• Title/Summary/Keyword: 이상 식별

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Notes on identifying source of out-of-control signals in phase II multivariate process monitoring (다변량 공정 모니터링에서 이상신호 발생시 원인 식별에 관한 연구)

  • Lee, Sungim
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.31 no.1
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    • pp.1-11
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    • 2018
  • Multivariate process control has become important in various applied fields. For instance, there are many situations in which the simultaneous monitoring of multivariate quality characteristics is necessary for the manufacturing industry. Despite its importance, its practical usage is not as convenient because it is difficult to identify the source of the out-of-control signal in a multivariate control chart. In this paper, we will introduce how to detect the source of the out-of-control by using confidence intervals for new observations, and will discuss the identification and interpretation of the out-of-control variable through simulation studies.

Implementation of an Intelligent System for Identifying Abnormal Navigating Ships (지능형 항해 거동 이상 선박 식별 시스템 구현)

  • Kim, Do-Yeon;Park, Gyei-Kark;Jeong, Jung-Sik;Kim, Geon-Ung
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.22 no.1
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    • pp.75-80
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    • 2012
  • Abnormal navigating ships affact the ships navigating normal routes seriously. So VTS centers and Korean Coast Guard co-work(cooperate) closely to trace the ships which break the regulations and make accidents. But it is evident that there is limitations to indetify the risk factors caused by men. Unfortunately there is very few of the researches on the identificaton of risk elements by men. This paper is to implement the intelligent system for identifying abnormal navigating ships by using fuzzy inference.

Algorithm for the Robust Estimation in Logistic Regression (로지스틱회귀모형의 로버스트 추정을 위한 알고리즘)

  • Kim, Bu-Yong;Kahng, Myung-Wook;Choi, Mi-Ae
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.20 no.3
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    • pp.551-559
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    • 2007
  • The maximum likelihood estimation is not robust against outliers in the logistic regression. Thus we propose an algorithm for the robust estimation, which identifies the bad leverage points and vertical outliers by the V-mask type criterion, and then strives to dampen the effect of outliers. Our main finding is that, by an appropriate selection of weights and factors, we could obtain the logistic estimates with high breakdown point. The proposed algorithm is evaluated by means of the correct classification rate on the basis of real-life and artificial data sets. The results indicate that the proposed algorithm is superior to the maximum likelihood estimation in terms of the classification.

A Study of GEO Satellite Identification Using Optical Observation

  • Oh, Youngseok;Jin, Ho
    • The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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    • v.39 no.1
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    • pp.53.1-53.1
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    • 2014
  • 본 연구에서는 고궤도 및 원거리 우주물체의 추적 및 관측이 용이한 광학관측 시스템을 이용하여 정지궤도위성을 관측하였고, 광도곡선 분석을 통해 식별정보를 획득하였다. 정지궤도 위성은 자세에어 방법에 따라 회전 안정화 위성과 3축 안정화 위성으로 나뉘며, 3축 안정화 위성은 다시 통신위성과 지구관측 위성 등으로 나뉜다. 회전 안정화 위성의 식별 연구를 위해 중국의 FY-2 위성을 관측대상으로 선정하였고, 3축 안정화 위성의 식별을 위해 한국의 COMS-1 위성을 관측 대상으로 선정하였다. 회전안정화 위성은 Sidereal Tracking Mode로 관측하면 위성의 궤적이 선 모양으로 나타난다. 이때 나타난 궤적의 pixel value 값을 확인하면 일정한 주기로 밝기가 변화 하는 것을 확인할 수 있으며, FFT를 수행하면 위성의 회전율과 회전 주기를 구할 수 있다. 3축 안정화 위성은 Stare Mode로 관측하여 측광하면 광도곡선을 획득할 수 있다. 위성의 형상을 결정하는 본체, 안테나, 태양전지판을 모델링하여 광도곡선 시뮬레이션결과와 비교하면 각각의 형상이 광도곡선에 미치는 영향과 특징을 알 수 있고, 이를 통해 식별정보를 획득할 수 있다. 이상의 분석을 통해 얻은 FY-2위성과 COMS-1 위성의 식별정보를 제시하고 향후 우주물체 식별 연구에 활용하고자 한다.

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Aircraft Classification with Fusion of HRRP and JEM Based on the Confidence of a Classifier (구분기 신뢰도에 기반한 HRRP 및 JEM 융합 항공기 식별)

  • Kim, Si-Ho;Lee, Sang-In;Chae, Dae-Young
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.28 no.3
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    • pp.217-224
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    • 2017
  • In this paper, we propose a fusion classification method combining HRRP and JEM classifier with complementary properties for the classification of aircraft. The fusion method is based on the confidence of a classifier for a classification result to improve performance compared with single classifier in various situations. The confidence is defined as the posterior probability estimated from the classification performance of a classifier and it depends on the aspect angle and the certainty for a classification result. Through the classification test using simulation data, we can verify that the proposed fusion method shows good performance by fusing the classifiers effectively.

