협동교전능력을 위한 표적정보 수집, 실시간 정보융합, 공동 상황인식 기능 구현을 위하여 표적 처리기법 연구는 중요하다. 이러한 표적 처리 연구 중, 표적의 추적의 문제는 센서로부터 얻어진 측정값을 사용하여 표적의 상태를 예측하는 것으로부터 시작한다. 그러나 상태 예측에 사용되는 센서의 측정값들은 불확실성을 갖고 있기 때문에 측정된 정보에 어느 정도의 신뢰성을 부여할 수 있느냐가 중요한 문제가 된다. 따라서 이를 위해 다중 센서를 이용한 기법이 요구되고, 보편적으로 사용되는 확률적 데이터연관 기법으로부터 다중 센서를 이용한 표적 추적을 위해서는 이종 센서로부터 제공된 측정값들을 처리하기 위한 정보융합 기법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더 및 ESM 센서에서 측정된 측정값 정보융합을 통하여 확률데이터연관 필터를 이용한 표적의 트랙 추정 성능을 향상시키기 위한 방법을 구체적으로 분석하여 정보를 결합하기 위한 새로운 실시간측정값 융합 기법을 제안하고 확률데이터연관을 통해 추적할 표적의 트랙을 추정하는 방법을 분석하였다. 모의실험을 통해 제안된 기법들이 선형 혹은 회전 운동하는 모델들에 대해 향상된 추정 결과를 보여준다.
본 연구에서는 탄산화에 노출된 하부 콘크리트 구조물을 대상으로, 실태조사 결과와 국내 시방서를 고려하여 결정론 및 확률론적 방법에 따른 내구수명을 도출하였다. 또한 변동계수의 변화에 따른 내구수명의 변화와 결정론적 해석 결과와 비슷한 결과를 제시하는 신뢰도 지수를 고찰하였다. 문헌조사 결과 도심지 하부 구조물의 피복두께의 평균은 70.0 ~ 90.0 mm였으며, 변동계수는 0.2 수준으로 조사되었다. 목표 내구수명 파괴확률을 10.0 %로 설정한 확률론적 내구수명 해석 방법의 경우 피복두께가 70 mm일 때 피복두께 변동계수 0.05, 0.1, 0.2에 해당하는 내구수명은 137년, 123년, 91년이 도출되었으며 피복두께가 80 mm인 경우 내구수명은 각각 179년, 161년, 120년으로 도출되었다. 결정론적 내구수명 평가와 동일한 수준의 신뢰도 지수를 평가하였는데 피복두께가 70 mm일 때 1.66 ~ 3.43 수준으로, 피복두께가 80 mm일 때 1.61 ~ 3.24 수준으로 평가되었다. 결정론적인 방법에서는 다양한 품질 및 국부적인 환경계수가 크게 고려되어 있는데, 이에 따라 내구수명이 크게 변화하므로 환경 및 설계인자의 변동성을 고려한 탄산화 설계변수의 정의가 필요하다.
Background: Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) are generated in petrochemical complexes, can spread to residential areas and affect the health of residents. Although harmful PAHs are mainly present in particle phase, gas phase PAHs can generate stronger toxic substances through photochemical reaction. Therefore, the risk assessment for PAHs around the petrochemical complex should consider both particle and gas phase concentrations. Objectives: This study aimed to investigate the concentration characteristics of particle and gas phase PAHs by season in residential areas around petrochemical complexes, and to assess the risk of PAHs. Methods: Samples were collected for 7 days by seasons in 2014~2015 using a high volume air sampler. Particle and gas phase PAHs were sampled using quartz filter and polyurethane foam, respectively, analyzed by GC-MS. Chronic toxicity and probabilistic risk assessment were performed on 14 PAHs. For chronic toxicity risk assessment, inhalation unit risk was used. Monte-Carlo simulation was performed for probabilistic risk assessment using the mean and standard deviation of measured PAHs. Results: The concentration of particle total PAHs was highest in autumn. The gas phase concentration was highest in autumn. The average gas phase distribution ratio of low molecular weight PAHs composed of 2~3 benzene rings was 85%. The average of the medium molecular weight composed of 4 benzene rings was 53%, and the average of the high molecular weight composed of 5 or more benzene rings was 9%. In the chronic toxicity risk assessment, 7 of the 14 PAHs exceeded the excess carcinogenic risk of 1.00×10-6. In the Monte-Carlo simulation, Benzo[a]pyrene had the highest probability of exceeding 1.00×10-6, which was 100%. Conclusions: The concentration of PAHs in the residential area around the petrochemical complex exceeded the standard, and the excess carcinogenic risk was evaluated to be high. Therefore, it is necessary to manage the air environment around the petrochemical complex.
