• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.445-452
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• 2015

소프트웨어 개발 과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰성에 대한 적용 효율을 나타내는 로그 및 지수파우어 강도함수(로그 선형, 로그 파우어와 지수 파우어)로 신뢰성 모형을 제안한다. 효율적인 모형을 위해 평균제곱에러(MSE), 결정계수($R^2$)에 근거한 모델선택, 최우추정법, 이분법에 사용된 파라미터를 평가하기 위한 알고리즘이 적용되였다. 제안하는 로그 및 지수파우어 강도함수를 위해 실제 데이터을 사용한 고장분석이 적용되였다. 고장데이터 분석은 로그 및 지수파우어 강도함수와 비교하였다. 데이터 신뢰성을 보장하기 위하여 라플라스 추세검정(Laplace trend test)을 사용하였다. 본 연구에 제안된 로그선형과 로그파우어 및 지수파우어 신뢰성모형도 신뢰성 측면에서 효율적이기 때문에 (결정계수가 70% 이상) 이 분야에서 기존 모형의 하나의 대안으로 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 다양한 강도함수를 고려함으로서 소프트웨어 고장형태에 대한 사전지식을 파악하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1459-1473
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• 2016

시간의 흐름에 따라 관측되는 경시적(longitudinal) 자료의 경우, 경시적 자료와 생존(survival) 자료가 종종 동시에 수집된다. 이 때 경시적 자료에서 발생하는 결측이 생존자료와의 연관성으로 인해 발생한 무시할 수 없는 결측(non-ignorable missing)이라면, 경시적 자료분석 방법만으로는 두 자료 간의 연관성을 고려하지 않아 독립변수에 대한 효과는 편향된 결과를 얻게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 결측의 원인이 생존시간과 연관되어 있으므로 생존모형을 고려하여 불편추정량을 얻기 위해 경시적 자료와 생존자료의 결합모형에 대한 연구가 이루어져 왔다. 본 논문은 경시적 자료의 형태가 영이 많이 존재하는 영과잉 가산자료(zero-inflated count data)와 생존자료의 결합모형을 연구하였다. 경시적 영과잉 가산자료와 생존자료는 각각 허들모형(hurdle model)과 비례위험모형(proportional hazards model)의 부 모형을 적용하였고, 두 부 모형들의 변량효과가 다변량 정규분포를 따른다는 가정을 통하여 결합하였다. 모수의 최우추정법으로 EM 알고리즘을 활용하였고, 추정된 표준오차를 계산하기 위해 프로파일 우도(profile likelihood)를 이용하였다. 최종적으로 모의실험을 통해 두 부 모형의 변량효과 간 상관관계가 존재하는 경우 결합모형이 개별적 모형보다 편의와 포함확률(coverage probability)의 측면에서 더 우수함을 보였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제38권1호
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• pp.45-52
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• 2014

프랙탈 이론은 원격센서로부터 취득한 수치표고모델이나 이미지의 복잡성을 계량화하기 위하여 광범위하게 사용되어 왔다. 프랙탈은 컴퓨터 그래픽, 공학, 지질학을 포함한 다양한 분야에서 성공적으로 응용되어 왔지만, 프랙탈 추정자들의 성능은 데이터 샘플링에 따라 달라진다. 본 논문에서는 삼각프리즘법과 새로운 샘플링법을 기반으로 프랙탈 차원을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 샘플링 방법은 기존의 기하학적 스텝법과 제수 스텝법의 스텝크기 합집합 중 픽셀 활용률이 문턱값(threshold value) 이상인 스텝크기만을 취해 샘플링하며, 이를 통해 픽셀 활용률을 높여 성능을 개선한다. 또한 기존의 추정법들이 $N{\times}N$ 윈도우를 기반으로 하는데 반해 제안된 방법은 $N{\times}M$ 윈도우에 확대 적용할 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 프랙탈 수치표고모델, Brodatz의 이미지 DB와 캠퍼스에서 촬영한 이미지에 적용하여 그 효용성을 살핀다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.494-500
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• 2020

