부정류 해석프로그램을 이용하여 각 절점에서 갑작스런 유량의 변화가 일어났다고 가정하여 부정류 해석을 수행하였다. 각 절점에서 소요유량(demand)이 추가로 발생할 경우에 대해서 부정류 해석을 수행하였다. 추가 소요유량이 발생하였다는 것은 그 절점에서의 누수량으로 간주할 수 있으므로 실제 일어날 수 있는 누수에 대한 민감도 분석을 하여 센서의 설치지점을 선정한다면 보다 더 정확한 모니터링 지점선정이 될 것으로 판단된다. 다음과 같은 두 가지 방법을 통하여 모니터링 최적지점 선정방법을 비교하였다. 첫 번째는 한 절점에서 갑작스런 소요유량의 변화가 발생하면 그로인해 부정류가 발생한다. 이때 각 절점에서의 압력변위와 유량변화가 발생한 절점의 압력비를 합하고 절점의 수로 평균하여 민감도 분석을 수행한다. 특정 절점에서 유량변화로 발생한 압력의 변화가 다른 절점에 얼마나 영향을 미치는지에 대한 기여도를 부정류 해석결과를 이용하여 정량적으로 산정하는 방법이다. 특정 절점에서 유량의 변화가 생겼으므로 부정류해석 결과는 누수가 없을 때 최초 계산하였던 각 절점에서의 압력이 크게 유동하게 된다. 이때의 최고치와 최저치의 차는 압력변위이고 최초압력과의 비를 합산하고 절점의 수로 평균한 값을 비교하였다. 이렇게 계산된 값이 가장 큰 절점이 모니터링 지점으로 우선 선정된다. 두 번째 방법은 유량변화로 발생한 절점의 압력변위와 그 절점의 최초압력의 비를 산정하는 방법이며 부정류해석결과를 이용하였다. 한 절점에서 유량을 변화시키고 부정류로 인해 발생하는 압력변위와 최초압력의 비를 합산하고 절점수로 평균하여 민감도 분석을 수행한 것이다. 어느 절점의 압력변위와 최초압력의 비를 정량적으로 산정하여 민감도를 분석하고 비교하였다.
인터넷 광고에서 부정 클릭을 식별하기 위해 제시된 모텔은 검색한 키워드, 광고 클릭 시간, 사이트 방문 시간, IP 등을 기준 변수로 한다. 이 방법은 클라이언트 IP를 기반으로 하고 사람이 부정 클릭을 행하는 것을 식별하는 것이기 때문에 자동화 도구 등을 이용하여 부정 클릭을 행하는 방법에 대한 식별 방법으로는 충분하지 않다. 본 논문에서는 자동화 도구를 이용한 부정 클릭을 보다 정확하게 식별하기 위해 각 정보의 조합을 핑거프린팅하여 그 값을 비교하는 방법을 제안하였다. 연구는 3단계로 나누어 진행되었다. 1단계에서는 IP 정보의 핑거프린팅, 2단계에서는 IP와 세션 정보의 핑거프린팅, 3단계에서는 세션 정보와 검색한 키워드의 핑거프린팅을 만든다. 결과 값을 통해 동일한 핑거프린팅 값을 갖는 것은 자동화 도구를 사용한 부정 클릭의 가능성이 높다고 판단한다. 본 연구에서 제시한 방법론은 부정 클릭 식별 모델을 만들기 위해 기존의 연구에서 사용하였던 개별 값의 비교에서 발전하여 DB에 저장된 각 로그의 값을 조합하여 사용함으로써 여러 가지 정보를 부정 클릭 식별을 위한 유의미한 값으로 사용할 수 있다는 점을 보여주고 있다.
