• 한국지진공학회논문집
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• 제1권2호
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• pp.1-15
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• 1997

본 논문에서는 대형구조물에서 구조물의 안전성 평가와 관련하여 구조물이 국부손상도를 추정하기 위한 효율적인 부분구조추정(Substructural Identification) 기법에 대하여 연구하였다. 먼저, 부분구조 추정법을 위한 모형식을 설정하기 위하여 운동방정식으로부터 부분구조에 대한 계측오차를 처리하기 위한 모형을 포함한 추계론적 자동회귀-이동평균(ARAMX) 모형식을 유도하였다. 추정된 모형식의 계수는 유도된 관계식을 이용하면, 구조손상 평가에 이용될 수 있는 강성행렬로 환산될 수 있다. 본 논문에서 유도된 부분구조 추정법의 가장 큰 장점은 매우 안정되고 정확도가 우수한 구조추정법인 ARMAX 모형식에 기반한 순차적 예측오차 방법을 사용함으로써 다른 방법에 비해 추정의 안정성 및 정확도가 뛰어나다는 것이다. 다음으로는 개발된 부분구조 추정법을 이용하여 구조 손상도 추정이 수행되었다. 손상도 추정을 위하여 앞서 순차적 예측오차 방법을 이용하여 추정된 구조계 현상태의 강성행렬을 바탕으로, 최소지승법을 이용하여 구하는 간접법이 제시되었다. 제시된 방법들의 검증을 위하여 예제해석이 수행되었다. 트러스 및 연속교 모형 그리고 실험적 예제에 적용하여 구조의 강성행렬 및 감쇠행렬을 추정하였다. 이를 바탕으로 손상도 추정방법이 검증되었다. 해석결과로부터, 개발된 방법이 효율적이고 정확도 및 안정성의 측면에서 우수한 성질이 있음을 확인할 수 있다.

• 시큐리티연구
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• 제30호
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• pp.139-169
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• 2012

본 연구는 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄를 예측할 수 있는 시계열 모형을 도출하고 이를 이용한 주요 범죄의 발생 전망을 파악하여 범죄 발생에 대한 과학적인 치안정책 수립에 기여하는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 2002년부터 2010년까지의 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요범죄에 대한 월별 발생건수를 IBM PASW(SPSS) 19.0을 사용하여 주요 범죄의 시계열 예측모형을 규명하기 위한 시계열 모형생성(C), 주요 범죄의 시계열 예측모형에 대한 정확도 규명을 위한 시계열 모형생성(C) 및 시계열 순차도표(N)를 실시하였다. 이와 같은 연구목적과 연구방법을 통하여 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대한 시계열 예측모형은 각각 단순계절, Winters 승법, ARIMA(0,1,1)(0,1,1), ARIMA(1,1,0)(0,1,1), 단순계절로 나타났다. 둘째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대하여 시계열 예측모형을 이용한 주요 범죄에 대한 단기적 발생 전망이 가능한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 범죄 발생에 대한 지속적인 시계열 예측모형 제시, 분기별, 연도별 범죄 발생건수를 기초로 하는 중 장기 시계열 예측모형에 대한 관심이 요구된다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.503-518
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• 2012

본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 인-루프 필터 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 대하여 복잡도 분석기반의 병렬화 방법을 제안한다. HEVC의 SAO는 쿼드트리 기반으로 영상을 다수의 SAO영역으로 분할하고, 각 영역 단위로 에러 보정을 위한 오프셋 값을 전송함으로써 복호화된 화소의 에러를 보정한다. HEVC의 SAO는 데이터 레벨의 병렬화를 통하여 고속화할 수 있는데, SAO영역 단위의 데이터 레벨 병렬화는 영역의 크기가 일정하지 않아 멀티 코어를 사용한 병렬화시 작업량 불균형(Workload imbalance)이 발생한다. 또한, SAO는 영역 단위로 필터링 적용 여부가 결정되므로 균둥하게 SAO영역을 각 코어에 할당하더라도, 작업량 불균형이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAO영역의 최소 단위인 Largest Coding Unit (LCU)를 SAO 수행의 기본단위로 하여, 각 단위에서의 SAO 파라미터 정보를 이용하여 복잡도를 미리 예측 하였다. 예측된 복잡도를 기반으로 각 코어에 균일하게 작업량이 할당될 수 있도록 영역을 코어에 적응적으로 할당하여 병렬화를 수행한 결과 순차 수행 기반 SAO에 비하여 2.38배, 영역 균등 SAO 병렬화 대비 21% 속도 향상되었다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제24권3호
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• pp.386-393
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• 2011

Three trials were conducted to determine the available energy of different wheat screening varieties collected from different locations of Khorasan in Iran. In experiment 1, chemical composition and the nitrogen corrected true metabolisable energy (TMEn) were evaluated. A precision-fed rooster assay was used, in which, each wheat screening sample was tube fed to adult roosters, and the excreta were collected for 48-h. In Exp. 2 and 3, five and two wheat screening verities-based diets with or without xylanase and phytase were fed to 16-day old battery reared chicks respectively, and total feed consumption and excreta were measured during next three days. The variable nature of wheat screening varieties led to significant differences in mean TMEn values (p<0.01). The TMEn values of samples determined with adult roosters varied by ${\pm}5.03%$ of the mean value ($3,097.65{\pm}49.32\;kcal/kg$) and ranged from 2,734.90 to 3,245.12 kcal/kg. There was a significant correlation (p<0.05) between crude fiber (CF), neutral detergent fiber (NDF), and acid detergent fiber (ADF) with TMEn, and the greatest correlation coefficient was observed between NDF and TMEn (r = -0.947; p<0.001). The optimal equation in terms of $R^2$ from using a single chemical analysis was obtained with NDF: TMEn = 4,152.09-27.80 NDF ($R^2$ = 0.90, p<0.0001), and the TME prediction equation was improved by the addition of the crude protein (CP) and ASH content to sequential analysis: TMEn = 3,656.97-28.65 NDF+32.54 CP+38.70 ASH ($R^2$ = 0.98, p<0.0001). The average AMEn values of 5 and 2 wheat screening varieties determined with young broiler chickens were $2,968.41{\pm}25.70\;kcal/kg$ and $2,976.38{\pm}8.34\;kcal/kg$ in Exp. 2 and Exp. 3, respectively. Addition of xylanase and phytase to wheat screenings resulted in significant (p<0.01) improvement in AMEn by 4.21 and 2.92%, respectively.

