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유민아; 오승하; 경정숙; 성지은
2021 / Communication Sciences and Disorders
Fernando J. García
2021 / Acute and Critical Care
Kumar P.,Sharma N.,Narnoliya L.K.,Verma A.K.,Mehta N.,Bhavsar P.P.,Kumar A.,Lee S.J.,Sazili A.Q.
2023 / Annals of Animal Science
Kang, Na Ri; Ahn, Yo Han; Park, Eujin; Lee, Keum Hwa; Baek, Hee Sun; Kim, Seong Heon; Cho, Heeyeon; Cho, Min Hyun; Il Shin, Jae; Lee, Joo Hoon; Il Cheong, Hae; Kang, Hee Gyung; Park, Young Seo; Ha, Il-Soo; Moon, Duk-Soo; Han, Kyoung Hee
2021 / Journal of Korean Medical Science
Sharma K.K.,Kumar R.,Jha P.K.
2023 / Heat Transfer
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본 연구는 TANK 모형의 매개변수 추정을 위해 베이지안 접근법의 두 가지 방법인 MCMC 알고리즘과 GLUE 방법을 비교 분석했습니다. 남한강 유역에 적용한 결과, 두 방법 모두 유사한 유량 예측 결과를 보였지만, MCMC 알고리즘이 GLUE 방법보다 약간 더 나은 예측 정확도를 나타냈습니다. 제한된 유량 데이터에도 불구하고 두 방법 모두 모델의 예측 정확성을 확보하여 실용적인 관점에서 신뢰성을 보장했습니다.
New uncertainty concepts in hydrology and water resources
River restoration : managing the uncertainty in restoring physical habitat
Statistical methods for spatio-temporal systems
Hydrological modelling and the water cycle : coupling the atmospheric and hydrological models
Structural equation modeling : a Bayesian approach
Numerical models in groundwater pollution
베이지안 계량경제학 =
Statistics for petroleum engineers and geoscientists
Bayesian computation with R
Basic and advanced Bayesian structural equation modeling : with applications in the medical and behavioral sciences
Financial risk management with Bayesian estimation of GARCH models : theory and applications
Rainfall-runoff modelling : the primer
A first course in machine learning
State-space models with regime switching : classical and Gibbs-sampling approaches with applications
Flowgraph models for multistate time-to-event data
Urban stormwater management planning with analytical probabilistic models
Computer-assisted floodplain hydrology and hydraulics
Stochastic Environmental Research and Risk Assessment
Li, Binquan; Liang, Zhongmin; He, Yingqing; Hu, Lin; Zhao, Weimin; Acharya, KumudStochastic Environmental Research and Risk Assessment
Shafii, Mahyar; Tolson, Bryan A.; Matott, Loren ShawnStochastic Environmental Research and Risk Assessment
Li, Lu; Xu, Chong-YuWater Resources Management: An International Journal - Published for the European Water Resources Association (EWRA)
Xu, Wentao; Jiang, Cong; Yan, Lei; Li, Lingqi; Liu, ShuonanJournal of Hydrologic Engineering
Alazzy, Alaa Alden; Lü, Haishen; Zhu, YonghuaJournal of Hydrologic Engineering
Yonghua Zhu; Haishen Lü; Alaa Alden AlazzyJournal of Hydrology
Ejaz F.,Guthke A.,Wöhling T.,Nowak W.Theoretical and Applied Climatology
Zhang H.,Chang J.,Zhang L.,Wang Y.,Ming B.Hydrological Processes
