Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권3호
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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.
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)
양자상태의 얽힘을 양으로 나타낼 수 있는 방법들에 대하여 기술하였다. 두 부분으로 구성된 순수 양자상태는 쉽게 얽힘을 판별할 수 있는 방법을 알 수 있으나 혼합된 형태의 양자상태는 양자 얽힘을 판별하기가 어렵다. 일반적으로 부분이 많아지는 경우에 대해서는 순수 상태도 그 판별을 하는 것이 어렵다고 알려져 있으나 이 논문에서 그 방법을 제시하고 혼합 상태로의 적용에 대하여 논의한다.
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.
본 논문에서는 스마트폰 기반의 사용자 이동 상태 판별 알고리즘에 대해 제안한다. 제안된 알고리즘은 스마트 폰의 자체 내장된 방향 센서와 GPS센서의 데이터 정보를 기반으로 하여 현재 사용자의 이동 수단 및 위치를 판단한다. GPS 센서를 이용해 위치와 이동속도를 계산하여 이동수단을 판별하고, 방향 센서의 데이터를 분석하여 세부적인 이동형태를 판별한다. 본 논문에서는 스마트폰의 두 가지 응용 센서를 이용하여 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 구현하고 테스트를 수행하였다. 실험 내용은 GPS를 통해 받은 데이터를 이용하여 이동속도를 계산하고 방향 센서의 변화 폭을 측정 이동형태를 판별할 수 있는 속도와 방향센서의 임계 값를 실험 데이터를 바탕으로 정의하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 이용하여 사용자의 이동 상태를 판별 할 수 있었다.
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.
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.
뇌파 파형중 베타파를 이용한 인간의 인지상태를 판별한다. 베타파는 인간의 인지상태중 스트레스 영역에 해당하는 특성이 있고, 이 영역에서 스트레스의 오버대역폭을 추출하기 위해서 저대역폭과 고대역폭 사이의 베타파간 상관관계를 분석해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 효과적으로 베타파 상관관계를 분석하고 추출하기 위해 비지도학습 머신러닝을 이용한 Kmean 클러스터링 분석모델을 제시한다. 제시된 모델은 베타파 영역을 유사한 영역의 클러스터 군으로 분류하고 해당 클러스터링 범주에서 이상파형을 판별한다. 이상파형 판별을 위해 클러스터군의 밀집도와 정상범주 이탈영역을 기준으로 스트레스 위험군을 판별하고 판별된 스트레스 위험군에 대한 대처방안을 제공할 수 있다. 제시된 모델을 활용하면 뇌파파형을 통한 인지상태의 스트레스 지수분별이 가능하고, 개인의 인지상태에 대한 관리 및 응용이 가능하다. 또한 스트레스와 오피스증후군을 갖는 사람들에게 뇌파관리를 통해 개인의 삶에 대한 질적 향상에 도움을 준다.
본 논문에서는 산업전반에 걸쳐 널리 사용되는 유도전동기의 고장상태를 검출하기 위해 선형판별분석기법에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 기법은 우선 주기별로 실험에 의해 측정된 전류값의 입력차원을 주성분분석기법을 이용하여 축소한 후 선형판별분석기법을 이용하여 고장상태별로 특징벡터를 추출한다. 다음으로 진단단계는 확보된 고장 종류별 특징벡터와 운전 시 입력되는 특징벡터간의 유클리디안 거리를 이용하여 유도전동기의 운전상태를 진단하는 구조로 되어있다. 마지막으로 선형판별분석기법의 타당성을 보이기 위해 노이즈가 있는 다양한 조건하에서 실험한 결과, 주성분분석기법만을 이용한 경우보다 우수한 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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