• 한국해양공학회지
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• 제8권2호
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• pp.47-55
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• 1994

The purpose of the present study is to investigate the effect of specimen thickness on statistical properties of crack growth resistance. In this study, the resistance S$\delta$$_h$(x) to fatigue crack growth was treated as a spatial stochastic process. which varies randomly on the crack surface. The theoretical autocorrelation functions of the resistance to fatigue crack growth considering specimen thickness are discussed for several correlation lengths. The main results obtained are : (1) The theoretical autocorrelation functions of S$\delta$$_h$(x) are almost independent of specimen of specimen thickness except for the origin. (2) The variance increases with decreasing specimen thickness.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.720-723
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• 2005

실시간 시스템의 기술 및 분석에 사용되는 정형적 방법 중에 시간 개념을 도입하고 시간 연산자를 추가한 프로세스 대수학들이 많이 발표되어지고 있다. 그 중에서도 ACSR은 동기적으로 발생하는 timed action과 비동기적으로 발생하는 event로 시스템을 기술하는 기법이다. timed action은 공유자원을 사용하면서 시간을 소모하는 과정을 나타내고, event는 프로세스 간의 동기화 과정을 기술한다. 실시간 시스템을 보다 효율적으로 표현하기 위하여 본 논문에서는 확률 개념이 추가된 PACSR을 정의한다. 또한 확장된 PACSR을 이용하여 자원할당시스템의 기술이 보다 효과적으로 이루어질 수 있음을 보이고자 한다.

• 대한전기학회논문지
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• 제33권10호
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• pp.381-386
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• 1984

This paper deals with the microcomputer realization of EMG pattern recognition system which provides identification of motion commands from the EMG signals for the on-line control of a prosthetic arm. A probabilistic model of pattern is formulated in the feature space of integral absolute value(IAV) to describe the relation between a motion command and the location of corresponding pattern. This model enables the derivation of sample density function of a command in the feature space of IAV. Classification is caried out through the multiclass sequential decision process, where the decision rule and the stopping rule of the process are designed by using the simple mathematical formulas defined as the likelihood probability and the decision measure, respectively. Some floating point algorithms such as addition, multiplication, division, square root and exponential function are developed for calculating the probability density functions and the decision measure. Only six primitive motions and one no motion are incorporated in this paper.

• 한국해양공학회지
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• 제7권2호
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• pp.114-120
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• 1993

Responses of marine vehicles and ocean structures in a seaway can be predicted by applying the probabilistic approach. When we consider a linear system, the responses in a random seaway can be evaluated through spectral analysis in the frequency domain. But when we treat nonlinear system in irregular waves, it is necessary to get time history of waves. In the previous study we introduced one-directional waves (long crested waves)as wave environment and carried out calculations and experiments in the waves. But the real sea in which marine vehicles and structures are operated has multi-directional waves (short crested waves). It is important to get a simulated random sea and analyse dynamic problems in the sea. We need entire sample function or probabillty density function to infer statistical value of random process. However if the process are ergodic process, we can get statistical values by analysis of one sample function. In this paper, we developed the simulation technique of multi-directional waves and proved that the time history given by this method keep ergodic characteristics by the statistical analysis.

• 대한조선학회논문집
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• 제28권2호
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• pp.228-240
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• 1991

균열진전에 관한 많은 실험결과는 피로 균열진전 과정이 확률과정(stochastic process)임을 보여주고 있다. 따라서, 피로 균열진전에 관한 연구는 확률론적 기반에서 다루어져야 한다. 본 연구에서는 균열의 진전과정을 discrete Markov process로 가정하여, Bogdanoff가 제안한 Markov chain model(MCM)을 이용하여 구조물의 신뢰도를 평가할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 구조부재의 파괴형태로 누출, 소성붕괴 그리고 취성파괴를 취하였으며, 초기 균열크기의 변동성, 검사의 효과 등이 고려되었다. 또한, 불규칙 하중은 등가음력의 개념을 도입하여 처리하였다. 그리고, 구조물에의 계산례를 통하여 본 연구의 유용성을 보였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권7호
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• pp.72-79
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• 2021

This study reports on the experiment of using deep learning algorithms to determine the machining process of aluminium and steel. A face cutting milling tool was used for machining and the cutting speed was set between 3 and 4 mm/s. Both materials were machined with a depth to 0.5mm and 1.0mm. To demonstrate the developed deep learning algorithm, simulation experiments were performed using the VGGish algorithm in MATLAB toobox. Downcutting was used to cut aluminum and steel as a machining process for high quality and precise learning. As a result of learning algorithms using audio data, 61%-99% accuracy was obtained in four categories: Al 0.5mm, Al 1.0mm, Steel 0.5mm and Steel 1.0mm. Audio discrimination using deep learning is derived as a probabilistic result.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.266-266
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• 2019

