• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권7호
• /
• pp.853-862
• /
• 2003

인터넷의 발달로 인하여 웹을 통한 문서 송수신이 많아지면서 이메일의 사용자도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 또한 일반 사용자나 전자상거래에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸 메일도 매일 같이 쏟아져 나오고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인에 맞게 메일을 자동 관리해 주는 즉 개인화된 분류가 가능하고, 또 언제 어디서나 로그인이 가능한 웹 메일 기반인 웹 메일 필터링 에이전트(Web Mail Filtering Agent for Personalized Classification)를 제안한다. 새로운 메일이 오면, 먼저 사용자의 메일 처리과정을 일정 기간 관찰하여 각각 개인에 맞는 룰(Personal rule)을 형성하고, 만들어진 룰을 바탕으로 메시지를 자동 관리 즉 카테고리별 분류ㆍ저장 및 개인에게 불필요한 메일이나 스팸 메일을 삭제 해 주는 것이다. 또한 시스템의 정확도를 높이기 위해 동적 임계치를 이용한 베이지안 알고리즘을 적용하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제18권6호
• /
• pp.114-122
• /
• 2014

현재 전 세계적으로 석탄, 석유 등 화석연료의 사용으로 지구 온난화가 진행되고 있다. 이러한 원인으로 폭염, 폭설, 폭우 및 슈퍼태풍 등과 같은 이상기후, 극한기후 현상이 지속적으로 증가 하고 있다. 또한 심각한 자연재해로 콘크리트 구조물 및 사회기반시설의 심각한 손상과 붕괴가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 기후변화에 적합한 기준 및 시공 기술 등이 필요한 실정이므로 본 연구에서는 다양한 온도와 습도 양생조건이 콘크리트 배합에 미치는 영향을 검토해 보았다. 다양한 온도와 습도 조건에서 양생된 콘크리트의 압축강도와 할렬인장강도 실험을 수행하였다. 또한 성능중심평가 (performance based evaluation (PBE))방법을 사용하여 다양한 양생조건에서 경화된 콘크리트 강도의 만족도확률을 평가하였다. 또한 콘크리트의 성능중심평가로부터 얻는 결과 값을 바탕으로 기후변화가 배합에 미치는 영향을 고려하여 배합설계에 적용할 수 있다.

• Earthquakes and Structures
• /
• 제8권4호
• /
• pp.859-887
• /
• 2015

Structural health monitoring (SHM) has gained in popularity in recent years since it can assess the performance and condition of instrumented structures in real time and provide valuable information to the asset's manager and owner. Operational modal analysis plays an important role in SHM and it involves the determination of natural frequencies, damping ratios and mode shapes of a constructed structure based on measured dynamic data. This paper presents the operational modal analysis and seismic response characterization of the Tsing Ma Suspension Bridge of 2,160 m long subjected to different earthquake events. Three kinds of events, i.e., short-distance, middle-distance and long-distance earthquakes are taken into account. A fast Bayesian modal identification method is used to carry out the operational modal analysis. The modal properties of the bridge are identified and compared by use of the field monitoring data acquired before and after the earthquake for each type of the events. Research emphasis is given on identifying the predominant modes of the seismic responses in the deck during short-distance, middle-distance and long-distance earthquakes, respectively, and characterizing the response pattern of various structural portions (deck, towers, main cables, etc.) under different types of earthquakes. Since the bridge is over 2,000 m long, the seismic wave would arrive at the tower/anchorage basements of the two side spans at different time instants. The behaviors of structural dynamic responses on the Tsing Yi side span and on the Ma Wan side span under each type of the earthquake events are compared. The results obtained from this study would be beneficial to the seismic design of future long-span bridges to be built around Hong Kong (e.g., the Hong Kong-Zhuhai-Macau Bridge).

• Current Optics and Photonics
• /
• 제8권3호
• /
• pp.230-238
• /
• 2024

The refractive index is a key material-design parameter, especially for high-refractive-index glasses, which are used for precision optics and devices. Increased demand for high-precision optical lenses produced by the glass-mold-press (GMP) process has spurred extensive studies of proper glass materials. B₂O₃, SiO₂, and multiple heavy-metal oxides such as Ta₂O₅, Nb₂O₅, La₂O₃, and Gd₂O₃ mostly compose the high-refractive-index glasses for GMP. However, due to many oxides including up to 10 components, it is hard to predict the refractivity solely from the composition of the glass. In this study, the refractive index of optical glasses based on the B₂O₃-La₂O₃-Ta₂O₅-SiO₂ system is predicted using machine learning (ML) and compared to experimental data. A dataset comprising up to 271 glasses with 10 components is collected and used for training. Various ML algorithms (linear-regression, Bayesian-ridge-regression, nearest-neighbor, and random-forest models) are employed to train the data. Along with composition, the polarizability and density of the glasses are also considered independent parameters to predict the refractive index. After obtaining the best-fitting model by R² value, the trained model is examined alongside the experimentally obtained refractive indices of B₂O₃-La₂O₃-Ta₂O₅-SiO₂ quaternary glasses.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제47권2호
• /
• pp.1-9
• /
• 2024

