• 제목/요약/키워드: stochastic simulation.

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K-means 클러스터링 기반 소프트맥스 신경회로망 부분방전 패턴분류의 설계 : 분류기 구조의 비교연구 및 해석 (Design of Partial Discharge Pattern Classifier of Softmax Neural Networks Based on K-means Clustering : Comparative Studies and Analysis of Classifier Architecture)

  • 정병진;오성권
    • 전기학회논문지
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    • 제67권1호
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    • pp.114-123
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    • 2018
  • This paper concerns a design and learning method of softmax function neural networks based on K-means clustering. The partial discharge data Information is preliminarily processed through simulation using an Epoxy Mica Coupling sensor and an internal Phase Resolved Partial Discharge Analysis algorithm. The obtained information is processed according to the characteristics of the pattern using a Motor Insulation Monitoring System program. At this time, the processed data are total 4 types that void discharge, corona discharge, surface discharge and slot discharge. The partial discharge data with high dimensional input variables are secondarily processed by principal component analysis method and reduced with keeping the characteristics of pattern as low dimensional input variables. And therefore, the pattern classifier processing speed exhibits improved effects. In addition, in the process of extracting the partial discharge data through the MIMS program, the magnitude of amplitude is divided into the maximum value and the average value, and two pattern characteristics are set and compared and analyzed. In the first half of the proposed partial discharge pattern classifier, the input and hidden layers are classified by using the K-means clustering method and the output of the hidden layer is obtained. In the latter part, the cross entropy error function is used for parameter learning between the hidden layer and the output layer. The final output layer is output as a normalized probability value between 0 and 1 using the softmax function. The advantage of using the softmax function is that it allows access and application of multiple class problems and stochastic interpretation. First of all, there is an advantage that one output value affects the remaining output value and its accompanying learning is accelerated. Also, to solve the overfitting problem, L2-normalization is applied. To prove the superiority of the proposed pattern classifier, we compare and analyze the classification rate with conventional radial basis function neural networks.

부분예산분석을 이용한 오제스키병 발생 농가의 경제적 손실 추정 (Partial Budget Modeling of Economic Losses of Aujeszky's Disease)

  • 박선일;박최규;문운경;윤하정;이병용;이상진
    • 대한수의학회지
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    • 제49권4호
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    • pp.329-334
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    • 2009
  • Aujeszky's disease (AD) is a respiratory, infectious viral illness associated with high mortality, especially in neonatal piglets and has frequently been considered an economically important disease in many endemic countries. Although AD is still occurring in a geographically defined region in Korea, little attention has been paid to the economics of AD. In this study, partial budget technique was used to develop a simulation model to measure financial losses following the disease epidemic in a swine operation utilizing stochastic or deterministic parameters from the literatures and the index case herd of AD occurred in 2005, where available and applicable. For the infected case herd with a 12500-pig, the total economic loss for this operation was estimated to be about 199 million Korean won (95% confidence interval [CI] 148,645,000-250,741,000). Given net loss due to death of a pig at sow level was 119,000 won, total loss for the case herd with 1200 sows accounted for 143 million won (95% CI 92,599,000-193,729,000). The net loss of the death of one pig at growing and fattening level resulted in loss of 46,000 won (95% CI 40,000-53,000) and 126,000 won (95% CI 122,000-131,000), respectively. Taking into account for the number of pigs raised in the case herd, total loss amounted to 8 million won (95% CI 7,167,000-9,347,000) and 12 million won (95% CI 11,959,000-12,891,000), for growers and fatteners, respectively, assuming 63% of saved feed intake when a pig dies halfway through the respective period. Under the model's assumptions, suckling pig mortality was the major factors of loss in estimating the economic consequences (approximately 71.8% of the total loss). The high economic losses of a herd infected with AD suggest that the effective and region-specific control measures should be implemented in disease endemic foci.

