이상치 탐지는 정상 데이터 분포를 크게 벗어나는 데이터 샘플을 탐지하는 것을 의미한다. 대부분의 이상치 탐지 방법은 데이터 샘플이 정상 상태를 벗어나는 정도를 나타내는 이상치 지수(outlier score)를 계산하여 주어진 임계값 이상일 때 이상치로 판정한다. 그러나, 데이터마다 이상치 지수의 범위가 다양하고 정상 데이터에 비해 이상치 데이터는 적은 비율로 존재하기 때문에 이상치 지수에 대한 임계값을 결정하기는 매우 어렵다. 또한, 실제 상황에서는 학습에 이용할 수 있는 충분한 양의 이상치를 포함하는 데이터의 획득이 용이하지 않다. 본 논문에서는 정상 데이터가 주어졌을 때 이를 이용하여 정상 데이터 영역을 나타내는 모델을 구성하고 새로운 데이터 샘플에 대해 이상치와 정상치의 이진 분류를 수행하는 방법으로 군집화 기반 이상치 탐지 방법을 제안한다. 그리고, 주어진 정상 데이터를 청크로 나누고 각 청크에 대해 클러스터링 모델을 구성한 후 모델들에 의한 이상치 판정 결과를 결합하는 앙상블 방법과 동적 변화가 있는 스트리밍 데이터에서의 적용 방법으로 확장한다. 실제 데이터와 인공 데이터를 이용한 실험결과는 제안 방법의 높은 성능을 보여준다.
본 논문은 척도모수와 위치모수가 알려지지 않은 상황에서의 지수분포성 적합도 검정문제를 다루고 있다. 기존의 검장방법들과는 달리 누적분포 함수와 경험분포 함수 사이의 편차의 $L_1$-norm에 바탕을 두고 둔 새로운 검정방법이 제시되었으며, Monte Carlo 방법에 의하 여 검정통계량의 임계치를 구하였다. 그리고 표본의 크기가 작은 경우에 한하여 제시된 검 전통계량의 분포가 파악되었다. 한편 이 검정방법의 검정력을 기존의 검정방법들과 비교하 기 위하여 응용분야에서 흔히 사용되는 몇가지 분포형태에 대하여 검정력을 측정하였다. 그 결과, 새로운 검정방법이 보수적인 검정임에도 불구하고 다른 검정방법에 비하여 상대적으 로 검정력이 우수한 것으로 나타났다.
피로균열성장을 유한요소 시뮬레이션하였다. 인장시험으로 얻는 기계적 성질만을 사용하여 피로균열성장거동을 예측하려고 하였다. 유한요소해석 결과 균열선단 부근 절점의 변위의 변화를 살펴 임계균열개구변위를 결정하였다. 균열선단 절점을 분리하여 균열성장을 시뮬레이션하였다. Paris 법칙의 지수를 결정하여 이미 발표된 값과 비교하였다. 균열닫힘을 고려한 유효 응력확대계수에 관하여 그렸을 때 더 일관성이 있는 결과를 얻었다.
본 연구에서는 지수분포성 적합도검정 문제를 다루는데, 모수가 미지인 상황에서 제1종단일 우측중도절단 표본과 제2종우측중도절단 표본인 경우에 각각 적용될 수 있는 새로운 검정통 계량을 제안하였다. 미지의 모수 문제를 해결하기 위해서 K-변환을 고려하였으며 중도절단 균일표본을 완결 균일표본으로 전환시키기 위해서 Rosenblatt 변환을 적용하였다. 전환된 완결 균일표본의 적합도검정을 위한 통계량은 분포함수와 경험분포함수의 편차의 $L_1-norm$ 으로 정의되었다. 검정 통계량의 임계치는 Monte Carlo simulation에 의해 구 했으며, 잘 알려진 Pettit 검정법과 검정력을 비교하였는데, 새로 제안된 검정통계량의 검정 력이 대체로 우수한 것으로 평가되었다.
철도교량은 일반적으로 공용기간동안 진동과 충격에 의한 구조적 영향을 받는다. 이와 같은 이유로 내하력 증진을 위한 보강성능 검토 시 철도교에 작용하는 외부하중에 효율적으로 저항할 수 있는 보강성능이 요구된다. 이 연구에서는 철도교의 공용 중 진동 및 충격하중에 효율적으로 저항할 수 있는 보강공법으로써 NSM 보강공법을 제안하였다. 이는 기존 탄소섬유외부부착 공법에 비해 부착성능 및 보강성능이 우수한 공법이다. NSM 보강공법은 현재 다양한 실험적 연구들이 진행되고 있으나, 실교량으로의 범용적인 적용을 위해서는 보강설계에 필요한 합리적인 보강비 산정이 필수적이다. 이를 위해, 이 연구에서는 재료적 및 기하학적 불확실성이 반영된 확률 신뢰도기반 NSM 보강비 산정방법을 제안하여 임계보강비를 산정하고자 한다. 이를 위해, Monte Carlo Simulation(MCS) 기법으로 도출된 재료 및 단면치수에 대한 불확실성 특성을 내부저항모멘트 설계식에 반영하여, 외부활하중의 불확실성 특성이 반영된 외부하중모멘트에 대한 안전도 평가를 수행하였으며, 목표신뢰성지수 3.5를 만족할 수 있도록 하는 CFRP 플레이트의 임계보강비를 산출하였다.
