임상의사결정시스템은 누적된 의료 데이터를 활용하여 머신러닝으로 학습된 AI 모델을 환자의 진단 및 진료 예측에 적용한다. 그러나 기존의 블랙박스 기반의 AI 응용은 시스템이 예측한 결과에 대해 타당한 이유를 제시하지 못하여 설명성이 부족한 한계점이 존재한다. 이와 같은 문제점을 보완하기 위해 이 논문에서는 임상의사결정시스템의 개발 단계에서 설명이 가능한 XAI를 적용하는 시스템 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존의 AI모델에 설명성이 가능한 특정 XAI 기술을 추가로 적용시켜 블랙박스의 한계점을 보완할 수 있다. 제안 모델의 적용을 보이기 위해 LIME과 SHAP을 활용한 XAI 적용 사례를 제시한다. 테스트를 통해 데이터들이 모델의 예측 결과에 어떤 영향을 미치는지 다양한 관점에서 설명할 수 있다. 제안된 모델은 사용자에게 구체적인 이유를 제시함으로써 사용자의 신뢰를 높일 수 있는 장점을 가진다. 아울러 XAI의 적극적인 활용을 통해 기존 임상의사결정시스템의 한계를 극복하고 더 나은 진단 및 의사결정 지원을 가능하게 할 것으로 기대한다.
흑색 P E. film 피복과 노지재배에서 초당옥수수를 원하는 시기에 수확할 수 있는 파종기를 결정하는 방법을 찾기 위하여 "Cambella-90"을 4월 1일에서 6월 30일까지 10일 간격으로 파종한 후 파종기와 관계없이 파종에서 수확까지 생육기간을 일정하게 나타낼 수 있는 GDD 모델과 기준온도를 설정하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1, 초당옥수수의 생육기간은 파종기에 따라 흑색 P. E. film 피복에서는 $64{\sim}93$일, 노지에서는 $66{\sim}97$일로 파종기간 CV는 각각 13.8 및 14.2%이었다. 그러나 생육기간을 GDD로 표시하면 최적 기준온도를 적용하였을 때 파종기간 GDD의 CV는 모델에 따라 흑색 P. E. film 피복에서는 $1.1{\sim}2.4%$, 노지에서는 $1.5{\sim}1.8%$이었다. 2. 초당옥수수의 생육기간을 나타내는 가장 적합한 GDD 모델은 파종에서 수확까지 일 최고기온과 최저기온을 합하여 2로 나눈 후 기준온도를 빼서 GDD를 계산하되 일 최고 기온이 $30^{\circ}C$가 넘을 때는 일 최고기온에서 $30^{\circ}C$를 넘는 만큼 $30^{\circ}C$에서 빼어 그 값을 최고기온으로 대치하고, 최저기온이 기준온도 이하일 때는 기준온도로 대치하여 계산하는 방법이었다. 이때 기준온도는 흑색 P. E. film 피복에서는 $9^{\circ}C$, 노지재배에서는 $10^{\circ}C$이었다. 3. 원하는 시기에 수확하기 위한 파종기를 결정하기 위해서는 그 지역의 누적 GDD표를 만들고, 수확 예정일의 누적 GDD에서 그 품종의 GDD를 빼서 그 GDD에 해당되는 일자를 선택하면 된다.
본 연구에서는 누적강우을 고려한 침투수 거동을 평가하기 위해 ADR 측정센서와 간극수압계를 사용하여 흙매질의 물성 변화를 측정하였다. ADR 측정센서의 측정 정밀도를 향상하기 위한 의존성 파악 및 강우조건에 따른 흙매질 특성 변화를 분석하였다. 또한, 강우/비강우조건 하에서 모형사면 내 침투수 거동 특성도 함께 검토하였다. ADR 측정센서를 활용한 체적함수비 의존성 검토 실험의 결과는 표준사와 화강풍화토에서 체적함수비 증가에 따라 측정전압도 함께 증가하였다. 온도 의존성 검토의 경우, 고함수비 조건인 체적함수비 0.15에서 0.45 범위에서는 측정 대상 매질의 온도를 고려해야만 한다 모형사면 실험에서는 누적강우조건하에서 체적함수비와 간극수압의 변화 양상을 충분히 확인하였다. 특히, ADR4와 PWP3이 설치된 모형사면 하단부에서 측정치가 높게 나타나는데, 이것은 누적강우에 의해 발생된 침투수가 사면 하단부에서 유출면으로 작용하고 있으며, 모형사면 파괴의 시작지점으로 작용함을 알 수 있다.
