• 제목/요약/키워드: Bayesian Filtering Mechanism

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송.수신 이메일의 학습을 통해 긍정 오류를 줄이는 개선된 베이지안 필터링 기법 (Improved Bayesian Filtering mechanism to reduce the false positives by training both Sending and Receiving e-mails)

  • 김두환;유종덕;정수환
    • 정보보호학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.129-137
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    • 2008
  • 본 논문에서는 기존의 베이지안 필터링 방식에서 발생하는 긍정 오류를 줄이기 위한 개선된 베이지안 필터링 기법을 제안한다. 기존의 베이지안 필터링 방식에서는 이메일 서버에서 학습한 DB를 일괄적으로 개별 사용자들에게 적용한다. 또한 수신 이메일 위주의 학습 방식은 양질의 정상 DB를 학습하는데 어려움을 준다. 이러한 문제로 인해 기존의 베이지안 필터링 기법에서는 정상 이메일을 스팸 이메일로 판단하는 긍정 오류가 발생한다. 제안 기법에서는 사용자의 송신 이메일을 양질의 정상 DB 정보로 판단하여 베이지안 정상 DB에 자동으로 학습한다. 뿐만 아니라 개별 사용자에게 독립적인 베이지안 DB를 제공하여 사용자 개개인의 이메일 송 수신 특성을 고려한 필터링 서비스를 제공한다. 제안 기법은 기존의 베이지안 필터링 기법보다 필터링의 정확성에서 평균 3.13% 향상된 결과를 보인다.

Identification of acrosswind load effects on tall slender structures

  • Jae-Seung Hwang;Dae-Kun Kwon;Jungtae Noh;Ahsan Kareem
    • Wind and Structures
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    • 제36권4호
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    • pp.221-236
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    • 2023
  • The lateral component of turbulence and the vortices shed in the wake of a structure result in introducing dynamic wind load in the acrosswind direction and the resulting level of motion is typically larger than the corresponding alongwind motion for a dynamically sensitive structure. The underlying source mechanisms of the acrosswind load may be classified into motion-induced, buffeting, and Strouhal components. This study proposes a frequency domain framework to decompose the overall load into these components based on output-only measurements from wind tunnel experiments or full-scale measurements. First, the total acrosswind load is identified based on measured acceleration response by solving the inverse problem using the Kalman filter technique. The decomposition of the combined load is then performed by modeling each load component in terms of a Bayesian filtering scheme. More specifically, the decomposition and the estimation of the model parameters are accomplished using the unscented Kalman filter in the frequency domain. An aeroelastic wind tunnel experiment involving a tall circular cylinder was carried out for the validation of the proposed framework. The contribution of each load component to the acrosswind response is assessed by re-analyzing the system with the decomposed components. Through comparison of the measured and the re-analyzed response, it is demonstrated that the proposed framework effectively decomposes the total acrosswind load into components and sheds light on the overall underlying mechanism of the acrosswind load and attendant structural response. The delineation of these load components and their subsequent modeling and control may become increasingly important as tall slender buildings of the prismatic cross-section that are highly sensitive to the acrosswind load effects are increasingly being built in major metropolises.