• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.3
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• pp.617-628
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• 1997

시계열 자료의 변이상태(transition status)에 대한 판별은 여러 분야에서 연구되고 있다. 하지만 변압기의 진동신호와 같이 특정한 시계열모형을 적합시키기 힘든 자료는 변이 상태에 대한 판별이 쉽지 않다. 본 논문에서는 정상적인 변압기에서 발생하는 진동신호에 대하여 각 주기별 최대값, 자기상관계수 및 편자기상관계수 등의 경험적 표본분포를 연구한 후, 이를 이용한 관리도를 만들어 변압기 진동신호의 변이상태에 대한 판별을 하였다. 이 방법은 품질관리의 관리도 이론을 시계열자료에 응용한 것으로 비정상적인 변압기 진동신호의 판별에 만족스러운 결과를 가져왔다.

• Proceedings of the KSAR Conference
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• 2004.06a
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• pp.292-292
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• 2004

배아의 성별 판별을 위해 할구를 biopsy하여 핵상에서 정밀 분석을 하였다. 이 실험에서는 8-에서 16-세포기 배아의 할구를 배아 성결정의 대표물로 사용하여 IVF소 배아를 분석 평가하였다. 55개의 배아를 PCT후 biopsy하여 분석하였다. PCR에 의한 성판별에서 biopsy한 single blastomere와 blastocyst의 성판별의 일치하는 비율은 80%인 것으로 나타났다. IVF 수정란을 염색체 상태에서 평가하기 위해 8- 16- 세포기의 할구를 Karyotyping 하였다. 할구의 Karyotyping을 위해 metaphase 상태에서 vinblastine sulfate에 계속적으로 노출시켜 metaphse Ⅱ 상태를 유도하였다. (중략)

• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.16 no.1
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• pp.88-91
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• 2006

We present a method describing the quantum entanglement. We knows the criterion which can determine entanglement in a bipartite system. It is difficult in mixed states. Even though the entanglement criterion for multipartite systems is difficult, we offer a criterion for multiqubits and discuss entanglement of the mixed state.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.874-876
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• 2003

전산 시스템에 대한 침입에 대응하기 위하여 시스템 호출 감사자료 척도를 사용하여 은닉 마르코프 모델(HMM)에 적용하는 비정상행위 기반 침입탐지 시스템에 대한 연구가 활발하다. 하지만, 이는 일정한 임계간 이하의 비정상행위만을 감지할 뿐, 어떠한 유형의 침입인지를 판별하지 못한다. 이에 Viterbi 알고리즘을 이용하여 상태 시퀀스를 분석하고, 공격 유형별 표준 상태시퀀스와의 유사성을 측정하여 유형을 판별할 수 있는데, 외부 혹은 내부 환경에 따라 상태 시퀀스가 항상 규칙적으로 추출될 수 없기 때문에, 단순 매칭으로 침입 유형을 판별하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 시퀀스의 변형을 효과적으로 고려하는 편집거리(Edit distance)를 이용하여 어떠한 유형의 침입이 발생하였는지를 판별하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 루트권한을 취득하기 위한 대표적인 침입유형으로 가장 널리 쓰이는 버퍼오버플로우 공격에 대해 실험하였는데, 그 결과 세부적인 침입 유형을 잘 판별할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.3
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• pp.167-174
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• 2011

This paper proposed a smart-phone based user movement state identification algorithm. Then movement state of the user is identified by calculating the location and moving speed using the GPS sensor, and detailed movement methods are identified by analyzing the data from the Orientation sensor. In this study, two sensors of the smart-phone were used to implement the user movement status identification algorithm and to perform tests. The reference values of the speed and orientation required for the identification of the movement type were defined based on the experimental data. The results of this study showed that the movement type of a smart-phone user can be identified using the user movement state identification algorithm.