ECG 기반의 부정맥 자동 분류에 관한 연구는 지난 수십 년간 다양한 방법으로 연구되어 왔다. 많은 연구들이 부정맥을 구별해 낼 수 있는 특징 벡터를 찾아내기 위해 연구하였으나, 피험자의 ECG 특징이 각기 다르기 때문에 부정맥으로 인한 차이와 개인 간 차이를 구별하기 어려웠다. 생체데이터는 그 특성상 서로 다른 특징을 갖고 있으며, 다양한 특징을 가진 사람들에게 적용하기 위한 범용성과 부정맥 검출의 정확성 사이에 교환적 관계를 갖게 된다. 특히 ECG 데이터의 경우 사람 식별 데이터로 사용하고자 하는 연구가 있을 정도로 개인 간 편차가 분명하다. wavelet 분석방법은 다양한 mother wavelet을 사용할 수 있다는 점을 큰 장점으로 가지고 있으며, wavelet parameterization 기법을 사용하여 임의의 직교 wavelet basis를 발생시킬 수 있다. 본 논문은 wavelet parameterization을 사용하여 개인 간의 ECG 파형의 차이를 상쇄시키고, 부정맥의 차이만을 부각시킴으로써 ECG 기반의 부정맥 자동 분류 성능을 높이고자 하는데 목적이 있다.
심전도 신호 분석 및 부정맥 분류는 환자를 진단하고 치료하는데 중요한 역할을 한다. 부정맥은 맥박이 불규칙한 상태로 심실빈맥(VT)이나 심실세동(VF) 환자에게 심각한 위협이 될 수 있다. 심방조기수축(APC)과 상심실성빈맥(SVT), 심실조기수축(PVC)은 심실빈맥(VT)만큼 치명적이지는 않지만 심장질환을 진단하는데 중요한 부정맥이다. 본 논문은 2~3개의 부정맥 분류만을 고려한 기존의 방법을 극복하고 다양한 부정맥을 분류하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징 추출을 위해서 EMD 방법으로 신호를 분해하여 IMFs를 얻는다. 입력 데이터의 양은 분류기 성능에 영향을 미치므로 신호 데이터의 차원을 감소시키기 위해 Burg 알고리즘을 IMFs에 적용하여 AR 계수를 구하고 여러 개의 이진 분류기를 결합한 다중 클래스 SVM의 입력으로 사용한다. 최적의 SVM 성능 파라미터를 선택하고 부정맥 분류에 적용한 결과 검출의 정확성은 96.8%~99.5%였다. 실험 결과는 제안한 EMD 방법에 의한 전처리 및 특징 추출과 다중 클래스 SVM에 의한 부정맥 분류의 유용성을 보여준다.
1 . E-Commerce 보안 ■ 인증(authentication) 정보의 송/수신자 또는 정보시스템 이용자의 신원을 식별, 확인하는 것 ■ 기밀성(confidentiality) 전송 또는 보관중인 정보를 비인가자가 부정한 방법으로 입수하더라도 그 내용을 알 수 없도록 보호하는 것 ■ 무결성(integity) 전송 또는 보관중인 정보에 대한 허가되지 않은 변경을 발견할 수 있도록 하는 것 ■ 부인방지(non-repudiation) 사용자가 정보통신시스템을 통하여 정보를 송/수신하거나 처리한 사실을 부인할 수 없도록 하는 것 ■ 접근통제(access control) 비인가자가 정보통신시스템에 부정한 방법으로 접근하여 사용하는 것을 방지하는 것(중략)
이 논문에서는 관망시스템의 수격압 현상을 모의하기 위해서 합성 부정류 마찰 모형을 개발하였다. 부정류 마찰항을 고려하기 위한 방법으로 빈도 의존 마찰항과 순간 가속도 기반 마찰 모형을 합성하였으며, 특성선 방법을 모형 개발의 기반으로하였다. 관망에서의 부정류 모형으로 가장 널리 쓰이는 Zielke의 마찰항 모형과 Ramos의 마찰항 모형들과 종합적인 비교를 수행하였다. 모의 결과를 검증하기 위해서 고빈도로 수압을 측정할 수 있는 자료 획득체제를 구비한 관망시스템을 구축하였다. 정상상태에서 밸브 급폐로 야기된 수격압의 수압 시계열을 2가지 Reynolds수에서 확보하였다. 모의결과는 pilot 관망체제에서 확보한 실험 자료와 비교하였다. 부정류 마찰항 모형의 매개변수 보정을 위해서 시행착오 방법이 도입되었으며, 부정류 마찰항들을 비교한 결과는 수격압에서 수압이 감쇄되는 과정에 대한 전반적인 이해를 돕고자 하였다. 이와 같은 결과는 관망의 천이류를 적절히 예측하는데 부정류 마찰항의 적절한 고려가 필수적인 부분임을 알려 주고 있다.