Fraga I.,Cea L.,Puertas J.Journal of Hydrologic Engineering
Knighton, James; Lennon, Edward; Bastidas, Luis; White, EricWater Resources Management
Nguyen D.H.,Kim S.H.,Kwon H.H.,Bae D.H.Vadose Zone Journal
Jing Zhang; Mark Ross대한토목학회 논문집B
권현한, 문영일, 김병식, 윤석영Journal of Environmental Engineering
Yongtai HuangWater (Switzerland)
Dos Reis G.d.C.,Pereira T.S.R.,Faria G.S.,Formiga K.T.M.Environmental Modelling and Software
Wagena M.B.,Bhatt G.,Buell E.,Sommerlot A.R.,Fuka D.R.,Easton Z.M.Arabian Journal of Geosciences
Lehbab-Boukezzi, Z.; Boukezzi, L.Water (Switzerland)
Szelag B.,Kiczko A.,Dabek L.한국수자원학회 논문집
권현한, 김장경, 이종석, 나봉길Journal of Hydrologic Engineering
Fraga, Ignacio; Cea, Luis; Puertas, Jerónimo; Suárez, Joaquín; Jiménez, Vicente; Jácome, Alfredo전선 / 대학원
대기과학연구에 필수적으로 이용되는 대기 전지구 모델 및 일기예보 모델의 근간을 구성하는 대기역학 코어 및 자료동화 시스템에 이용되는 다양한 수치적인 방법들을 공부한다. 실습시간에는 실제 현업 모델 혹은 단순화된 현업 모델을 이용하여, 대기역학 코어 및 자료동화 시스템이 실제 기상현상의 수치모의에 있어 어떻게 이용되는지 연습할 수 있는 기회를 갖는다.전선 / 학사
여러 가지 통계 모형에서 나타나는 함수에 대하여 비모수적 추정 방법을 배우며, 이론적인 측면보다는 주로 방법론 및 그 응용에 초점을 맞춘다. 비모수 방법으로서 커널 추정법, 국소 다항 적합법, 웨이블릿 추정법, 스플라인 추정법 등을 다룬다. 밀도함수, 회귀함수, 생존함수, 분위수함수 등의 추정 방법을 배우며, 분류 및 판별분석, 일반화 선형모형, 중도절단회귀 모형, 비례위험 모형 등에 응용하는 방법을 간략하게 소개한다.전선 / 학사
수문학은 물의 과학과 공학수문학의 입문과정으로 수문순환의 각 과정에 대한 측정방법과 자료의 분석기법을 다룬다. 주요내용은 기상과 수문, 강수, 증발과 증산, 침투, 지하수와 하천유량 등이다. 유출해석방법으로 수학적인 강우-유출관계의 해석 이론과 단위유량도와 합성단위도 등을 다루며, 확률론적인 수문해석기법에서는 확률이론에 기초한 연홍수량과 강수량 등 수문자료의 빈도해석을 다룬다. 실습에서는 각 강좌별로 수문자료의 측정과 분석과 관련한 프로젝트 중심의 진행으로, 응용기법을 학습한다.전선 / 학사
이 과목은 측도 이론과 확률의 기본 개념과 이론을 익히기 위한 과목으로, 다음과 같은 주제를 공부한다. 측도 공간, 측도 가능함수, 적분, 곱공간, Lp공간, 분포, 평균, 조건부 평균, 모멘트 발생 함수, 특성함수, 랜덤 변수 수열, 중심극한 정리, 브라운 운동, 확률과정, filtration, stopping times, 브라운 운동의 존재성, 기본성질, 연속성과 불정칙성, 변동성 및 마코프 성질과 반사 원칙을 다룬다.전선 / 대학원
고급 확률 그래프 모형(PGM)은 많은 수의 변수가 상호작용하는 복잡한 도메인에 대한 확률 분포를 표현하는 효과적인 방법이다. 따라서 확률 그래프 모형은 의료진단, 이미지 및 음성인식, 스포츠통계, 생물정보학 등과 같은 다양한 분야에 적용되는 머신러닝 방법들의 핵심적인 역할을 한다. 이 강의는 방향성 그래프를 이용하는 베이지안 네트워크; 무방향성 그래프를 사용하는 마르코프 네트워크의 이론적 성질과 학습 방법 그리고 실제 적용 사례를 설명한다.전선 / 대학원
비모수모형의 추정에 관한 기본적인 방법과 이론을 소개한다. 특히, 커널을 이용한 확률밀도함수의 추정 문제를 다루고, 회귀함수의 추정 문제에서는 나다라야-왓슨 커널평활방법과 함께 국소다항근사와 준가능도에 기반한 방법론을 소개한다. 또한, 스플라인함수를 이용한 방법론도 다루며 가법모형과 부분선형회귀모형과 같은 비모수구조모형의 추정법도 소개한다.전선 / 대학원
본 강좌는 다양한 머신러닝기법을 활용한 기후환경데이터 분석 방법을 소개한다. Linear regression, Logistic regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, XGBoost, LightGBM 등과 같은 지도 학습 기법에 더불어,K-mean clustering, Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition,Self-Organizing Map (SOM) 등의 비지도 학습 머신러닝 기법들의 구동 원리를 파악할 수 있는 이론 강의와, 이 중 일부를 활용한 실습 과정으로 구성된다. 다양한 머신러닝 기법 기반의 데이터 분석 방법을 비교함으로서 머신러닝 기법들의 장단점을 파악할 수 있도록 한다.전선 / 학사
지구상에 존재하는 물의 순환과정을 자연과학의 한 분야로 살펴보고, 물과 관련된 다양한 문제를 해결하기 위한 공학적 해석기법을 소개한다. 물의 순환과정 중 강수, 증발산, 침투, 지하수, 유출 등의 세부과정에 대하여 그 형성이론, 측정방법, 해석기법 등을 다룬다. 또한 홍수량 빈도분석 등 통계기법을 사용한 수문자료의 분석과 수문설계에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
