• 정보처리학회논문지C
• /
• 제11C권1호
• /
• pp.21-30
• /
• 2004

PKI를 채용한 대부분의 어플리케이션들은 사용자로 하여금 인증서 검증 작업을 수행하도록 한다. 인증서 검증 작업의 사용자 측 수행은 사용자 부담을 증가시키고 검증 속도를 떨어뜨려 전체적인 사용자 시스템의 효율성을 저하시킨다. 본 논문에서는 인증기관(Certificate Authority :CA)을 검증 작업에 참여시킴으로서 사용자 측 부담을 감소시킬 수 있는 새로운 형태의 인증서 검증 방안을 제안하였다. 따라서 제안한 방안은 새로운 검증 서버의 구현 없이 사용자 측의 검증 작업에 대한 부담을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 검증 작업의 축소로 인해 검증 수행 시간을 향상시킬 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1993년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집 학회본부
• /
• pp.317-319
• /
• 1993

The function estimation characteristics of neural networks can be used for sensor signal validation of a system. In case of applying the neural networks to signal validation, it is a important problem that the redundant sensor signals used as a input signal of neural networks should be validated. In this paper, we simplify the conventional parity space method in order to input the validated signal to the neural networks and also propose the sensor signal validation method, which estimates the reliable sensor output combining neural networks with the simplified parity space method. The acceptability of the proposed signal validation method is demonstrated by using the simulation data in safety injection accident of nuclear power plants.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
• /
• 제15권5호
• /
• pp.8-15
• /
• 2010

The purpose of this research is to check the validation of an auto-analysis method combined with aqua regia digestion apparatus for improvement of water distillation method used as a fluorine test of soil. Fluorine contents of CaO used in the pretreatment course of water distillation method were 120 mg/kg ~ 5,064 mg/kg at the blank test, which was exceeded up to maximum 12.5 times of the soil standard, so it was estimated due to a effect of fluorine existing as impurities of CaO. The recovery test of the same samples indicated that water distillation method and auto-analysis method were 134.5mg/kg and 161.7mg/kg respectively, the recovery ratio of the latter was 16.8% higher than the formal. The validation test of two methods satisfied the standard, but auto analysis method was excellent more than distillation method. Also, auto analysis method could save a analysis time up to maximum 4.7 times by comparison with water distillation method.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제23권4호
• /
• pp.765-775
• /
• 2012

교차타당성은 커널추정량의 평활모수인 띠폭의 선택 방법으로 흔히 활용되고 있다. 연속인 확률밀도함수의 커널추정량의 띠폭 선택으로 널리 쓰이는 교차타당성 방법으로는 최대가능도교차타당성과 더불어 최소제곱교차타당성과 편의교차타당성이 있다. 확률밀도함수가 하나의 불연속점을 가질 때, Huh (2012)는 불연속점 추정을 위한 커널추정량의 띠폭 선택으로 최대가능도교차타당성을 이용한 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 Huh (2012)에 의해 최대가능도교차타당성으로 제안된 띠폭선택의 방법과 같이 한쪽방향커널함수를 이용한 최소제곱교차타당성과 편의교차타당성으로 띠폭 선택 방법을 제시하고, 이들 띠폭 선택 방법들과 Huh (2012)의 최대가능도교차타당성을 이용한 띠폭 선택 방법을 모의실험을 통하여 비교연구 하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제26권6호
• /
• pp.1557-1563
• /
• 2015

Multiclass classification is typically performed using the voting scheme method based on combining binary classifications. In this paper we propose multiclass classification method for large data, which can be regarded as the revised one-vs-all method. The multiclass classification is performed by using the hat matrix of least squares support vector machine (LS-SVM) ensemble, which is obtained by aggregating individual LS-SVM trained on each subset of whole large data. The cross validation function is defined to select the optimal values of hyperparameters which affect the performance of multiclass LS-SVM proposed. We obtain the generalized cross validation function to reduce computational burden of cross validation function. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed method.

