• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제53권2호
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• pp.121-128
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• 2004

This paper presents a new approach for determining an accurate incentive levels of Direct Load Control (DLC) program using sequential Monte Carlo Simulation (MCS) techniques. The economic analysis of DLC resources needs to identify the hourly-by-hourly expected energy-not-served resulting from the random outage characteristics of generators as well as to reflect the availability and duration of DLC resources, which results the computational explosion. Therefore, the conventional methods are based on the scenario approaches to reduce the computation time as well as to avoid the complexity of economic studies. In this paper, we have developed a new technique based on the sequential MCS to evaluate the required expected load control amount in each hour and to decide the incentive level satisfying the economic constraints. In addition, the mathematical formulation for DLC programs' economic evaluations are developed. To show the efficiency and effectiveness of the suggested method, the numerical studies have been performed for the modified IEEE reliability test system.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.862-872
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• 1998

본 논문에서는 경계면 스캔 구조에서의 클럭 입력을 갖는 순서회로를 위한 지연시험 구조와 지연시험 절차를 개발하였다. 지연시험 대상회로가 클럭 입력을 갖는 순서회로일 경우, 기존의 경계면 스캔 구조에서의 지연시험은 중복패턴의 입력, 클럭 입력과 데이터 입력과의 시간 간격과, 패턴 입력과 응답값 캡쳐까지의 시간 문제에 의해 적절치 않음을 보였다. 본 논문에서 제안하는 ARCH-S는 클럭 카운팅 기술을 이용하여 정해진 수의 클럭을 대상회로의 클럭 입력선에 적용시킴으로써 대상회로에 입력되는 입력 패턴의 중복을 피할 수 있다. 또한 대상회로를 정상 속도에서 동작할 수 있도록 시스템 클럭을 TCK로 사용한다. 연속적인 클럭 발생에 TCK를 사용함으로써 대상회로를 정상 속도에서 검증할 수 있다. 제안된 ARCH-S 구조는 시뮬레이션을 통해 동작의 정확성과, 기존의 구조와 비교하여 향상된 성능을 가짐을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제42권6호
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• pp.976-986
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• 2020

Internet of Things (IoT) is considered the future network to support wireless communications. To realize an IoT network, sufficient spectrum should be allocated for the rapidly increasing IoT devices. Through cognitive radio, unlicensed IoT devices exploit cooperative spectrum sensing (CSS) to opportunistically access a licensed spectrum without causing harmful interference to licensed primary users (PUs), thereby effectively improving the spectrum utilization. However, an open access cognitive IoT allows abnormal IoT devices to undermine the CSS process. Herein, we first establish a hard-combining attack model according to the malicious behavior of falsifying sensing data. Subsequently, we propose a weighted sequential hypothesis test (WSHT) to increase the PU detection accuracy and decrease the sampling number, which comprises the data transmission status-trust evaluation mechanism, sensing data availability, and sequential hypothesis test. Finally, simulation results show that when various attacks are encountered, the requirements of the WSHT are less than those of the conventional WSHT for a better detection performance.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.272-278
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• 1994

본 논문에서는 BIST(Built-In Self Test)시 순서회로내의 조합회로를 pseudoexhaustive 시험하는데 필요한 테스트 패턴 생성기와 응답 분석기를 제안한다. 제안하는 테스트 패턴 생성기는 테스트 패턴의 초기값을 스캔 인 할 수 있고, exhaustive test pattern 을 생성할 수 있다. 또한, 응답 분석기는 회로의 응답을 분 석할 수 있을 뿐만 아니라 응답 결과를 스캔 아웃할 수 있다. 이러한 테스트 패턴 생 성기와 응답분석기는 SRL과 LFSR을 결합하여 설계하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제48권1호
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• pp.45-51
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• 2009

본 연구의 목적은 쌀 저장창고에서 추출기를 이용하여 해충의 밀도를 추정하기 위한 축차추출법을 개발하는데 있다. 쌀 저장창고에서는 쌀을 주로 1톤의 톤백에 저장하는데, 현미로 저장되는 경우 어리쌀바구미 성충과 화랑곡나방 유충은 모두 부의 이항분포를 보였다. 축차추출법은 표본 추출 단위당 방제 시작 밀도를 0.1(현미 1 kg당 5마리), 비처리 밀도를 0.05(현미 1 kg당 2.5마리) 그리고 I($\alpha$), II형($\beta$) 오류를 0.3으로 설정하여 순차적 확률비 검정(sequential probability ratio test (SPRT))을 통해 개발하였다. 이러한 결과들은, SPRT법을 사용함으로써, 관리자들이 단지 20회의 표본 추출로도 잘못된 판단의 위험을 최소화하면서 의사결정을 할 수 있다는 것을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.1009-1018
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• 2013

회귀분석은 변수들간의 관계를 파악하는데 유용하게 사용된다. 여러개의 모집단을 비교할 때, 여러 모집단이 갖는 각각의 회귀직선의 기울기가 같은지 검정하는 것이 필요할 때가 있다. 본 논문에서는 순차기울기를 추정한 후 ANOVA의 F-검정법과 Kruskal-Wallis (1952)검정법을 이용한 방법을 각각 제안하였다. 또한, 몬테카를로 모의시험 연구를 통해 본 논문에서 제안한 두 가지 방법과 Park과 Kim (2009)이 제안한 기존 방법의 검정력을 비교하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.43-49
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• 2018

In this paper, we propose a displacement measurement method based on deep learning using image data obtained from tensile tests of a material specimen. We focus on the fact that the sequential images during the tension are generated and the displacement of the specimen is represented in the image data. So, we designed sample generation model which makes sequential images of specimen. The behavior of generated images are similar to the real specimen images under tensile force. Using generated images, we trained and validated our model. In the deep neural network, sequential images are assigned to a multi-channel input to train the network. The multi-channel images are composed of sequential images obtained along the time domain. As a result, the neural network learns the temporal information as the images express the correlation with each other along the time domain. In order to verify the proposed method, we conducted experiments by comparing the deformation measuring performance of the neural network changing the displacement range of images.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제16권2호
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• pp.118-124
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• 2016

Purpose: The purpose of this paper is to suggest an environmental test plan for reducing early failure. Methods: We study the preferred test design and tests that are performed substantially in the company. We investigate the environmental profile on the actual supply chain and identify the effectiveness for this test design. Results: Proposed sequential test designed to implement the supply chain on the environment profile showed more effective results compared to existing tests. Conclusion: Suggested sequential test in this paper will be an effective guidance for the given environment test.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권2호
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• pp.201-215
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• 2000

The classical method for regression analysis is the least squares method. However, if the data contain significant outliers, the least squares estimator can be broken down by outliers. To remedy this problem, the robust methods are important complement to the least squares method. Robust methods down weighs or completely ignore the outliers. This is not always best because the outliers can contain some very important information about the population. If they can be detected, the outliers can be further inspected and appropriate action can be taken based on the results. In this paper, I propose a sequential outlier test to identify outliers. It is based on the nonrobust estimate and the robust estimate of scatter of a robust regression residuals and is applied in forward procedure, removing the most extreme data at each step, until the test fails to detect outliers. Unlike other forward procedures, the present one is unaffected by swamping or masking effects because the statistics is based on the robust regression residuals. I show the asymptotic distribution of the test statistics and apply the test to several real data and simulated data for the test to be shown to perform fairly well.

• 응용통계연구
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• 제9권2호
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• pp.109-117
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• 1996

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.