• 건강소식
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• v.35 no.11
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• pp.16-17
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• 2011

소변검사는 손쉽고 매우 간단한 검사로 우리 몸속 장기를 통해 노폐물을 걸러 배설하는 소변을 분석하여 여러 가지 질병 여부를 확인한다. 소변은 그저 냄새나는 노폐물이 아니라 몸 상태를 판별하는 시험지인 셈이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.237-240
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• 2010

본 논문에서는 스마트폰 기반의 사용자 이동 형태 판별 알고리즘에 대해 제안한다. 이 알고리즘은 스마트폰의 자체 내장된 3 축 가속도 센서와 GPS센서의 데이터 정보를 기반으로 하여 현재 사용자의 이동 수단 및 위치를 판단하게 된다. 이때 GPS 센서을 이용해 사용자의 위치와 이동속도를 계산하여 사용자의 이동수단을 판별하는데 이용하게 되고 가속도 센서의 데이터를 분석하여 사용자의 세부적인 이동형태(걷기, 뛰기)를 판별하는데 이용된다. 본 논문에서는 스마트폰의 두 가지 응용 센서(GPS, 가속도계)를 이용하여 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 구현하고 테스트를 수행하였다. 실험 내용은 GPS를 통해 받은 데이터를 이용하여 이동속도를 계산하고 가속도 센서의 변화 폭을 측정 이동형태를 판별할 수 있는 속도와 가속도 센서의 기준 값을 실험 데이터를 바탕으로 정의하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 사용자 이동형태 판별 알고리즘를 이용하여 사용자의 이동형태를 판별 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for the Gifted Conference
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• 2003.05a
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• pp.127-130
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• 2003

본 연구는 과학영재교육의 중요성이 증대되고 있는 현 시점에서 이의 효과적인 성취를 가져오기 위해선 우선 영재 판별의 시도가 다양해져야 한다는 필요성에서 출발하였다. 그 동안 영재 판별은 주로 인지수행의 결과적인 측면을 다루었다고 본다면, 본 연구는 인지수행의 과정적인 측면을 다루었다고 할 수 있다. 인지수행의 과정적인 측면은 뇌기능의 활동성을 파악하는 것으로 가능하다. 따라서 뇌의 활동성에 대한 뇌파측정 방법을 통해 좌.우뇌 기능상에서의 뇌파특성을 파악해 보므로써 영재성 판별의 한 방법으로서 그 가능성의 단초를 제공하는데 본 연구의 주목적이 있다. 이를 위해 영재성 판별 및 뇌기능 연구방법과 뇌의 정보처리과정에 대한 이론적인 고찰을 바탕으로 초등학교 4-6학년 아동 중 과학영재아 11명, 일반아 10을 연구대상으로 선정하여 PC용 뇌파측정기를 통해 이들의 뇌파특성을 분석한 결과, 다음과 같이 나타났다. 다음 표는 과학영재아 및 일반아의 아무런 과제를 수행하지 않은 상태의 기본뇌파와 과학 창의적 과제를 수행중인 상태에서의 뇌파를 좌뇌와 우뇌의 뇌파 활성도별로 그 차이를 분석한 것이다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.3
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• pp.221-226
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• 2019

The characteristic of the beta wave among the EEG waves corresponds to the stress area of human perception. The over-bandwidth of the stress is extracted by analyzing the beta-wave correlation between the low-bandwidth and high-bandwidth. We present a KMeans clustering analysis model for unsupervised machine learning to construct an analytical model for analyzing and extracting the beta-wave correlation. The proposed model classifies the beta wave region into clusters of similar regions and identifies anomalous waveforms in the corresponding clustering category. The abnormal group of waveform clusters and the normal category leaving region are discriminated from the stress risk group. Using this model, it is possible to discriminate the degree of stress of the cognitive state through the EEG waveform, and it is possible to manage and apply the cognitive state of the individual.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.18 no.4
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• pp.104-111
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• 2004

In this paper, we propose a diagnosis algorithm to detect faults of induction motor using LDA First, after reducing the input dimension of a current value measured by experiment at each period using PCA method, we extract characteristic vectors for each fault using LDA Next, we analyze the driving condition of an induction motor using the Euclidean distance between a precalculated characteristic vector and an input vector. Finally, from the experiments under various noise conditions showing the properties of the LDA method, we obtained better results than the case of using the PCA method.