소프트웨어 개발 초기 단계의 문제점이 개발 후반부 산물의 품질에 심각한 영향을 미치기 때문에 설계 명세를 이용하여 결함경향성이 많은 부분을 예측하는 위험도 예측 모델은 전체 시스템 개발비용을 낮추는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 예측 모델은 결과 산물이 매우 크고 실행 정확성이 요구되는 통신 소프트웨어 같은 실시간 시스템 설계에 더욱 필요하다. 판별분석, 인공신경망, 분류트리 등의 기법들을 이용한 모델들이 제안되었으나 이들은 결과에 대한 원인 분석의 어려움, 낮은 확장성 등의 문제점들을 지니고 있었다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 모델인 GAM을 제안한다. GAM은 위험도 함수를 만들어 내므로 기존의 분류 모델들과는 다르게 설계 개체의 위험도 비교에도 사용가능하다. 여러 내부 특성들과 예측 정확도 비교를 통해 GAM을 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 비교하였다.
인천국제공항과 김포국제공항을 포함하는 서울 접근 관제 구역은 하루 1,000여 대의 항공기가 운용되어 혼잡할 뿐만 아니라 북쪽으로 공역이 제한되어있기 때문에, 항공기 간의 적절한 분리 유지를 통한 안전관리가 까다롭고 관제사의 업무 부하가 높은 편이다. 본 연구에서는 최근 3년간의 ADS-B (automatic dependent surveillance-broadcast) 항적 데이터를 기반으로, 관제사의 벡터링이 추가되지 않은 원래 비행계획 상의 항로와 절차를 예측하고, 이를 이용하여 서울 접근 관제 구역 내 항공기 운용의 구조적인 안전도를 분석하였다. 안전 지표로서는 대형 무인항공기의 탐지 및 회피 시스템에 적용하기 위해 개발된 DWC (detect and avoid well clear) 지표가 사용되었으며, 이를 통하여 가장 위험도가 높은 지역들을 판별하였다. 활주로 방향에 무관하게 인천국제공항의 서쪽 지역을 사용하는 이/착륙 절차 주변이 가장 위험도가 높게 나타났다. 이외에 도착 절차들의 합류 지점과 출/도착 절차들의 교차 지점이 상대적으로 위험도가 높게 나타났다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권9호
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pp.1137-1140
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2014
선박의 전동기에 고장이 발생하면 대개 육상에서 수리 후 본선에 다시 재설치 되고 있으나 연결 단자의 기호 표시가 지워지거나 분명치 않을 때는 결선과정에서 전동기 권선의 극성 구별이 어려워진다. 이로 인해 Y-${\delta}$ 기동의 전동기에서 한 권선의 극성을 반대로 잘못 연결하는 경우 전원 투입과 동시에 과다한 전류가 흐르면서 재차 2차 고장으로 이어질 위험이 있다. 이러한 문제와 관련하여 본 논문은 고정자의 1상 권선에 미소 직류전류를 흘릴 때 나머지 권선들에서 유도되는 과도 기전력의 특성을 토대로 아날로그 멀티테스터를 이용한 고정자 권선의 극성 판별법을 제시하고 관련 특성을 분석한다. 또한, 이 같은 방식을 실제 전동기에 적용하여 단계적인 측정과정을 통해 단자연결의 이상여부를 현장에서 용이하게 판별할 수 있는지를 확인해 보기로 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권3호
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pp.473-483
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2014
ROC 곡선과 ROC 곡면을 확장한 4차원 이상의 공간에서의 ROC 다면체는 시각적인 표현이 어렵기 때문에 활용하기 어려우나, ROC 다면체 아래 공간을 측정하는 HUM 통계량에 대하여는 AUC와 VUS 통계량을 기반으로 정의가 가능하고 값을 구할 수 있으므로 본 연구는 네 가지 범주의 분류모형의 판별력을 측정하는 확률을 정의하고 연구한다. 그리고 Basel II를 기반한 부도확률에 대한 AUC의 판별력 판단기준을 제안한 연구를 확장하여, 네 범주 분류모형의 판별력을 측정하는 HUM 통계량에 관한 판단기준을 13단계로 구분하여 제안하고 활용하는 방법을 설명한다. 다양한 분포함수에 대하여 얻은 HUM 값을 바탕으로 제안한 판단기준을 탐색하기 위하여 삼원구획그림을 활용하여 판단기준을 설명한다.
I정전 모-터는 일반적으로 분극전하와 전계의 상호작용을 이용한 것으로서 전계내에 축적되는 전계에너지(W=1/2 *ED)의 힘을 기계적 출력으로 도출하여 이용하는 것이다. 본 논문에서는 유한 요소법을 사용하여 단상 정전 모터의 전계와 등전위분포 및 미소한 토오크를 시뮬레이션을 통하여 구하고 해석하였다. 그 결과 이 모터는 특성상 정전, 역전이 가능하고 고전압에서 응용이 가능하므로 특수기의 서어보모터로 쓸 수 있겠고, 설비중 고압으로 인한 위험이 따르는 곳의 안전예고기, 고전압계, 위상 판별기로도 사용이 가능할 것으로 기대된다.
