Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권1호
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pp.109-128
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2020
A climate-impact projection usually consists of several stages, and the uncertainty of the projection is known to be quite large. It is necessary to assess how much each stage contributed to the uncertainty. We call an uncertainty quantification method in which relative contribution of each stage can be evaluated as uncertainty decomposition. We propose a new Bayesian model for uncertainty decomposition in climate change impact assessments. The proposed Bayesian model can incorporate uncertainty of natural variability and utilize data in control period. We provide a simple and efficient Gibbs sampling algorithm using the auxiliary variable technique. We compare the proposed method with other existing uncertainty decomposition methods by analyzing streamflow data for Yongdam Dam basin located at Geum River in South Korea.
기후변화로 인한 수자원 전망은 배출 시나리오, 전지구적 순환모형, 상세화 기법, 수문 모형 등 여러 전망 단계를 거쳐 이루어지며, 각 단계는 수자원 전망의 총 불확실성의 원천이 된다. 몇몇 연구를 통해 개별 전망 단계의 총 불확실성에 대한 상대적인 기여를 계량화하는 방법이 제안되었으며며, 이러한 분석을 불확실성 분해라고 한다. 불확실성 분해 분석은 큰 불확실성을 발생시키는 단계를 진단하고, 이를 반영한 불확실성 저감 계획을 수립할 수 있게 한다. 전망 단계 간의 교호작용은 불확실성 분해 시 고려되어야 하는 중요한 문제 중 하나이다. 본 연구는 교호작용 효과로 인한 불확실성을 계량화하고 이를 불확실성 분해에 반영하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전망 단계별 불확실성을 주효과와 교호작용 효과를 모두 고려하여 계량화함과 동시에 총 불확실성에서 개별 전망 단계가 차지하는 상대적인 비중을 제시할 수 있다는 장점이 있다. 제안한 방법을 충주댐 유량 전망의 불확실성 분석에 적용하였다. 충주댐 유역의 불확실성 분석 결과 여름과 겨울 두 계절 모두에서 교호작용 효과의 불확실성은 주효과의 불확실성에 비해 그 크기가 작은 것으로 나타났다. 교호작용 효과를 고려하여 불확실성을 분해한 결과 배출 시나리오, 전지구적 순환모형, 상세화 기법, 수문 모형의 네 단계 중 여름철은 전지구적 순환모형의 불확실성이, 겨울철은 상세화 기법의 불확실성이 가장 큰 것으로 분석되었다.
본 연구는 2000년 1월부터 2023년 12월까지의 대내외 경제 정책 불확실성(EPU) 자료를 이용하여 미국, 중국, 유럽, 일본과 대한민국 간의 불확실성 연계성 지수를 추정하였다. 이를 통해 대외 경제 불확실성이 우리나라 경제 불확실성에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석을 위해 경제정책 불확실성 지수를 경제 불확실성의 대리변수로 사용하였으며, 예측오차 분산분해로부터 연계성 지수를 계산하였다. 실증분석 결과, 불확실성의 예측오차 분산에서 3/4는 우리나라 내 경제 불확실성에서 비롯되고 나머지 1/4는 대외 경제 불확실성에서 비롯된다는 것을 알 수 있었다. 순쌍별 연계성 지수에 대한 분석 결과, 경제 불확실성이 다른 국가의 경제 불확실성에 미치는 영향의 정도는 시간에 따라 변화하지만, 소규모 개방경제인 우리나라는 주로 다른 나라로부터 경제 불확실성의 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 실증분석 결과, 불확실성의 예측오차 분산에서 여타 변수의 충격에 의해 설명되는 비중, 즉 총 연계성은 1/4 가량으로 추정되었다. 또한, 우리나라의 경제 불확실성은 대외 경제 불확실성으로부터 크게 영향을 받지만, 우리나라가 다른 국가의 불확실성에는 큰 영향을 주지 못한다는 것을 알 수 있었다. 그러나 시간에 따라 불확실성을 주고 받는 관계가 변화하는 것으로 분석되었다. 우리나라는 주로 다른 국가로부터 불확실성을 받는 관계이지만, 2003년 카드대란, 2018년 남북정상회담 개최, COVID-19에 대한 엄격한 규제 등에 의해 불확실성이 크게 확대되었을 때에는 다른 국가에게 불확실성을 주는 관계가 될 수도 있다는 것을 알 수 있었다.
