• 한국압력기기공학회 논문집
• /
• 제12권2호
• /
• pp.40-49
• /
• 2016

Flow accelerated corrosion (FAC) of the carbon steel piping has been a significant problem in nuclear power plants. FAC occurs under certain hydrodynamic, environmental, and material conditions, and extensive research into the factors of FAC has been conducted. The basic process of FAC is now relatively well understood; however, a full mechanistic model has not yet been established. Recently, the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) has built a large experiment loop system for FAC. To produce significant experimental results using this system, the factors affecting on FAC should be analyzed quantitatively, and a model needs to be developed. In this work, a statistical modeling methodology to develop an empirical model is described in detail, and a preliminary model is suggested. Firstly, FAC data were collected from the research literature in Japan and the results of domestic experiments. The flow rate, water temperature, pH at room temperature, and the Cr content are selected as major factors, and nonlinear regression is used to find the best fit of the available data. An iterative procedure between suggesting and evaluating a model is used until an optimum model is obtained. The developed model gives the FAC rate comparable to the measured FAC rate. The developed model is going to be refined using additional laboratory data in the future.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제42권4호
• /
• pp.15-20
• /
• 2005

일반적으로 공간적 상관도가 존재하는 채널에서 다중 안테나 시스템은 그 성능이 열화되는 것으로 알려져 있다. 이를 극복하기 위한 방안으로 안테나 선택을 통해 공간적 상관도를 극복하고 다이버시티와 공간 다중화의 스위칭을 통해서 시스템의 에러 확률을 개선하는 안테나 선택 및 스위칭 시스템 방식을 들 수 있다. 그러나 이러한 시스템의 경우 채널의 공간적 상관도에 대한 모델링의 어려움으로 인해 이론적인 분석이 미비한 실정이다. 본 논문에서는 채널의 Frobenius norm과 최소 고유치들의 통계적인 특성을 이용하여 안테나 선택 및 스위칭 시스템의 성능을 이론적으로 분석하고, 모의 실험 결과와의 비교를 통해 유사한 성능을 보이고 있음을 확인한다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권4호
• /
• pp.31-37
• /
• 2004

웨이블릿 변환은 영상을 분석하고 처리하는데 유용한 도구로써 영상 압축, 영상 잡음 제거 등의 분야에서 우수한 성능을 보여주었다. 웨이블릿 계수들은 은닉 마코프 트리(Hidden Markov Tree： HMT) 모델에 의해 효과적으로 모델링 될 수 있다. 그러나 영상 보간에서 은닉 마코프 트리 모델을 적용하기 위해서는 훈련 과정이 필요하며 훈련 과정에서 획득된 파라미터들이 입력 영상과 잘 맞지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상 보간을 위해 은닉 마코프 트리의 구조를 사용하되, 그 파라미터들은 훈련 과정 없이 부대역간의 통계적 특성을 이용하여 직접 추정한다. 제안 방법에서 웨이블릿 계수는 가우스 혼합 모델(Gauss Mixture Model: GMM)로 모델링 된다. 가우스 혼합 모델의 상태 천이 확률은 부대역간의 웨이블릿 계수의 통계적 천이 특성을 이용하여 결정하며, 각 상태의 분산은 웨이블릿 계수의 지수적 감소(exponential decay) 특성에 의해, 추정된다. 모의실험에서 제안 방법은 전통적인 bicubic 방법이나 훈련 과정을 필요로 하는 은닉 마코프 모델을 사용한 방법보다 여러 테스트 영상들에 대해서 개선된 성능을 보여주었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제14권12호
• /
• pp.27-33
• /
• 2016

융복합적 개인 창작물의 합법적인 유통을 활성화 시키고자 특정포맷과 양식이 있는 가칭 '스마트 보드'라는 유통플랫폼에 대한 소비자들의 수용 여부가 어떠한지 통계적 모델링을 통해 분석해보고자 한다. '스마트보드'란 개인이 만든 융복합적 디지털 창작물을 쉽게 업로드하거나 또는 업로드 된 콘텐츠를 사용자의 사용목적에 따라 다양하게 라이선스를 부여함으로써 필요로 하는 사람들 간에 합법적 인 유 무료 거래를 할 수 있게 하는 유통플랫폼을 말한다. 이러한 유통플랫폼의 전제하에 일반 디지털 콘텐츠 사용자를 대상으로 정량 설문조사를 실시하였으며 설문결과를 바탕으로 '스마트보드' 사용의사 여부에 어떤 요인들, 즉 이용자의 프로화일 속성, 콘텐츠 사용행태, 창작활동 경험여부, 라이선스에 대한 인식, 태도 등 이 얼마나 영향을 주는지를 로지스틱 회귀모형을 통해 검증해보고자 한다. 그리고 그 결과로부터 향후로도 계속 늘어날 개인 창작자들(웹툰작가, 사진작가, 작가, 아티스트 등등)의 저작권 보호와 사용자의 이용 편이성을 반영한 라이선스 다양화 유통플랫폼 개발의 필요성을 강조하고자 한다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제10C권7호
• /
• pp.857-866
• /
• 2003