클라우드 환경에서는 센서 및 웨어러블 장치를 이용한 IoT 기기가 다양한 환경에서 응용되고 있으며 그에 따른 IoT 기기에서 생성되는 정보를 정확하게 판별하는 기술들이 활발하게 연구되고 있다. 그러나, 전력 및 보안과 같은 IoT 환경의 제약사항으로 인하여 IoT 장치에서 발생하는 정보가 매우 취약하기 때문에 금전 피해 및 인명 피해가 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 정보를 정확하게 수집·분석하기 위해서 IoT 정보 오류를 고려한 지형 정보 기반의 키 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치를 클라우드 환경에서 임의로 배치할 경우 IoT 장치의 연결성을 확보하기 위해서 IoT 배치 오류를 허용하는 동시에 지형 정보를 n개의 그룹으로 그룹핑 하도록 한다. 특히, 각 그룹핑 된 지형 정보에는 전체 키 풀에서 랜덤하게 선택된 임의의 키를 할당한 후 IoT 정보에 포함된 지형 정보의 키와 확률적으로 높은 키 값을 IoT 장치의 연결성으로 확보할 수 있도록 한다. 특히, 제안 기법은 확률적 딥러닝을 이용하여 IoT 지형 정보의 키를 시드로 추출하기 때문에 IoT 장치에 대한 정보 오류를 낮출수 있다.
본 논문에서는 실시간 화재 감지를 위해 비전 기반의 새로운 화재 감지 기법을 제안한다. 기존의 비전기반 화재감지 기법에서는 컬러정보와 픽셀들의 시간적인 변화량 검출을 위해 다수의 휴리스틱한 특징들을 적용함으로써 실험결과가 환경의 변화에 민감한 문제들이 존재했다. 또한 정확한 화재감지를 위해서 많은 연산을 수행함으로써 감지시간 길어지는 단점이 있었다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해서 본 논문에서는 시간축 상에서 불규칙하게 변화하는 화재의 특성을 분석하고 이를 토대로 확률 모델을 구성하여 이를 베이지안 네트워크(Bayesian network)에 적용하는 새로운 방법을 제안한다. 우선, 배경 모델링과 컬러 모델을 적용하여 화재 후보 영역을 검출하고, 이 후보 영역에서 명암도에 평준화된 Red 색상의 왜도(skewness)와 웨이블릿 변환을 통하여 얻어진 3가지 고주파 성분의 왜도를 노드로 갖는 베이지안 네트워크를 구성하여 최종 화재를 감별한다. 실생활 환경에서 촬영된 화재 영상에 대한 실험 결과는 빠른 검출 속도와 우수한 화재 검출 성능을 보여주고 있다.
As the prediction of geomagnetic storms is becoming an important and practical problem, conditions in the Earth's magnetosphere have been studied rigorously in terms of those in the interplanetary space. Another approach to space weather forecast is to deal with it as a probabilistic geomagnetic storm forecasting problem. In this study, we carry out detailed statistical analysis of solar wind parameters and geomagnetic indices examining the dependence of the distribution on the solar cycle and annual variations. Our main findings are as follows: (1) The distribution of parameters obtained via the superimposed epoch method follows the Gaussian distribution. (2) When solar activity is at its maximum the mean value of the distribution is shifted to the direction indicating the intense environment. Furthermore, the width of the distribution becomes wider at its maximum than at its minimum so that more extreme case can be expected. (3) The distribution of some certain heliospheric parameters is less sensitive to the phase of the solar cycle and annual variations. (4) The distribution of the eastward component of the interplanetary electric field BV and the solar wind driving function BV2, however, appears to be all dependent on the solar maximum/minimum, the descending/ascending phases of the solar cycle and the equinoxes/solstices. (5) The distribution of the AE index and the Dst index shares statistical features closely with BV and $BV^2$ compared with other heliospheric parameters. In this sense, BV and $BV^2$ are more robust proxies of the geomagnetic storm. We conclude by pointing out that our results allow us to step forward in providing the occurrence probability of geomagnetic storms for space weather and physical modeling.
