• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.32 no.1
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• pp.55-63
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• 2019

In engineering problems, many random variables have correlation, and the correlation of input random variables has a great influence on reliability analysis results of the mechanical systems. However, correlated variables are often treated as independent variables or modeled by specific parametric joint distributions due to difficulty in modeling joint distributions. Especially, when there are insufficient correlated data, it becomes more difficult to correctly model the joint distribution. In this study, multivariate kernel density estimation with bounded data is proposed to estimate various types of joint distributions with highly nonlinearity. Since it combines given data with bounded data, which are generated from confidence intervals of uniform distribution parameters for given data, it is less sensitive to data quality and number of data. Thus, it yields conservative statistical modeling and reliability analysis results, and its performance is verified through statistical simulation and engineering examples.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.1
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• pp.1-6
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• 2017

In this paper, we propose a new method for a correlative phase comparison direction finding(DF) which detects the arrival direction of radio waves by data fusing the calculated phase difference and the measured phase difference between the antennas when the radio waves are incident on the circular array antenna composed of 7 antennas respectively. The correlation type phase comparison method uses a uniform circular array(UCA) and a linear array method. The phase difference data calculated formally and the phase difference data measured in the test environment are fused with a correlation function, therefore, it is superior to the currently used phase comparison direction detection method. When the signal-to-noise ratio (SNR) of the received signal is 20dB and the inter-antenna distance to the wavelength of the received signal($L/{\lambda}$) is 0.5, the accuracy of the correlative DF is $1.7^{\circ}$ while measurement phase comparison's is larger than $2.5^{\circ}$, It can be used for electromagnetic signal monitoring and military direction detection.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.470-471
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• 2008

본 논문에서는 한일공동VLBI상관기(KJJVC)의 핵심구성인 VLBI상관서브시스템(VCS)의 개발과 그 시제품의 기본적인 성능시험에 대해 고찰하고자 한다. VCS는 16관측국의 총 120기선과 관측국당 8Gbps의 입력 데이터처리 그리고 총 8192채널의 상관결과를 출력할 수 있는 성능을 가지고 있다. VCS는 FX 형식으로 데이터 입력보드(RDC), 푸리에 변환보드(FTB) 그리고 상관처리보드(CAB)로 구성되며, 푸리에 변환보드와 상관처리보드에서 중요한 기능들이 수행된다. 그리고 VCS는 8Gbps의 입력데이터를 처리하기 위해 데이터 직렬화 방법을 채택하고 최대 지연추적을 위해 인공위성 VLBI를 위한 VSOP2의 관측데이터도 처리할 수 있도록 설계되었다. VCS는 2007년 8월부터 개발이 진행되었으며, 현재 시제품이 완성되어 기본적인 성능시험을 수행하였다. 본 논문에서는 VCS 시제품의 성능시험결과에 대해 간략히 기술한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1759-1760
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• 2006

GPS 수신기에서 항법을 수행하기 위해서 신호탐색, 신호추적, 데이터 동기, 데이터 복조, 측정치 생성 및 위치 계산의 과정을 거쳐야 한다. TTFF(Time To First Fix)는 이러한 시간의 합으로 수신기의 성능을 나타내는 중요 평가지수 중의 하나이다. 일반적인 수신기의 TTFF는 80~90초인 것으로 알려져 있으며, 고속으로 운동하는 항체의 경우, 빠른 TTFF를 필요로 하므로 가장 긴 시간이 소비하는 신호탐색 과정의 시간을 줄여야 한다. 본 논문에서는 고속으로 운동하는 항체에서 GPS 신호의 코드 탐색 시간을 줄이기 위하여 다중 상관기 구조를 가지는 수신기를 설계 하고자한다. 설계한 수신기는 수신된 신호의 코드위상을 여러 개의 상관기에서 동시에 탐색하도록 다중 상관기를 구성하여 코드위상 검색에 소요되는 시간을 단축시킨다. 이를 검증하기 위하여 GPS 모의 신호 발생기를 이용하여 실험을 수행하였다. GPS 신호는 IF 데이터 수집 장치로부터 수집된 신호를 이용하며, 실험 수행 결과 다중 상관기를 이용하였을 때 TTFF가 단축되는 것을 확인하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.4 no.2 s.8
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• pp.181-193
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• 1996

A new technique for land cover classification which applies digital image pre-classified by unsupervised classification technique, clustering, to Canonical Correlation Analysis(CCA) was proposed in this paper. Compared with maximum likelihood classification, the proposed technique had a good flexibility in selecting training areas. This implies that any selected position of training areas has few effects on classification results. Land cover of each cluster designated by CCA after clustering is able to be used as prior information for maximum likelihood classification. In case that the same training areas are used, accuracy of classification using Canonical Correlation Analysis after cluster analysis is better than that of maximum likelihood classification. Therefore, a new technique proposed in this study will be able to be put to practical use. Moreover this will play an important role in the construction of GIS database

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.23 no.7
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• pp.1689-1698
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• 1998

In this paper, we present a new method for estimating the parameters of transient-type signal in additive white Gaussian noise. This method makes use of the truncated singular value decomposition of an extended-order auto-correlation-like matrix based on the linear-prediction model. The method is tested on data consisting of two exponentially dampled sinusoidal signals with the same damping factor and different damping factor. Simulation results are illustrated to demonstrate the better performance of the method applied to the auto-correlation-like matrix than that applied to the data matrix.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.12
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• pp.553-564
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• 2014

