본 연구에서는 안전하고 원활한 용수공급을 목적으로 하는 상수도관망시스템의 오염예방 및 위험관리를 위한 통합의사결정시스템의 기본구조를 제시하고 유럽과 미국에서 널리 사용되고 있는 다기준 의사결정기법인 PROMETHEE와 ANP를 적용해 상수도관망의 이상징후 판정을 위한 위험요소들의 우선순위를 평가하였다. 문제 구성을 위하여 pH 잔류염소농도, 유량, 수압, 전기전도도, 탁도, 블록누수량, 수온을 자료항목으로 선정하였고 관부식, 관파열, 관내수질오염을 평가기준으로 하여 PROMETHEE와 ANP의 결과를 비교 분석하였다. 본 연구에서 제시한 상수도관망의 위험요소 평가결과는 위기상황 대처방안시스템 구축시 사고대응 제어알고리즘 설계의 기초자료가 될 수 있을 것이다.
본 논문은 협대역 다중전송시스템의 구조 및 다중전송에 적합한 등화기의 성능 분석에 관한 것으로서. 등화 성능의 극대화를 위하여 다중전송에 있어 레인징 기법에 기반한 전송 시점 제어 방법을 제안하고, 제안된 다중 전송기법에 적합한 연판정 및 강판정 조합 궤환 적응 판정 등화기를 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 연판정 및 강판정 조합 궤환 적응 등화기는 SNR의 범위에 따라 궤환 적응 등화기의 입력으로 사용되는 판정 방법을 가변하는 것이다. 제안된 기법의 우수성을 입증하기 위하여 페이딩 채널 환경에서 모의실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 검증하였다. 성능 검증결과, 기존 방법과 비교하여 본 논문에서 제안하는 방법이 큰 복잡도 증가 없이 기존 방법의 성능을 뛰어넘는 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 사슴의 조기 임신진단기법을 개발하기 위해 엘크 61두를 발정동기화 처리하고 인공수정하여 수정 후 20~24일에 38두의 혈액을 채취하여 혈청을 분리한 후 혈중 progesterone(P$_4$) 농도를 분석하였다. 혈중 P$_4$ 농도의 분석은 Walac Delpia 123(Delpia Co, Holland)을 이용하여 progesterone kit(Delpia, Co. 미국)로 분석하였으며, 임신진단의 정확도를 비교하기 위하여 수정 후 60일령에 직장검사와 초음파진단을 실시하였다.Table 1은 음파진단, 직장검사 및 P$_4$분석에 의한 임신진단 결과를 나타내었다. 진단방법에 따른 수태율은 초음파진단 72.1%, 직장검사 60.7%, P$_4$ 농도분석 68.9%, 초음파진단과 직장검사에서 동시 임신으로 판정된 것은 57.4%를 각각 나타내었다. 이상의 결과로 보아 사슴은 임신초기에 태아사멸이 많이 발생하는 것으로 추정되며, 임신진단기법 개발을 위해서는 지속적인 연구가 추진되어야 할 것으로 사료된다.
양서류를 이용한 내분비계장애물질의 환경독성시험기법을 확립하기 위해 Xenopus laevis의 변태 과정에 thyroid계 물질을 처리하여 이들의 효과에 의한 내분비계 장애물질의 판정 기법을 확립하고자 하였다. 올챙이의 발달 단계에 의한 내분비계 장애물질에 대한 민감도를 고려하여, embryo 단계에서 tail resorption 과정의 전단계인 stage 11로부터 30일간(방법1), stage 49로부터 28일간(방법2)와 tail resorption 과정 및 이후 stage 57로부터 17 내지 21일간(방법3)으로 구분하여 시험물질을 노출시켰으며 대조군과 비교하여, 시험물질에 노출된 올챙이의 기형적 변태 정도는 developmental stage 변화 속도, head-tail length 차이, 및 body weight 변화 등을 endpoints로 하였다.
본 논문에서는 무선인지 시스템에서 궤환 오류를 고려한 협력 스펙트럼 센싱 기법에 대해서 제안한다. 협력 센싱에서는 각 부사용자의 자체 센싱 결과를 결합하여 최종 판정을 내리게 되는데, 부사용자가 정확한 자체 센싱결과를 내리더라도 궤환 채널의 상태가 좋지 않은 경우 이를 협력 센싱을하는데 직접적으로 사용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 궤환 채널 상태가 좋은 사용자만 선택하여 협력 센싱에 참여하도록 함으로써 목표 오검출 확률을 만족하면서 정검출 확률을 최대화 시키는 협력 센싱 기법에 대해 제안한다.
