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Choi J.S.
2020 / International Journal of Environmental Research and Public Health
Javed B.,Mashwani Z.U.R.
2020 / International Journal of Nanomedicine
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본 연구는 상주지역 산사태 취약성 분석을 위해 퍼지 이론과 몬테카를로 시뮬레이션을 결합한 새로운 접근법을 제안한다. 기존의 물리 기반 모델과 확률론적 방법의 한계를 극복하고자 불확실성을 효과적으로 처리하기 위해 퍼지 이론을 적용했으며, 몬테카를로 시뮬레이션과 버텍스 방법을 결합하여 분석 정확도를 향상시켰다. 분석 결과, 제안된 퍼지 몬테카를로 시뮬레이션이 기존 방법보다 더 나은 예측 정확도를 보이는 것을 확인했다.
Rainfall-induced soil slope failure : stability analysis and probabilistic assessment
Fundamentals of seismic loading on structures
Bayesian inference with geodetic applications
Environmental risk management
Geotechnical slope analysis
Reliability and safety engineering
Soft methods for handling variability and imprecision
Semi-quantitative approaches for landslide assessment and prediction
Application of uncertainty analysis to ecological risks of pesticides
Quantifying uncertainty in subsurface systems
Uncertainty modeling and analysis in civil engineering
Engineering risk assessment with subset simulation
Offshore structural engineering : reliability and risk assessment
Perception-based data mining and decision making in economics and finance
Mathematical Methods for Cancer Evolution
Predictability and nonlinear modelling in natural sciences and economics
Response analysis of stochastic structures
Spatial analysis and planning under imprecision
The Monte Carlo simulation method for system reliability and risk analysis
Model-based geostatistics for global public health : methods and applications
Landslides
Park H.,Jang J.,Lee J.자원환경지질
김강민, 박혁진IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Husain Ali Abdul-Husain; Asaad M.B. Al-GharrawiLandslides
Hwang I.T.,Park H.J.,Lee J.H.Stochastic Environmental Research and Risk Assessment
Yu; Qin; Larsen, O.Engineering Geology
Li C.,Wang G.,He J.,Wang Y.International Journal of Production Research
Abdo, H.; Flaus, J.-M.Landslides
Oguz E.A.,Depina I.,Thakur V.Landslides: Journal of the International Consortium on Landslides
Lee, Jung Hyun; Park, Hyuck JinAnnals of Nuclear Energy
Purba, J.H.; Sony Tjahyani, D.T.; Ekariansyah, A.S.; Tjahjono, H.Mathematical Problems in Engineering
