• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.2
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• pp.91-103
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• 1999

이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.868-869
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• 2015

지하 매설된 가스배관을 정기적으로 검사하기 위해서 가스 공급 및 용역업체에서는 주로 비피과검사 탐상장비인 MFL(Magnetic Flux Leakage) PIG(Pipeline Inspection Gauge)를 사용한다. 기존의 MFL PIG는 배관 내 유체(가스,오일 등)의 전후차단 압력의 흐름을 이용해 별도의 구동장치 없이 피그를 진행시켜 배관의 결함 유무를 평가하는 시스템이다. 하지만 10기압 이하의 낮은 운영압력과 T 분기관과 같이 급격한 곡관부가 존재하는 직경 16인치 이하의 도시가스 배관에는 기존의 시스템을 적용하기 어렵다. 이처럼 기존 MFL PIG의 적용이 불가한 도시가스 배관(직경 16인치 이하)을 활주하기 위해서는 우선 비파괴검사 시스템을 견인할 수 있는 추진 로봇이 필요하고 추진로봇에 적합한 자기누설 비파괴검사 시스템의 개발이 필요하다. 또한 비파괴검사 장비의 센서 시스템은 결함신호를 탐지하여 결함의 발생유무 및 결함의 형상을 판별하는 성능도 중요하다. 본 논문에서는 16인치 도시가스 배관의 검사를 위한 자기누설 비파괴검사 시스템의 기초설계와 대상 시스템의 자기적 특성을 분석한다. 또한 배관 외벽의 결함 발생 유무에 따른 자기누설 신호의 크기 및 분포변화를 3차원 유한요소법을 이용해 해석하여, 결함 검출 신호의 특성을 분석하는데 초점을 둔다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.4
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• pp.55-62
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• 2014

This paper proposes a fault detection method utilizing converted images of acoustic emission signals and texture analysis for identifying bearing's multi-faults which frequently occur in an induction motor. The proposed method analyzes three texture features from the converted images of multi-faults: multi-faults image's entropy, homogeneity, and energy. These extracted features are then used as inputs of a fuzzy-ARTMAP to identify each multi-fault including outer-inner, inner-roller, and outer-roller. The experimental results using ten times trials indicate that the proposed method achieves 100% accuracy in the fault classification.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.12
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• pp.11-19
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• 2013

This paper proposes an algorithm using vibration signals and texture analysis for mechanical fault diagnosis of an induction motor. We analyze characteristics of contrast and pattern of an image converted from vibration signal and extract three texture features using gray-level co-occurrence model(GLCM). Then, the extracted features are used as inputs of a multi-level support vector machine(MLSVM) which utilizes the radial basis function(RBF) kernel function to classify each fault type. In addition, we evaluate the classification performance with varying the parameter from 0.3 to 1.0 for the RBF kernel function of MLSVM, and the proposed algorithm achieved 100% classification accuracy with the parameter of the RBF from 0.3 to 1.0. Moreover, the proposed algorithm achieved about 98% classification accuracy with 15dB and 20dB noise inserted vibration signals.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2001.10a
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• pp.95-96
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• 2001

수산식품의 품질검사를 위한 기존의 분석법들은 대부분 각종 무기 및 유기 시약을 이용한화학적 분석이 주로 이용되어지고 있으며, 이와 같은 화학적 분석 방법들은 시료의 전처리부터 최종 결과를 도출하기까지 상당한 시간이 소요되며, 분석자의 숙련도에 따라 결과의 재현성이 달라지는 단점들을 지니고 있다. 이에 비해 분광학적 분석 방법중의 하나인 근적외선(Near-Infrared) 분광분석법은 식품의 구성성분을 분석하는 비파과 측정법 중에서 가장 발전된 방법이라 할 수 있다. (중략)

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.6
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• pp.460-465
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• 2001

JDK 자바 컴파일러의 예외 분석은 프로그래머의 throws 선언에 의존하는 프로시저-내 분석이다. 이 분석에서는, 실제 발생하지 않는 예외들이나 실제 발생하는 예외보다 광범위한 예외들이 throws 구문에 선언되어 있는 경우, 적절한 예외 처리를 하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위해 [1,2,3]에서 프로그래머의 선언과 무관한 프로시저-간 예외 분석기가 제시되었다. 본 논문에서는 이 두 분석 방법을 설계 구현하고 실험을 통해서 비교하였다. 실제 사용되는 자바 프로그램에 실험 결과, 프로시져-간 예외분석이 처리되지 않는 예외정보에 대해 프로시저-내 분석보다 정확한 결과를 제공함을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.32 no.1
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• pp.7-11
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• 2012

For fault detection about the abrasion stage of rotational machineries under the dynamic loading conditions unlike the traditional diagnosis method used in the past decade, the infrared thermographic method with its distinctive advantages in non-contact, non-destructive, and visible aspects is proposed. In this paper, by applying a rotating deep-grooved ball bearing, passive thermographic experiments were conducted as an alternative way to proceeding the traditional fault monitoring on spectrum analyzer. As results, the thermographic experiment was compared with the traditional vibration spectrum analysis to evaluate the efficiency of the proposed method. Based on the results obtained as NDT, the temperature characteristics and abnormal fault detections of the ball bearing according to the abrasion stage were analyzed.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.11a
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• pp.101-103
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• 2004