같은 급의 부정교합이라도 악골의 수직 수평관계, 악골과 치아의 크기에 따라서 여러 유형으로 분류된다. 여러 유형에 따라 치료방법에도 일률적일 수 없고 다양하게 된다. 진단과 치료계획 수립 시에 종종 어려움을 겪게 되는 경우가 있다. 진단의 어려움을 겪는 경우는 발치할 것인지 여부, 어떤 치아를 발치할 것인지, 악궁과 치아크기의 부조화를 어떻게 해소시킬 것인지 들의 결정을 내릴 때이다. 이런 경우 정확한 두부방사선분석 석고모형 분석, 성장과 발육분석에 의하여 판단하며 무엇보다 술자의 능력에 맞게 최선의 방법을 선택하는 것이 중요하다. 부정교합의 유형에 따라 다양한 발치 등 방법을 보고하고자 한다.
보의 처짐(deflection of beam) 및 부정정보(statically indeterminate beam)의 문제는 수문이나 압력용기등을 비롯한 각종 구조물의 강도계산에서 설계자가 자주 부딪치는 문제이다. 일반적으로 분포하중이나 집중하중 또는 집중 모우멘트가 작용하는 보, 특히 부정정 보의 경우 해석하기 쉬운 방법을 찾아 모우멘트-면적법, 중첩법, 3-모우멘트의 방정식등을 사용하여 반력이나 반력 모우멘트, 처짐량 등을 계산하고 있다. 그러나 이들 방식들은 일률적으로 어느 경우에나 적용하기에 적합한 것은 아니고 복잡한 각종 정리나 공식들을 사용하여야 하며 공액보(conjugated beam)의 반력을 구한다든가, 선도의 면적을 구하기 위하여 힘든 계산을 행하여야 하는 등 쉽지 않아, 부정정 보를 풀어야 할 경우가 발생할 때마다 좀 더 쉬운 접근방법이 없을까 하는 애로를 느껴왔다. 그러던 차 특이함수를 도입하여 문제의 해결을 시도하여 본 바, 복잡한 공식들을 외울 필요 없이 규칙적이고 일률적인 방법으로 쉽게 문제의 해결이 가능하기에 여기 간단히 풀이 방법을 소개하고자 한다.
부정행위 탐지는 개별 사용자의 행동 기록과 그 사용자와 유사한 프로필을 갖고 있는 사용자들의 행동 기록을 바탕으로 행동 패턴 혹은 행동 규칙을 찾아내, 이 패턴/규칙과의 비교를 통해 현재 행위가 부정한 것인지를 결정하는 방법을 주로 사용한다. 그러나, 특정 사용자의 행위패턴이 급격하게 바뀌는 경우, 과거의 기록을 바탕으로 생성된 패턴의 유효성은 보장받을 수 없다. 더구나 기존 기록과 상이한 행위에 대한 새로운 패턴이 생성되기 위해서는 계속해서 그런 행위가 쌓여야만 하고, 그 쌓이는 양은 기존 패턴의 견고성에 비례된다. 또한 동일 사용자에게 털러 패턴을 적용시키는 방법 역시 패턴간의 충돌이 일어나는 등의 한계가 존재한다. 본 논문에서는 시간 논리(Temporal Logic)를 적용하여, 과거의 패턴의 유효성을 검증하고 신규패턴을 빠르게 찾아내는 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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