• 제목/요약/키워드: 이상 식별

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다중 선형 모형에서 식별된 다중 이상점과 다중 지렛점의 재확인 방법에 대한 연구 (A Confirmation of Identified Multiple Outliers and Leverage Points in Linear Model)

  • 유종영;안기수
    • 응용통계연구
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    • 제15권2호
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    • pp.269-279
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    • 2002
  • 다중 이상점 과 다중 지렛점의 식별은 가장효과(masking effect)와 편승효과(swamping effect)에 영향을 받으므로 어려움이 존재한다. Rousseeuw와 van Zomeren(1990)은 LMS (Least Median of Squares) 회귀방법과 MVE(Minimum Volume Ellipsoid) 통계량을 이용하여 다중 이상점과 다중 지렛점을 식별하였다. 그러나 이들의 방법은 LMS와 MVE의 강한 로버스트성으로 인하여 이상점과 지렛점이 아닌 점들도 이상점과 지렛점으로 식별하는 경향이 있다. Fung(1993)은 식별된 이상점과 지렛점들에 대하여 재확인방법을 제안하였는데 이 방법은 인근효과(adjacent effect)에 영향을 받아 이상점과 지렛점을 식별하는데 문제가 있는 것으로 분석되었다. 본 논문은 이러한 문제점을 지적하고 새로운 방법을 제안하여 식별된 이상점과 지렛점을 재확인하고자 한다.

Hadi와 Simonoff의 다중이상점 식별방법의 개선과 여러 다중이상점 식별방법의 효율성 비교

  • 유종영;김현철
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제3권3호
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    • pp.11-23
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    • 1996
  • 본 연구에서는 선형회귀분석에서 Hadi와 Simonoff의 다중이상점 식별방법을 수정하여 새로운 알고리즘을 제시하였다. Hadi와 Simonoff의 알고리즘 첫 단계에서 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출할 때 가장효과와 편승효과에 영향을 받을 수 있음으로, 이 첫 단계를 수정하였다. 우리는 잔차가 일정한 분산을 갖는 정규분포에 다르다는 가정하에서 잔차의 신뢰구간을 생각하고, 이 구간안에서 잔차의 MAD가 최소인 새로운 모형을 탐색하고, 이를 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출하는데 일용하는 새로운 알로리즘을 제시하였다. 제시된 방법은 실제자료에서 다른 방법에 비해 효율적으로 이상점을 식별할 수 있었다.

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Audio-visual 멀티모달 정보 기반의 비정상 활성 돼지 탐지 시스템 (Abnormal Active Pig Detection System using Audio-visual Multimodal Information)

  • 채희찬;이준희;이종욱;정용화;박대희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.661-664
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    • 2022
  • 양돈을 관리하는 데에 있어 비정상 개체를 식별하고 사전에 추적하거나 격리할 수 있는 양돈업 시스템을 구축하는 것은 효율적인 돈사관리를 위한 필수 요소이다. 그러나 돈사내의 이상 상황을 탐지하는 연구는 보고되었지만, 이상 상황이 발생한 돼지를 특정하여 식별하는 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서, 본 연구에서는 소리를 활용하여 이상 상황이 발생함을 탐지한 후 영상을 활용하여 소리를 낸 특정 돼지를 식별할 수 있는 시스템을 제안한다. 해당 시스템의 주요 알고리즘은 활성 화자 탐지 문제에서 착안하여 이를 돈사에 맞게 적용하여, 비정상 소리를 내는 활성 돼지를 식별 가능하도록 구현하였다. 제안한 방법론은 모의 실험을 통해 돈사 내의 이상 상황이 발생한 돼지를 식별할 수 있음을 확인하였다.

데이터베이스 워크로드 식별을 위한 수정된 퍼지 k-NN 알고리즘 (A Modified Fuzzy k-NN Algorithm for Identifying Database Workloads)