본 논문은 검출기의 포화과정을 반영한 비선형 모델의 잡음 특성을 분석하고, 그러한 분석결과를 영상 신호-잡음비(Image SNR)의 분포도를 계산하기위하여 적용한다. 특별히, 검출 화소의 비선형성은 잡음분포(PDF)의 비대칭성과 화소 신호-잡음비(Pixel SNR)의 증폭이라는 두 가지 관점에서 분석되며, 제안된 영상 신호-잡음비 분포도를 이용하여 위성의 발사 후에 카메라 이득의 변화나 기타 상황에서도, 궤도상에서 최적의 위성 카메라 운영 변수들(노출시간, 누적횟수)을 얻을 수 있음이 주요한 특징으로 강조된다.
스마트그리드는 전력시스템과 이를 제어하기 위한 통신 인프라를 중심으로 다양한 시스템이 서로 통합되는 종합적인 플랫폼으로 이해할 수 있다. 기존에 각기 독립적으로 운영되는 시스템과 통신 인프라가 통합되기 시작하면서 다양한 상호작용이 파생되고 그로 인해 잠재적인 보안 측면의 위험성도 커지게 된다. 전통적인 전력시스템은 폐쇄적인 SCADA 네트워크를 기반으로 운영되었기 때문에 최소한의 보안강도가 보장되었지만, 스마트그리드 하에서는 개방형 통신망과 연계되면서, 기존의 사이버 보안 위협들이 전력시스템으로 유입하게 된다. 기존의 IT 시스템과는 달리 전력시스템과 같은 제어시스템은 물리적 작동과 공정이 수반되기 때문에 새로운 위험이 발생하기도 하고 기존의 위험이 증폭되기도 한다. 전력시스템에서는 가용성이 그 무엇보다 중요하기 때문에, 스마트그리드 체제하에서의 다양한 위협요인을 미리 파악하고 이에 대비한 계획을 수립함으로써, 그러한 가용성의 수준을 유지할 필요가 있다. 이를 위해서는 기존의 사이버 위협이 어떠한 경로를 통해 전력시스템에 영향을 미치게 되며 그로 인한 잠재적 위험이 얼마나 되는가를 평가할 필요가 있다. 그러나 스마트그리드는 아직까지 구축중인 미래형 시스템이고 누적된 과거 데이터가 없기 때문에 가상의 하드웨어 기반 테스트베드 내지 소프트웨어 기반의 시뮬레이션 모델을 통해 이를 사전적으로 테스트할 필요가 있다. 또한 스마트그리드는 서로 다른 IT 시스템과 물리적 설비들이 결합되는 복잡한 시스템이라는 측면에서, 잠재적으로 발생 가능한 다양한 위험을 분석하고 평가할 수 있는 모델의 수립이 요구된다. 본고에서는 그러한 CPS 기반 시뮬레이션 모델에 대한 현재의 연구동향을 검토하고, 향후 실질적으로 구현하기 위한 방안을 제안하고자 한다.
