Anomaly detection holds paramount significance across diverse fields, encompassing fraud detection, risk mitigation, and sensor evaluation tests. Its pertinence extends notably to the military, particularly within the Warrior Platform, a comprehensive combat equipment system with wearable sensors. Hence, we propose a data-compression-based anomaly detection approach tailored to unlabeled time series and sequence data. This method entailed the construction of two distinctive features, typicality and atypicality, to discern anomalies effectively. The typicality of a test sequence was determined by evaluating the compression efficacy achieved through the pattern dictionary. This dictionary was established based on the frequency of all patterns identified in a training sequence generated for each sensor within Warrior Platform. The resulting typicality served as an anomaly score, facilitating the identification of anomalous data using a predetermined threshold. To improve the performance of the pattern dictionary method, we leveraged atypicality to discern sequences that could undergo compression independently without relying on the pattern dictionary. Consequently, our refined approach integrated both typicality and atypicality, augmenting the effectiveness of the pattern dictionary method. Our proposed method exhibited heightened capability in detecting a spectrum of unpredictable anomalies, fortifying the stability of wearable sensors prevalent in military equipment, including the Army TIGER 4.0 system.
본 연구는 경관의 색채를 시간의 개념을 포함하는 연속적 지각의 시퀀스로 보고, 그 흐름과 데이터를 정량적으로 분석하는 기법과 그것을 활용하여 개방성에 따른 도시색채 변화경향을 연구한 것이다. 이는 매우 경험자의 체험에 근접한 리듬으로 대구시 도시철도 3호선인 모노레일 속에서 바라다보는 도시의 색채 시퀀스를 좌우 양쪽에서 동영상을 촬영하여 2초 간격의 프레임에서 대표색 데이터와 시각량을 산출하여 색상, 명도, 채도, 고채도 분포로 시퀀스 데이터를 분석하는 기법들을 도출하였다. 공간의 개방성, 밝기 정도, 선명도 정도, 고채도 분포와 코드, 시각량의 우위, 지배적 노출인자, 한난색의 이미지, 각 세분별 시퀀스 리듬의 다이나믹 정도를 비교 분석할 수 있는 기법을 도출하였으며, 도출된 시퀀스 데이터 중 하늘의 시각량으로 공간 개방도를 결정하고, 개방도에 따른 도시 색채의 경향을 회귀분석하였다. 도시색채는 개방도가 높아질수록 명도는 낮아지고, 채도는 미세하게 증가하였으며, 한색계열이 현저하게 증가하였다. 이는 또한 린치의 공간 위요비례와도 매우 관계가 깊었으며, 도시 색채변화경향을 실제 경관을 통해 더 구체적으로 파악할 수 있었다.
남중국해 남서부 남콘손분지 지역에서 광역적인 2차원 탄성파 탐사자료를 활용하여 대상지역의 지구조적 분석을 시도하고, 구조적으로 매우 복잡한 지역에 대해 3차원 탄성파 탐사자료를 활용하여 탄성파층서 분석을 통한 퇴적층서, 퇴적환경 및 구조적 진화 과정을 규명하였다. 3차원 탄성파 자료 및 2개 시추정자료를 활용하여 제3기 마이오세층에 대한 8개의 연계층을 해석하였으며, 이에 대한 구조도, 층후도를 작성하였다. 또한 각 연계층 및 연계층 경계면에 대한 탄성파상(seismic facies) 분석을 시도하였다. 3차원 탄성파지역의 특성은 연계층내 해침환경하의 퇴적층에서 석탄층이 많이 나타나고 있다는 점과 연계층 경계부 위에 하도가 많이 발달되어 있다는 점이다. 마이오세 초기층은 석탄층 및 두꺼운 셰일층으로 대변되는 습지환경의 육해성 점이지대 퇴적층이 주로 분포하다가, 중기 및 후기 마이오세에 이르면서 본격적인 침강 및 해침 작용으로 천해성 대륙붕 환경하의 쇄설성 퇴적물이 두껍게 쌓인 것으로 해석된다. 연계층에 대한 층후도 및 구조적 발달 상태로부터 퇴적물은 서에서 동으로 혹은 북서 방향에서 남동 방향으로 이동하였음을 알 수 있다.
Park, Sung-Ik;Kim, Heung-Mook;Oh, Wang-Rok;Kim, Jeong-Chang
ETRI Journal
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제34권2호
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pp.168-174
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2012
In Advanced Television Systems Committee (ATSC) terrestrial digital television (DTV) systems, additional very low-rate data can be transmitted by modulating the amplitude and polarity of the transmitter identification (TxID) signal. Although the additional data transmission scheme offers reliable transmission and has a very large coverage area, it has a limitation on the data rate. In this paper, we propose a novel additional data transmission scheme based on the TxID sequences of the ATSC DTV system and Walsh modulation. The proposed scheme not only increases the data rate significantly, but also offers a virtually identical coverage area compared to a conventional scheme.
