가스관, 송유관 등의 배관구조물은 주요자원의 수송을 책임지는 핵심 지하시설물 중 하나이다. 이들은 사고 및 자연적인 노후화로 인해 국부적인 손상이 발생할 위험에 노출 되어있다. 하지만 대부분의 배관구조물은 지하의 좁은 공간에 복잡하게 연결되어있기 때문에 구조물의 건전성을 지속적으로 모니터링 하는데 어려움이 있었다. 이러한 지금까지 관리방식의 한계점을 극복하기 위해 최근 유비쿼터스 센서 네트워크 기반의 온라인 방식의 상시적 구조물 건전성 평가방법에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 전기-역학적 임피던스 기반의 실시간 배관 구조물 건전성 평가방법에 대하여 연구하였다. 배관 구조물에 발생하기 쉬운 볼트 풀림과 균열의 두 가지 국부손상을 가정하였고 압전효과를 가진 PZT와 MFC 센서를 이용하여 구조물의 상태에 따른 임피던스를 계측하여 손상탐색 실험을 수행하였다. 하나의 센서로 가진과 센싱을 동시에 수행할 수 있는 저비용 셀프센싱 기법을 사용하였고 배관 상태에 대한 객관적인 판단을 위해 손상지수인 RMSD 값을 사용하여 계측된 신호를 이용하여 손상의 정도를 정량화 시켰다. 손상여부의 판단을 위해 일반 극치 분포를 이용하여 최적화된 통계적인 정상상태의 임계값을 설정하였다. 위와 같은 실험적 연구과정을 통해 제안된 실시간 배관 구조물 건전성 평가 방법의 타당성과 효율성을 확인해 보았다.
리눅스 시스템에서 악의적인 목적을 가진 사용자는 쉘을 수행하는 공격 유형들을 통해 관리자 권한을 획득하여 백도어 설치 및 사용자들의 중요한 정보 등을 유출 시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 기존 방법은 권한상승원인을 분석하여 문제점을 수정한 후에 패치하는 방식을 사용하였다. 최근에는 사용자 자격증명을 이용하여 실시간으로 사용자 자격증명과 태스크 실행시 발생시키는 특징을 통해 정보의 불일치가 발생하는 태스크를 탐지하는 방법이 연구되고 있다. 그러나 이러한 자격증명 방법은 단순히 uid, gid를 이용하기 때문에 자격증명의 동일한 값을 가지는 공격유형은 탐지를 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 자격증명을 이용한 탐지 방법에서 탐지를 못하는 경우를 해결하기 위해 비정상적인 권한획득 정보보다 적은 정상적인 권한 획득 정보(자격증명) 및 권한을 획득할 수 있는 shell 명령어와 path등을 Table에 저장하여 관리하고 파일(open, close, read, write)접근마다 실시간으로 Table에 있는 정상적인 권한 정보와 비교하여 탐지하는 보안 모듈을 제안한다.
A sensor network system can be an efficient tool for healthcare telemetry for multiple users due to its power efficiency. One drawback is its limited data size. This paper proposed a real-time application of data compression/decompression method in u-Health monitoring system in order to improve the network efficiency. Our high priority was given to maintain a high quality of signal reconstruction since it is important to receive undistorted waveform. Our method consisted of down sampling coding and differential Huffman coding. Down sampling was applied based on the Nyquist-Shannon sampling theorem and signal amplitude was taken into account to increase compression rate in the differential Huffman coding. Our method was successfully tested in a ZigBee and WLAN dual network. Electrocardiogram (ECG) had an average compression ratio of 3.99 : 1 with 0.24% percentage root mean square difference (PRD). Photoplethysmogram (PPG) showed an average CR of 37.99 : 1 with 0.16% PRD. Our method produced an outstanding PRD compared to other previous reports.
Yi-Fan Li;Wen-Yu He;Wei-Xin Ren;Gang Liu;Hai-Peng Sun
Smart Structures and Systems
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제32권5호
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pp.297-308
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2023
Dynamic deflection is important for evaluating the performance of a long-span cable-stayed bridge, and its continuous measurement is still cumbersome. This study proposes a dynamic deflection monitoring method for cable-stayed bridge based on Bi-directional Long Short-term Memory (BiLSTM) neural network taking advantages of the characteristics of spatial variation of cable acceleration response (CAR) and main girder deflection response (MGDR). Firstly, the relationship between the spatial and temporal variation of the CAR and the MGDR is described based on the geometric deformation of the bridge. Then a data-driven relational model based on BiLSTM neural network is established using CAR and MGDR data, and it is further used to monitor the MGDR via measuring the CAR. Finally, numerical simulations and field test are conducted to verify the proposed method. The root mean squared error (RMSE) of the numerical simulations are less than 4 while the RMSE of the field test is 1.5782, which indicate that it provides a cost-effective and convenient method for real-time deflection monitoring of cable-stayed bridges.
