• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1998년도 춘계학술대회논문집
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• pp.137-142
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• 1998

본 조사는 1996년 9월무터 12월에 걸쳐 마산.창원 공단지역 사업장에서 근무하는 정상근무 근로자 1,640명과 교대근무 근로자 1,360명을 대상으로 General Health Questionnaire(GHQ-30)을 이용하여 정신의 학적 특징 및 점수 분포를 검토하였다. 전체 문항에 대한 상관관계와 Cronbach .alpha. 계수에 의한 내적 일관성(Internal consistency)은 정상근무, 교대근무 모두 만족할 만한 수준이였고, Varimax 회전에 의한 주요인 분석으로부터 추출된 GHQ-30의 정신의학적 특징은 정상근무가 5개, 교대근무는 6개 요인이 추출되 었다. 정상근무에서 추출된 5개의 요인은 '심리적 요인', '신체적 요인', '사회적 요인', '스트레스 요인', '자신감 요인'이였고, 교대근무는 상기의 5개 요인 외의 '직무 요인'이 추출되었다. 상기의 공통된 5개 요인 구조는 대체로 비슷하였다. GHQ-30의 점수 분포는 정상.교대근무보다 왼쪽으로 치우치는 경향을 보였다. (Skewness: 정상근무=0.42, 교대근무=0.27). 인구동태학적 요인에 따른 감정적 혼란의 정도는 교대근무가 정상근무보다 높았으며, 정상.교대근무 모두 연령별, 자녀의 수, 결혼 유무에 대해서 유의한 차이를 보였으며, 각각 20대이하, 무자녀, 이혼.미혼의 집단에 있어서감정적 혼란이 큰 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.298-298
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• 2016

최근 기후변화의 영향으로 시간에 따라 자료 및 통계적 특성이 변하는 비정상성이 다양한 수문자료에서 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에 사용되는 비정상성 확률 모형은 기존의 매개변수를 시간에 따라 변하는 공변량이 포함된 함수의 형태로 나타내기 때문에, 정상성 확률 모형에 비해 매개변수의 개수가 많으며 복잡한 형태를 가지게 된다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 고려 시 모형이 복잡해짐에 따라 매개변수 및 확률 수문량의 불확실성이 어떻게 변하는지 알아보고자 하였다. 베이지안 방법은 매개변수 추정 및 확률 수문량의 산정 뿐 아니라 이에 대한 불확실성을 정량화할 수 있는 방법 중 하나이다. 따라서 베이지안 방법에서 매개변수 추정에 주로 쓰이는 Monte Carlo Markov Chain (MCMC) 방법 중 하나인 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용하여 정상성 및 비정상성 GEV모형에 대한 매개변수 및 확률수문량의 사후분포를 산정하였다. 산정된 사후분포의 사후구간을 통해 각 모형의 불확실성을 정량화하였으며, 계산된 불확실성의 비교를 통해 모형의 복잡성이 불확실성에 미치는 영향을 평가하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.905-915
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• 2012

본 논문은 해양 USN 환경에서 수질환경의 온라인 정상 비정상 상태를 구분하기 위한 기법을 제안한다. 해양 수질 환경 인자의 정상 상태 집합을 정의하기 위해 정상 비정상 구분 특성을 갖는 인공면역시스템의 부정선택 알고리즘을 활용한다. 비정상 상태 구분을 위해 해양 USN 환경에서 센서를 통해 수집된 해양 수질 환경의 정상 집합 생성이 필요하다. 이를 위해 각 측정 인자에 대한 단위 데이터의 돌연변이와 해양 수질 상태를 각 요소의 논리곱적 관점에서 상태 데이터의 돌연변이를 기반으로 정상 집합을 생성한다. 생성된 정상 집합을 활용하여 비정상 상태를 구분한다. 이 과정을 가우시안 함수를 기반으로 돌연변이 된 정상 집합에 대하여 모의 실험을 제시한다. 이렇게 제안된 기법을 해양 수질 센서 로거단에 설치함으로써, 온라인으로 해양 수질 환경의 정상 인자를 모니터링 할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제40권4호
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• pp.337-346
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• 2021