  • 오정석;이상호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.70-72
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    • 2005
  • 데이터베이스 관리자는 효과적인 데이터베이스 관리를 위해 워크로드 특성을 잘 알아야 한다. 워크로드 특성은 데이터베이스 응용분야에 따라 다르며, 데이터베이스 환경에서 하나 이상의 응용 분야가 수행될 수 있다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야 때문에, 관리자가 데이터베이스 시스템에서 발생하는 워크로드를 식별하기가 더욱 어려워졌다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야의 효과적인 데이터베이스 관리를 수행하기 위해 워크로드를 식별할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해, 본 연구는 TPC-C와 TPC-W 성능평가의 워크로드와 두 성능평가의 혼합된 워크로드들을 생성하여 워크로드 식별을 수행하였다. 워크로드 식별은 퍼지 k-NN 알고리즘을 수정하여 진행하였다. 수정된 k-NN 알고리즘은 혼합 비율에 따라 시험 워크로드 데이터와 훈련 워크로드 데이터간의 워크로드 식별 실험에 사용되었고, 분류를 위한 k-NN, 퍼지 k-NN, 분산 가중치 퍼지 k-NN 알고리즘의 결과와 비교되었다. 수정된 k-NN 알고리즘은 다른 알고리즘보다 k 인자에 따른 변동과 오차율이 감소하여 워크로드 식별에 더 적합함을 보였다. 본 논문의 결과는 복합된 데이터베이스 응용 분야의 특성을 보이는 데이터베이스 환경에서 워크로드 식별 정보를 창조하여 융통성 있는 튜닝 기법을 고려하는데 기여한다.

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이상 탐지 분석에서 알려지지 않는 공격을 식별하기 위한 이산 웨이블릿 변환 적용 연구 (Application of Discrete Wavelet Transforms to Identify Unknown Attacks in Anomaly Detection Analysis)

  • 김동욱;신건윤;윤지영;김상수;한명묵
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.45-52
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    • 2021
  • 사이버 보안의 침입탐지 시스템에서 알려지지 않는 공격을 식별하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있지만, 그 중에서도 이상치를 기반으로 하는 연구가 주목받고 있다. 이에 따라 우리는 알려지지 않는 공격에 대한 범주를 정의하여 이상치를 식별한다. 알려지지 않는 공격은 2가지 범주로 조사하였는데, 첫째는 변종 공격을 생성하는 사항이 있고, 두 번째는 새로운 유형으로 분류하는 연구로 나누었다. 우리는 변종 공격을 생성하는 연구 범주에서 변종과 같이 유사 데이터를 식별할 수 있는 이상치 연구를 수행하였다. 침입탐지 시스템에서 이상치를 식별하는 큰 문제는 정상행동과 공격행동이 같은 공간을 공유하는 것이다. 이를 위해 우리는 이산 웨이블릿 변환으로 정상과 공격에 대해 명확한 유형으로 나눌 수 있는 기법을 적용하고 이상치를 탐지하였다. 결과로 우리는 이산 웨이블릿 변환으로 재구성된 데이터에서 One-Class SVM을 통한 이상치를 식별 할 수 있음을 확인하였다.

호텔링 T2의 이상신호 원인 식별 (Identification of the out-of-control variable based on Hotelling's T2 statistic)

  • 이성임
    • 응용통계연구
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    • 제31권6호
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    • pp.811-823
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    • 2018
  • 호텔링 $T^2$ 통계량에 근거한 다변량 관리도는 공정의 이상상태를 식별하는 통계적 공정관리의 강력한 도구 중 하나이다. 다수의 품질 특성치를 동시에 모니터링하는데 사용된다. $T^2$ 관리도를 통해 이상신호가 탐지된다는 것은 평균 벡터의 변화가 있다는 것을 의미하게 된다. 그러나, 이러한 다변량 통계량의 신호는 이상신호에 대한 원인을 식별하기 어렵게 한다. 이 논문에서는 $T^2$ 통계량을 서로 독립인 항으로 분해한 Mason, Young, Tracy (MYT) 분해에 기반한 원인 식별 방법들을 살펴본다. 또한, R 소프트웨어를 사용하여 사례분석을 하고, 모의실험을 통해 각 절차의 성능을 비교 평가해보고자 한다.

직접토크제어 유도전동기의 센서 이상허용 제어 (A Fault-Tolerant Scheme for Direct Torque Controlled Induction Motor Drives)

  • 류지수;이기상
    • 전력전자학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.366-376
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    • 2002
  • 본 논문에서는 직접토크제어 유도전동기 구동시스템의 고 신뢰성 운전을 위한 센서이상 검출식별 및 이상허용제어에 관한 실험적 연구 결과를 기술한다. 주요 내용은 센서이상 해석 결과의 실험적 검증과 이상검출식별 시스템의 설계, 이상허용제어기의 구현 및 실험적 성능 고찰이다. 적용된 센서이상 검출식별기법은 관측기기반 기법이며 기존의 다중 관측기 기법과 달리 한 개의 관측기에 의해 검출식별정보를 발생하므로 실시간 적용이 용이하다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위하여 2.2kW 유도전동기를 대상으로 직접토크제어 기법을 이용한 속도제어시스템을 설계하였다. 이상허용제어를 위한 시스템의 하드웨어는 고성능 DSP인 TMS320VC33을 이용한 제어보드와 IPM을 이용한 전력회로로 구성된다. 다양한 센서이상에 대한 실험결과, 설계된 시스템의 검출식별 및 이상허용 제어 성능이 매우 우수함을 확인하였다.