Reliability analysis of the components frequently starts with the data that manufacturer provides. If enough failure data are collected from the field operations, the reliability should be recomputed and updated on the basis of the field failure data. However, when the failure time record for a component contains only a few observations, all statistical methodologies are limited. In this case, where the failure records for multiple number of identical components are available, a valid alternative is combining all the data from each component into one data set with enough sample size and utilizing the useful information in the censored data. The ROK Navy has been operating multiple Patrol Killer Guided missiles (PKGs) for several years. The Korea Multi-Function Control Console (KMFCC) is one of key components in PKG combat system. The maintenance record for the KMFCC contains less than ten failure observations and a censored datum. This paper proposes a Bayesian approach with a Dirichlet mixture model to estimate failure time density for KMFCC. Trends test for each component record indicated that null hypothesis, that failure occurrence is renewal process, is not rejected. Since the KMFCCs have been functioning under different operating environment, the failure time distribution may be a composition of a number of unknown distributions, i.e. a mixture distribution, rather than a single distribution. The Dirichlet mixture model was coded as probabilistic programming in Python using PyMC3. Then Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling technique employed in PyMC3 probabilistically estimated the parameters' posterior distribution through the Dirichlet mixture model. The simulation results revealed that the mixture models provide superior fits to the combined data set over single models.
본 논문은 환경변화에 강인한 센서 융합 교통정보 수집 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 각 센서의 특징을 융합하여 영상 검지기에 비해 환경에 강인하고, 주 야간 등 시간에 영향을 받지 않으며 루프 검지기에 비해 유지보수에 드는 비용이 적다. 이는 레이더의 물체 추적 기법과 영상검지기의 차량분류, 적외선거리계의 신뢰성 높은 객체검지 정보를 융합하고 각 센서의 문제점을 보완하여 개선을 이루었다. 구현된 시스템을 보행자의 통행이 가능한 도로에서 주 야간 5일에 걸쳐 6시간 동안 실험한 결과 88.7%의 분류정확도와 95.5%의 차량 검지율을 나타내었다. 본 시스템의 파라미터 최적화 작업을 실험환경에 따라 적응되는 방식으로 보완한다면 교통정보 수집 체계의 고도화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
자연사면의 안정성해석에 있어서, 뿌리는 보강재로써의 역할을 행함이 인식 되어져 왔다. 자연사 면의 잠정적 인 파괴면을 관통하는 뿌리의 인장강도에 의 해 발생하는 흙의 전단저 항의 증가량을 예측하기 위하여 본 연구에서는 흙과 뿌리의 새로운 상호작용 모델을 제안하였다. 이를 위하여 첫째로, 수과 뿌리의 합성체에 대해 실내실험과 현장실험을 실시하고 본 실험의 결과와 기존의 흙과 뿌리의 상호작용 이론적 모델과 비교 검토하여 수정 된 구과 뿌리의 상호작용 모델을 제안하였다. 이와 아울 러, 뿌리의 무작위한 분포 및 강도특성을 고려한, 통계적인 이론에 바탕을 둔 확률론적 뿌리보강 모델을 제안하였다. 끝으로, 자연사면의 안정에 미치는 뿌리보강의 효과를 알아보기 위하여 간단한 3차원 사면 안정성해석을 수행한 결과, 자연사면에서의 뿌리보강은 깊은 파괴보다는 얇은 파괴에 대 해 중대한 영향을 미침을 알 수 있었다.
The personal exposures of nitrogen dioxide(NO$_2$), microenvironmental levels and daily time activity patterns on Seoul subway station workers were measured from February 10 to March 12, 1999. Personal NO$_2$exposure for 24 hours were 29.40$\pm$9.75 ppb. NO$_2$level of occupational environment were 27.87$\pm$7.15 ppb in office, 33.60$\pm$8.64 ppb in platform and 50.13$\pm$13.04 ppb in outdoor. Personal exposure time of subway station workers was constituted as survey results with $7.94\pm$3.00 hours in office, $2.82\pm$1.63 hours in platform and 1 hours in outdoor. With above results, personal $NO_2$exposure distributions on subway station workers in Seoul were estimated with Monte Carlo simulation which uses statistical probabilistic theory on various exposure scenario testing. Some of distributions which did not have any formal patterns were assumed as custom distribution type. Estimated personal occupational $NO_2$exposure using time weighted average (TWA) model was 31.$29\pm$5.57 ppb, which were under Annual Ambient Standard (50ppb) of Korea. Though arithmetic means of measured personal $NO_2$exposure was lower than that of occupational $NO_2$exposure estimated by TWA model, considering probability distribution type simulated, probability distribution of measured personal $NO_2$exposures for 24 hours was over ambient standard with 3.23%, which was higher than those of occupational exposure(0.02%). Further research is needed for reducing these 24 hour $NO_2$personal excess exposures besides occupational exposure on subway station workers in Seoul.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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