본 연구는 병리학 이미지 분석에서 자주 발생하는 문제 중 하나인 레이블링 불일치 문제를 해결하고자 준지도학습(semi-supervised learning) 기법을 적용하였다. 기존의 병리 진단 과정은 정확한 판정 및 치료를 위해 전문가의 판단을 필요로 한다. 이로 인해, 시간이 매우 많이 소모되며 전문가의 피로도가 증가한다. 최근 이를 해결하고자 지도학습(supervised learning) 기법을 사용하여 업무의 피로도를 감소시키고자 하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 병리 이미지 데이터에 대한 접근이 어렵고, 병변의 위치를 레이블링 하는 부분에서 많은 비용이 발생한다. 또한 암 병변의 스펙트럼적 특성으로 인해 레이블링 과정 속에서 레이블링 불일치 문제가 발생할 가능성이 높다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우리는 제한된 레이블 된 데이터와 많은 양의 레이블 되지 않은 데이터를 활용하는 준지도학습 방법론을 제안한다. 이 제안하는 방법은 필요한 수동 레이블링 작업량을 줄여, 병리학자들에게 보다 효과적인 진단 도구를 제공할 것으로 예상된다.
도로 네트워크의 안전 관리는 기본적으로 교통안전 조사를 위한 사이트(교통사고 잦은 지점) 선정, 안전문제에 대한 진단, 잠재적 위험요소들에 대한 가능한 대안 선정, 주어진 예산 제약 하에 대안간의 우선순위 결정과 같은 순서로 이루어진다(Persaud, 2001). 효율적인 안전 조사를 위해 요구되는 지점(교통사고 잦은 지점) 선정에 대한 과정은 매우 중요하다. 이에, 본 연구는 인천시 4지 신호 교차로 중 교통사고 잦은 지점으로 선정된 지점의 3년간(2004~2006년) 사고 자료와 기하구조 자료를 이용하여 EB 기법 이용 시 필요한 사고예측모델을 개발하였다. 또한, 교통사고 잦은 지점을 선정하는데 있어 현재 우리나라에서 적용되고 있는 단순사고건수와 심각도를 고려하여 선정된 우선순위와 단순사고건수 대신 EB 기법을 이용하여 예측된 사고건수를 이용하여 선정된 우선순위 비교를 통해 기존 방법의 한계를 제시하고 합리적인 예측모형 개발 필요성을 보여주고자 하였다. 분석 결과, 총 사고건수 추정 시 기존의 사고 예측 방법인 비선형 회귀모형과 EB 기법의 결과 값 모두 예측력이 높은 것으로 나타났지만 지점별 사고건수 예측력을 함께 고려할 경우엔 EB 기법이 비선형 회귀 모형(포아송)의 결과보다 예측력이 좋은 것으로 나타났다. 또한, 도출된 우선순위 비교 결과 대부분의 지점의 우선순위는 크게 변동이 없었으나, 서해4거리 등 몇 개 지점의 개선우선순위에는 상당한 변동이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 실제 사고건수를 이용할 경우 발생하는 RTM문제를 본 연구에서 제안한 기법을 사용할 경우 해결가능하다는 것을 시사한다.
본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 호스트 기반 침임 탐지 방법을 제안한다. 침입 탐지는 침입과 정상을 판단하는 이진분류 문제이므로 이진분류에 뛰어난 성능을 발휘하는 SVM을 이용하여 침입 탐지 시스템을 구현하였다. 먼저 감사자료를 system call level에서 분석한 후, sliding window기법에 의해 패턴 feature를 추출하고 training set을 구성하였다. 여기에 SVM을 적용하여 decision model을 생성하였고, 이에 대한 판정 테스트 결과 90% 이상의 높은 침입탐지 적중률을 보였다.
현재 인간의 지능을 모방하는 인공지능 기법은 인간 친화적인 시스템의 자동화, 제품의 성능 향상 등 공학분야에 적용되기 시작하였고, 병의 진단 및 판정 , 경영의사 결정 등의 사회과학 분야까지 그 응용분야가 확대되고 있다. 이러한 인공지능을 컴퓨터에 의한 언어적 추론의 개념과 방법을 연구하여 추론하는데 사용되는 지식을 언어적으로 표현하는 것을 연구하였고, 인간이 서로간의 지능적이라고 인식하는 대로 행동하도록 컴퓨터가 만들어질 수 있는 가능성을 추구하는 분야 즉 인공지능을 실현하는데, 원론이 되는 퍼지의 이론을 중심으로 연구하였다.
수차발전기 유지관리상 중요한 자료인 소음 진동을 주기적으로 측정하고 있는데 측정자의 전문성, 측정장비, 데이터 취득분석 등에 있어 일관성이 결여되어 과거 데이터를 현재 취득 값과 비교분석 할 수 없게 되었다. 그래서 수차발전기의 진동원인, 측정상의 주의점, 진동의 판정법, 수차발전기 이론진동수 조사, FFT Analyzer를 이용한 데이터분석의 실례를 보임으로서 보다 과학적인 설비관리의 기법을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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