• 제목/요약/키워드: 한국 수학

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복합소재 적층 구조물에 대한 열-기계적 거동 예측을 위한 개선된 일차전단변형이론의 유한요소 정식화 (Finite Element Formulation Based on Enhanced First-order Shear Deformation Theory for Thermo-mechanical Analysis of Laminated Composite Structures)

  • 김준식;나대현;한장우
    • Composites Research
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    • 제36권2호
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    • pp.117-125
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    • 2023
  • 본 논문에서는 복합소재 적층 구조물의 열-기계적 거동을 효과적으로 예측할 수 있는 8절점 판 요소 기반 전산해석 기법을 제안하고자 한다. 횡방향 수직 변형이 고려된 개선된 일차전단변형이론을 바탕으로 유한요소 정식화를 수행하였으며, 독립적으로 가정되는 변위장 및 응력장 사이의 타당한 수학적 관계식을 도출함으로써 해석 결과의 정확도와 계산 과정의 효율성을 동시에 향상시키고자 하였다. 또한, 횡 방향 변위장의 개선을 통해 횡 방향 수직 변형을 효과적으로 고려함으로써, 복합소재 적층 구조물의 열적 거동 예측 과정에서의 신뢰성을 확보하고자 하였다. 수치 예제로써 열-기계 하중을 받는 2차원 복합소재 적층평판을 고려하였으며, 3차원 탄성해 및 참고문헌에서 활용 가능한 해석 결과와의 비교, 검토를 통해 제안된 유한요소 해석 기법의 성능을 검증하였다.

N-gram을 활용한 DGA 기반의 봇넷 탐지 방안 (DGA-based Botnet Detection Technology using N-gram)

  • 정일옥;신덕하;김수철;이록석
    • 융합보안논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.145-154
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    • 2022
  • 최근 봇넷의 광범위한 확산과 고도의 정교함은 기업과 사용자뿐만 아니라 국가 간 사이버전에도 심각한 결과를 초래하고 있다. 이 때문에 봇넷을 탐지하고자 하는 연구는 꾸준히 되고 있다. 하지만, DGA 기반의 봇넷은 기존의 시그니처 및 통계 기반의 기술로는 탐지율은 높지만, 오탐율 또한 높은 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 DGA 기반의 봇넷을 탐지하고자 문자 기반의 n-gram을 활용한 탐지모델을 제안한다. 제안한 모델을 통해 기존의 탐지 기술의 한계인 탐지율을 높이고 오탐율을 최소화할 수 있다. 다양한 DGA 봇넷에서 사용하는 대규모의 도메인 데이터셋과 정상 도메인에 대한 실험을 통해 기존의 모델보다 성능이 우수함을 확인하였다. 제안된 모델의 오탐율은 2~4% 미만이며 전체 탐지 정확도와 F1 점수는 모두 97.5%임을 확인하였다. 이처럼 본 논문에서 제안한 모델을 통해 DGA 기반의 봇넷에 대한 탐지 및 대응 능력이 향상될 것을 기대한다.

설명 가능한 인공지능(XAI)을 활용한 침입탐지 신뢰성 강화 방안 (The Enhancement of intrusion detection reliability using Explainable Artificial Intelligence(XAI))

  • 정일옥;최우빈;김수철
    • 융합보안논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.101-110
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    • 2022
  • 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 사례가 증가하면서 침입탐지 분야 또한 다양한 이슈를 인공지능을 통해 해결하려는 시도가 증가하고 있다. 하지만, 머신러닝을 통한 예측된 결과에 관한 이유를 설명하거나 추적할 수 없는 블랙박스 기반이 대부분으로 이를 활용해야 하는 보안 전문가에게 어려움을 주고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 다양한 분야에서 머신러닝의 결정을 해석하고 이해하는데 도움이 되는 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기반의 침입탐지 예측 결과에 대한 신뢰성을 강화하기 위한 설명 가능한 AI를 제안한다. 먼저, XGBoost를 통해 침입탐지 모델을 구현하고, SHAP을 활용하여 모델에 대한 설명을 구현한다. 그리고 기존의 피처 중요도와 SHAP을 활용한 결과를 비교 분석하여 보안 전문가가 결정을 수행하는데 신뢰성을 제공한다. 본 실험을 위해 PKDD2007 데이터셋을 사용하였으며 기존의 피처 중요도와 SHAP Value에 대한 연관성을 분석하였으며, 이를 통해 SHAP 기반의 설명 가능한 AI가 보안 전문가들에게 침입탐지 모델의 예측 결과에 대한 신뢰성을 주는데 타당함을 검증하였다.