New motor development requires high-speed load testing using dynamo equipment to calculate the efficiency of the motor. Abnormal noise and vibration may occur in the test equipment rotating at high speed due to misalignment of the connecting shaft or looseness of the fixation, which may lead to safety accidents. In this study, three single-axis vibration sensors for X, Y, and Z axes were attached on the surface of the test motor to measure the vibration value of vibration. Analog data collected from these sensors was used in classification models for anomaly detection. Since the classification accuracy was around only 93%, commonly used hyperparameter optimization techniques such as Grid search, Random search, and Bayesian Optimization were applied to increase accuracy. In addition, Response Surface Method based on Design of Experiment was also used for hyperparameter optimization. However, it was found that there were limits to improving accuracy with these methods. The reason is that the sampling data from an analog signal does not reflect the patterns hidden in the signal. Therefore, in order to find pattern information of the sampling data, we obtained descriptive statistics such as mean, variance, skewness, kurtosis, and percentiles of the analog data, and applied them to the classification models. Classification models using descriptive statistics showed excellent performance improvement. The developed model can be used as a monitoring system that detects abnormal conditions of the motor test.

• 한국지반공학회지:지반
• /
• 제7권3호
• /
• pp.21-32
• /
• 1991

본 연구에서는 복합 zone을 가진 rockfill dam성토 재료의 강도정수들과 core zone에서의 간극 수압의 불확정성을 고려할 수 있도록, 성토 재료의 공간적인 변화의 불확실성, 시료수의 제한에 의 한 불확정성에 실험실 결과와 현장 결과와의 차이에 따른 model 오차의 영향을 고려한 종합적인 설계변수들의 불확정성을 규명하였으며 core zone의 간극수압과 rockfill zone의 내부 마찰각을 bayeg 이론을 이용하여 불확정성을 Updating할 수 있는 방법을 제시하였다. 사면 안정 해석에서 시공직후 상, 하류, 만수위 상, 하류 수위, 급강하 시의 2차원 사면안정해석 과 end effect 영향을 고려한 3차원사면 안정해석을 하였다. 본 목적을 위하여 복합 zone을 가진 rockfill dam의 사면 안정해석에서 end effect의 영향을 고려한 3차원 사면안정해석 Program인 "ESTABL"을 개발하였으며, 파괴 사면의 강도정수와 간극수압의 변동계수를 구하는 프로그램 "COV", 복합 zone사면 안전율의 변동계수를 구하는 프로그램 "PCOV"을 개발하였다. 사면안정해석 결과 3차원안전율이 2차원안전율보다 약 200A정도 크게 나타나므로 end restraint 효과가 상당히 큼을 알 수 있다. 3차원사면안정은 근본적으로 system reliability 문제이 므로 안전율의 평균간보다 그 불확정성이 더 큰 영향을 미침을 보여준다. 또한 기초설계 치로 설계 를 마친후 시공중 혹은 추가로 각종 계측치가 있을 때 updating 이론을 이용하여 신뢰도를 증가시 킬 수 있음을 보여주며 강도계수의 변화에 의한 파괴확률의 변화는 점착력의 불확정성이 내부마찰 각의 불확정성보다 민감하게 영향을 미침을 보여준다.찰 각의 불확정성보다 민감하게 영향을 미침을 보여준다.

• Korean Journal of Acupuncture
• /
• 제25권2호
• /
• pp.125-141
• /
• 2008

Objective : The aim of this study is to investigate the curative effect of Bee Venom Acupuncture Therapy for pain and limited R.O.M (range of motion) of shoulder in stroke patients. Methods : The subjects of this study were 6 patients with shoulder pain in stroke sequelae. Routine Oriental Medical programs (Acupunture, moxibustion, herbal medicine and physical therapy) were maintained for each subject throughout this study. Single subject ABABAB design was adopted. Each period was 4 days as a rule. Only during the treatment period, Bee Venom Acupuncture Therapy was provided as intervention at the acupoints of LI15(Gyeonu),　TE14(Gyeollyo), GB21(Gyeonjeong), LI14(Bino). The change of pain was measured with a Visual Analogue Scale(VAS). The pain threshold was measured using pressure algometer at the same acupoints where Bee Venom Acupuncture Therapy was provided. And the R.O.M of shoulder joint (flexion, extension, abduction, adduction, external rotation, internal rotation) was measured as well. Analysis was performed by Bayesian analysis using WinBUGS for the comparison of treatment(Bee Venom Acupuncture Therapy) and non-treatment. Results : The median overall improvement for difference in VAS was -2.219(-3.213, -1.175), for difference in external rotation of shoulder R.O.M was 9.992(-2.298, 18.49), for difference in tenderness score of LI14(Bino) by pressure algometer was 5.05(0.6283, 7.762). 95% credibility intervals being shown in brackets. However, the median overall improvement for difference in the other measurements was not significant. Conclusion : This study suggests that Bee Venom Therapy may be applicable to decrease pain and improve R.O.M of shoulder in hemiplegia patients with stroke. Further elaborated single subject designs need to be accumulated to confirm the effects of Bee Venom Acupunture Therapy on shoulder pain in patients with stroke sequelae.