근사적 옵션 가격의 수치적 비교 (Numerical studies on approximate option prices)

  • 윤정연;승지수;송성주
    • 응용통계연구
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    • 제30권2호
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    • pp.243-257
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    • 2017
  • 본 논문에서는 옵션의 가격을 결정하기 위해 사용될 수 있는 몇 가지 근사적인 방법들을 수치적으로 비교하였다. 헤르미트 다항식 계열의 Edgeworth 확장과 A-type Gram-Charlier 방법, C-type Gram-Charlier 방법, normal inverse gaussian (NIG) 분포를 이용하는 방법, 그리고 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 그것이다. 이 방법들을 위험중립 확률측도 하에서 수익률의 분포함수를 근사하여 옵션가격을 계산하는 방식과 옵션의 근사가격식을 먼저 구하고 모수를 추정하여 가격을 계산하는 두 가지 방식을 사용하여 비교하였다. 모의실험에서는 확률변동성 모형에서 많이 사용되는 Heston 모형과 레비확률과정에서 좋은 적합도를 보이는 NIG 모형을 이용하여 자료를 생성하였고, 실제 자료로는 KOSPI200 콜옵션을 이용하였다. 모의실험과 실제 자료분석의 결과, 근사적 가격식을 먼저 구하는 방식이 좀 더 우수한 성능을 보였고 그 가운데 A-type Gram-Charlier와 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 좋은 성능을 보였으며, 분포함수를 추정하여 옵션가격을 계산하는 경우 NIG분포를 이용하는 것이 상대적으로 좋은 결과를 보였다.

RCP8.5 기후조건의 작물생육모의에 근거한 우리나라 곡물생산 전망 (An Outlook on Cereal Grains Production in South Korea Based on Crop Growth Simulation under the RCP8.5 Climate Change Scenarios)

  • 김대준;김수옥;문경환;윤진일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제14권3호
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    • pp.132-141
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    • 2012
  • 본 연구는 기존 연구에서 주로 사용된 A1B와 최근 국가표준으로 채택된 RCP8.5 기반 미래 기후전망 등 두 가지를 이용하되, 실제 농작물이 재배되고 있는 농지단위의 속성정보를 작물모형에 적용시키고, 확률추정기법에 의해 연차변이를 부여한 10년 간격 일 기상자료에 의해 발육단계와 잠재수량 변화 추세를 도출함으로써 보다 현실성 있는 영향평가방법을 제시하고자 하였다. 남한 전역을 산맥, 하천, 집수역에 근거하여 68개의 작물재배구역(CZU)로 분류하고, 1km 격자간격의 10년 단위(2011-2100) 월별 남한 미래기후 시나리오 자료로부터 농경지에 해당하는 격자의 일 최저, 최고기온, 강수량의 월별 평균자료를 추출하였다. 농경지격자 월별 기후자료를 CZU별로 요약하고 그 공간평균값을 확률추정기법에 의해 10년 단위기간 별 30세트씩의 일별 기상자료로 변환하였다. 농촌진흥청 토양 전자지도로부터 발췌한 토양정보와 4대 권역 별 표준재배법을 적용하여 10년 단위기간의 일 기상조건 30세트에 대해 쌀, 보리, 콩 국내 주요 품종의 생육과 수량을 CERES-Rice, CERES-Barley, CROPGRO-Soybean에 의해 모의하였다. 모의결과에 의하면 모든 작목에서 기후변화에 의해 개화기(출수기)가 앞당겨지나, 연차변이는 보리와 콩에서 감소한 반면 벼에서는 증가하였다. 조기 출수에도 불구하고 보리의 종실 등숙기간은 조금 연장되었으며, 콩에서는 변동이 적었고 벼에서만 단축되었으며, 등숙기간의 연차변이는 모든 작목에서 감소추세를 보였다. 벼의 수량은 모든 품종에서 줄어들 것으로 예상되었지만, 보리의 수량은 모든 품종에서 크게 늘어나고 콩에서는 큰 변동이 없을 것으로 예상되었다. 전국의 모든 농경지에 벼를 재배한다고 가정하면 쌀(현미)의 잠재생산량은 2000년대 현재 14,863,633톤이지만 2090년대에는 11,734,019톤으로 줄어들지만, 보리를 재배한다면 현재의 잠재생산량 9,452,416톤이 미래에는 16,972,537톤으로 크게 증가하여 쌀 생산량을 추월하게 된다. 전체적으로 기후변화의 부정적 영향은 벼에서 가장 현저하며, 콩은 영향이 덜하고, 보리에서는 오히려 긍정적인 영향이 예상되므로 곡물생산 부문의 기후변화 대응전략의 하나로서 중부이북 지방에서도 보리재배에 적극적인 관심을 가져야 할 필요성이 있다.