일반적으로 비정상 신호 탐지 연구에서는 데이터 불균형으로 인해 정상 신호 특징을 주된 정보로 사용한다. 본 논문에서는 비정상 신호의 특징을 학습하는 병렬 오토인코더를 이용한 효율적인 비정상 신호 탐지기법을 제안한다. 제안된 동일한 구조로 이루어진 병렬 오토인코더는 정상 신호와 비정상 신호에 대한 특징을 학습하는 정상 복원기와 비정상 복원기로 구성되며, 정상 및 비정상 데이터를 순차적으로 학습함으로써 불균형 데이터 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 보다 높은 탐지성능 향상을 위해서 부가적인 이진 분류기가 추가될 수 있다. 공개된 음향데이터를 이용한 실험결과, 제안된 병렬 탐지모델의 학습시간이 단일 오토인코더 탐지모델과 비교하여 약 1.31 ~ 1.61배 늘어나지만, 최소 22 % 이상의 Area Under Curve(AUC) 향상을 보였다. 또한, 사전에 훈련된 병렬 오토인코더를 이용하여 수중 음향데이터를 전이학습한 결과 수중 비정상 신호 AUC 탐지성능을 93 % 이상 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.723-738
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• 2020

본 논문에서는 추세-정상시계열과 차분-정상시계열을 판별하는 방법에 대해 연구한다. 두 시계열 모형은 시계열적 특징, 충격의 지속성 여부, 시계열을 정상화시키는 방법 등이 모두 다르므로, 어떤 모형을 선택하냐에 따라 분석 방법이나 해석에 차이가 발생한다. 따라서 시계열 자료를 분석할 때 추세-정상성과 차분-정상성을 판별하는 것은 매우 중요한 일이다. 두 시계열을 구분하는 중요한 기준은 단위근의 존재 여부이므로, 단위근 검정 결과를 활용할 수 있다. 최근 연구 결과들을 살펴보면, 다양한 시계열 모형을 적합시킬 때 뿐만 아니라 비정상 자기회귀모형의 차분 차수를 결정할 때도 adaptive lasso와 같은 벌점화 추정방법을 도입, 사용하고 있다. 본 논문에서도 adaptive lasso를 이용하여 추세-정상시계열과 차분-정상시계열을 판별하는 방법을 제안, 연구를 진행하였다. 단위근 검정을 이용한 분류 방법과 adaptive lasso 추정량을 기초로 한 분류 방법에 대한 비교 모의실험을 수행하였고, 그 결과 추세-정상시계열이 참인 경우는 adaptive lasso 방법의 분류 정확도가 단위근 검정방법보다 좀 더 우세하며, 차분-정상시계열의 경우에는 반대로 정확도가 떨어지는 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.23-26
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• 2005

산업 시설 등에서 운전 중인 회전 기계의 동작, 감시, 진단은 설비의 효율적인 운용 및 사고 방지 등을 위해 매우 중요한 일이다. 이상 진단 기술은 기기에 설치된 센서로부터 취득된 데이터의 특징을 추출하는 것과 분류된 데이터를 이용해 정상 또는 이상으로 구분하거나 이상의 원인을 분석하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법 등이 적용되어 왔다. 본 논문에서는 운전되고 있는 정상/비정상 상태를 분류하기 위하여 기기들의 사운드 정보를 획득하여 웨이블렛 변환을 거쳐 주파수 대역별 신호를 나누었다. 나누어진 대역별 신호의 RMS값으로 입력벡터를 구성하고 이 입력벡터에 K-means 방법을 적용하여 정상 및 비정상 상태의 모델을 결정한다. 결정된 정상 및 비정상 상태의 모델과 입력 벡터를 비교하여 입력 신호의 정상/비정상을 판단한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.143-143
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• 2015