본 연구는 전력 계통에 상용화된 $SF_6$ GIS(Gas Insulated Switchgear) 내부에서 발생되는 부분방전 검출 방법을 개발하기 위하여, GIS의 내부에 유입되거나 생산과정에서 형성 될 수 있는 세 가지 결함들을 연구용 GIS 내부에 모의하였으며 또한 특성이 다른 센서(UHF, CT, AE)를 제작 또는 이용하여 그 부분방전 패턴 결과와 주파수 분석 결과를 상호 비교하였다. 실험결과에 의하면, 동일한 결함에 의하여 센서의 검출 결과는 다르게 나타나거나 전혀 검출이 되지 않음이 밝혀졌다. 따라서, 부분방전 패턴분석을 하나의 분석방법에 의존하는 것은 바람직하지 못한 것으로 사료되며 신뢰성 있는 GIS 진단을 위하여 적합한 센서개발 및 두 가지 이상의 분석 방법이 병행되는 것이 절대적으로 필요한 것으로 사료된다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.30 no.6
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• pp.1131-1139
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• 2020

The static analysis of the source code is to find the remaining security weaknesses for a wide range of source codes. The static analysis tool is used to check the result, and the static analysis expert performs spying and false detection analysis on the result. In this process, the amount of analysis is large and the rate of false positives is high, so a lot of time and effort is required, and a method of efficient analysis is required. In addition, it is rare for experts to analyze only the source code of the line where the defect occurred when performing positive/false detection analysis. Depending on the type of defect, the surrounding source code is analyzed together and the final analysis result is delivered. In order to solve the difficulty of experts discriminating positive and false positives using these static analysis tools, this paper proposes a method of determining whether or not the security weakness found by the static analysis tools is a spy detection through artificial intelligence rather than an expert. In addition, the optimal size was confirmed through an experiment to see how the size of the training data (source code around the defects) used for such machine learning affects the performance. This result is expected to help the static analysis expert's job of classifying positive and false positives after static analysis.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2003.04a
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• pp.167-170
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• 2003

본 연구는 무감독영상해석(Unsupervised Classification)에서 주성분 분석법(Principal Component Analysis)의 응용성을 연구하기 위하여, 주성분 분석법을 K-means, ISODATA 두가지 무감독분류법에 적용하였다. 적용대상지역은 제주도이다. 본 연구에서 주성분 분석 방법중에서 비정규형 주성분 분석방법 (Unstandardized PCA)과 정규형 주성분 분석방법(Standardized PCA) 두가지 경우로 나누어서 각각 연구하였다. 이를 위하여 제주도의 Landsat TM영상과 국토연구원에서 조사한 제주도 식생분류 조사자료와 현장조사 자료 그리고 1/25,000 수치지도를 이용하였다. 그리고 분석된 자료의 정확도를 평가하기 위하여 오차행렬(Error Matrix)을 도입하여 계산하였다. 우선 비정규형 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상과 Landsat TM 원래 영상을 오차행렬을 이용하여 제주도의 식생 분류에 각각 적용하였다. 그 결과, K-means 무감독분류법에서는 Landsat TM 자료를 직접 이용한 경우에는 바다와 육상의 분류가 잘 되지 않았으며, 또한 전반적인 영상분류결과가 관측치와 많은 차이를 보였다. 그러나, 주성분 분석법으로 계산된 주성분 영상으로 K-means방법으로 분류 한 결과는 관측치와 잘 일치를 하였다. ISODATA의 경우, Landsat TM 원래영상을 계산하면, K-means으로 분류한 결과보다는 좋은 값을 나타냈으나, 주성분 분석법으로 구한 영상의 계산결과와 비교하면, 주성분 영상으로 구한 분류결과의 정확도가 약 15%정도 높게 나타났다. 정규형 주성분 분석법의 경우를 보면 K-means에서는 Landsat TM원래 자료보다 우수한 결과를 보여주었으나, 비정규형 주성분 분석법으로 계산된 결과보다는 정확도가 다소 떨어지는 단점이 있었고, ISODATA의 경우도 Landsat TM원래 자료보다 약 7%정도의 높은 정확도를 보였으나, 비정규형 영상보다는 약8%정도 낮은 정확도를 보였다. 본 연구에서 주성분 분석법으로 계산된 결과에서 주목되는 것은, 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상은 분류방법(K-means, ISODATA, artificial neural networks)에 따라 분류된 결과값이 비슷하게 나타난 반면, Landsat TM원래 자료는 분류방법에 따라 결과값이 많은 차이를 보여 주었다. 그리고 주성분 분석 방법 중에서도 비정규형 주성분 분석법(Unstandardized PCA)이 정규형 주성분 분석법(Standardized PCA)보다 영상분석에서 더 좋은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.