• 지질공학
• /
• 제26권4호
• /
• pp.485-495
• /
• 2016

본 연구에서는 방파제 하부지반을 저치환율 재료로 보강 및 개량하기 위한 치환율과 재하중 방치기간을 확률론적 최적화 기법을 이용하여 분석하였다. 해석에 필요한 확률변수의 불확실성을 최소화하기 위하여 사전자료를 활용한 베이지안 갱신결과 최대 39.8% 포인트까지 불확실성이 감소하였고, 특히 사전함수의 표본수가 더 많은 구간의 감소폭이 컸다. 치환율 결정을 위하여 저치환율 단면 중 15~40% 범위에서 일계신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션 방법에 의해 해석한 결과 목표파괴확률을 만족하는 치환율은 심층고결처리 및 쇄석다짐말뚝 구간에서 각각 20% 및 25% 이상으로 나타났다. 치환율에 대한 최적화를 위하여 생애주기비용 분석을 실시한 결과 목표파괴확률을 만족하는 범위 내에서 최적 치환율이 산정되었으며, 두 구간에서 각각 20% 및 30%가 가장 경제적인 것으로 결정되었다. 재하중의 방치기간에 대한 확률론적 해석결과 3개월 이상인 경우 모두 목표파괴확률을 만족하는 것으로 나타났다.

• 한국지반공학회지:지반
• /
• 제11권1호
• /
• pp.9-22
• /
• 1995

본 연구의 목적은 신뢰도해석에 근거한 말뚝의 여러가지 지지력 예측방법들의 안전율을 제시하는데 있다. 각 지지력 결정방법들은 여러가지 불착실성을 포함하고 있으며, 이러한 오차를 고려하기 위해 말뚝재하시험에 의해 측정된 지지력과 예측된 지지력과의 비를 분포함수로 표현할 수 있다. 이 분포함수를 이용하여 파괴확률이 10-3이하가 될 수 있는 말뚝지지력의 안전율을 산정할 수 있다. Bayes' 이론의 적용은 정역학적 지지력 공식을 Prior Distribution으로 가정하고 동역학적 지지력 공식 및 WEAP, PDA를 이용해 산정된 지지력의 분포를 Likelihood Distribution으로 가정하여 적용함으로써 많은 불확실성을 줄일 수 있게 된다. 본 연구결과에서 보면 동역학적 지지력 공식의 안전율은 대략 7.4 정도로 S.P.T.를 이용해 산정된 지지력과 함께 불확실성이 크며, 파동방정식을 이용한 지지력 결정방법인 PDA에 의해 산정된 지지력의 안전율은 약 2.7정도로 가장 신뢰도가 높음을 알 수 있다. 또한 Bayes' 이론을 적용하여 본 결과 안전율을 줄일 수 있었으며 말뚝의 지지력 산정시 이의 응용은 최적설계의 관점에서 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Composites Research
• /
• 제35권5호
• /
• pp.317-321
• /
• 2022

본 연구에서는 머신 러닝을 통해 하중 유형에 따른 구간을 나누어 각 하중 유형에 강한 적층 각도 순서가 배치되는 PIC 설계 방법이 범퍼 빔에 적용되었다. 머신 러닝을 적용하기 위한 학습 데이터의 입력 값과 라벨은 각각 전체 요소 중 일부인 참조 요소의 좌표와 하중 유형으로 정의되었다. 좌표 값을 나타내는 방법인 2D 표현 방법과 3D 표현 방법을 비교하기 위하여 각각의 방법으로 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델이 학습되었다. 2D 표현 방법은 유한요소 모델을 각 면으로 나누고 그에 따른 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이며, 3D 표현 방법은 유한요소 모델 전체에서 학습 데이터를 생성하여 하나의 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통해 최적 값으로 튜닝되었으며, 튜닝 된 모델 중 k-NN 분류 방법이 가장 높은 예측률과 AUC-ROC로 나타났다. 그리고 2D 표현 방법과 3D 표현 방법 중 3D 표현 방법이 더 높은 성능을 보였다. 튜닝 된 머신 러닝 모델을 통해 예측된 하중 유형 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었으며, 유한요소 해석을 통해 비교 검증되었다. 3D 표현 방법의 머신 러닝 모델로 설계된 PIC 방법이 강도 측면에서 더 우수함이 검증되었다.