지구통계 기법을 이용한 오일샌드 저류층 해석 및 스팀주입중력법을 이용한 비투멘 회수 적지 선정 사전 연구 (A Characterization of Oil Sand Reservoir and Selections of Optimal SAGD Locations Based on Stochastic Geostatistical Predictions)

  • 정진아;박은규
    • 자원환경지질
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    • 제46권4호
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    • pp.313-327
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    • 2013
  • 본 연구에서는 캐나다 아사바스카 지역의 맥머레이층에 대한 3차원 지구통계 모사를 실시하였으며 모사 결과를 바탕으로 심부지열회수방법을 통한 경제적 산출 가능 지역을 가늠하고자 하였다. 비투멘의 효율적인 생산을 위하여 SAGD 공법의 최적 입지를 선정하는데 있어 스팀챔버의 충분한 수직적 연장성을 확보하는 것은 중요한 사항이다. 연구지역에서 획득한 110개의 시추공 자료에 대하여 마르코프 전이 확률 기반의 분석을 실시하였으며 이를 바탕으로 맥머레이층 구성 암상에 대한 추계론적 예측을 실시하였다. 추계론적 모사를 통하여 획득한 다중재현을 기반으로 앙상블 확률 분포도를 제작하였으며 이는 각 암상이 분포 할 수 있는 포텐셜을 보여준다. 앙상블 확률 분포도를 이용하여 투수성 퇴적층(역질 퇴적층 및 사질 퇴적층)에 대한 누적 층후도를 구성하였으며 이를 바탕으로 SAGD 공법이 적용될 수 있는 최적 입지를 선정하였다. SAGD 최적 입지 선정을 위한 추가적인 분석을 실시하기 위하여 전이율을 바탕으로 한 단일 퇴적층의 평균적인 수직 및 수평적 연장성을 산정하였다. 투수성 퇴적층의 평균적인 수직적 연장성은 대체로 투수성 퇴적층에 대한 누적층후도 분포도와 유사한 분포 양상을 보이나 일부 누적 층후가 큰 위치에서 유사하지 않은 양상을 보인다. 이는 누적 층후도와 평균적인 수직적 연장성 분포 양상이 유사하지 않은 지역은 투수성 퇴적층과 다른 암상과의 교호성은 매우 크나 투수성 퇴적층의 수직적인 연장성은 좋지 않음을 의미한다. 따라서 누적층후도 뿐 만 아니라 투수성 퇴적층의 수직적 연장성 또한 충분히 고려하였을 때 건전한 SAGD 최적 입지를 선정하는데 충분히 신뢰성 있는 결론을 도출 할 것으로 판단된다.

기후변화에 따른 농촌 소유역에서의 비점오염 영향 분석 (Climate Change Impact on Nonpoint Source Pollution in a Rural Small Watershed)

