• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제5권3호
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• pp.329-336
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• 2007

This paper considers a fault accommodation problem for inertial navigation systems (INS) that have redundant inertial sensors such as gyroscopes and accelerometers. It is wellknown that the more sensors are used, the smaller the navigation error of INS is, which means that the error covariance of the position estimate becomes less. Thus, when it is decided that double faults occur in the inertial sensors due to fault detection and isolation (FDI), it is necessary to decide whether the faulty sensors should be excluded or not. A new accommodation rule for double faults is proposed based on the error covariance of triad-solution of redundant inertial sensors, which is related to the navigation accuracy of INS. The proposed accommodation rule provides decision rules to determine which sensors should be excluded among faulty sensors. Monte Carlo simulation is performed for dodecahedron configuration, in which case the proposed accommodation rule can be drawn in the decision space of the two-dimensional Cartesian coordinate system.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.25-33
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• 2012

본 논문에서는 모바일 환경에서 음성인식한 결과에 포함된 오류를 교정하는 규칙기반 접근방법을 제안한다. 제안하는 방법은 처리시간이나 메모리에 제약을 받는 모바일 환경을 고려하여 다음과 같이 구성된다. 오류 교정 속도를 최소화하기 위해서, 음절 해체 및 조합 과정이나 형태소 분석 등의 처리를 줄이고, 최장일치 규칙 선택기준을 바탕으로 오류 발생 추정 지점에서 교정 후보도 하나만 생성한다. 제안하는 방법은 메모리를 효율적으로 사용하기 위해서, 어절사전이나 형태소분석기를 사용하지 않고, 규칙도 유형별로 따로 구분하지 않고 통합하여 저장한다. 제안하는 방법은 모델의 수정 및 유지보수가 용이하도록, 오류교정규칙을 학습말뭉치에서 자동으로 추출하여 구축한다. 실험결과 제안하는 방법은 음성인식 결과에 대하여 정확률을 5.27% 정도 재현율을 5.60% 정도 개선하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.97-106
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• 2003

ARQ 기반의 오류 제어에서 불완전한 오류 검출로 인해 패킷에 오류가 잔류하게 된다. 본 논문에서는 사본 중복 전송 ARQ에서 잔류 오류를 감소시키기 위한 재전송 요청 및 오류없는 사본의 결정 규칙을 제안한다. 이러한 $(m, \;{\sigma})$ 규칙을 사본 중복 전송 ARQ에 적용할 때, 잔류 오류는 감소하나 기존의 단일 사본만을 전송하는 ARQ에 비해 지연 및 throughput 성능은 열화될 수 있다. 따라서 $(m, \;{\sigma})$ 규칙이 적용된 사본 중복 전송 ARQ에서 야기되는 성능의 trade-off를 평가하기 위한 해석적 방법을 개발한다. 이러한 해석적 방법으로 구한 계량적 결과로부터 $(m, \;{\sigma})$ 규칙의 파라미터, 채널의 성질, 트래픽 부하가 오류 잔류 확률, 패킷 상실, 패킷 지연, throughput 등에 미치는 영향을 검토하여 다양한 QoS 요구 조건을 용이하게 수용할 수 있는 $(m, \;{\sigma})$ 규칙의 적응성을 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.22-26
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• 2003

Attenuated PSM lithography 공정에서 overlay margin 확보 및 side-lobe 제거를 위해 기존의 Cr shield 방식의 단점인 복잡한 mask 제작공정과 구조를 단순화하기 위한 방법으로 scattering bar 방식을 제안하였다. Scattering bar는 Cr 보조패턴처럼 완전히 빛을 차단하는 것이 아니라 약간의 빛을 투과시켜 보강된 intensity를 상쇄하므로 side-lobe를 억제하는 방법으로 metal pattern을 생성할 때 scattering bar도 동시에 만들어 mask제작에 필요한 공정횟수를 줄이고 mask구조 역시 단순하게 한다 그리고 동시에 DOF(depth of focus)를 향상시킨다. Background clear pattern의 경우에 발생하는 side-lobe도 scattering bar를 이용하여 효율적으로 제거되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권2호
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• pp.146-154
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• 1995

By using simple Taylor expansion, we derive an easy bias-correction rule for the apparent prodiction error of the predictor defined by the general M-estimators with respect to an arbitrary measure of prediction error. Our method has a considerable computational advantage over the previous methods based on the resampling thchnique such as Cross-validaton and Boothtrap. Connections with AIC, Cross-Validation and Boothtrap are discussed too.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제16권1호
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• pp.26-36
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• 1987

