본 논문은 침수특성치를 이용한 도시유역의 침수위험성 평가방법을 제시하는 연구이다. 2010년 9월 21일 청계천상류의 효자배수분구(광화문 광장일대)에서 발생한 침수피해를 XP-SWMM 2010을 이용하여 모의하였다. 강우발생빈도별, 지속시간별로 관로첨두유출량 값을 구하여 침수상태를 분석한 결과 관로 내 첨두유출량만으로는 침수상태를 충분히 해석할 수 없음을 확인 할 수 있었다. 따라서 도시지역의 침수피해규모를 표현할 수 있는 침수특성치 6가지를 새롭게 정의하였으며 발생가능한 강우조합(강우량, 강우지속시간)을 침수특성치별로 산정하여 침수위험성 평가방법을 연구하였다. 모의 결과를 침수특성치별로 강우조합에 중첩하여 등치선도로 나타낸 "발생가능강우별 침수특성 등치선도"를 개발하여 이를 근거로 발생할 수 있는 모든 강우형태에 대한 침수위험성을 평가할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 유역의 상태가 변하거나 치수계획규모를 변화시키는 것에 대한 침수특성치별 침수규모 해소정도를 쉽게 파악 할 수 있음을 확인하였다.
The objective of this study is to evaluate the operator's safety for the risk assessment method of impulsive noise division. Literature reviews on the basis of the impulsive noise study, the measuring methods and procedures, based on the results of the analysis process presents a risk assessment methods. In this study, analysis of the MIL-STD-1474D, B-duration graph for the peak noise level to cross the line from the measurement results is limited by the risk retracted. It is possible to determine whether there is quick can be determined whether the risk. Measurement positions measured by the microphone is installed on the risk of applying results are so located within the tolerance impulsive noise in the measurement position can interpret subjective safety is ensured. In addition, Proportional Dose technology was the proposed by the Patterson with the risk assessment method was applied to the indoor-impulsive noise. As results of this study, results for the same value of applying the technique of Proportional Dose technology results calculated by MIL-STD-1474D methods allows 1 count once increased in comparison to the result obtained.
국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.
많은 문자인식 문제에서 인식 속도를 높이기 위하여 대분류 방법이 사용된다. 이 경우 처음에 부류를 잘못 선택하면 대분류에 의해 돌이킬 수 없는 오류가 발생한다. 이러한 위험을 줄이기 위하여 각 모델을 여러 부류에 중복시키는 방법이 사용되지만, 이 또한 대분류 오류를 완전히 배제할 수는 없다. 본 논문에서는 오류를 증가시키지 않으면서도 전체 모델 중 일부를 선택적으로 정합함으로써 인식 속도를 높이기 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 모델간의 유사도를 이용하여 그래프를 구성하고, 이 그래프 상에서 특정 모델을 시점으로 그래프 탐색을 진행함으로써, 입력 패턴과 유사도가 떨어지는 모델들과의 불필요한 정합을 줄인다. 본 논문에서는 이 방법을 숫자와 영어 대소문자를 대상으로 하는 온라인 필기 문자 인식 문제에 적용하였다. 실험에서 입력 패턴을 모든 모델과 정합하는 기본적인 방법과 제안하는 방법을 비교해 보았다. 그 결과 모델 그래프의 진출 차수와 탐색 과정에서 유지하는 후보의 개수를 적절히 조절함으로써 기본적인 방법과 동일한 인식률을 얻었으며, 인식 속도는 2.45배의 증가를 보였다.
The overall goal of a safety based railroad system is either to eliminate hazards in designing or to minimize the possibility of it. In order to indicate system safety or low risk although it may not be possible to achieve zero risk conditions, first, it shall ensure that any disasters would occur due to system operation because the prescribed specifications are properly fulfilled and there are no failures of any kind. Second, the risk of faults or failures leading to a mishap must be eliminated or minimized by using fault-tolerance or fail-safe procedures. This paper will attempt to summarize the personal and social risk criterion at widely scattered points, presently used as a safety approach in all over EU, in order to establish the step by step procedures of the detailed standard for railway facilities. In addition, we present the new safety analysis method using the SIL-based evaluation standard and the Reachability Graph of the Petri Net.