본 논문에서는 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델 중, 시계열 데이터의 변환을 위한 모델인 Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델을 이용한 산업용 로봇 고장 예지 기술에 대하여 제안한다. 제안 방법은 고장 예지를 위한 추가적인 센서의 부착 없이 로봇 자체적으로 측정 가능한 관절 별 전류와 각도 값을 데이터로 사용하였고, 측정된 데이터를 모델이 학습할 수 있도록 전처리한 후, Seq2Seq 모델을 통해 전류를 각도로 변환하도록 지도 학습 하였다. 고장 진단을 위한 이상 정도(Abnormal degree)는 예측 각도와 실제 각도 간의 단위시간 동안의 RMSE(Root Mean Squared Error)를 사용하였다. 제안 방법의 성능평가는 로봇의 정상 및 결함 조건을 달리한 상태에서 측정한 테스트 데이터를 이용하여 수행되었고 이상 정도가 임계값 넘어가면 고장으로 분류하게 하여, 실험으로부터 96.67% 고장 진단 정확도를 보였다. 제안 방법은 별도의 추가적인 센서 없이 고장 예지 수행이 가능하다는 장점이 있으며, 로봇에 대한 깊은 전문지식을 요구하지 않으면서 수행할 수 있는 방법으로 높은 진단 성능과 효용성을 실험으로부터 확인하였다.
본 논문은 시 계열 데이터에서의 연관성 발견에 있어서 복잡성과 연산량을 효과적으로 줄이며 연관성을 찾아내는 기법에 대해 기술한다. 기존의 시 계열 데이터에서의 sequence 분할 방법은 복잡한 clustering 기법을 사용하여 많은 시간과 resource를 필요로 하는 제한이 있다 이에 본 논문에서는 효과적인 sequence 분할을 위한 증감 table을 이용한 방법을 제안하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권2호
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pp.77-85
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2002
The statistical testing methods have been widely recognized to determine the plain and cipher texts. In fact, the randomness for a sequence from an encryption algorithm is necessary to guarantee security and reliance of cipher algorithm. Thus, the statistical randomness tests are used to discover cipher text. In this paper, we would provide the critical value for an approximate entropy test by estimating the nonlinear regression equation when the number of sequence and the level of significance are given. Thus, we can discern plan and cipher text for real problem with given number of sequence and the level of significance. Also, we confirm the fitness of the estimated critical values from the rate of success for plain or cipher text.
Many methods have been developed to overcome the PAPR(peak-to-average power ratio) problem. Selective mapping(SLM) partial transmit sequence(PTS), subblock phase weighting(SPW) and gradient descent(GD) are used widely to reduce the PAPR. In this paper, we present a effective PAPR reduction method, decrease the calculation through Radix-2 DIF IFFT procedure and GD method. and can transmit selecting data sequence that satisfy threshold value as one part of proposed method, in case satisfy fixed threshold value, or transmit selecting data sequence with the lower papr operating remained part for performance improvement.
Rashamuse, Konanani;Sanyika, Walter;Ronneburg, Tina;Brady, Dean
BMB Reports
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제45권1호
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pp.14-19
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2012
A feruloyl esterase encoding gene (designated fae6), derived from a leachate metagenomic library, was cloned and the nucleotide sequence of the insert DNA determined. Translational analysis revealed that fae6 consists of a 515 amino acid poly-peptide, encoding a 55 kDa pre-protein. The Fae6 primary structure contained the G-E-S-A-G sequence, which corresponds well with a typical catalytic serine sequence motif (G-x-S-x-G). The fae6 gene was successfully over-expressed in E. coli and the recombinant protein was purified to 8.4 fold enrichment with 17% recovery. The $K_M$ data showed Fae6 has a high affinity to methyl sinapate while thermostability data indicated that fae6 was thermolabile with a half life ($T_{1/2}$) < 30 min at $50^{\circ}C$. High affinity for Fae6 against methyl sinapate, methyl ferulate and ethyl ferulate suggest that the enzyme can be useful in hydrolyzing ferulated polysaccharides in a biorefinery process.
Since the late 1980s, the sequence stratigraphic method has become a critical tool for hydrocarbon exploration/development projects in many frontier and mature sedimentary basins. The successful application of this method with high resolution 3D seismic data and well data is particularly important in frontier and deepwater areas, where exploration risk and capital commitment are high. Many international major and national oil companies have been using sequence stratigraphic approach as one of the main interpretation tools for the evaluation of their high impact projects. Applied correctly, this integrated interpretation method is a powerful tool that can be used to unravel the complex stratigraphy of a given basin and to dramatically increase overall understanding of various depositional models for both siliciclastic and carbonate systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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