In this paper, we study on a subset selection procedure based on Hodges-Lehmann estimators derived from the Wilcoxon test. To estimate the standard error of the Hodges-Lehmann estimators, the biweight A-estimator of scale is used. The Pitman efficiency of the proposed rule is compared with the Gupta's rule and the trimmed-means rule through a small-sample Monte Carlo study. The results show that the proposed rule satisfies the $P^*$-condition and is very efficient in various heavy-tailed distributions.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권3호
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• pp.159-166
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• 2018

해양사고를 야기한 선원들의 행동오류 식별은 해양사고 예방, 저감 또는 억제에 중요한 단서가 된다. 본 연구의 목적은 SRKBB(Skill-, Rule-, and Knowledge Based Behavior) 이론을 이용하여 해양사고 종류별로 선원들의 행동오류를 식별하는데 있다. 행동오류 식별을 위하여 9년간(2008~2016)의 해양사고 재결서 1,744건에 기록된 사고내용을 수집한 후, 사고를 야기한 선원들의 행동오류를 SBBE(Skill-Based Behavioral Error), RBBE(Rule-Based Behavioral Error), KBBE(Knowledge-Based Behavioral Error) 세 가지 종류로 분류하였다. 행동오류 분류를 위하여 SRKBB 이론을 적용한 행동오류 분류용 프레임워크를 제안하고, 이 프레임워크를 이용하여 행동오류 데이터를 구축하였다. 사고종류별 행동오류의 빈도를 분석한 결과, 충돌사고는 SBBE가 가장 높은 빈도로 관측되었고, 이어서 RBBE가 두 번째로 높은 빈도로 관측되었다. 이에 반하여 좌초, 전복 및 침몰 등의 사고는 KBBE 중에서 높은 빈도로 관측되었다. 연구결과, 해양사고 종류별로 선원들의 행동오류 식별이 가능하였고, 해양사고 종류별 사고 예방에 필요한 선원들의 행동오류 보정에 관한 단서를 확보할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제15권2호
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• pp.35-51
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• 1993

This paper presents function approximation based on nonparametric estimation. As an estimation model of function approximation, a three layered network composed of input, hidden and output layers is considered. The input and output layers have linear activation units while the hidden layer has nonlinear activation units or kernel functions which have the characteristics of bounds and locality. Using this type of network, a many-to-one function is synthesized over the domain of the input space by a number of kernel functions. In this network, we have to estimate the necessary number of kernel functions as well as the parameters associated with kernel functions. For this purpose, a new method of parameter estimation in which linear learning rule is applied between hidden and output layers while nonlinear (piecewise-linear) learning rule is applied between input and hidden layers, is considered. The linear learning rule updates the output weights between hidden and output layers based on the Linear Minimization of Mean Square Error (LMMSE) sense in the space of kernel functions while the nonlinear learning rule updates the parameters of kernel functions based on the gradient of the actual output of network with respect to the parameters (especially, the shape) of kernel functions. This approach of parameter adaptation provides near optimal values of the parameters associated with kernel functions in the sense of minimizing mean square error. As a result, the suggested nonparametric estimation provides an efficient way of function approximation from the view point of the number of kernel functions as well as learning speed.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.2169-2178
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• 2000

This paper proposes the structure of an agent and rules for fault detection and location on LAN. To find out a reason of critical fault incurred LAN, collision detection rule, error detection rule, broadcast detection rule, system location rule, and Internet application location rule ar shown. Also, the structure of multi-agent system and state transition diagram is portrayed to have connectivity with he set of rules. To verify availability of proposed rules, the process to find a faulty system is shown by monitoring and analyzing the LAN fault occurrences from the proposed set of rules. Such an rule based agent system is helpful to an Internet manager to solve a reason of fault and make ad decision from gathering management information.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.211-218
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• 1994

In this paper we develope a hybrid learning rule to improve the robustness of multi-layer Perceptions. In most neural networks the activation of a neuron is deternined by a nonlinear transformation of the weighted sum of inputs to the neurons. Investigating the behaviour of activations of hidden layer neurons a new learning algorithm is developed for improved robustness for multi-layer Perceptrons. Unlike other methods which reduce the network complexity by putting restrictions on synaptic weights our method based on error-backpropagation increases the complexity of the underlying proplem by imposing it saturation requirement on hidden layer neurons. We also found that the additional gradient-descent term for the requirement corresponds to the Hebbian rule and our algorithm incorporates the Hebbian learning rule into the error back-propagation rule. Computer simulation demonstrates fast learning convergence as well as improved robustness for classification and hetero-association of patterns.