본 논문에서는 여분의 관성센서 시스템의 고장 검출 및 분리를 위한 Modified SPRT 기법의 문제점을 분석하였고, Modified SPRT 기법의 문제점들을 해결한 Advanced SPRT 기법을 제안하였다. 관성센서 시스템을 대상으로 한 Modified SPRT 기법의 문제점은 패러티 벡터에 포함된 관성센서 오차 요인들과 패러티 벡터 요소들 간의 상관관계 영향에 의해 발생한다. 관성센서 오차 요인을 제거하기 위해 two-stage Kalman filter를 이용한 보상된 패러티 벡터를 제안하였고 패러티 요소들 간의 상관관계 영향을 줄이기 위해 제어된 패러티 벡터를 제안하였다. 그리고 제안된 두 패러티 벡터를 이용하여 Advanced SPRT 기법을 설계하였다. 여분의 관성센서 시스템을 대상으로 한 Advances SPRT 기법의 성능은 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
본 논문에서 제안하는 방법은 화자 확인 (speaker verification)에서 시퀀스 확률비 테스트 (SPRT: sequential probability ratio test)를 위한 시작 프레임의 샘플 시프트를 이용해서 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이다. SPRT는 테스트 계산량을 줄일 수 있는 효과적인 알고리즘이다. 그러나 테스트의 결정과정에서 SPRT 방법은 입력신호가 확률밀도 함수로부터 독립적이고 균일하게 분포되어 있다는 가정하에 수행할 수 있으며, 또한 발성길이가 짧은 데이터에는 적용하기에 적절하지 못하다. 제안한 방법은 시작 프레임의 샘플 시프트를 통한 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이기 때문에 테스트 데이터의 길이에 상관없이 SPRT를 수행할 수 있다. 또한 SPRT 방법에서 고려해야 하는 데이터의 상관성은 주성분 분석(principal component analysis)을 이용함으로써 효과적으로 제거하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법보다 샘플시프트를 위한 데이터의 계산량은 약간 증가하였지만, 등가오류율 (EER: equal error rate)에서 평균0.7%이상 좋은 성능결과를 보였다.
컴퓨터 기반 교육의 잠재적인 이점은 개별화 교습이다. 결국 수준별 교육과정의 운영과 열린 교육의 실천을 위하여 어떻게 학습자 개개인에 대해서 신속하고 정확하게 평가할 수 있는가에 대한 문제가 제기된다. 본 연구에서는 평가를 위한 문항 수가 두드러지게 감소하면서 반면에 합격과 불합격 판정이 비교적 정확한 기존의 SPRT(Sequential Probability Ratio Testing) 판정 방법에 대한 문제점을 보완하여 보다 최적의 판정을 내릴 수 있는 방안을 시뮬레이션 연구를 통하여 제안한다. 이를 위하여 실제 측정에 의해서 얻어진 피험자 자료를 활용하여 SPRT판정의 정확도 검증을 위한 시뮬레이션과 최적의 SPRT판정을 위한 초기 설정치와 다단계 (Multilevel) SPRT 모형 및 판정 기준을 제시하고 시뮬레이션을 통하여 타당성을 알아본다.
We consider some problems of the Modified SPRT(Sequential Probability Ratio Test) method for fault detection and isolation of inertial redundant sensor systems and propose an Advanced SPRT method to solve the problems of the Modified SPRT method. One problem of the Modified SPRT method to apply to inertial sensor system comes from the effect of inertial sensor errors such as misalignment, scale factor error and sensor bias in the parity vector, which make the Modified SPRT method hard to be applicable. The other problem is due to the correlation of parity vector components which may induce false alarm. We use a two-stage Kalman filter to remove effects of the inertial sensor errors and propose the modified parity vector and the controlled parity vector which removes the effect of correlation of parity vector components. The Advanced SPRT method is derived form the modified parity vector and the controlled parity vector. Some simulation results are presented to show the usefulness of the Advanced SPRT method to redundant inertial sensor systems.
본 논문에서는 정보 전달 능력이 향상된 변형된 축차확률비검정을 소개한다. 새로운 검정은 기존의 검정과 수학적인 면에서 공통된 점들을 갖고 있으나, 이상치의 영향을 덜 받고 더욱이 그 존재에 대하여 시각적으로 보여주며, 또한 자료의 변화에 보다 민감하게 반응하는 특성이 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.59-63
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2023
We create a malware detector classification method with using the Sequential Probability Ratio Test (SPRT) in IoT. More specifically, we adapt the SPRT to classify malware detectors into two categories of basic and advanced in line with malware detection capability. We perform evaluation of our scheme through simulation. Our simulation results show that the number of advanced detectors is changed in line with threshold for fraction of advanced malware information, which is used to judge advanced detectors in the SPRT.
컴퓨터 기반 교육의 잠재적인 이점은 개별화 교습이다. 그러나 컴퓨터를 기반으로 한 교습의 목표는 완전하게 실행될 수 없었다. 가장 큰 이유는 자연어 이해에 대한 제약과 내재된 많은 문제점이다. 그럼에도 불구하고 컴퓨터 기반 평가 길이를 적당히 조절함으로써 학습자의 학습능력을 평가할 수 있는 CAT(Computer-based Adaptive Testing)프로그램 개발은 가능하다. 평가를 위한 문항 수가 두드러지게 감소하면서 반면에 합격과 불합격 판정이 매우 정확하다. 본 논문에서는 SPRT(Sequential Probability Ratio Testing)방식을 이용한 평가시스템을 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 개별화 수업을 위하여 다양한 멀티미디어 오브젝트를 지원하고 클라이언트/서버 환경과 학습자 피드백, 다중-SPRT 그리고 학습자 모델을 유지 관리한다. 아울러 문항의 독립성을 위하여 각 문항의 coefficient alpha 값을 측정하여 관리하는 기능을 지원한다.
We analyze the effect of main inertial sensor errors such as, misalignment, scale factor error and bias on the performance of modified sequential probability ratio test (SPRT) for sequential fault detection and isolation (FDI). The inertial sensor errors cause the modified SPRT method to give false alarm. We use a two-stage KF to obtain a modified parity vector with which the inertial sensor errors can be removed and thus modified SPRT method can be used regardless of inertial sensor errors.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.64-69
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2023
We devise a collaboration construction method based on the SPRT (Sequential Probability Ratio Test) for malware detection in IoT. In our method, high-end IoT nodes having capable of detecting malware and generating malware signatures harness the SPRT to give a reward of malware signatures to low-end IoT nodes providing useful data for malware detection in IoT. We evaluate our proposed method through simulation. Our simulation results indicate that the number of malware signatures provided for collaboration is varied in accordance with the threshold for fraction of useful data.
This paper proposes a curtailed-sequential probability ratio test (SPRT) control chart. For using the conventional SPRT control chart, the number of items inspected in a sampling point should have no restriction since items in a sampling point are inspected one by one until an SPRT Is terminated. The number of observations taken in a sampling point, however, has an upper bound since sampling and testing of an item is time-consuming or expensive. When the sample size reaches the upper bound without evidence of an in-control or out-of-control state of a process, the proposed chart makes a decision using the sample mean of all observations taken in a sampling point. The properties of the Proposed chart are obtained by a Markov chain approach and the performance of the chart is compared with fixed sample size (FSS) and variable sample size (VSS) control charts. A comparative study shows that the proposed chart performs better than VSS control charts as well as conventional FSS control charts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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