Gao F.,Wu X.,Wu L.Waste and Biomass Valorization
Chatterjee, Rajeshwari; Sharma, Vinay; Mukherjee, SamratComputers and Geotechnics
Liu X.,Wang Y.Landslides
Lizárraga J.J.,Buscarnera G.Geosciences (Switzerland)
Volpe E.,Ciabatta L.,Salciarini D.,Camici S.,Cattoni E.,Brocca L.KSCE Journal of Civil Engineering
S. Reza Azimi, Hamid Nikraz, Abdolreza Yazdani지질공학
박혁진, 이정현Journal of Construction Engineering and Management
Mohammad Ammar; Tarek Zayed; Osama MoselhiJournal of Construction Engineering and Management
Remote Sensing
Lee S.,Jang J.,Kim Y.,Cho N.,Lee M.J.전선 / 대학원
(1) 통계적 변동성을 표현하는 확률 함수의 결정 인자들을 이해하고, (2) 통계적 변동성을 따르는 사건들에 대한 사실적 모사의 반복 작업을 통해 최종 현상을 유추하는 Monte Carlo 방법의 기본 운용 기술을 익힘. 또한, (3) 방사선의 발생과 물질과의 반응에서 나타나는 확률적 선택 현상을 전산 추적하는 scheme을 구성하고 programming 작업을 수행하며, (4) 최종 평가 자료의 분산 범위를 최소화하는 시뮬레이션 최적화 기술을 익힘.전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.전선 / 학사
베이즈 추론은 베이즈 정리를 이용하여 불확실성을 가진 정보를 확률로 표현하고 이를 이용하여 추론을 하는 방법이다. 이 과목에서는 베이즈 추론의 역사적 배경, 베이즈 추론의 기본 요소를 다루고, 현실적인 베이즈 추론을 위해 필요한 베이즈 계산 방법들, 즉 마르코프 체인 몬테 카를로와 변분방법 등을 다룬다. 또한 베이즈 추론을 이표본 검정, 선형 회귀모형, 로지스틱 회귀모형 등 기본적인 통계모형에 적용하여 데이터 분석하는 방법을 배운다.전선 / 대학원
이 과목에서는 대도시와 중소도시, 농촌 등 지역의 성장과 퇴보, 인적 자원과 경제 자원의 공간적 집중과 분산, 경제활동의 공간 배분, 공간 효과의 정태성과 동태성, 비공간적인 정책의 공간적인 투영 과정 등을 해석하는데 경제학, 지리학, 경영학, 공간학 방법론들이 어떻게 적용될 수 있는 지를 검토한다. 자료의 구축과 분석, 모형 구조의 설정, 모형의 추정, 모형 적합도 분석 및 실험 등 분석 방법론의 전체 과정을 검토한다.전선 / 대학원
침식지형, 구조지형, 화산지형, 평야, 카르스트지형, 기후지형, 해안지형 등에 관한 심화된 제이론과 연구방법론에 대하여 검토하고 이들 주제에 대한 지형학적 사례연구를 중심으로 토론한다.전선 / 대학원
조경계획 및 설계는 대상지의 자연환경 및 사회경제적 특성과 관련된 각종 자료의 수집 및 분석을 필요로 한다. 근래의 대규모 신도시, 산업단지, 사회간접자본시설 개발사업은 경관생태학적 분석기법을 필요로 한다. 따라서 본 과목은 현지조사와 원격탐사를 이용하여 자연환경 자료를 수집하고, GIS를 이용하여 합리적인 의사결정에 도달하는 데 필요한 공간정보를 분석기법을 연구하는 것이다. 본 과목의 전반부는 원격탐사를 이용하여 자연환경 정보를 수집하는 방법을 연구하며, 후반부에는 GIS를 이용한 공간정보 분석기법을 연구한다.전선 / 대학원
계통, 부품 및 시설전반의 신뢰도를 분석하고 다중심층원리를 적용시켜 계통의 안전도를 증가시키는데 목적을 둔다. 확률 및 신뢰도의 기본 개념, 계통의 Logic diagram 등과 부품간 상호작용 및 기본 확률 분포 및 고장모델, fault tree 구성 및 분석, 신뢰도 자료수집 그리고 Monte-Carlo법의 신뢰도 분석에의 응용을 공부한다.전선 / 대학원
해당과목은 공학분야에서 중요한 통계적 데이터 처리, 통계적 공학해석, 통계기반 공학설계 이슈들을 다룬다. 통계적 데이터 처리에서는 공학통계, 통계적 데이터 처리의 정성적, 정량적 접근법과 베이지안 통계학을 배운다. 통계적 공학해석은 신뢰성함수, 위험도함수, 가속수명시험, 불확실성 해석, 신뢰성해석, 건전성 진단 및 예지기술을 배운다. 통계기반 설계에서는 통계기반 민감도 해석, 반응함수법, 신뢰성기반 최적설계를 다룬다. 끝으로 공학시스템의 건전성 모니터링기술을 간단히 다룬다.전선 / 대학원
