 매질은 사암과 이암으로 구성된 하천에서 바다로 이어지는 채널로서 이암이 유체의 흐름을 방해해 유효 투수도를 감소시키고 있다. 본 연구에서는 암석학적 상등을 이암의 모양에 따라 마른 특성의 유효투수도를 갖는 세 종류로 분류하였다. 본 연구의 저류층 모델링 작업과정은 상 모델과 투수도 모델링, 두 가지 주요 모듈로 구성되어 있다. 상 모델링은 확률적인 접근을 이용하여 유효투수도 결정에 중요한, 세가지 상등 중에 어떤 종류에 속하는지를 알려준다. 투수도 모델링은 먼저 이암의 체적율을 구하고 그것을 유효투수도로 변환시킨다. 암석상들의 소형 모델에 대한 일련의 시뮬레이션 적용을 통해 이암 체적율을 유효투수도로 변환시키는 변환함수를 얻는다. 탄성파 자료는 지구통계학적 방법으로 상 모델링에 입력되는 상등의 우선 확률을 제공함으로써 상 모델링에 기여한다. 특히, 본 연구에서는 상들의 우선 확률을 개선하기 위해 상등의 예측 시 다양한 탄성파 속성들을 복합적으로 사용하는 신경망 방법을 이용하였다. 상 구분에 있어서의 얼마만큼 개선되었는지를 보여주기 위해 상 모델링 시 개선된 우선 확률을 사용한 결과를 단일 탄성파 속성을 이용하는 기존 방법의 결과와 비교하였다. 다중 탄성파 속성들의 복합적인 사용에서 밀도와 P파 속도를 조합해서 이용하는 것이 상구분을 향상시키는데 필수적이다. 또한 본 연구에서는 검층으로부터 얻은 공극률과 P파 속도, 사진찍은 것 같이 예측된 이암의 부피를 이용하여 sand matrix의 공극률이 정확하게 평가원 연구지역에서, 다른 상등 사이에서 P파 속도가 달라지게 하는 sand matrix의 공극률에 대해서도 논의하였다.