스마트시티는 복잡 인프라 시스템의 확률 기반 모형의 구축과, 계측 데이터에 기반한 학습/업데이팅, 그리고 상황별 실시간 추론에 기반한 의사결정을 필수적으로 요구한다. 본 교과목은 이러한 정보공학 기반 인프라 시스템 관리의 기반이 되는 다음의 베이지안 이론과 방법론을 소개한다: (1) 데이터 기반 통계적 학습: 마르코프 체인 몬테 카를로, (2) 인과관계 모형 구축, 학습 및 추론: 베이지안 네트워크, (3) 커널 기반 학습 및 추론: 가우시안 프로세스, (4) 시그널 프로세싱: 베이지안 필터. 각 방법론을 컴퓨터 프로그래밍을 통해 직접 실습하고, 재난재해 레질리언스, 안전, 생애주기 관리 등 다양한 인프라 관련 문제에 적용함으로써 스마트시티를 구현하는 데에 필요한 인프라 정보공학 핵심역량을 함양하는 것을 목표로 한다.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 / 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.전선 / 대학원
본 강좌는 강우, 증발산, 침투, 유출, 지하수 등 물의 순환의 각 요소를 지구과학 이론에 근거하여 살펴보고, 단위유량도, 수문학적 설계이론 등의 공학기법을 다룬다. 또한 기후변화, 레이더, GIS 등 최신 이슈를 함께 배운다.전선 / 대학원
이 과목에서는 최적화 이론과 시스템 신뢰성 이론을 학습하고, 수자원시스템 설계 및 운영 그리고 수자원 관리 방안과 관련한 다양한 상황들에 적용한다. 또한, 21세기 범지구적 도전 과제인 기후 위기와 도시화 가속 현상이 새로운 시스템 건설 및 현존하는 시스템 운영 그리고 수자원 위기에 미치는 영향 등 인간 생활 유지와 관련한 실제 문제들을 심도 있게 논의한다. 해당 문제들에 대해 실현할 수 있는 해법을 모색하기 위해 다양한 시나리오 기반의 모델링 연구를 수행한다.전선 / 대학원
본 강좌는 고급 자료분석을 위한 모형기반 통계분석방법론에 대해 다룬다. 자료의 특징과 분석의 목적에 따라 적합한 통계모형을 제시하고, 자료를 적합, 적합된 통계모형의 해석을 통한 인사이트 제시등에 대해 다룬다. 프로젝트를 통해서 배운 방법들을 실제 데이터에 적용하고 발표한다. ● Linear model and linear mixed model ● Generalized linear model ● Shrinkage method and variable selection ● Graphical methods and causal Inference ● Bayesian methods전선 / 대학원
환경 및 인체 위험을 최소화할수 있는 국토환경 조성을 위한 개념과 기술, 설계 및 시공 기법을 포괄하는 녹색복원 기법에 대한 내용을 소개한다. 세부내용은 자연상태로부터 현저히 저하되거나 회복탄력성을 상실한 지역 또는 대상에 적용가능한 생태복원 기법과 개발로 인해 유발되는 환경 유해요인을 감소시키거나 상쇄시키기 위한 친환경적인 기술 또는 공법을 다루는 저영향개발 기법으로 나누어 진다. 이 강의는 녹색복원의 기본개념에대한 강의, 각분야별 전문가의 특강과 현장견학 및 실습으로 이루어 진다. 이 강의를 통해 녹색복원 분야의기초지식 및 응용능력을 갖춘 전문인력 양성을 목표로 한다.전선 / 대학원
환경 및 인체 위험을 최소화할수 있는 국토환경 조성을 위한 개념과 기술, 설계 및 시공 기법을 포괄하는 녹색복원 기법에 대한 내용을 소개한다. 세부내용은 자연상태로부터 현저히 저하되거나 회복탄력성을 상실한 지역 또는 대상에 적용가능한 생태복원 기법과 개발로 인해 유발되는 환경 유해요인을 감소시키거나 상쇄시키기 위한 친환경적인 기술 또는 공법을 다루는 저영향개발 기법으로 나누어 진다. 지능형 환경감시 모니터링 및 예측관리를 위한 환경 빅데이터 분석 또한 이론 및 실습교육을 통해 제공된다. 이 강의는 녹색복원의 기본개념에 대한 강의, 각분야별 전문가의 특강과 현장견학 및 실습으로 이루어 진다. 이 강의를 통해 녹색복원 분야의기초지식 및 응용능력을 갖춘 전문인력 양성을 목표로 한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전선 / 대학원
펌프와 팬과 같은 유체기계 시스템의 농업기계나 시설농업에 적용, 유체기계의 성능측정, 유공압시스템의 해석방법과 시뮬레이션 기법 등을 다룬다.전선 / 학사
본 강의에서는 통계적 추론에 기반한 기계학습의 기초에 대하여 학습하고 조선해양공학의 응용문제에 대한 프로젝트를 수행한다. 기계학습에 관련된 확률, 선형대수, 최적화의 기초에 대하여 학습한다. 확률에 기반한 최우추정법에 대하여 학습한다. 비지도 학습 분류 방법 및 선형 회귀법에 대하여 학습한다. Hidden Markov 모델과 Bayesian Inference의 개념, 이론 및 알고리즘에 대한 개요를 학습한다. Neural Network에 기반한 학습모델로 이미지 인식을 위한 Convolutional Neural Network, 음성과 같은 time series 데이터의 학습을 위한 Recurrent Neural Network의 개요에 대하여 학습한다. 그리고 보상에 따라 학습하는 Reinforcement Learning에 대하여 익힌다. 마지막으로 조선해양공학 응용의 기계학습 프로젝트를 수행하도록 한다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.