• Wind and Structures
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• 제33권6호
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• pp.423-435
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• 2021

Although existing algorithms can predict wind speed using historical observation data, for engineering feasibility, most use moment methods and probability density functions to estimate fitted parameters. However, extreme wind speed prediction accuracy for long-term return periods is not always dependent on how the optimized frequency distribution curves are obtained; long-term return periods emphasize general distribution effects rather than marginal distributions, which are closely related to potential extreme values. Moreover, there are different wind speed parent sample types; how to theoretically select the proper extreme value distribution is uncertain. The influence of different sampling time intervals has not been evaluated in the fitting process. To overcome these shortcomings, updated steps are introduced, involving parameter sensitivity analysis for different sampling time intervals. The extreme value prediction accuracy of unknown parent samples is also discussed. Probability analysis of mean wind is combined with estimation of the probability plot correlation coefficient and the maximum likelihood method; an iterative estimation algorithm is proposed. With the updated steps and comparison using a Monte Carlo simulation, a fitting policy suitable for different parent distributions is proposed; its feasibility is demonstrated in extreme wind speed evaluations at Longhua and Chuansha meteorological stations in Shanghai, China.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권2호
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• pp.97-110
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• 2023

본 연구는 거시경제 충격이 우리나라 해운기업 안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 우리나라 해운기업의 부실 발생 빈도가 상대적으로 적다는 점을 고려하여 퍼스로짓모형을 통해 해운기업의 부실 확률을 추정하였다. 부실 예측모형 추정 결과, 총자산은 부실 확률과 음의 상관관계를 지닌 것으로 나타난 한편, 총부채는 부실 확률과 유의한 양의 상관관계가 있는 것을 확인할 수 있었다. 부실 예측모형 추정결과를 바탕으로 총매출, 총자산 및 총부채 충격이 해운기업 부실 확률에 미치는 영향을 스트레스 테스트하였다. 스트레스 테스트 결과, 매출 및 총자산 감소는 해운기업의 재무 안정성을 크게 악화시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.873-876
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• 2002

This paper presents the effect of internal corrosion, external corrosion, material properties, operation condition, earthquake, traffic load and design thickness in pipeline on the failure prediction using a failure probability model. A nonlinear corrosion is used to represent the loss of pipe wall thickness with time. The effects of environmental, operational, and design random variables such as a pipe diameter, earthquake, fluid pressure, a corrosion rate, a material yield stress and a pipe thickness on the failure probability are systematically investigated using a failure probability model for the corrosion pipeline.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2002년도 정기학술대회
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• pp.403-410
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• 2002

This paper presents the effect of internal corrosion, external corrosion, material properties, operation condition, earthquake, traffic load and design thickness in pipeline on the failure prediction using a failure probability model. A nonlinear corrosion is used to represent the loss of pipe wall thickness with time. The effects of environmental, operational, and design random variables such as a pipe diameter, earthquake, fluid pressure, a corrosion rate, a material yield stress and a pipe thickness on the failure probability are systematically investigated using a failure probability model for the corrosion pipeline.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.347-352
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• 2017

본 논문에서는 셀룰러 기반 무선 인지망에서 스펙트럼 인지(CR)기술을 이용하여 모바일 사용자의 핸드오버 호의 손실확률을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 모바일이 방문할 셀을 Ziv-Lempel 알고리듬을 이용하여 예측하고, 방문할 셀에 할당된 채널이 부족할 때는 CR기술에 기초한 스펙트럼 홀 자원을 예측하여 모바일 사용자를 지원한다. 스펙트럼 홀 자원의 크기는 신경망기법으로 예측하며, 예측된 스펙트럼 홀 자원은 핸드오버 호가 초기 발생 호 보다 우선하여 사용할 수 있게 한다. 시뮬레이션을 통하여 셀룰러 이동 통신망에 CR기술을 사용함으로써 모바일 사용자의 핸드오버 호 손실확률을 줄일 수 있음을 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.208-213
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• 2009