Group method of data handling (GMDH) is considered one of the earliest deep learning methods. Deep learning gained additional interest in today's applications due to its capability to handle complex and high dimensional problems. In this study, multi-layer GMDH networks are used to perform uncertainty quantification (UQ) and sensitivity analysis (SA) of nuclear reactor simulations. GMDH is utilized as a surrogate/metamodel to replace high fidelity computer models with cheap-to-evaluate surrogate models, which facilitate UQ and SA tasks (e.g. variance decomposition, uncertainty propagation, etc.). GMDH performance is validated through two UQ applications in reactor simulations: (1) low dimensional input space (two-phase flow in a reactor channel), and (2) high dimensional space (8-group homogenized cross-sections). In both applications, GMDH networks show very good performance with small mean absolute and squared errors as well as high accuracy in capturing the target variance. GMDH is utilized afterward to perform UQ tasks such as variance decomposition through Sobol indices, and GMDH-based uncertainty propagation with large number of samples. GMDH performance is also compared to other surrogates including Gaussian processes and polynomial chaos expansions. The comparison shows that GMDH has competitive performance with the other methods for the low dimensional problem, and reliable performance for the high dimensional problem.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.348-351
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1995
This note proposes a robust LQR method for systems with structured real parameter uncertainty based on Riccati equation approach. Emphasis is on the reduction of design conservatism in the sense of quadratic performance by utilizing the uncertainty structure. The class of uncertainty treated includes all the form of additive real parameter uncertainty, which has the multiple rank structure. To handle the structure of uncertainty, the scaling matrix with block diagonal structure is introduced. By changing the scaling matrix, all the possible set of uncertainty structures can be represented. Modified algebraic Riccati equation (MARE) is newly proposed to obtain a robust feedback control law, which makes the quadratic cost finite for an arbitrary scaling matrix. The remaining design freedom, that is, the scaling matrix is used for minimizing the upper bound of the quadratic cost for all possible set of uncertainties within the given bounds. A design example is shown to demonstrate the simplicity and the effectiveness of proposed method.
Purpose - The purpose of this paper is to examine the connectedness between categorical economic policy uncertainty (monetary, fiscal, trade and foreign exchange policy uncertainty) indexes and option-implied volatility index in Korea, Japan and the US. Design/methodology/approach - This paper employs the Diebold-Ylmaz (2012) model based on a VAR and generalized forecast error variance decomposition. This paper also conducts regression analyses to investigate whether the volatility indexes are explained by categorical policy uncertainty indexes. Findings - First, we find the total connectedness is stronger in Korea and Japan relative to the US. Second, monetary, fiscal, and foreign exchange policy uncertainty indexes are connected to each other but trade policy uncertainty index is not. Third, the volatility index in Japan and the US is mainly associated with monetary policy uncertainty while the volatility index in Korea is explained by fiscal policy uncertainty index. Research implications or Originality - To our knowledge, this is the first study to investigate the connectedness among categorical policy uncertainty indexes and the volatility index in Korea, Japan, and the US. The empirical results on the connectedness suggest that transparent policy and communication with the market in one type of policy would reduce the uncertainty in other policies.
Identifying structural modal parameters, especially those modes within high frequency range, from ambient data is still a challenging problem due to various kinds of uncertainty involved in vibration measurements. A procedure applying an ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method is proposed for accurate and robust structural modal identification. In the proposed method, the EEMD process is first implemented to decompose the original ambient data to a set of intrinsic mode functions (IMFs), which are zero-mean time series with energy in narrow frequency bands. Subsequently, a Sub-PolyMAX method is performed in narrow frequency bands by using IMFs as primary data for structural modal identification. The merit of the proposed method is that it performs structural identification in narrow frequency bands (take IMFs as primary data), unlike the traditional method in the whole frequency space (take original measurements as primary data), thus it produces more accurate identification results. A numerical example and a multiple-span continuous steel bridge have been investigated to verify the effectiveness of the proposed method.
본 논문에서는 안정성 영역 판별법(stability area) 기반 발사체의 자세제어기 이득결정과정에 대한 내용을 기술하였다. 안정성 영역 판별법은 D-Decomposition 기법으로부터 정의되는 것으로 본 논문에서는 D-Decomposition 기본 이론과 이로부터 산출된 발사체의 자세 안정성 영역을 도시하고, 적용 예로써 일반적인 발사체의 1단 추력 비행구간에서 자세제어기 설계과정을 제시하였다. 제어이득 결정을 위해서 중첩된 안정성 영역을 바탕으로 시스템 파라미터 불확실성을 고려 안정성 영역 경계(stability area boundary)를 설정하고, 선정된 제어이득을 발사체 선형모델에 적용, 자세 안정성 분석 수행 결과를 나타냈다.
In this paper, we deal with the problem of delay-dependent robust and non-fragile stabilization for descriptor systems with parameter uncertainties and time-varying delays on the basis of strict LMI(linear matrix inequality) technique. Also, the considering controller is composed of multiplicative uncertainty. The delay-dependent robust and non-fragile stability criterion without semi-definite condition and decomposition of system matrices is obtained. Based on the criterion, the problem is solved via state feedback controller, which guarantees that the resultant closed-loop system is regular, impulse free and stable in spite of all admissible parameter uncertainties, time-varying delays, and controller fragility. Numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we consider the design of a state feedback $H_{\infty}$ controller for uncertain linear systems with saturating actuators. We consider a general saturating actuator and employ the additive decomposition to deal with it effectively. And the considered uncertainty is the unstructured uncertainty which is only known its norm bound. Based on Linear Matrix Inequality(LMI) techniques, we present a condition on designing a controller that guarantees the $L_2$ gain, from the noise to the output, is not greater than a given value. A controller is obtained by checking the feasibility of three LMI's, and this can be easily done by well-known control package. Finally, we show the usefulness of our result by a numerical example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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