• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권1호
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• pp.11-17
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• 2008

Typical wireless sensor networks used in structural monitoring are continuous types wherein data transmission is progressive at all time that may include irrelevant and insignificant data and information. Continuous types of wireless monitoring systems often pose problems of handling large-sized data that may deteriorate the performance of the system. The proposed method is to suggest an event-triggered monitoring system that captures and transmits relevant data only. An error signal generated by the Principal Components Analysis (PCA) is utilized as an index for event detection and selective data transmission. With this new monitoring scheme, the remote server is relieved of unwanted data by receiving only relevant information from the wireless sensor networks. The performance of the proposed scheme was verified with simulation studies.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.1-8
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• 2011

In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure non-homogeneous Poisson process models presented and the life distribution applied extreme distribution which used to find the minimum (or the maximum) of a number of samples of various distributions. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than automatic error that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a numerical example of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error.

• 한국수자원학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.357-364
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• 2001

실험 또는 계측에 의해 관측된 관측치들은 종종 어떤 기준치 이하의 작은 값들이 기록되는데, 이들 기준치 이하의 값들이 크기는 미소할지라도 평균이나 분산 추정시 왜곡된 결과를 줄 수 있다. 그러나 우리 나라에서는 관측오차로 간주하여 N.D.(Not Detected)로 처리하는 것을 관례로 하고 있어 미소치들이 기록되지 않고 있다. EK라서 본 연구에서는 부여 취수장의 암모니아성 질소(NH$_3$-N)자료가 크기에 따라 분표형이 다름을 조사하고 그 분포를 구별할 수 있는 기준치와 기준치 이하의 자료들에 대한 평균과 분산 추정시 가장 적절한 기법을 찾고자 하였다. 즉, 기준치 이하의 값들과 이상의 값들을 구분하여 평균과 분산을 위한 적절한 기법을 선정하여 추정하였다. 분석 결과 부여취사장의 자료는 편기 수정된 최우도(Bias Corrected ML)법이 가장 적합한 것으로 결정되었으며, 시행착오법에 의하여 기준치를 설정하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.63-68
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• 2017

In this paper, we propose a bounding box prediction algorithm using multiple probability maps to improve object detection result of object detector. Although the performance of object detectors has been significantly improved, it is still not perfect due to technical problems and lack of learning data. Therefore, we use the result correction method to obtain more accurate object detection results. In the proposed algorithm, the preprocessed bounding box created as a result of object detection by the object detector is clustered in various form, and a conditional probability is given to each cluster to make multiple probability map. Finally, multiple probability map create new bounding box of object using morphological elements. Experiment results show that the newly predicted bounding box reduces the error in ground truth more than 45% on average compared to the previous bounding box.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.151-156
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• 2017

SCTP를 포함한 멀티미디어 통신 프로토콜에서 통신 성능에 관련된 요구 사항들은 QoS 매개 변수들로서 서술된다. QoS매개 변수들 중에서 중요한 매개 변수 중의 하나가 전송 신뢰성이다. QoS 매개 변수로서의 신뢰성은 오류 감지, 보고 그리고 정정 기법으로 정의된다. 하지만 기존의 SCTP를 포함한 멀티미디어 통신 프로토콜의 오류 제어 기법들은 멀티미디어 데이터의 통합된 관점을 고려하지 않았다. 본 논문에서는 SCTP에 멀티미디어 데이터의 통합된 오류회복 기법을 설계하고 제안하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 사용자의 요구사항을 만족시키면서도 재전송을 위한 프레임 버퍼의 감소, 프로세싱 파워의 감소, 대역폭의 감소 등과 같은 통신자원의 효율적인 사용을 통한 효과적인 오류제어 방식이 될 것이다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제34권1호
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• pp.49-60
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• 2005

In this paper we introduce a nonparametric method for estimating the probability density function of detection distances in line transect sampling. The estimator is obtained using a frequency histogram density estimation method. The asymptotic properties of the proposed estimator are derived and compared with those of the kernel estimator under the assumption that the data collected satisfy the shoulder condition. We found that the asymptotic mean square error (AMSE) of the two estimators have about the same convergence rate. The formula for the optimal histogram bin width is derived which minimizes AMSE. Moreover, the performances of the corresponding k-nearest-neighbor estimators are studied through simulation techniques. In the absence of our knowledge whether the shoulder condition is valid or not a new semi-parametric model is suggested to fit the line transect data. The performances of the proposed two estimators are studied and compared with some existing nonparametric and semiparametric estimators using simulation techniques. The results demonstrate the superiority of the new estimators in most cases considered.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.527-539
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• 2023