본 논문은 검출기의 비선형 모델을 바탕으로 유도된 영상 신호-잡음비(Image SNR)[1]의 분포도를 시뮬레이션을 통하여 검증하고, 선형/비선형 이득값들의 변화에 따른 분포도의 특성을 분석한다. 특히, 이득값들의 변화에 따른 분포도의 영향은 운영중인 위성 카메라의 잡음 특성 변화에 상관없이 이득값들에 의한 영상 신호-잡음비 변화 가능성을 보여준다. 마지막으로 본 논문은 영상 신호-잡음비 분포도를 이용하여 운영 변수(누적횟수, 노출시간) 선정과 관련된 최적화 방법에 대한 예시를 제시함으로써, 유도된 분포도의 유용성을 확인한다.
본 연구의 주목적은 에너지 비율 인자와 위상각을 이용한 연성포장의 피로예측 모델을 개발하는 것이다. 본 연구에서 도입된 에너지 비율 인자와 위상각은 점탄성 재료의 기본적인 성질을 반영하기 위하여 사용되었다. 에너지 비율 인자는 가상 방출 에너지와 시험 중 파괴시 까지의 누적 방출 에너지의 비로 정의된다. 위상각은 아스팔트 혼합물의 응력과 변형률의 차이로부터 발생한다. 아스팔트 콘크리트 혼합물의 실험결과를 이용하여 위상각이 측정 되었으며 초기 stiffness와 초기 위상각의 관계가 제시 되었다. 본 연구 결과 아스팔트 콘크리트 혼합물의 점탄성 재료라는 고유한 성질을 반영할 수 있는 에너지 비율 인자와 위상각을 활용한 연성포장용 피로 예측 모델이 제안되었다.
외력의 작용에 의해 발생되는 인체 내부의 내응력에 대한 이해가 중요하게 됨에 따라, 인간의 생체모델에서 근력이나 관절내에서의 응력분포를 밝히기 위한 다수의 수학적 모델이 소개되어져 왔다. 그러나 고체모델이나 인공손목관절의 개발에 무엇보다도 중요한 실제에 가까운 3차원적인 수학적 모델의 개발은 지금까지 성공적이지 못하였다. 본 연구에서는 인체의 손목관절에서 원위 요골과 척골로 구성되어진 3차원 수학적 모델과, 정교하게 재구성되어진 2차원의 유한요소법을 이용한 수학적 모델을 완성함에 있다. 본 연구에서는 동적운동시의 손목관절에서 근력과 원위 요골과 척골로 전달되어지는 힘과 관절내의 응력분포를 수학적 모델을 통하여, 정확하게 예측할 수 있는 가능성을 보여 주었다. 본 연구에서 추출되어진 결과는 동적운동 시 (반복운동), 손목관절을 이루고 있는 원위 요골과 척골에 상당히 많은 양의 힘이 전달되어 짐을 밝히었으며, 이것은 반복운동에 의하여 손목관절에 종종 발생하는 누적성질환과 깊은 연계성을 갖고 있음을 보여 주고 있다.
본 논문은 기존의 가야금 안족 모델을 분석하고 안족의 위치에 따른 주파수 모델링을 개선하기 위한 방법에 대해서 기술한다. 기존의 모델은 안족의 위치별 기본 주파수의 변화를 지수 함수로 가정, 리키 적분기를 이용하여 이들 주파수를 적분한 후 선형 회귀 모델을 이용하여 주파수와 안족의 위치에 관한 수식의 파라미터를 구하였다. 이 모델은 평균적으로 2.5 Hz의 오차를 보였으나 낮은 주파수에 대해서는 최대 7.75 Hz의 오차를 보였다. 이에 제안하는 모델은 안족의 위치를 세부 구간으로 나누고 각 구간 내 누적 주파수에 대한 선형 회귀 모델을 적용하였고, 리키 적분기의 계수를 바꿔가며 안족 위치의 세부 구간 내 각 현의 기본 주파수와 계산된 주파수간 RMSE(Root Mean Square Error)가 최소가 되는 계수를 찾음으로써 최적의 파라미터를 구하였다. 이러한 과정을 통해 얻어진 모델은 기존의 오차를 최대 3배가량 줄일 수 있었다.
신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에 대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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