• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제22권5호
• /
• pp.911-919
• /
• 2011

최근 의학에서는 정신 질환과 관련된 위험 인자를 찾는 것이 중요해지고 있다. 인자들을 찾아서 인자들의 특성과 관련성을 파악하면 병을 사전에 예방 할 수 있다. 또한 이 연구는 의학 발전에 많은 도움을 줄 수 있다. 정신 질환에 대한 위험요인은 주로 로지스틱 회귀모형을 사용하여 찾아 왔다. 하지만 이 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 CART, C5.0, 로지스틱, 신경망, 베이지안 네트워크 방법을 이용한다. 정신장애 질병인 섬망자료를 적용하여, 최적의 모형인 베이지안 네트워크 방법을 선택하였다. 이 베이지안 네트워크 기법을 위험 요소를 찾는데 사용하고, 이 위험인자 간의 관계를 방사형 그래프를 통해서 규명하였다.

• 한국철도학회논문집
• /
• 제19권2호
• /
• pp.145-158
• /
• 2016

철도 신호 시스템의 안전 확보 기준으로 사용되는 안전무결성수준(SIL, Safety Integrity Level) 할당에 사용되는 기존 정성적 평가방법인 리스크 그래프에 대하여 소개하고, 정성적 평가의 문제점인 입력 변수의 모호성 및 안전무결성수준간 경계성 문제에 대하여 퍼지 이론 적용을 통해 문제점을 보완하는 것을 목적으로 한다. 본 모델의 퍼지 입력변수는 4가지인 심각도, 노출도, 회피도, 요구율로 구성되며, 퍼지추론(Fuzzy Inference)은 IEC 61511의 계량적 리스크 그래프를 적용하여 48개의 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지추론은 최대 최소 합성(Max-Min Composition)의 퍼지관계 합성연산을 적용한다. 추론 모델을 통해 도출된 최종적인 추론 결과는 퍼지 값이므로 실제 상황에 적용 가능하도록 다시 실수 값으로 변환하는 역 퍼지화 과정을 통해 최종 출력값인 안전무결성수준과 그에 해당하는 허용 해저드율을 생성하여, 최종적인 해당 해저드에 대한 안전성 요구사항을 도출한다. 마지막으로 본 평가모델 검증을 위해 CENELEC SC 9XA WG A10 보고서에 소개된 단선구간에서의 신호시스템을 대상으로 한 안전성 평가 결과와 비교한다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.79-92
• /
• 2020

As the number of systems increases and the network size increases, automated attack prediction systems are urgently needed to respond to cyber attacks. In this study, we developed four types of information gathering sensors for collecting asset and vulnerability information, and developed technology to automatically generate attack graphs and predict attack targets. To improve performance, the attack graph generation method is divided into the reachability calculation process and the vulnerability assignment process. It always keeps up to date by starting calculations whenever asset and vulnerability information changes. In order to improve the accuracy of the attack target prediction, the degree of asset risk and the degree of asset reference are reflected. We refer to CVSS(Common Vulnerability Scoring System) for asset risk, and Google's PageRank algorithm for asset reference. The results of attack target prediction is displayed on the web screen and CyCOP(Cyber Common Operation Picture) to help both analysts and decision makers.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제16권1호
• /
• pp.61-82
• /
• 2020

The security risk management used by some service providers is not appropriate for effective security enhancement. The reason is that the security risk management methods did not take into account the opinions of security experts, types of service, and security vulnerability-based risk assessment. Moreover, the security risk assessment method, which has a great influence on the risk treatment method in an information security risk assessment model, should be security risk assessment for fine-grained risk assessment, considering security vulnerability rather than security threat. Therefore, we proposed an improved information security risk management model and methods that consider vulnerability-based risk assessment and mitigation to enhance security controls considering limited security budget. Moreover, we can evaluate the security cost allocation strategies based on security vulnerability measurement that consider the security weight.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
• /
• pp.425-428
• /
• 2002

The technology of Computer Graphics (CG) has been in great progress for almost 20 years and has proven to be a valuable tool for a broad variety of fields, including nuclear engineering. To work in any hazardous environment for example radiation field is particularly challenging because the danger is not always visually apparent. In this study as the application of CG to nuclear engineering field, we proposed to develop a radiation risk recognition aided system in which various radiation information; radiation risks, radiation distribution, hazard information and so on, were visualized by CG. The system used the server and client system. In the server there were two parts; one (main-server) was the database part having various data and the other (sub-server) was the visualization part visualizing the human phantom by POV-Ray. In the client there was the input and output part. The outputs from the system were various radiation information represented by coloring, circle graph and line graph intuitionally. The system is useful for a broad range of activities including radiation protection, radiation management, dose minimization, and demonstration to the public.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.102-110
• /
• 2017