레이더 상 불특정 선박의 자동식별 알고리즘 (Automatic Recognition Algorithm of Unknown Ships on Radar)

  • 정현철;윤성웅;이상훈
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권8호
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    • pp.848-856
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    • 2016
  • 해상 안전을 위한 선박의 탐색 및 식별은 매우 중요하다. 선박의 탐색은 레이더로 가능하나, 식별은 선박자동식별장치, 통신장비, 시각 등에 의해 이루어지며, 이러한 식별수단이 불능 시 레이더 운용자의 경험과 지식을 바탕으로 선박의 기동특성을 참고하여 식별하는 매우 어려운 경우가 발생한다. 본 논문에서는 지속적인 관찰임무를 수행해야 할 선박 탐색요원의 임무를 보조하기 위하여 레이더 상 선박의 기동특성을 이용, 자동식별 및 사고발생 가능성을 탐지하는 방법을 제안한다. 4가지 유형의 선박 정보, 레이더 상 접촉거리 및 침로, 속력을 이용하여 그 특징을 추출하고, SVM을 활용하여 식별 정확도를 평가하였으며, 이를 이용한 자동식별 알고리즘을 통해 사고발생 가능성이 있는 선박을 선별하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 90% 이상의 식별 정확도를 보였으며, 실제 사고선박인 세월호의 정보를 자동식별 알고리즘에 적용하여 선별 가능함을 보였다. 이 방법은 다양한 상황에서 선박 탐색요원의 경험과 지식을 효과적으로 보완하고, 다수의 선박 중 관심필요선박을 사전 식별하여 정보를 제공함으로서 탐색요원의 노력을 경감시키고, 문제점을 보다 빨리 인지하는데 도움이 될 것이다.

자율운항선박 육상원격제어를 위한 충돌위험 및 이상항적 식별 기술 개발

  • 최진우;박정홍;김혜진
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.188-189
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    • 2023
  • IMO가 정의하고 있는 자율운항선박의 자율도는 4단계로 구분되며, 완전 무인선박인 4단계를 제외한 나머지 단계에서는 자율운항선박에 대한 육상의 원격제어가 가능하도록 해야한다. 본 연구에서는 자율운항선박 기술개발사업을 통해 진행 중인 자율운항선박의 육상원격제어를 위한 비상상황인식 기술 개발에 대해 소개한다. 육상의 원격제어가 수행되어야 하는 비상상황에 대한 식별을 위해, 항적 정보를 이용한 타선 항로예측 기반의 충돌위험영역식별을 수행한다. 또한, 타선의 항적정보를 데이터베이스화하여 자율운항선박 운항 영역에 존재하는 현재의 선박에 대한 이상학적 식별을 수행한다. 제안된 기술은 울산 성능실증센터 및 자율운항선박 해상테스트베드 시험선에서의 기능 및 성능 검증을 위해 준비중이다.

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변형 스캔-만화 보정 시스템 (Distorted Scanned-Comics Calibration System)

  • 이상훈;김도영;;유대걸;강호갑;이상훈
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.264-265
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    • 2014
  • 불법적으로 생성된 디지털 콘텐츠의 저작권의 보호를 위하여 콘텐츠 식별 작업이 필요하다. 스캔된 불법 만화 도서의 경우 콘텐츠 식별을 위하여 이를 위해 특별히 제작된 핑거프린트가 필요하다. 핑거프린트를 통한 저작물의 식별률을 높이기 위해서 는 스캔 만화 이미지의 전처리 과정이 필요하다. 본 논문에서는 종이 만화도서가 스캐너를 통해 이미지로 전환되는 과정에서 스캐너에 의해 일어나는 광도 왜곡을 최소화하여 만화 도서의 식별률을 높이고자 하였다. 실험을 통해 약 27%의 식별율의 개선을 얻었다.

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