본 연구는 IoT 센싱 데이터의 무 손실 실시간 전송에 활용 가능한 BL-beta 코드의 엔코딩 및 디코딩 성능 개선을 통해 효과적으로 압축 데이터를 실시간으로 전송하고, 해독할 수 있도록 로직을 개선한 결과에 대한 연구이다. BL-beta 코드의 엔코딩 과정에는 비교적 연산 부담이 큰 로그 함수와 지수 함수, 나눗셈 및 제곱근 연산 등이 포함되어 있는데 이를 개선하여 비트 연산과 이진수 패턴 분석 그리고 비트 패턴을 이용한 뉴턴-랩슨 방법의 초기 값 설정을 통해 빠르게 데이터를 BL-beta 코드로 엔코딩 및 디코딩 할 수 있는 새로운 규칙성을 발견하였으며 이를 적용하여 기존 연구와 비교하여 알고리즘의 엔코딩 속도를 평균 24.8%, 디코딩 속도를 평균 5.3% 개선하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.349-356
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2009
국내의 행정구역상 시군구 등과 같은 소지역에 있어서 실업률에 대한 남녀별 공통 상대위험도를 추정하는데, 추정방법으로 단순한 합동추정, 울프 방법에 기초한 가중추정과 잭나이프 추정들을 고려하고 이 추정 방법들의 효율성을 편의와 평균제곱오차의 개념을 통해서 비교하고자 한다. 이를 위해 2002년 12월 경기지역의 경제활동인구조사 자료를 이용하여 이 지역 내의 24개 시군단위 소지역들의 남녀별 실업률에 대한 상대위험도의 편의 및 평균제곱오차가 본 연구에서 제시된 추정절차에 의해 추정된다. 또한, 이들 추정치들의 안정성과 신뢰성은 상대편의와 상대오차제곱근을 통하여 비교된다. 추정결과 잭나이프 추정이 다른 두 추정들에 비해 매우 효율적임을 보였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권4호
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pp.247-253
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2011
A sustainability of electricity supply has emerged as a critical issue for low carbon green growth in South Korea. Wind power is the fastest growing source of renewable energy. However, due to its own intermittency and volatility, the power supply generated from wind energy has variability in nature. Hence, accurate forecasting of wind speed and power plays a key role in the effective harvesting of wind energy and the integration of wind power into the current electric power grid. This paper presents a short-term wind speed prediction method based on support vector regression. Moreover, particle swarm optimization is adopted to find an optimum setting of hyper-parameters in support vector regression. An illustration is given by real-world data and the effect of model regularization by particle swarm optimization is discussed as well.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1205-1215
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2017
In this paper, we aim to estimate two scale-parameters of exponentiated Pareto distribution (EPD) based on lower record values. Record values arise naturally in many real life applications involving data relating to weather, sport, economics and life testing studies. We calculate the Bayesian estimators for the two parameters of EPD based on lower record values. The Bayes estimators of two parameters for the EPD with lower record values under the squared error loss (SEL), linex loss (LL) and entropy loss (EL) functions are provided. Lindley's approximate method is used to compute these estimators. We compare the Bayesian estimators in the sense of the bias and root mean squared estimates (RMSE).
The basic concept of analysis of human error that induced railway accident is that errors are consequences, not causes. But in most cases, it is likely that direct causes of the accident could be concluded as real causes, which make it difficult to find out root causes. Design, training, staffing, culture and condition are general category applied to investigate human error. In order to examine how those approach could help accident analysis, this paper studied accident investigation reports of UK RAIB(Rail Accident Investigation Branch). Rather than consider specific investigation method, we focus investigation result on how to describe causal factors and how to indicate recommendations to prevent similar accident. The reports show that they try to find out causes more in organizational, environmental and job factors, which implies the necessity to improve investigation process of human error accident in Korea.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권1호
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pp.1-10
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2004
In the Korean Economically Active Population Survey(EAPS), the sample sizes for small areas are typically too small to provide reliable estimators because the EAPS has been designed to produce unemployment statistics for large areas such as Metropolitan Cities and Province. In this study, we consider the synthetic and composite estimators for the unemployment rate of small areas, and apply them to real data on Choongbook province which is from the Korean EAPS of December 2000. The mean square errors of these estimators were estimated by the Jackknife method, and the efficiencies of small area estimators were evaluated in terms of the relative standard errors and the relative root mean square errors. As a result, the composite estimator is much more efficient than other estimators and it turns out that the composite estimator can produce the reliable estimates of the unemployment rate of small areas under the current EAPS system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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