본 논문에서는 초광대역 (Ultra-wideband, UWB) 시스템에서 실내 위치 측위를 위한 새로운 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 기법 중 하나인 순환 신경망 (RNN)을 기반으로 한다. 순환신경망은 시계열 신호를 처리하는데 유용한데 UWB 신호 역시 시계열 데이터로 볼 수 있기 때문에 순환신경망을 사용한다. 구체적으로, UWB 신호가 IEEE 802.15.4a 실내 채널모델을 통과하고 수신된 신호에서 순환신경망 회귀를 통해 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하도록 학습한다. 이렇게 학습된 순환신경망 모델의 성능은 새로운 수신신호를 이용하여 검증하며 기존의 임계값 기반의 거리 추정 기법과도 비교한다. 성능지표로는 제곱근 평균추정에러 (root mean square error, RMSE)를 사용한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안하는 거리 추정 기법은 수신신호의 신호 대 잡음비 (signal to noise ratio, SNR) 및 송수신기 사이의 거리와 상관없이 기존 기법보다 항상 월등히 우수한 성능을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권6호
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• pp.1103-1118
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• 2009

유한모집단의 평균 또는 합계를 추정하고자 하는 경우 모집단 단위들의 배열순서는 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 표집률의 역수가 짝수이고 표본 크기가 홀수인 경우 선형추세를 갖는 모집단의 평균 또는 합계를 추정하기 위한 두 가지의 방법을 제시하였다. 첫째 방법은 Singh 등(1968)의 변형계통표집을 일반화한 방법으로 표본을 뽑은 뒤, 추정량을 정하는 과정에서 보간법을 사용한 것이며, 둘째 방법은 변형계통표집으로 표본을 뽑은 뒤, 회귀추정법으로 모수를 추정하는 것이다. Cochran (1946)의 무한초모집단 모형에 근거를 둔 기대평균제곱오차를 기준으로 하여 기존의 방법들과 제시된 방법들을 비교하였으며, 제시된 두 방법 간의 상호 비교도 시행하였다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제21권6호
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• pp.67-79
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• 2016

Gaussian process regression (GPR) is proposed as a tool of long-term groundwater quality predictions. The major advantage of GPR is that both prediction and the prediction related uncertainty are provided simultaneously. To demonstrate the applicability of the proposed tool, GPR and a conventional non-parametric trend analysis tool are comparatively applied to synthetic examples. From the application, it has been found that GPR shows better performance compared to the conventional method, especially when the groundwater quality data shows typical non-linear trend. The GPR model is further employed to the long-term groundwater quality predictions based on the data from two domestically operated groundwater monitoring stations. From the applications, it has been shown that the model can make reasonable predictions for the majority of the linear trend cases with a few exceptions of severely non-Gaussian data. Furthermore, for the data shows non-linear trend, GPR with mean of second order equation is successfully applied.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권11호
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• pp.7011-7016
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• 2013

Background: The liver fluke, Opisthorchis viverrini, and the associated incidence of subsequent cholangiocarcinoma (CCA) are still a public health problem in Thailand, and praziquantel (PZQ) remains the antihelminthic drug of choice for treatment. Evidence in hamsters shows that repeated infection and PZQ treatments could increase the risk of CCA. However, the existing evidence in humans is inconclusive regarding increased risk of CCA with frequency of PZQ intake. Objectives: To investigate the relationship between number of repeated PZQ treatments and CCA in patients with O viverrini infection. Materials and Methods: The reviewed studies were searched in EMBASE, MEDLINE, ProQuest, PubMed and SCOPUS from inception to October, 2012 using prespecified keywords. The risk of bias (ROB) of included studies was independently assessed by two reviewers using a quality scale from the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Risk effect of PZQ was estimated as a pooled odds ratio (OR) with its 95% confidence interval (95%CI) in the random-effects model using DerSimonian and Laird's estimator. Results: Three studies involving 637 patients were included. Based on the random effects model performed in two included studies of 237 patients, the association between PZQ treatments and CCA was not statistical significant with a pooled OR of 1.8 (95%CI; 0.81 to 4.16). Conclusions: The present systematic review and meta-analysis provides inconclusive evidence of risk effect of PZQ on increasing the risk of CCA and significant methodological limitations. Further research is urgently needed to address the shortcomings found in this review, especially the requirement for histological confirmation.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.173-184
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• 2004