• 한국생명과학회:학술대회논문집
• /
• 한국생명과학회 2008년도 제49회 학술심포지움 및 국제학술대회
• /
• pp.20-20
• /
• 2008

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제5권2호
• /
• pp.277-285
• /
• 1998

The smoothing parameter $\lambda$ in smoothing spline regression is usually selected by minimizing cross-validation (CV) or generalized cross-validation (GCV). But, simple CV or GCV is poor candidate for estimating prediction error. We defined MGCV (Multifold Generalized Cross-validation) as a criterion for selecting smoothing parameter in smoothing spline regression. This is a version of cross-validation using $leave-\kappa-out$ method. Some numerical results comparing MGCV and GCV are done.

• 한국환경보건학회지
• /
• 제41권5호
• /
• pp.358-367
• /
• 2015

Objectives: This study was performed to evaluate the analytical method for PAH metabolites in human urine using enzyme hydrolysis and solid-phase extraction coupled with LC-(ESI)-MS/MS technique. Methods: We employed HPLC tandem mass spectrometry techniques with appropriate pre-treatment for analysis of 16 OH-PAHs in human urine. Samples were hydrolysis by ${\beta}$-flucuronidase/Aryl sulfatase, and target compounds were extracted by solid-phase extraction with a strata-x cartridge. Cross-validation was performed between Eulji University and Green Cross laboratories with 200 human urine samples. Results: The accuracies were between 90.3% and 118.8%, and precisions (relative standard deviations) were lower than 10%. The linearity obtained was satisfying for the 16 OH-PAH compounds, with a coefficient of determination ($r^2$) higher than 0.99. The results of cross-validation at the two organizations were compared by ICC (interclass correlation coefficient) values. The cross-validation results were excellent or good for all compounds. Conclusion: An analytical method was validated for low nanogram levels of 16 OH-PAHs in human urine. Also, satisfying results were obtained for method validation such as accuracy, precision and ICC of cross-validation.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.127-135
• /
• 2010

시뮬레이션에서 모델의 검증 문제는 그 모델의 신뢰성을 의미하며, 그에 따라 모형의 정당성을 입증하는 가장 중요한 열쇠 중 하나이다. 하지만 지금까지 연구된 다양한 방법들 중 시계열형태의 자료를 이용한 검증 방법론은 개념적인 측면에서는 정립되었으나 구체적인 기법에 대한 연구는 부족한 상태이다. 그리하여 본 연구에서는 Wavelet 변환과 Power Spectrum을 이용한 시계열 데이터의 시뮬레이션 검증 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 첫 번째로 비주기적인 신호분리가 가능한 Wavelet 변환을 이용하여 스펙트럼을 추출하고, 두 번째로 스펙트럼 분석을 이용하여 실제 시스템에서 출력 데이터의 패턴이 시뮬레이션을 통해 나온 패턴과 일치하는지의 여부를 Coherence를 이용해 검정하였다. 실제 사례를 통하여 다른 검증방법들과 비교한 결과, 시뮬레이션 모델링의 완성도에 따른 모델의 일치도 여부를 보다 명확하게 검증하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 통해, 하나의 통계량을 통한 검증이 아닌 한 구간별 검증을 통해 지금까지의 획일적인 타당성 검증 방법에서는 할 수 없었던 다양한 상황에서의 시뮬레이션 모형의 타당성 검증이 가능하게 하였다.

• 한국가시화정보학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.68-73
• /
• 2021

In this study, the detection of rubber o-ring defects was carried out using k-fold cross validation and Support Vector Machine (SVM) algorithm. The data process was carried out in 3 steps. First, we proceeded with a frame alignment to eliminate unnecessary regions in the learning and secondly, we applied gray-scale changes for computational reduction. Finally, data processing was carried out using image augmentation to prevent data overfitting. After processing data, SVM algorithm was used to obtain normal and defect detection accuracy. In addition, we applied the SVM algorithm through the k-fold cross validation method to compare the classification accuracy. As a result, we obtain results that show better performance by applying the k-fold cross validation method.