  • 황세운;장태일;박승우
    • 한국농림기상학회지
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    • 제8권4호
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    • pp.209-221
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    • 2006
  • 본 연구에서는 향후 강수량의 변화가 유역의 비점오염 발생 부하량에 미치는 영향에 대한 정량적 분석을 목적으로, 발안유역의 HP#6 소유역을 대상유역으로 선정하여 자료를 구축하고 유역규모의 수문수질 모델인 GWLF 모형의 시험유역에 대한 적용성 검토를 수행하였으며, WGEN 모형을 이용하여 일 기상자료를 발생시켜 대상유역의 향후 기후변화를 고려한 발생 오염부하량 변화를 예측하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 기상 변화에 따른 유역의 비점오염 영향 분석을 위하여 대상유역을 선정하고 기상, 수문, 수질자료와 오염원 현황을 비롯한 유역 특성 자료를 조사하고 수집하였으며, 수문모형으로는 GWLF 모형을 선정하였다. 2. GWLF모형의 보정과 검정 과정에서 모의된 일유출량은 $R^2$$0.40{\sim}0.98$로 GWLF 모형은 농촌 소유역에 대해 적용성이 있는 것으로 판단되며, 모의한 오염부하량과 실측치를 비교한 결과, $R^2$가 유사량은 $0.40{\sim}0.98$, TN은 $0.50{\sim}0.94$, TP는 $0.59{\sim}0.97$로 높게 나타났으며, 모형의 효율지수도 유출이 $0.51{\sim}0.69$, 유사량이 $0.23{\sim}0.84$, 그리고 영양염류의 경우는 $0.38{\sim}0.65$로 비교적 양호한 값을 나타내었다. 3. 수원 기상청으로부터 1964년${\sim}$2004년의 강수량 자료를 수집하여 대상유역을 포함하는 지역의 일 강수량과 강우 발생빈도에 대한 10년-이동평균과 회귀식을 이용하여 추세분석을 실시함으로서 기후변화에 따른 기상인자의 영향을 확인하였으며, 10년-이동평균을 이용하여 강우 발생 빈도에 대한 추세를 살펴본 결과, 0.2 mm 이상의 강수량을 기록한 연간 일수는 감소하나, 80 mm이상의 강수량을 기록한 호우 발생 연간일수는 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 4. IPCC에서 제시한 미래 배출 시나리오에 따른 한반도 기후변화를 고려하여 WGEN 모형을 응용함으로서 향후 $2041{\sim}2050$년의 남한 지역 월 강수량과 월평균기온의 변화율을 적용한 강수량과 평균 기온에 대한 일 기상자료를 발생시켰으며, 수원 지방의 강우 일수 변화 추세를 고려하기 위해 WGEN모형의 마코브체인 매개변수를 수정하여 시나리오별 기상자료 집합을 구축하였다. 5. 강수량 증가에 따른 유출량을 비롯한 영양물질 부하량의 변화는 선형적 상관성을 보였으나, 유사량의 경우는 강수량 변화가 없고 강우일수가 감소하면서 사상별 최대 일강수량이 증가하는 경우에 대한 모의 결과가 평균 21%정도 증가하는 것으로 나타나, 강우 강도와 관련성이 큰 것으로 분석되었다. 6. 연 강수량이 17.4% 증가해 월별 평균 강수량 변화가 가장 큰 시나리오 Al은 연 유출량이 24.6% 증가하고, 유사량과 TN, IP 부하량은 각각 60.1%, 14.4%, 27.1%증가하는 것으로 나타났으며, 이에 비하여 연 강수량 증가가 2.5%로 가장 작은 시나리오 B1의 연 유출량 변화는 -0.4% 감소하는 것으로 나타났고, 유사량과 TN, TP 부하량은 각각 14.6%, 3.0%, 7.2% 증가하는 것으로 모의되었다. 7. 강우 발생 일수 변화를 가정한 시나리오에 대한 모의 결과, 연강우일수가 약 10일 감소한 A1-1, A2-1, B1-1, B2-1의 경우, 강우 일수 감소 이전과 연 유출량 변화는 거의 없었으나, 유사량과 영양물질 부하량은 다소 증가하는 것으로 나타났고 연강우일수를 약20일 감소시킨 A1-2, A2-2, B1-2, B2-2의 경우는 강우일수를 감소시키기 이전에 비해 유출량이 $4{\sim}6%$ 정도 더 증가하였으며, 유사량은 $20{\sim}25%$, TN 부하량은 $4{\sim}5%$, TP 부하량은 $9{\sim}12%$가 더 증가하여 발생하는 것으로 나타났다.