최근 자연어 처리 분야에서 단어의 모호성을 해소하기 위해서 다양한 기계 학습 방법이 적용되고 있다. 지도 학습에 사용되는 데이터는 정답을 부착하기 위해 많은 비용과 시간이 필요하므로 최근 연구들은 비지도 학습의 성능을 높이기 위한 노력을 지속적으로 시도하고 있다. 단어 모호성 해소(word sense disambiguation)를 위한 비지도 학습연구는 지식 기반(knowledge base)를 이용한 방법들이 주목받고 있다. 이 방법은 학습 데이터 없이 지식 기반의 정보을 이용하여 문장 내에서 모호성을 가지는 단어의 의미를 결정한다. 지식 기반을 이용한 방법에는 그래프 기반방식과 유사도 기반 방법이 대표적이다. 그래프 기반 방법은 모호성을 가지는 단어와 그 단어가 가지는 다양한 의미들의 집합 간의 모든 경로에 대한 의미 그래프를 구축한다는 장점이 있지만 불필요한 의미 경로가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 그래프 구축을 위해 불필요한 간선들을 배제하면서 반복적으로 그래프를 재구축하는 모델을 제안한다. 또한, 구축된 의미 그래프에서 더욱 정확한 의미를 예측하기 위해 하이브리드 유사도 예측 모델을 적용한다. 또한 제안된 모델은 다국어 어휘 의미망 사전인 BabelNet을 사용하기 때문에 특정 언어뿐만 아니라 다양한 언어에도 적용 가능하다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제54권8호
• /
• pp.2859-2870
• /
• 2022

Because nuclear power plants (NPPs) are safety-critical infrastructure, it is essential to increase their safety and minimize risk. To reduce human error and support decision-making by operators, several artificial-intelligence-based diagnosis methods have been proposed. However, because of the nature of data-driven methods, conventional artificial intelligence requires large amount of measurement values to train and achieve enough diagnosis resolution. We propose a graph neural network (GNN) based accident diagnosis algorithm to achieve high diagnosis resolution with limited measurements. The proposed algorithm is trained with both the knowledge about physical correlation between components and measurement values. To validate the proposed methodology has a sufficiently high diagnostic resolution with limited measurement values, the diagnosis of multiple accidents was performed with limited measurement values and also, the performance was compared with convolution neural network (CNN). In case of the experiment that requires low diagnostic resolution, both CNN and GNN showed good results. However, for the tests that requires high diagnostic resolution, GNN greatly outperformed the CNN.

• 대한조선학회논문집
• /
• 제61권1호
• /
• pp.19-28
• /
• 2024

Environmental regulations are becoming more stringent in response to climate change, especially concerning marine pollution caused by ship emissions. Large ships are adjusting by integrating technologies to reduce pollutant emissions and transitioning to eco-friendly fuels such as low-sulfur oil and LNG. However, small ships face space constraints for installing LNG propulsion systems and the risk of power depletion with pure electric propulsion. Consequently, there's growing interest in researching hybrid propulsion methods that combine electricity and diesel for smaller vessels. Hybrid propulsion systems utilize diverse energy sources, requiring an effective method for evaluating their efficiency. This study proposes employing Bond graph modeling to comprehensively analyze energy dynamics within hybrid propulsion systems, facilitating better understanding and optimization of their efficiency. Modeling of the ship's energy system using Bond graphs will be able to provide a framework for integrating various energy sources and evaluating their effects.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제9권4호
• /
• pp.197-212
• /
• 2022

The study uses the audited financial statements of 26 Vietnamese commercial banks listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE) and Hanoi Stock Exchange (HOSE) during the 2008-2018 period to estimate the system GMM model, which provides empirical evidence on the effect of the variables of customer deposit to total assets (DEPO) ratio, loan to assets (LTA) ratio, liquidity of commercial banks (LIQ), credit development (CRD) ratio, external funding (EFD) ratio, and credit loss provision (LLP) ratio on liquidity risk. The study confirms that commercial banks' internal factors play the most important role, and there is no empirical evidence on macro variables that affect liquidity risk. Finally, in accordance with the theoretical framework, the study uses an estimation method with the R language and the bootstrap methodology to give empirical proof of the nonlinear correlation and U-shaped graph between commercial bank size and liquidity risk. The importance of commercial bank size in absorbing and moderating the effects of liquidity shocks is demonstrated, however, excessive growth in commercial bank size would increase liquidity risk in commercial bank operations.

• 한국가스학회지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.32-39
• /
• 2014

화학공장은 위험물질을 다량으로 취급하고 있어 안전시스템의 신뢰성을 확보할 수 있도록 시스템을 구축하는 것은 화학공정 설계 시 고려할 기본적 사항이다. 그러나 화학공정의 안전성을 확보하기 위해 안전시스템의 신뢰성을 지나치게 강조할 경우 상대적으로 생산시스템의 신뢰성은 떨어질 수 있다. 화학공정은 일정한 수준 이상의 안전성을 확보한 상태에서 안전시스템의 신뢰성과 생산시스템의 신뢰성을 균형 있게 유지하는 필요하다. 따라서 본 연구에서는 정량적 데이터를 근거로 화학공정의 안전성과 생산성을 동시에 확보할 수 있는 방안을 제시하고자 화학공장에 널리 사용되고 있는 가열로공정을 선정하여 정량적 위험성평가를 실시하였다. 정량적 위험성평가기법으로는 안전시스템과 생산시스템을 구분하여 각각의 시스템에 대해 신뢰도평가가 가능한 유향그래프 분석기법을 사용하였다. 정량적 위험성평가 결과 가열로공정은 온도감지기(TT)와 압력감지기(PT)를 각각 3개 설치하여 2개가 일정한 값 이상을 나타낼 때 안전시스템이 작동하도록 가열로공정을 구축하는 것이 안전성과 생산성을 동시에 확보할 수 있는 최적의 화학공정 시스템 설계 조건임을 확인하였다.