학습된 머신러닝의 표류 현상에 관한 고찰 (A Study on Drift Phenomenon of Trained ML)

  • 신병춘;차윤석;김채윤;차병래
    • 스마트미디어저널
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    • 제11권7호
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    • pp.61-69
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    • 2022
  • 학습된 머신러닝은 시간 경과에 따른 학습 모델과 학습 데이터 측면의 표류 현상이 발생과 동시에 머신러닝의 성능이 퇴화하게 된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 머신러닝의 재학습 시기를 결정하기 위한 ML 표류의 개념과 평가 방법을 제안하고자 한다. 딸기와 선명도에 따른 XAI 테스트 및 사과 이미지의 XAI 테스트를 진행하였다. 딸기의 경우 선명도 값에 따른 ML 모델의 XAI 분석의 변화는 미미하였으며 사과 이미지의 XAI의 경우 사과는 정상적으로 객체 분류 및 히트맵 영역을 표시하였으나 사과꽃 및 꽃봉오리의 경우 그 결과가 딸기나 사과에 비해 미미하였다. 이는 사과꽃 및 꽃봉오리의 학습 이미지 수가 부족하기에 발생한 것으로 예상되며 추후 더 많은 사과꽃 및 꽃봉오리 이미지를 학습하여 테스트할 계획이다.

통계적 분포를 통한 주택 화재 심도 추정 (Estimating home fire severity with statistical distributions)

  • 박윤정;송인아;이소연;남광현;오로지;안재윤
    • 응용통계연구
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    • 제36권6호
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    • pp.591-618
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    • 2023
  • 본 논문은 보험 손실 추정을 위한 회귀 설정에서 다양한 분포 가정의 성능을 실제 데이터를 사용하여 비교 분석합니다. 감마 분포는 일반적으로 보험의 손실 분포의 비대칭성을 처리하는 데 사용됩니다. 그러나 최근 연구는 보험자료의 분석에 있어서 손실 분포의 두꺼운 꼬리의 중요성을 강조합니다. 실제 주택 화재 보험 데이터 분석을 통해 우리는 회귀 방법에서 다양한 분포 가정의 효과를 비교합니다. 우리의 결과는 보험손실에 대한 분포 가정의 선택이 "초과 손해 보험" 및 "한도 보험"을 포함한 다양한 보험 상품의 보험료 결정에 중요하다는 것을 보여줍니다. 또한 주택 화재 보험의 통계적 모형설정에 있어서 실제 고려 사항에 대해 논의합니다.

시각 감지 기반의 저조도 영상 이미지 적응 보상 증진 알고리즘 (Adaptive Enhancement of Low-light Video Images Algorithm Based on Visual Perception)

  • 이원;민병원
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.51-60
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    • 2024
  • 저조도 환경에서 영상 이미지의 콘트라스트가 낮고 식별이 어려운 문제를 목표로 사람의 시각 감지 기반의 콘트라스트 적응 보상 증진 알고리즘을 제안한다. 첫째, 저조도 환경에서 평균 밝기, 평균 대역폭 요인의 영상 이미지 특징 요인을 추출하고, 원본 영상의 회색/색도 차이에 따라 사람의 시각적 콘트라스트 해상도 보상의 수학적 모델을 설정하며, 실제 컬러의 3원색에 대해 각각 비례 적분하여 보상한다. 다음으로 보상 정도가 명시각 차이를 적절하게 구별할 수 있는 것보다 낮을 때 보상 임계값 선형 보상이 명시각에서 전체 대역폭으로 설정된다. 마지막으로 주관적인 이미지 품질 평가와 이미지 특성 요인을 결합하여 비례 계수를 보상하는 자동 최적화 모델을 구축한다. 실험 테스트 결과는 영상 이미지 적응 증진 알고리즘이 우수한 증진 효과와 우수한 실시간 성능을 가지며 다크 비전 정보를 효과적으로 마이닝할 수 있으며 다양한 시나리오에서 널리 사용될 수 있음을 보여준다.

실험 데이터 기반의 PID제어기를 이용한 쿼드로터의 고도제어 (Quadrotor altitude control with experimental data-based PID controller)

  • 이호성;박지선;최호림
    • 전기전자학회논문지
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    • 제28권2호
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    • pp.136-144
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    • 2024
  • 본 논문에서는 실험적 분석을 이용하여 쿼드로터 시스템의 고도제어를 위한 PID제어기를 제안한다. 제안된 제어기가 적용된 시스템의 안정성을 분석하기 위해 Routh-Hurwitz 판별법을 적용한다. 또한 쿼드로터 시스템을 수학적 모델링을 기반으로 MATLAB과 Simulink를 이용하여 kP, kI, kD 각각의 값을 변화시키며 실험의 결과를 정리한다. 정리된 실험의 결과를 바탕으로 PID제어기 각각의 이득값(kP, kI, kD)의 변화가 쿼드로터의 자세제어에 미치는 영향에 대하여 분석하고, 분석한 내용을 바탕으로 제어기 이득값을 튜닝하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘을 적용한 PID 제어기는 실제 시스템인 AR.Drone에 적용하여 효과를 실험적으로 검증한다.