In this paper, we propose the system for automatic generation of issue analysis report based on social big data mining, with the purpose of resolving three problems of the previous technologies in a social media analysis and analytic report generation. Three problems are the isolation of analysis, the subjectivity of experts and the closure of information attributable to a high price. The system is comprised of the natural language query analysis, the issue analysis, the social big data analysis, the social big data correlation analysis and the automatic report generation. For the evaluation of report usefulness, we used a Likert scale and made two experts of big data analysis evaluate. The result shows that the quality of report is comparatively useful and reliable. Because of a low price of the report generation, the correlation analysis of social big data and the objectivity of social big data analysis, the proposed system will lead us to the popularization of social big data analysis.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.1
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• pp.459-466
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• 2011

In this paper, we proposed a data mining framework for the management of alerts in order to improve the performance of the intrusion detection systems. The proposed alert data mining framework performs alert correlation analysis by using mining tasks such as axis-based association rule, axis-based frequent episodes and order-based clustering. It also provides the capability of classify false alarms in order to reduce false alarms. We also analyzed the characteristics of the proposed system through the implementation and evaluation of the proposed system. The proposed alert data mining framework performs not only the alert correlation analysis but also the false alarm classification. The alert data mining framework can find out the unknown patterns of the alerts. It also can be applied to predict attacks in progress and to understand logical steps and strategies behind series of attacks using sequences of clusters and to classify false alerts from intrusion detection system. The final rules that were generated by alert data mining framework can be used to the real time response of the intrusion detection system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.386-386
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• 2020

가뭄은 강수, 증발산, 대기온도, 토양수분 등 다양한 수문기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생되기 때문에 가뭄의 정확한 사상을 분석하는 것은 매우 어렵다. 또한 어떤 요인을 중심으로 고려하느냐에 따라 가뭄은 다양한 시각으로 정의되고 있다. 일정기간 평균 강수량보다 적은 강수로 인해 건조한 날이 지속되는 것, 즉 기상요소를 중심으로 가뭄을 정의하는 것을 기상학적 가뭄이라 하며, 작물의 생육에 필요한 수분을 중심으로 고려하는 것을 농업적 가뭄이라 한다. 또한 하천유량, 댐 저수량 등 전반적인 수자원 공급원의 부족을 수문학적 가뭄이라 한다. 이와 같이 다양하게 나타는 가뭄의 발생특성을 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수가 개발되어 왔다. 그러나 현재까지 개발된 가뭄지수들은 공통적으로 정형데이터를 활용하여 산정한다. 하지만 최근에는 비정형데이터를 활용하여 지수(Index)를 산정하거나, 재난관리에 적용하는 등 비정형 데이터의 활용이 급증하고 있다. 따라서 본 연구에서는 비정형 데이터(뉴스 데이터)를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 기존의 가뭄지수들과의 상관성 분석을 실시 한 뒤, 지수결합을 통해 가뭄사상 분석의 새로운 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구의 공간적범위는 2014~2015 충남서북부가뭄 지역 중 가장 큰 피해를 입었던 보령지역으로 선정하였으며 시간적범위는 2013~2016년으로 설정하였다. 비정형 데이터의 구축은 크롤링(Crawling)을 활용하여 네이버 뉴스의 기사를 수집하였으며 자료의 신뢰성을 위해 URL이 동일한 중복기사 및 '보령', '가뭄' 단어가 없는 기사는 제거하였다. 구축된 데이터를 기반으로 월별 빈도를 산출하고 표준점수(Z-score)로 환산하여 가뭄지수를 산정하였다. 산정된 가뭄지수가 어떤 가뭄의 유형(기상학적, 농업적, 수문학적)을 보이는지 확인하기 위해 기존의 가뭄지수들과 상관성분석을 실시하였으며, 가장 높은 상관성을 보이는 가뭄지수와 결합을 통해 새로운 가뭄 사상을 분석하였다. 본 연구에서 진행한 가뭄사상 분석은 향후 가뭄만이 아니라 다양한 재난분야에서 비정형 데이터를 활용한 분석의 기초로자료로 활용될 수 있을 것이다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.16 no.3
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• pp.130-137
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• 2023

Smart farms, which have been receiving attention as a solution to recent rural problems, refer to technologies that optimize the growing environment of crops and increase the productivity and quality of crops through efficient management. If the relationships between environmental data in smart farms are analyzed, additional productivity enhancement and crop management will be possible. In this paper, we propose a method for acquiring and analyzing nine environmental data, including temperature, humidity, CO2, soil temperature, soil moisture, insolation, soil EC, EC, and pH. Data acquisition is done through RS-485 communication between the main board and the sensor board and stored in the database after acquisition. The stored data is downloaded in Excel sheet format and analyzed through histograms, data charts, and correlation heatmaps. First, we analyze the distribution of total, day, and night data through histogram analysis, and identifiy the average, median, minimum, and maximum values by month through data chart analysis separating day and night to see how the data changes by month. Finally, we analyze the correlation of the data through a correlation heatmap analysis separating day and night. The results show a very strong positive correlation between temperature and soil temperature and soil EC and EC during the day, and a very strong positive correlation between temperature and soil temperature and soil EC and EC at night, and a strong negative correlation between temperature and soil EC.