Objectives : The 7-zone-diagnostic system is a diagnostic device to predetermine bodily locations by measuring the energy of body. This study was to investigate the relation between the different patterns of Zone 1, 2, 3 of Factor AA in CP-6000A(VEGA, Germany), 7-zone-diagnostic system and clinical parameters. The purpose of this study was relation Korean traditional medicine and western medicine with the data from 7-zone-diagnostic system and the clinical parameters. Methods : This study was carried out with the data from some clinical parameters. We made three groups according to the Factor AA patterns of CP-6000A. The Factor AA pattern of Group A is that the red bar graph of zone 1, 2, 3 were higher than the normal range and the others were the normal range. The Factor AA pattern of Group B was that the red bar graph of zone 1, 2, 3 was the normal range and the others were the normal range. The Factor AA pattern of Group C was that the red bar graph of zone 1, 2, 3 was lower than the normal range and the others were the normal range. After the data from clinical parameters to correspond with conditions of each group were selected, the data from clinical parameters among each groups analyzed statistically. Results : The values of GOT, GPT, r-GPT, Triglyceride, BUN, Uric acid of group A was higher than group C. Gastroscope of group A and B was higher than group C. Conclusions : It is thought that the red bar graph of zone 1, 2, 3 is higher, the group has the higher energy and the energy has a character of fire(熱). Those patterns have a high risk of hyperlipermia and liver, stomach disease.
소프트웨어 테스팅의 표준인 위험 기반 테스팅은 품질에 영향을 미칠 것으로 예상되는 위험들을 식별하고 분석한 결과를 바탕으로 효과적인 테스트 전략을 세우는 방법이다. 성공적인 위험 기반 테스팅을 위해서는 위험을 조기에 식별하는 것이 중요하다. 위험 식별은 하나의 프로그램 혹은 프로젝트에 따라 이해관계자의 리뷰를 통해 주관적으로 추출하는 방법을 주로 사용한다. 그러나 이는 짧은 개발주기 안에서 변화되는 위험을 즉시적으로 식별하기 어렵다. 본 논문에서는 위험 기반 호출 그래프를 이용하여 위험을 초기에 식별할 수 있는 방법을 제안한다.
이 논문에서는 해양사고 통계예측 결과의 의미를 쉽게 이해할 수 있는 3차원 가시화 시스템의 구현에 관해서 기술했다. 이 시스템 개발에는 그래픽 사용자 인터페이스 방식(GUI)과 웹(Web) 기반 가상현실(VR) 기술을 주로 적용하였다. 그리고, 매일의 상황을 예보하기 위하여 시간기반 해양사고 예측모델과 위험수준 지표를 개발하였다. 시스템 작동실험 결과, 3차원 가상공간에 단순한 색으로 복잡한 통계결과를 나타낼 수 있었다. 또한, 매일의 위험수준을 막대 그래프에 나타낼 수 있었다.
과거와 비교하여, 오늘날의 사람들은 오픈 채널을 통해 단말기를 제어할 수 있다. 비록 이러한 오픈 채널이 사용자들에게 편의를 제공하지만, 보안 사고의 빌미를 제공 하기도 한다. 본 논문은 단말기 간의 관계들에 가중치를 주는 인간 중심적인 보안 리스크 분석 방법을 제안한다. 이 방법은 네트워크에 존재하는 한 노드가 가지는 평균적인 불확실성을 표현하는 엔트로피 레이트를 응용하여 만들어졌다. 다른 크기의 네트워크들을 비교하는데 있어서 엔트로피 레이트를 이용하는 것에는 한계가 있기때문에, 주어진 네트워크에 대하여 주어진 네트워크와 동일한 노드수를 가진 컴플릿 네트워크의 엔트로피레이트를 나누어 비교가 가능하도록 만들었다. 또한, 그래프 상에서 랜덤워크에 대한 엔트로피 레이트의 기본 전제인 irreducible의 위배를 피하는 방법 또한 기술하였다.
In this study, we propose a scheme for providing the consumer of Korea and China with more effective information about the safety of the food to understand easily. Among these countries and consumers, we proposed the graphical displays to help you understand the factors disturbing to think of pesticide residues in common. In the form of a one-dimensional graphical display, whether to provide a safety-related information in the form of conventional foods character, as compared to the graph representation of the larger amounts of information than a two-dimensional character which easily measures the effect of promoting the understanding of the most appropriate information, were reviewed. As a result, in the case of Korea, text and graphs utilizing the standards of pesticide residues than the information provided in a one-dimensional form'Text + Graphics Display'to take advantage of the information provided with the relevant safety standards form the three was found that easy to show. On the other hand, Chinese, between the character and graph form with the advantage that the information providing service type information using the graphic display shown in one dimension could not see the difference between the evaluation and understanding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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