In the positioning algorithm of two-dimensional planar sensor array, the estimation error of time difference-ofarrival (TDOA) algorithm is difficult to avoid. Thus, how to achieve accurate positioning is a key problem of the positioning technology based on planar array. In this paper, a method of sensor reliability discrimination is proposed, which is the foundation for selecting positioning sensors with small error and excellent performance, simplifying algorithm, and improving positioning accuracy. Then, a positioning model is established. The estimation characteristics of the least square method are fully utilized to calculate and fuse the positioning results, and the non-uniform weighting method is used to correct the weighting factors. It effectively handles the decreased positioning accuracy due to measurement errors, and ensures that the algorithm performance is improved significantly. Finally, the characteristics of the improved algorithm are compared with those of other algorithms. The experiment data demonstrate that the algorithm is better than the standard least square method and can improve the positioning accuracy effectively, which is suitable for vibration detection with large noise interference.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.61-67
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• 2021

본 논문에서는 문자 검출 및 인식 기술을 활용하여 비정형의 폐 기능 검사지 이미지로부터 연구를 위한 관련 정보들을 추출하여 정형화하는 방법을 제안한다. 또한 문자 인식 오차율을 줄이기 위한 후처리 방법 또한 개발하고자 한다. 제안하는 정형화 방법은 폐 기능 검사지 이미지에 대해 문자 검출 모델을 사용해 검사지 내에 존재하는 모든 문자를 검출하고, 검출된 문자 이미지를 문자 인식 모델에 통과시켜 문자열을 얻어낸다. 얻어낸 문자열에 대해 문자열 매칭을 이용한 유효성 검토를 진행하고 정형화를 마무리한다. 제안하는 정형화 시스템의 오차율은 약 1% 이내, 검사지 당 처리속도는 2초 이내로 전문인력의 수작업을 통한 정형화 방법보다 더 효율적이고 안정적인 방식이라는 것을 확인할 수 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권8호
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• pp.1306-1313
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• 2018

The randomness and incipient nature of certain faults in reactor systems warrant a robust and dynamic detection mechanism. Existing models and methods for fault diagnosis using different mathematical/statistical inferences lack incipient and novel faults detection capability. To this end, we propose a fault diagnosis method that utilizes the flexibility of data-driven Support Vector Machine (SVM) for component-level fault diagnosis. The technique integrates separately-built, separately-trained, specialized SVM modules capable of component-level fault diagnosis into a coherent intelligent system, with each SVM module monitoring sub-units of the reactor coolant system. To evaluate the model, marginal faults selected from the failure mode and effect analysis (FMEA) are simulated in the steam generator and pressure boundary of the Chinese CNP300 PWR (Qinshan I NPP) reactor coolant system, using a best-estimate thermal-hydraulic code, RELAP5/SCDAP Mod4.0. Multiclass SVM model is trained with component level parameters that represent the steady state and selected faults in the components. For optimization purposes, we considered and compared the performances of different multiclass models in MATLAB, using different coding matrices, as well as different kernel functions on the representative data derived from the simulation of Qinshan I NPP. An optimum predictive model - the Error Correcting Output Code (ECOC) with TenaryComplete coding matrix - was obtained from experiments, and utilized to diagnose the incipient faults. Some of the important diagnostic results and heuristic model evaluation methods are presented in this paper.

• 한국음향학회지
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• 제32권1호
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• pp.22-31
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• 2013

본 논문에서는 전송된 수중통신신호로부터 MMSE(Minimun Mean Squared Error) 기법으로 채널 응답을 추정하고, CFAR(Constant False Alarm Rate) 기법을 이용하여 응답성분의 전력을 기준으로 채널의 지배적인 응답을 자동적으로 구하는 방법을 제안한다. 그리고 표류상태의 송수신단을 이용한 해상실험 데이터로부터 얻은 지배적인 응답에서 응답세기 분포와 위상 변화 그리고 시간 상관도를 산출하여 통계적 특성을 분석한다. 제안된 방법을 이용하여 구해진 통계적 특성을 실제 측정 데이터에 적용했을 때 모든 데이터 구간에서의 채널을 추정하지 않더라도 모든 데이터 구간에서의 채널을 추정하는 경우보다 비트 오류율이 약 1.2배로 차이가 크지 않음을 보였다.