기상예보모형 중 장기예측에 널리 사용되는 CGM모의결과를 이용하여 확률론적 불확실성 해석기법의 적용을 통해 유역단위로 관리되는 국내 수자원 운영에 대한 활용 가능성을 분석하였다. 연구된 기법은 GCM 모의값이 관측값의 크고 작음을 얼마나 잘 구분하는지를 확률적으로 분석하는 방법으로 Kolmogorov-Smirnov 검정을 사용한다. GCM 모의값으로는 ECMWF에서 AMIP-II 형태로 모의한 결과로부터 표면강수량을 추출하여 사용하였으며, 관측값은 국내 7개 유역에 대해 면적강우량을 산정하여 사용하였다. 또한, 어느 정도의 구분능력이 적정한가를 판단하기 위한 유의수준(significance threshold)을 결정하기 위해 Monte Carlo 모의를 사용하였다. 이러한 분석을 통해 우리나라의 7개 유역에 대해서는 ECMWF 의 GCM 자료가 우기(6월∼9월)에 대해 인근 노드점의 자료를 평균하여 사용되어 질 경우 효율적인 것으로 나타났으나, 건기(10월∼5월)의 경우 구분 능력이 부족한 것으로 판단된다.

• 식물분류학회지
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• 제47권1호
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• pp.11-22
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• 2017

Prangos fedtschenkoi (Regel et Schmalh.) Korovin (Apiaceae) is an endemic species for mountainous Middle Asia, which is both a rare and useful plant. Organic extractions from this species are being used in pharmaceutics and cosmetology. In recent years, P. fedtschenkoi distribution area has considerably decreased, presumably, resulting from human activities such as agriculture, construction works, overgrazing and collection from wild for pharmaceutic purposes. Six populations were found in Uzbekistan and their genetic divergence and differentiation were studied with 10 inter-simple sequence repeat (ISSR) markers, selected out of 101. Totally 166 amplified ISSR fragments (loci) were revealed, of which 164 were polymorphic. Relatively moderate level of polymorphism was found at population level with polymorphic bands ranging from 27.71% to 47.59%. Mean P = 39.05%, $N_a=1.40$, $N_e=1.25$, S.I. = 0.21, and $H_e=0.14$ were revealed for all loci across six populations. AMOVA showed higher variation among populations (62%) than within them (38%). The Bayesian model determined 5 clusters, or genetic groups. The posteriori distribution of the Theta II estimator detected full model identifying high inbreeding, intensified by low gene flow (Nm = 0.3954). Mantel test confined population 6 as distinct cluster corresponding to geographic remoteness (R = 0.5137, $p{\leq}0.005$). Results were used as the bases for developing conserve measures to restore populations.

• Journal of Power Electronics
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• 제6권1호
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• pp.38-44
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• 2006

In this paper, a speed sensorless control for an ultrasonic motor (USM) using a neural network (NN) is presented. In the proposed method, rotor speed is estimated by a three-layer NN which adapts nonlinearities associated with load torque and motor temperature into control. The intrinsic properties of a USM, such as high torque for low speeds, high static torque, compact size, etc., offer great advantages for industrial applications. However, the speed property of a USM has strong nonlinear properties associated with motor temperature and load torque, which make accurate speed control difficult. These properties are considered in designing a control method through the application of mathematical models. In these strategies, a detailed speed model of the USM is required which makes actual applications impractical. In the proposed method, a three-layer NN estimates the speed of the USM from the drive frequency, the root mean square value of input voltage and the surface temperature of the USM, where no mechanical speed sensor is needed. The NN speed based estimator enables inclusion of variations in driving conditions due to input signals of the NN involved during the driving state of the USM. The disuse of sensors offers many advantages on both the cost and maintenance front. Moreover, the model free sensorless control method offers practical controller construction within a small number of parameters. To validate the proposed speed sensorless control method for a USM, experiments have been executed under several conditions.