노인인구의 증가로 이에 대한 건강문제와 성인병의 증대 및 바쁜 일상생활로 인하여 본인의 건강상태를 수시로 스스로 확인할 수 있는 방안으로 무선데이터를 이용한 원격진료 시스템에 대한 요구가 크게 일어나고 있다. 이를 위해서 양방향 데이터 전송이 가능한 기기 (예를 들어 무선호출기나 휴대폰을 개량한 기기)를 이용해 실시간으로 혈당치나 혈압 측정치 등 종합적인 건강정보를 전송하고 이를 자동진단프로그램으로 위험여부를 판별해 경고하는 동시에 자신의 주치의에게 통보되는 시스템을 구현하고자 한다. 본 논문에서는 혈당치와 혈압 측정치의 데이터에 대하여 자동진단프로그램을 이용하여 관리도를 자동 생성하고 이를 전 문의사의 지식에 의한 진단프로그램과 연계하여 관리 한계선을 벗어나면 위험을 알리게 되고, 전문가시스템을 도입한 1대 1 대화형으로 자체진단을 하게 하는 인터넷 기반 진단프로그램을 개발하여 고객의 건강상태를 진단하게 한다. 본 연구는 기존의 이동통신기술을 혈압측정기와 결합시켜 의료기관과 연결시키는 데이터 전송기술을 응용하고, 의사가 실제 환자 앞에서 행하는 진료 과정을 원격으로 실시하는 원격진료 시스템의 프로토타입 개발을 목표로 하고 있다.
선형 로지스틱 모형은 신용위험 관리를 위한 신용평점 모형 구축에 있어서 널리 쓰이고 있는 방법론이다. 본 논문에서는 신용평점화를 위하여 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 다루고자 한다. 선형 스플라인과 자동적인 변수선택 방법을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 스플라인 방법의 성능을 규명하였다.
최근 5년간 우리나라 해양사고 현황을 살펴보면 어선 사고가 약 68.2%, 100톤 미만의 선박 사고가 약 80%를 차지하고 있으며, 사고건수도 매년 증가하는 추세이다. 특히 어선 사고 중 11.6%는 충돌사고로 기관손상 다음으로 높은 비율을 차지하였으며, 이는 운항 과실에 의한 해양사고가 대부분을 차지하였다. 본 연구에서는 이러한 소형 선박의 충돌사고를 예방하기 위하여 육상에서 활용되고 있는 WAVE 통신기술을 기반으로 실용적으로 사용할 수 있는 소형 선박 충돌예방 로직을 고안하고자 한다. 로직은 충돌위험 선박의 판별, 알고리즘에 의한 계속적 감시(계산), 충돌위험 알람 발생의 3단계로 구분되며, 알람 발생에 대한 기준을 마련하기 위하여 사용자 설문 및 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 그 결과 DCPA 기준 $8(L_a+L_b)$와 TCPA 기준 2분(항해 중), 6분(조업 중)을 도출하였고, 이를 적용하여 로직을 개발하였다. 추후 로직 고도화 및 시스템화를 통하여 소형 선박의 충돌사고를 예방하는데 기여할 수 있을 것이다.
본 논문은 보이스피싱 취약 계층을 위해 통화 내용을 신속하게 처리하여 실시간으로 범죄 여부를 판별하는 VoIP 에 특화된 시스템을 제안하였다. 실제 보이스 피싱 통화 유형을 학습한 탐지 모델을 개발하여 API 로 배포하였다. 또한 보이스피싱 위험도가 일정 수준에 도달할 경우 사용자에게 보이스피싱 가능성을 경고하는 장치를 제작하였다. 본 연구는 보이스피싱을 사전에 탐지함으로써 개인정보의 유출 및 금융 피해를 예방하고 정보 보안을 실천하는 데 기여할 것으로 기대된다.
소프트웨어 개발 초기 단계의 문제점이 개발 후반부 산물의 품질에 심각한 영향을미치기 때문에 설계 명세를 이용하여 위험 부분을 예측하는위험도 예측 모델은 전체 시스템 개발비용을 낮추는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 예측 모델은 결과 산물이 매우 크고 실행 정확성이 요구되는통신 소프트웨어 같은 실시간 시스템 설계에 더욱 필요하다. 판별분석, 인공신경망, 분류트리 등의 기법들을 이용한 모델들이 제안되었으나 이들은 결과에 대한 원인 분석의 어려움, 낮은 확장성 등의 문제점들을 지니고 있었다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘에 의해 구축된 퍼지 규칙 베이스를 이용한 위험도 예측 모델을 제안한다. 제안 모델은 예측 결과에 대한 원인 분석이 용이하고 높은 확정성과 적용성을 지니고 규칙수에 대한 제안이 없다. 이러한 내부특성들 비교의 모의 실을 통한 예측 정확도 비교를 통해 제안 모델이 타 모델들보다 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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