사용자 비정상 행위를 탐지하기 위해서 기존의 연구들은 주로 통계적 기법을 이용해 왔다. 그러나 이들 연구들은 주로 사용자의 평균적인 행위를 분석하기 때문에 사용자의 비정상행위가 정확하게 탐지될 수 없다. 본 논문에서는 사용자의 정상행위를 모델링하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 클러스터링은 분석 환경에서 임의 개수의 빈발 영역을 식별할 수 있기 때문에 통계적 기법에서의 부정확한 모델링 방법을 개선할 수 있다. 빈발 공통 지식은 트랜잭션 단위로 발생되는 유사 데이터 객체들의 빈도수와 각 트랜잭션에 포함된 유사 데이터 객체들의 반복 비율로 나타낼 수 있다. 이와 더불어, 제안된 방법은 공통 지식을 축약된 프로파일로 유지하는 방법을 설명한다. 따라서 생성된 프로파일을 이용하여 온라인 트랜잭션에서의 비정상 행위를 쉽게 탐지할 수 있다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제5권3호
• /
• pp.35-41
• /
• 2016

본 논문에서는 심층 학습 모델 방법을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 전기장 기반 센서인 EPS로부터 추출된 신호는 다량의 잡음이 포함되어 있어 이를 제거하는 전처리과정을 거쳐야 한다. 주파수 대역 특징 필터를 이용한 잡음 제거한 후, 신호는 시간에 따른 전압(Voltage) 값만 가지는 1차원적 특징을 지닌다. 2차원 데이터를 입력으로 하여 컨볼루션 연산을 하는 알고리즘에 적합한 형태를 갖추기 위해 신호는 차원 변형을 통해 재구성된다. 재구성된 신호데이터는 여러 계층의 학습 층(layer)을 가지는 심층 학습 기반의 모델을 통해 분류되어 최종 인식된다. 기존 확률 기반 통계적 모델링 알고리즘은 훈련 후 모델을 생성하는 과정에서 초기 파라미터에 결과가 좌우되는 어려움이 있었다. 심층 학습 기반 모델은 학습 층을 쌓아 훈련을 반복하므로 이를 극복할 수 있다. 실험에서, 제안된 심층 학습 기반의 서로 다른 구조를 가지는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks), DBN(Deep Belief Network) 알고리즘과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능을 비교하였고, 컨볼루션 신경망 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 EPS 동작신호 인식에서 보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.919-926
• /
• 2013

실내 환경에서 음성 신호는 음향 전달 함수에 의한 반향 신호를 포함한다. 이때 반향의 정도나 반향에 의한 음질 변화를 예측하는 것은 반향 제거 알고리즘 등에서 중요한 정보를 제공한다. 본 논문은 음성 신호의 하모닉 모델링 기법을 이용한 반향 환경에서의 자동 음질 예측 기법을 제안하다. 제안한 방법에서는 반향을 포함하는 음성 신호에 대한 하모닉 모델링 기법이 가능함을 보이고, 모델링된 하모닉 성분과 나머지 성분 사이의 통계적인 비율을 예측한다. 예측된 비율은 일반적인 방 환경에서의 음질 측정 표준 파라미터와 비 교하였다. 실험 결과 제안된 방법은 다양한 반향 환경 (반향 시간 0.2~1.0초)에서 표준 음질 파라미터를 정확하게 예측할 수 있음을 증명하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.2603-2609
• /
• 2014

기계시스템의 신뢰성 해석을 위해서는 기계시스템에 성능을 미치는 변수의 확률 분포와 파라미터를 결정하는 통계적 모델링은 반드시 필요하다. 하지만, 신뢰성 해석에서 상당수의 변수는 상관관계가 있음에도 불구하고 독립변수로 취급되거나 실험데이터 수가 부족하다는 이유로 통계 모델에 대한 잘못된 가정을 하는 경우가 많다. 본 연구에서는 베이지안 방법을 이용하여 상관관계를 갖는 데이터의 결합분포함수를 copula를 이용하여 모델링함으로써 적은 수의 데이터로부터 정확한 입력모델을 산정하는 방법을 제안하였으며, 방법의 검증을 위해 다양한 상관계수와 데이터 수에 대해 통계 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 Bayesian방법은 상관계수가 낮아 후보함수가 유사하거나 샘플수가 적어 정확한 모델을 산정하기 어려운 경우에도 후보 copula 중 실제 copula와 가장 근사한 후보 copula를 선정하였다. 이러한 근사 후보 copula는 신뢰성 해석결과 역시 실제 copula 함수를 이용한 신뢰성 해석 결과와 유사한 결과를 가짐을 확인할 수 있으므로 베이지안 방법은 신뢰성 해석을 위해 정확한 통계모델링을 제공함을 알 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
• /
• pp.1387-1392
• /
• 2006

본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제46권1호
• /
• pp.32-40
• /
• 2018

본 논문에서는 개념설계 단계에서 주로 사용되는 통계적 중량 예측식 도출 방법에 관한 연구를 수행하였으며 Microsoft Excel을 이용해 이를 프로그램화하고 제트 여객기에 적용하여 검증하였다. 기존 중량 예측식들의 변수들을 참고하여 데이터베이스를 구축하였고 이를 사용하여 제트 여객기 날개 중량 예측식을 모델링하였다. 모델의 과적합 문제를 해결하기 위해 K-fold cross validation 방법을 사용하여 모델을 평가하였다.