이 과목에서는 도시 및 지역경제학, 지리학, 경영학, 공간학 등의 주요 이론을 이용하여 도시, 농촌, 산·어촌 등 지역 공간에서 일어나는 경제활동과 사회경제적 문제를 어떻게 해석할 수 있는 지를 학제적인 측면에서 검토한다. 강의의 초점은 공간 활동의 원인과 결과를 설명하는 이론을 분석하고 응용하는데 있으며, 사례 연구를 통해서 서로 다른 분야의 이론들이 어떻게 활용되는 지를 논의한다.전선 / 대학원
지반에서 발생하는 지반재해 중 산사태, 지반침하의 원인, 거동 대책에 대한 지질공학적 연구기법을 다룬다. 체계적인 지반조사 기법, 종합적 모니터링 및 해석방법, 정보활용을 위한 GIS 응용 등을 다룬다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
불확실성 하에서 기대효용가설에 입각한 위험분석과 포트폴리오 분석 등 위험분석 이론을 소개하고 이를 농업부문에 응용한다. 특히 의사결정과정에서 기대효용가설 및 이후에 개발된 위험분석이론을 다룬다전선 / 대학원
본 과목은 조경학의 학위논문을 준비하거나 조경분야의 학술연구를 수행하기 위해 필요한 연구방법 즉, 연구주제 선정 방법, 자료수집 및 분석방법, 통계분석방법, 논문 작성방법 등을 심층적으로 습득하고, 이를 활용함으로써 연구수행능력을 향상시키는데 있다.전선 / 대학원
강우와 증발, 그리고 유출로 대표되는 물의 순환은 불확실성한 자연의 전형적인 사례이며, 이 때문에 수백년전부터 다양한 통계와 확률이론이 수문학에 사용되어왔다. 본 강좌에서는 통계학과 확률론의 기초와 응용을 수문자료를 가지고 소개한다. 특히 수문학에서 널리 사용되고 있는 L-모멘트, 극치분포, 지역홍수빈도해석, 시계열 예측 및 모의 등을 심도있게 다룬다.전선 / 대학원
고층구조물의 설계에 주안점을 두어 약산식에 의한 설계 및 시스템 결정, 풍하중 및 지진하중의 영향, 가새설계 등에 주안점을 둔다.전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.전선 / 대학원
인구변화, 질병확산, 경제적인 변화 같은 많은 사회적 문제들은 시간이라는 하나의 독립변수에 따라 변화하는 상미분 방정식으로 귀결된다. 상미분 방정식은 소위 Dynamic Problem으로 많은 자연과학과 공학문제에서도 쓰여왔다. 본 과목에서는 상미분방정식의 수치해법으로 기본적인 One-step methods, Multistep methods, Predictor-corrector methods, Runge-Kutta methods 등을 다루며, Stiff Problem과 Two-point boundary value problem에 대한 수치해법을 배우도록 한다. 상미분방정식의 수치해법의 수렴성, 오차분석, 안정성 분석 등도 포함한다. 또 하나 중요한 접근방법은 최근 사회과학에서도 많이 쓰이는Agent-Based Modeling(ABM)이다. 최근 Python기반 MESA같은 패키지가 나왔는데 이러한 접근의 장단점과 한계등을 살펴봄을 통해서 사회문제의 다양한 접근들을 시도해본다.전선 / 학사
이 교과목은 다양한 공간분석 기법과 그러한 분석 기법을 지리적 문제 해결에 어떻게 적용할 것인지를 다룬다. 공간분석 기법은 크게 일반 통계 기법과 공간데이터분석 기법으로 나뉘어 교수된다. 주요 내용에 기술 통계학, 추론 통계학, 공간적 분포 패턴 분석, 공간적 자기상관 분석 등이 포함된다. 통계 패키지와 실제 자료를 통한 실습이 시행된다.전선 / 학사
최근 수십 년간의 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 통계분석가는 이전에는 상상할 수 없었던 복잡한 통계모형들을 사용할 수 있게 되었다. 따라서 현대의 복잡하고 다양한 통계모형들을 분석하기 위해서는 컴퓨터를 이용한 여러 가지 통계계산 방법들을 습득하는 것이 필수 불가결한 과제가 되었다. 이 과목에서는 모수론적 통계와 베이지안 통계에 필요한 통계계산 방법들을 배우고 이를 실제 컴퓨터로 구현해 보는 것을 목표로 한다. 모수론적 통계 분석을 위해서는 우도함수를 최적화 할 때 쓰는 뉴튼 랩슨 방법을 비롯한 각종 최적화 방법들을 배운다. 베이지안 통계분석을 위해서는 깁스 표본추출, 메트로폴리스 알고리듬 등 마코프 사슬 몬테 카를로 기법을 다룬다. 이외에도 통계계산에 필요한 자료구조와 행렬계산 등 다양한 계산 알고리즘들을 다룬다.