• 한국수자원학회논문집
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• 제48권7호
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• pp.567-579
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• 2015

본 연구에서는 모수(parameter)가 시간에 따라 변화하는 비정상성 확률분포를 훙수빈도분석에 적용하였다. 또한, 비정상성을 가정한 재현기간 및 위험도를 추정하였다. GEV (Generalized Extreme Value) 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였으며 비정상성 모형은 위치모수(location parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 규모모수(scale parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 모두 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분되었다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 상대적 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며, 우리나라의 8개 다목적댐(충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 사용하여 제안된 절차를 적용하고 결과를 비교분석하였다. 적합모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 6개 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 특히 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 작게 산정되었음을 알 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권2호
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• pp.868-874
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• 2018

In this paper, we propose a new jammer suppression algorithm that uses orthogonal waveform space projection (OWSP) processing for a multiple input multiple output (MIMO) radar system exposed to a jamming signal. Generally, a conventional suppression algorithm based on adaptive beamforming (ABF) needs a covariance matrix composed of the jammer and noise only. By exploiting the orthogonality of the transmitting waveforms of MIMO, we can construct a transmitting waveform space (TWS). Then, using the OWSP processing, we can build a space orthogonal to the TWS that contains no SOI. By excluding the SOI from the received signal, even in the case that contains the SOI and jamming signal, the proposed algorithm makes it possible to evaluate the covariance matrix for ABF. We applied the proposed OWSP processing to suppressing the jamming signal in bistatic MIMO radar. We verified the performance of the proposed algorithm by comparing the SINR loss to that of the ideal covariance matrix composed of the jammer and noise only. We also derived the computational complexity of the proposed algorithm and compared the estimation of the DOD and DOA using the SOI with those using the generalized likelihood ratio test (GLRT) algorithm.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.49-69
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• 2010

이 논문에서는 수신 다양성을 쓰는 인지 무선통신에 알맞은 새로운 주파수 검출 기법을 제안한다. 제안한 기법은 일반화된 비슷함비 검정 검파기와 비선형 다양성 결합 기법을 바탕으로 둔 바, 충격성 환경에서도 주파수 검출 성능이 꽤 뛰어나다. 제안한 주파수 검출 기법이 이제껏 널리 쓰이던 주파수 검출 기법들보다 검출 성능이 안정적이며 특히 충격성 환경에서 성능이 뛰어나다는 것을 이론적인 분석과 모의실험으로 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권3호
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• pp.428-451
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• 2010

Traffic matrix-based anomaly detection and DDoS attacks detection in networks are research focus in the network security and traffic measurement community. In this paper, firstly, a new type of unidirectional flow called IF flow is proposed. Merits and features of IF flows are analyzed in detail and then two efficient methods are introduced in our DDoS attacks detection and evaluation scheme. The first method uses residual variance ratio to detect DDoS attacks after Recursive Least Square (RLS) filter is applied to predict IF flows. The second method uses generalized likelihood ratio (GLR) statistical test to detect DDoS attacks after a Kalman filter is applied to estimate IF flows. Based on the two complementary methods, an evaluation formula is proposed to assess the seriousness of current DDoS attacks on router ports. Furthermore, the sensitivity of three types of traffic (IF flow, input link and output link) to DDoS attacks is analyzed and compared. Experiments show that IF flow has more power to expose anomaly than the other two types of traffic. Finally, two proposed methods are compared in terms of detection rate, processing speed, etc., and also compared in detail with Principal Component Analysis (PCA) and Cumulative Sum (CUSUM) methods. The results demonstrate that adaptive filter methods have higher detection rate, lower false alarm rate and smaller detection lag time.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.241-253
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• 2009

기상변화로 인한 해일고의 장기간 변동성을 파악하기 위해 여수와 통영 조위관측소의 30년 이상의 해수면자료를 이용하여 해일고를 추출하고 연간 최대해일고의 변동경향 및 상위해일고의 기본특성 고찰과 연간최대해일고의 통계적 평가를 수행하였다. 선형회귀에 의한 연간 최대해일고의 증가율은 여수와 통영에서 각각 약 34.5 cm/34 yr와 33.6 cm/31 yr로 동해안 속초와 묵호에 비해 상대적으로 매우 높게 나타났다. 두 지역에서 최대해일고는 각각 71%와 68%가 태풍 시기에 관측되었으며, 해일고가 높을수록 태풍에 의한 영향이 컸던 것으로 나타났다. 최대 해일고에 대한 통계적 분석은 시간 경향을 고려한 일반화 극치분포를 이용하여 이뤄졌다. 또한 검블 분포도 고려하였는데, 어떤 분포가 더 적합한지를 결정하기 위하여 우도비 검정을 실시하였다. 미래에 대한 통계적 예측방법을 위하여 리턴레벨과 90% 신뢰구간을 제시하였다. 기후변화에 따른 해일고의 변동 특성에 대한 지속적인 분석 및 예측을 통해 강화된 태풍에 의한 해일피해를 경감할 필요가 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제29권3호
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• pp.61-72
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• 2011

VMS를 통한 실시간 교통정보 제공에 따른 편익에는 경로 우회에 따른 통행시간 절감과 이에 따른 운행비용 및 환경오염 절감 등의 파급효과 뿐 아니라, 전방교통상황 인지에 따른 심리적 안정 등의 정성적 편익도 함께 존재하며, 도로환경을 첨단화하는 ITS사업의 특성상 정성적 편익의 비중은 상대적으로 높다. 이러한 ITS사업의 특성을 기존의 투자평가지침에 반영하기 위해서는 도로이용자가 인식하는 VMS 교통정보의 기본가치와 같은 정성적 편익에 대한 많은 연구와 이를 인정하는 사회적 공감대가 필요하다. 본 연구에서는 이중양분 선택형 설문형태의 조건부가치추정법(Contingent valuation Method)을 통해 VMS 교통정보에 대한 도로 이용자의 지불의사액(Willingness-to-pay)을 파악하고, 생존함수를 활용하여 WTP 함수를 추정하는 방법론을 정립하고, 국도에 설치된 도로전광표지판(VMS)을 통해 제공되는 실시간 교통정보에 내재된 기본가치를 추정하여 제시하였다. 또한 교통정보의 기본가치를 ITS사업의 편익으로 고려해야 하는 정책적 필요성과 활용방안에 대해 검토하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.103-112
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• 2009

원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.