기존의 빈도해석에서는 자료의 정상성을 가정하며, 이에 따라 적정모형 선정 시에 $x^2$ 검정이나 PPCC(Probability Plot Correlation Coefficient)검정과 같은 적합도 검정방법을 사용한다. 하지만 자료에서 경향성이 나타나거나 평균, 분산, 매개변수 등이 시간에 따라 변하는 등의 비정상성 현상들이 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에서는 시간항과 같은 공변량이 포함된 매개변수를 가지는 비정상성 모형을 적용하게 되는데, 시간에 따라 매개변수가 계속 변하므로 매개변수에 따라 검정통계량이 고정되어 있는 기존의 적합도 검정방법의 적용이 어렵다. 따라서 비정상성 빈도해석의 적정 모형 선정에 적용할 수 있는 방법으로 최우도 함수에 기반한 모형 평가 방법인 AIC와 BIC가 추천되고 있으며 자료길이가 충분하지 않은 경우에는 AIC 대신하여 AICc의 사용이 추천되고 있다. 본 연구에서는 극치사상을 나타내는데 적합한 분포형인 GEV분포형의 위치, 규모 매개변수를 시간항으로 나타낸 다양한 비정상성 GEV모형에 대하여 Monte-Carlo 모의실험을 통해 AICc와 BIC의 적용성을 검토하였으며, 비정상성이 관측되는 실측 자료에 적용해보았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.41-41
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• 2016

최근 다변량 확률모형을 이용한 빈도해석이 수문자료 등에 적용되면서 다양하게 연구되고 있으며 다변량 확률모형 중 copula 모형은 주변분포형에 대한 제약이 없어 여러 분야에 걸쳐 활발히 연구되고 있다. 강우자료는 기존 일변량 빈도해석을 수행하기 위하여 사용하던 block maxima 방법 대신 최소무강우시간(inter event time)을 통하여 강우사상을 추출하여 표본으로 사용한다. 또한 기후변화로 인한 강우량의 변화등에 대응하기 위하여 비정상성 Generalized Extreme Value(GEV)와 Gumbel 등의 확률분포형에 대한 연구도 많은 부분 이루어져 있다. 본 연구에서는, Archimedean copula 모형을 이용하여 이변량 확률모형을 구축하면서 여기에 사용되는 주변분포형에 정상성/비정상성 분포형을 적용하였다. 모형의 매개변수는 inference function for margin 방법을 이용하였으며 주변분포형으로는 정상성/비정상성 GEV, Gumbel 모형을 적용하였다. 결과로 정상성/비정상성 경향을 나타내는 지점을 구분하고 각 지점에 대한 정상성/비정상성 주변분포형을 적용한 이변량 확률분포형을 구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.805-807
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• 2002

악성 코드를 포함하고 있는 악성 오브젝트(또는 프로그램)들을 막기 위한 방법으로서 오브젝트의 정상 행위를 정의해 놓고 정상행위에서 벗어나면 악성으로 판단하는 Sandbax, MAPBox등이 있다. 이러한 방법들 모두 오브젝트의 정상행위가 무엇인가를 정의하고, 정상행위에 맞는 자원을 할당하는데 초점을 맞추고 있다. 하지만. 정상행위로 정의된 행위의 범위 안에서도 악성행위를 할 수 있다. 본 논문에서는 정상행위의 범위 안에서 발생할 수 있는 악성행위를 막기 위한 방법으로서 사용자와 오브젝트와의 관계를 고려한 강화된 악성 객체 방지 기법에 대하여 제시하였다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제6회(2016년)
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• pp.85-89
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• 2016

실제 환풍용 팬의 수치를 이용하여 환기용 부스의 형상에 대한 내부 유동의 변화 양상과 유동의 정상상태에 따른 해석결과 비교를 수행하였다. 벽면이 기울어진 형상이 직사각형 형상의 부스에 비해 나은 내부 흐름을 보여 환기용 부스에 더 적합한 형상임을 확인할 수 있었다. 비정상 유동과 정상 유동은 해석 결과에서 다소 차이를 보였으며, 이는 차후 실험을 통해 검증할 예정이다.