본 연구에서는 사이드 빔이 1차 현가장치 역할을 수행하도록 설계된 복합소재 대차프레임의 적용성 검토를 위해 동특성 해석과 성능평가를 수행하였다. 대차프레임에 적용된 소재는 GEP224 유리섬유/에폭시 프리프레그이다. 성능검증을 위해 복합소재 대차프레임의 사이드 빔의 두께를 50mm, 80mm, 150mm로 변화시키면서 강성을 조절한 모델에 대해서 주행성능을 해석적으로 평가하였다. 주행성능평가에서 사이드 빔의 두께가 80mm인 모델은 모든 성능조건을 만족하였고, 사이드 빔 두께가 50mm인 경우 역시 모든 성능조건을 만족하지만 임계속도가 요구조건에 2%정도의 여유 밖에 없어 적합하지 않았다. 사이드 빔 두께가 150mm인 모델의 경우 공차시 수직방향 승차감 지수가 기준을 만족하지 못해 부적합한 것을 확인하였다. 또한, 사이드 빔의 두께가 80mm인 모델을 제작하여 대차에 설치하고, 주행시험대 시험을 통해 임계속도를 시험적으로 평가하였다. 주행시험대 시험에서는 휠세트에 횡방향 가진을 부과하고, 목표속도까지 증속과정에서 횡방향 가진에 의한 휠세트 횡변위의 발산현상은 발생하지 않았다. 또한, 횡방향 가진이 제거된 이후 휠세트의 횡변위 역시 수렴하여 최대 임계속도는 차량 동역학 해석에서 예측된 최대 임계속도와 유사함을 확인 할 수 있었다.
본 연구는 일본잎갈나무 임분의 안정성을 고려한 임분밀도 관리의 적정 수준을 탐색하기 위해 수행하였다. 분석에 활용된 조사 표본점 259개소의 자료를 통해 임분밀도관리도를 개발하였고, 이를 이용하여 상대수확량지수(Relative yield index: Ry)와 형상비(Height-to-diameter ratio: H/D)간의 관계 구명을 통해 임분밀도 관리의 적정 수준을 찾고자 하였다. 추정된 임분밀도관리도의 설명력(R2)은 0.600으로 나타났다. 상대수확량지수와 세장목의 출현비율의 관계 분석 결과, 일정임분밀도 이상에 도달할 경우 세장목의 비율이 급격히 증가하였고, 해당 곡선에서의 상대수확량지수(Ry)의 임계값은 0.63으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 풍해, 설해와 같은 자연적인 피해를 저감 할 수 있는 임분 관리 전략 수립과 경제림의 생산력 향상을 위한 임분 시업체계 개발에 기여할 것으로 사료된다.
네트워크 포트스캔 공격은 내부 네트워크에 있는 시스템에서 열려 있는 포트를 알아내기 위한 방법이다. 기존 대부분의 침입탐지시스템(Intrusion Detection System; IDS)들은 단위 시간당 시스템 또는 네트워크에 몇 번의 패킷을 보냈는지의 횟수를 기록하여 전송한 패킷의 횟수가 임계치보다 높은 소스 인터넷 주소(source IP address)에 대해서 포트스캔 공격이 수행되었다고 간주하였다. 즉, 네트워크 포트스캔 공격을 수행한 소스 인터넷 주소에 대한 위험 정도는 IDS들이 기록한 포트스캔 공격횟수에 의존하였다. 그러나 단순히 포트스캔 공격 횟수에 기반을 둔 위험성의 측정은 느린 포트스캔 공격에 대해 거짓 부정(false negative)이 높아져 포트스캔 탐지율이 낮아진다는 문제가 있다. 본 연구에서는 네트워크 포트스캔 공격에 대해 좀 더 정확하고 포괄적인 구분을 하기 위해 4가지 형태의 정보를 요약한다. 포트스캔 공격에 대한 위험성을 집약적으로 나타내기 위하여 주성분분석(principal component analysis, PCA)에 의해 이러한 정보들을 정량화한 위험지수를 제안한다. 실험을 통해 제안한 위험지수를 이용한 탐지가 포트스캔 탐지율에 있어서 Snort보다 우수하다는 것을 보인다.
본 논문에서는 지문영상으로부터 제안한 알고리즘을 이용하여 특이점(Core, Delta)을 추출한 후 특이점의 개수와 종류에 따라서 5가지 부류(arch, tented arch, left loop, right loop, whorl)로 지문영상을 분류하였다. 지문영상을 8*8블록과 16*16블록으로 분할한 후 3*3 Sobel 마스크를 씌워서 대표 방향을 구하였다. 또한 블록으로 분할한 영상으로부터 분산을 구하여 전경과 배경을 분리(segmentation)시켜 수행속도를 향상시켰다. 전처리 과정으로는 일정한 블록마다 임계값을 다르게 적용시키는 블록 이진화 기법을 사용하였으며 특이점을 추출하기 위해서 서로 크기가 다른 2개의 블록으로 영상을 분할하였다. 우선 8*8블록으로 영역을 분할한 후 방향 성분을 구하고 특이점들을 추출하였다. 이 경우 잡영 때문에 특이점이 너무 많이 추출되는 문제점이 있으므로 이러한 해결책으로 16*16블록으로 영역을 분할하여 방향 성분을 구하고 특이점을 추출하였다. 이렇게 다른 두 영역에서 동시에 나타나는 특이점을 후보 특이점으로 잡아서 그 후보 특이점 주변으로 Poincare 지수를 적용하여 확실한 특이점을 선택한 후 5가지의 지문 형태로 분류하였다. 실험결과 대부분의 지문영상에 대하여 강건한 분류 특성을 보이고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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