해마다 증가하고 있는 해양사고는 기관고장, 충돌, 좌초, 화재 등 다양하게 발생하고 있다. 이러한 해양사고는 대형 인명사고의 위험이 있어 사전에 사고를 예방 하는 게 무엇보다 중요하다. 이를 위해서는 해양사고 발생을 사전에 예측하고 이에 대응할 수 있는 예측 체계가 요구된다. 본 연구에서는 과거에 발생한 데이터를 근거로 미래를 예측할 수 있는 마코프 체인 프로세스(Markov Chain Process)를 적용하여 해양사고 발생을 사전에 예측하기 위한 모델링을 제안한다. 제시된 모델링을 적용하여 미래 발생 가능한 해양사고 발생 확률을 산출하고 실제 발생한 빈도와 비교하였다. 또한 많이 사용되는 다른 예측 분석 방법과 비교하여 예측의 정확성을 측정하였다. 이를 통해 해양사고 발생에 관한 예측 체계를 마련하는데 하나의 확률 모형을 제안하였으며, 나아가 다양한 해양사고의 문제를 예측하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.252-260
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• 2022

연구목적: 기후변화 등으로 인해 자연재해의 빈도 및 강도가 증가하고 있어, 원자력발전소에 영향을 주는 외부사건이 발생할 수 있다. 원자력발전소는 자연재해, 인공재해 등 외부사건으로부터 안전해야 한다. 따라서 원자력발전소에 발생할 수 있는 외부사건을 식별하여야 하며, 원자력발전소에 큰 영향을 줄 수 있는 외부사건을 선별하여야 한다. 본 연구에서는 외부사건을 식별 및 선별하는 방법의 연구동향을 소개한다. 연구방법: 원자력발전소의 확률론적 안전성 평가를 위한 외부사건의 식별 및 선별에 관한 문헌조사를 실시하였다. 또한 국내외 외부사건의 식별 및 선별에 관한 규정을 조사하였다. 연구결과: 원자력발전소의 외부사건 영향분석의 비용을 최소화하고자 외부사건을 식별 및 선별하는 연구가 이루어지고 있다. 각 연구는 관점에 따라 차이를 보이지만 공통적으로 식별과정에서는 원자력발전소 부지에서 발생할 수 있는 모든 사건을 식별하고자 하며, 선별과정에서는 정성적 기준과 정량적 기준을 바탕으로 외부사건을 선별한다. 결론:기후변화 등으로 인하여 자연재해의 강도가 변화하고 있어, 원자력발전소에 영향을 주는 외부사건을 식별 및 선별하는 과정이 중요해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 외부사건을 식별과 선별하는 방법에 대해 조사하여 정리하였다. 국내의 경우 원자력발전소의 확률론적 안전성 평가를 위한 외부사건의 식별과 선별에 관한 연구가 미미한 실정이다. 또한 외부사건 정량적 선별과정에서 수행하는 '경계분석'과 '명백히 보수적인 분석' 방법에 관한 연구가 필요할 것으로 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.1148-1161
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• 2017

The success of a business process management system stands or falls on the quality of the business processes. Many experiments therefore have been devoting considerable attention to the modeling and analysis of business processes in process-centered organizations. One of those experiments is to apply the probabilistic theories to the analytical evaluations of business process models in order to improve their qualities. In this paper, we excogitate a conceptual way of applying a probability theory of proportions into modeling business processes. There are three types of routing patterns such as sequential, disjunctive, conjunctive and iterative routing patterns in modeling business processes, into which the proportion theory is applicable. This paper focuses on applying the proportion theory to the disjunctive routing patterns, in particular, and formally named proportional information control net that is the formal representation of a corresponding business process model. In this paper, we propose a conceptual approach to discover a proportional information control net from the enactment event histories of the corresponding business process, and describe the details of a series of procedural frameworks and operational mechanisms formally and graphically supporting the proposed approach. We strongly believe that the conceptual approach with the proportional information control net ought to be very useful to improve the quality of business processes by adapting to the reengineering and redesigning the corresponding business processes.

• 한국정밀공학회지
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• 제31권11호
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• pp.1031-1040
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• 2014

In this paper, a new condition diagnosis algorithm for the lens injection molding process using various features extracted from cavity pressure, nozzle pressure and screw position signals is developed with the aid of probability neural network (PNN) method. A new feature extraction method is developed for identifying five (5), seven (7) and two (2) critical features from cavity pressure, nozzle pressure and screw position signals, respectively. The node energies extracted from cavity and nozzle pressure signals are also considered based on wavelet packet decomposition (WPD). The PNN method is introduced to build the condition diagnosis model by considering the extracted features and node energies. A series of the lens injection molding experiments are conducted to validate the model, and it is demonstrated that the proposed condition diagnosis model is useful with high diagnosis accuracy.