Unique Feature Identifier for Utilizing Digital Map (수치지도의 활용을 위한 단일식별자)

  • Cho, Woo-Sug
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.6 no.1 s.11
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    • pp.27-34
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    • 1998
  • A Unique Feature Identifier(UFID) is a way of referring to a feature, generally representing a tangible feature in the real world. In other words, a UFID uniquely identifies the related feature in the database and is normally used to link two or more databases together. This paper presents a UFID system aiming at the internal uses for National Geography Institute(NGI) as well as external uses for National Geographic Information System(NGIS) generally to link datasets together. The advantage of the proposed type of UFID lies in the meaningful nature of the identifier in providing a direct spatial index - administrative area and feature code. The checksum character proposed in this research is designed to remove any uncertainty about the number being corrupt. It will account lot digit transposition during manual input as well as corruption in transfer or processing.

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Development of Security Anomaly Detection Algorithms using Machine Learning (기계 학습을 활용한 보안 이상징후 식별 알고리즘 개발)

  • Hwangbo, Hyunwoo;Kim, Jae Kyung
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.27 no.1
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    • pp.1-13
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    • 2022
  • With the development of network technologies, the security to protect organizational resources from internal and external intrusions and threats becomes more important. Therefore in recent years, the anomaly detection algorithm that detects and prevents security threats with respect to various security log events has been actively studied. Security anomaly detection algorithms that have been developed based on rule-based or statistical learning in the past are gradually evolving into modeling based on machine learning and deep learning. In this study, we propose a deep-autoencoder model that transforms LSTM-autoencoder as an optimal algorithm to detect insider threats in advance using various machine learning analysis methodologies. This study has academic significance in that it improved the possibility of adaptive security through the development of an anomaly detection algorithm based on unsupervised learning, and reduced the false positive rate compared to the existing algorithm through supervised true positive labeling.

Enhanced Query Tree Based Anti-Collision Algorithm for Multiple Tag Identification (다중 태그 식별을 위한 개선된 질의 트리 충돌방지 알고리즘)

  • Lim In-Taek
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.9 no.3
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    • pp.307-314
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    • 2006
  • This paper proposes a QT_rev algorithm for identifying multiple tags. The proposed QT_rev algorithm is based on the query tree algorithm. In the algorithm, the tag will send all the bits of their identification codes when the query string matches the first bits of their identification codes. On the other hand, in the QT_rev algorithm, the tag will send the remaining bits of their identification codes. After the leader receives all the responses of the tags, it knows which bit is collided. Therefore, if the collision occurs in the last bit, the reader can identify two tags simultaneously without further query. According to the simulation results, the QT_rev algorithm outperforms the QT algorithm in terms of the number of queries and the number of response bits.

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owl:sameAs Synchronization Server for Same Objects (동일 개체를 위한 owl:sameAs 관리 서버)

  • Kim, Pyung;Lee, Seung-Woo;Seo, Dong-Min;Jung, Han-Min
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06c
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    • pp.90-93
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    • 2010
  • 시맨틱 웹은 웹 환경에서 데이터의 의미를 표준화된 방법으로 표현함으로써 데이터의 상호 운용성을 보장하고 기계가 활용 가능한 데이터의 웹을 가능하게 해준다. 온톨로지에서 데이터는 식별자(URI)를 사용해서 의미가 명확화되고, 표준 기술 방법(RDF)를 통해서 어플리케이션 간 데이터의 통합 및 재사용을 가능하게 해준다. 최근 미국과 유럽을 중심으로 링크드 데이터 프로젝트를 통해서 시맨틱 데이터들의 상호연계가 활발하게 추진하고 있다. 그러나 다양한 출처들의 데이터를 연계하는 과정에서, 동일한 객체에 서로 다른 식별자가 할당된 경우 식별자를 통한 시맨틱 정보 연계에 문제가 발생할 수 있다. OWL에서는 동일 객체에 대한 2개 이상의 식별자가 부여된 경우 owl:sameAs를 이용해서 식별자들이 동일 객체를 가리키고 있음을 명시한다. 본 연구에서는 서로 다른 식별자를 가진 객체들이 owl:sameAs를 사용해서 동일 객체로 표현되었을 경우, 동일 객체에 부여된 식별자 정보를 효과적으로 관리하고, 이를 서비스에 활용하기 위한 관리 서버를 설계하였다. 관리 서버를 통해 동일 객체에 대한 식별자들의 체계적인 관리는 물론, 동일 객체를 찾기 위한 질의 횟수를 감소시켜서 서비스 소요시간을 줄일 수 있다.

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Network RTK 환경에서 위성에 의한 이상 검출 기법

  • Sin, Mi-Yeong;Jo, Deuk-Jae;Yu, Yun-Ja;Hong, Cheol-Ui;Park, Sang-Hyeon
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2012.06a
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    • pp.62-64
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    • 2012
  • 개선된 정확도 성능을 확보하기 위하여 보강 시스템을 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. Network RTK는 다중 기준국의 반송파 측정치 보정정보를 이용하여 시공간 오차를 보강한 측위성능을 얻기 위한 기법으로 현재에도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 성능개선을 목적으로 한 알고리즘 개선안에 대한 연구는 지속적으로 연구되었지만, 무결성 확보를 위한 연구는 아직 연구된 바가 없다. 본 논문에서는 Network RTK에서의 무결성 확보를 위한 기초연구로 위성이상이 발생한 경우에 이상을 검출하고 이상 위성을 식별할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이터를 사용하여 오차 시나리오가 인가된 위성 신호를 생성하고, 이중주파수용 상용 수신기를 사용하여 수신한 데이터를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.

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