유한요소해석을 통한 유연기판 위의 금속 박막의 최대 굽힘 변형률 예측 (Prediction of Maximum Bending Strain of a Metal Thin Film on a Flexible Substrate Using Finite Element Analysis)

  • 이종협;김영천
    • 마이크로전자및패키징학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.23-28
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    • 2024
  • 유연소자를 이용한 전자제품은 실사용환경에서 가혹한 기계적 변형을 경험한다. 이에 따라 유연소자의 기계적 신뢰성에 대한 연구가 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 유연기판에 증착된 금속 박막의 최대 굽힘 변형률을 예측하기 위하여 기존에 사용하는 굽힘 변형률 모델과 유한요소해석을 이용하였다. 박막의 소재 및 두께, 기판의 두께를 달리하여 유한요소해석으로 굽힘 실험을 모사하였고, 기존 모델로 예측된 변형률과 해석결과를 서로 비교하였다. 굽힘 변형 시 박막 첨단과 주위의 변형률 분포를 확인하였고, 굽힘 정도에 따른 기존 모델의 오차율을 정리하였다. 신규수학적 모델을 제시하여 각 경우의 수에 따른 상수를 제시하였다.

Physics-Informed Neural Networks 연구 동향 및 농업 분야 발전 방향 (Status and Development of Physics-Informed Neural Networks in Agriculture)

  • 이상연;신학종;박대헌;최원규;조성균
    • 전자통신동향분석
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    • 제39권4호
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    • pp.42-53
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    • 2024
  • Mathematical modeling is the process of representing physical phenomena using equations, and it often describes various scientific phenomena through differential equations. Numerical analysis, which is capable of approximating solutions to partial differential equations representing physical phenomena, is widely utilized. However, in high-dimensional or nonlinear systems, computational costs can substantially increase, leading to potential numerical instability or convergence issues. Recently, Physics-Informed Neural Networks (PINNs) have emerged as an alternative approach. A PINN leverages physical laws even with limited data to provide highly reliable predictive performance and can address the convergence issues and high computational costs associated with numerical analysis. This paper analyzes the weak signals, research trends, patent trends, and case studies of PINNs. On the basis of this analysis, it proposes directions for the development of PINN techniques in the agricultural field. In particular, the application of PINNs in agriculture is expected to be more effective than in other industries because of their ability to reflect real-time changes in biological processes. While the technology readiness level of PINNs remains low, the potential for model training with minimal data and real-time prediction capabilities suggests that PINNs could replace traditional numerical analysis models. It is anticipated that the research and industrial applications of PINN will develop at an increasing pace while focusing on addressing the complexity of mathematical models in agriculture, mathematical modeling and the application of various biological processes; securing key patents related to PINNs; and standardizing PINN technology in the field of agriculture.

경추부 전산화단층촬영에서 선속 경화 인공물을 최소화하기 위한 견부 강제 견인법에 대한 임상적 유용성 평가 (Evaluation of Clinical Availability for Shoulder Forced Traction Method to Minimize the Beam Hardening Artifact in Cervical-spine Computed Tomography (CT))

  • 김문정;조원진;강수연;이원석;박진우;유윤식;임인철;이재승;김현진;곽병준
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.37-44
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    • 2013
  • 본 연구는 최근 자동노출제어장치에 의한 X선질 보정 및 다양한 수학적 보정 알고리즘 적용이 가능한 전산화단층촬영 장치를 이용하여 견부 강제 견인용 밴드의 사용 유 무에 따라 영상의 질과 환자의 편의성 및 안정성 측면에서 견부 강제 견인법에 대한 임상적 유용성을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 경부 통증을 호소하는 환자 79명을 대상으로 견부 강제 견인용 밴드를 사용하기 전 후의 측면 투영 scout 영상과 횡단면 영상을 획득하여 횡단면 영상의 일정 크기의 관심영역 내의 화소 및 평균 HU 값을 비교하여 정량적 분석을 하였고 인공물과 해상도 및 분해능에 대한 임상 영상평가를 정성적으로 분석하였으며 환자가 느끼는 불편 정도를 자가 진단 설문 평가하였다. 결과적으로 측면 투영 scout 영상에서 견부 강제 견인용 밴드를 사용한 경우 묘출되는 경추의 수가 증가되었으나 횡단면 영상의 관심영역 내에서 견부 강제 견인용 밴드를 사용하기 전 후에 대한 화소 및 평균 HU 값의 변화는 거의 없는 것으로 판단되었으며 인공물과 해상도 및 대조도와 관련된 정성적 분석 결과에서 관찰자간 특이한 결과는 보이지 않았다. 따라서 견부 강제 견인용 밴드의 사용에 대한 자가 진단 설문 평가에서 환자의 82.27%는 불편함을 호소하였으며 정량적 및 정성적으로 영상의 질을 분석한 결과에서 사용에 따른 영상의학적 이점은 없는 것으로 판단되었다. 최근 다양한 수학적 보정 알고리즘에 의한 전처리 필터 과정의 적용과 더불어 절편 두께의 감소 및 자동노출제어장치 등에 의한 선질 보정 등이 가능한 전산화단층촬영 장치가 보급되면서 선속 경화에 의한 영상의 잡음은 문제가 되지 않을 것으로 판단되어 영상의 질에 영향을 주지 않으면서 환자에게 불편함을 주거나 추가적 위험성이 있는 견부 강제 견인용 밴드의 사용은 더 이상 임상적 유용성이 없는 것으로 판단되었다.