본 연구는 모바일 환경에서 신경망 기법을 이용하여 서비스 호가 요구하는 대역폭의 크기를 예측하고, 목표 핸드오프호 손실확률 이하로 유지시키는 신경망 자원예측에 의한 적응 호 수락제어기법을 제안한다. 이 기법은 목표 핸드오프호의 손실확률을 설정하여 그 기준치 이상으로 핸드오프호의 손실확률이 발생하면 예약 대역폭의 양을 증가시켜부정확한 예측으로 인해 핸드오프호의 손실확률이 증가되는 것을 방지하여 핸드오프호의 GoS(Grade of Service)를 보장하기 위함이다. 제안한 신경망 자원예측과 목표 핸드오프호 손실확률에 기초한 적응 호수락제어기법의 성능을 기존의 호 수락제어기법과 비교하여 핸드오프호 손실확률을 기준치 이하로 유지할 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.107-116
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• 2012

본 논문에서는 과거 발생했던 범죄 빈도수가 적용된 해당 지역의 도시 공간 정보를 구성하고 있는 객체를 바탕으로 육안으로 판별이 가능한 특징들을 판독키로 정하고, 위험도를 계량화하였으며, 미래 예측 기법인 마코프 체인 방식을 적용하여 래스터 형태의 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안한다. 이때 객체 판독키는 일정 크기의 셀로 나누어 셀에 해당하는 계량화된 위험지수를 적용하고, 여러 계층의 범죄 예측 확률지도를 통합하여 통합된 위험도 확률지도를 생성한다. 이는 정적인 정보가 아닌 시간에 따라 위험도 확률지도가 변화될 수 있고, 객체 판독키의 추가 적용에 따라 달라질 수 있는 위험도 확률지도를 생성하여 범죄의 예방에 적용될 수 있는 모델 구성 방법을 제시한 것으로, 순찰 경로 및 감시 장비의 최적 배치에 활용될 수 있을 것이다.

• Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences
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• 제54권4호
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• pp.623-637
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• 2018

This study investigates the effects of horizontal resolution, cumulus parameterization scheme (CPS), and probability forecasting on precipitation forecasts over the Korean Peninsula from 00 UTC 15 August to 12 UTC 14 September 2013, using the limited-area ensemble prediction system (LEPS) of the Korea Meteorological Administration. To investigate the effect of resolution, the control members of the LEPS with 1.5- and 3-km resolution were compared. Two 3-km experiments with and without the CPS were conducted for the control member, because a 3-km resolution lies within the gray zone. For probability forecasting, 12 ensemble members with 3-km resolution were run using the LEPS. The forecast performance was evaluated for both the whole study period and precipitation cases categorized by synoptic forcing. The performance of precipitation forecasts using the 1.5-km resolution was better than that using the 3-km resolution for both the total period and individual cases. The result of the 3-km resolution experiment with the CPS did not differ significantly from that without it. The 3-km ensemble mean and probability matching (PM) performed better than the 3-km control member, regardless of the use of the CPS. The PM complemented the defect of the ensemble mean, which better predicts precipitation regions but underestimates precipitation amount by averaging ensembles, compared to the control member. Further, both the 3-km ensemble mean and PM outperformed the 1.5-km control member, which implies that the lower performance of the 3-km control member compared to the 1.5-km control member was complemented by probability forecasting.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.1820-1831
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• 2010

When interacting with unknown environments, an autonomous agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. The traditional multiple sequential learning model requires predefined probability of the states' transition. This paper proposes a multiple sequential learning and prediction system with definition of autonomous states to enhance the automatic performance of existing AI algorithms. In sequence learning process, the sensed states are classified into several group by a set of proposed motivation filters to reduce the learning computation. In prediction process, the learning agent makes a decision based on the estimation of each state's cost to get a high payoff from the given environment. The proposed learning and prediction algorithms heightens the automatic planning of the autonomous agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library.

• 품질경영학회지
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• 제22권3호
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• pp.179-190
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• 1994

Financial variables have been used in bankruptcy prediction. Despite of possible errors in prediction, most existing approaches do not consider the causal time sequence of prediction activity and bankruptcy phenomena. This paper proposes a prediction method using Neyman-Pearson Theorem and Bayes' rule. The proposed method uses posterior probability concept and determines a prediction policy with appropriate error rate.