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.178-184
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• 2013

본 논문에서는 차세대 비디오 표준인 High Efficiency Video Coding(HEVC)의 영상 부호화 과정의 시간복잡도 감소를 위한 효율적인 Prediction Unit(PU)레벨 움직임예측(Motion Estimation, ME) 병렬화의 구현 기법을 제시하고자 한다. 움직임예측 과정은 부호화기에서 80%의 복잡도를 차지하는 과정으로 고속 부호화의 걸림돌이 되고 있다. 이를 해결하기 위한 많은 기술들이 제안되었는데, 그 방법 중의 하나가 움직임예측 알고리즘의 병렬화이다. 이러한 병렬 ME 설계의 일환으로 ME의 일부인 Merge Estimation의 병렬화를 위한 Merge Estimation Region(MER)기반의 설계방법이 제안되었다. 하지만 HEVC Test Model reference software(HM)에 반영된 MER을 이용하여 실제로 병렬화 된 ME를 구현하는 과정에서는 알고리즘 측면에서 아직 고려되지 않은 문제들이 존재한다. 이에 본 논문에서는 HM을 바탕으로 MER을 사용한 안정적인 병렬 ME를 구현하기 위한 전략으로 각 PU의 정보를 독립적으로 사용하기 위한 부분 순차화 방법과 메모리 접근제한을 이용한 병렬화 방법을 제시한다. 실험을 통해 본 연구의 우수성이 확인되었는데, 제안된 방법에 기반을 둔 구현의 전체 부호화 시간이 순차적인 ME를 이용한 HM의 것보다 평균 25.64% 감소하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제28권3호
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• pp.347-358
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• 2012

The SWAT (Soil and Water Assessment Tool) should be calibrated and validated with observed data to secure accuracy of model prediction. Recently, the SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program for SWAT) software, which can calibrate SWAT using various algorithms, were developed to help SWAT users calibrate model efficiently. In this study, three algorithms (GLUE: Generalized Likelihood Uncertainty Estimation, PARASOL: Parameter solution, SUFI-2: Sequential Uncertainty Fitting ver. 2) in the SWAT-CUP were applied for the Soyang-gang dam watershed to evaluate these algorithms. Simulated total streamflow and 0~75% percentile streamflow were compared with observed data, respectively. The NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency) and $R^2$ (Coefficient of Determination) values were the same from three algorithms but the P-factor for confidence of calibration ranged from 0.27 to 0.81 . the PARASOL shows the lowest p-factor (0.27), SUFI-2 gives the greatest P-factor (0.81) among these three algorithms. Based on calibration results, the SUFI-2 was found to be suitable for calibration in Soyang-gang dam watershed. Although the NSE and $R^2$ values were satisfactory for total streamflow estimation, the SWAT simulated values for low flow regime were not satisfactory (negative NSE values) in this study. This is because of limitations in semi-distributed SWAT modeling structure, which cannot simulated effects of spatial locations of HRUs (Hydrologic Response Unit) within subwatersheds in SWAT. To solve this problem, a module capable of simulating groundwater/baseflow should be developed and added to the SWAT system. With this enhancement in SWAT/SWAT-CUP, the SWAT estimated streamflow values could be used in determining standard flow rate in TMDLs (Total Maximum Daily Load) application at a watershed.

• 한국농림기상학회지
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• 제7권2호
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• pp.148-155
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• 2005

An accurate prediction of blooming date is crucial for many authorities to schedule and organize successful spring flower festivals in Korea. The Korea Meteorological Administration (KMA) has been using regression models combined with a subjective correction by forecasters to issue blooming date forecasts for major cities. Using mean monthly temperature data for February (observed) and March (predicted), they issue blooming date forecasts in late February to early March each year. The method has been proved accurate enough for the purpose of scheduling spring festivals in the relevant cities, but cannot be used in areas where no official climate and phenology data are available. We suggest a thermal time-based two-step phenological model for predicting the blooming dates of spring flowers, which can be applied to any geographic location regardless of data availability. The model consists of two sequential periods: the rest period described by chilling requirement and the forcing period described by heating requirement. It requires daily maximum and minimum temperature as an input and calculates daily chill units until a pre-determined chilling requirement for rest release. After the projected rest release date, it accumulates daily heat units (growing degree days) until a pre- determined heating requirement for flowering. Model parameters were derived from the observed bud-burst and flowering dates of cherry tree (Prunus serrulata var. spontanea) at KMA Seoul station along with daily temperature data for 1923-1950. The model was applied to the 1955-2004 daily temperature data to estimate the cherry blooming dates and the deviations from the observed dates were compared with those predicted by the KMA method. Our model performed better than the KMA method in predicting the cherry blooming dates during the last 50 years (MAE = 2.31 vs. 1.58, RMSE = 2.96 vs. 2.09), showing a strong feasibility of operational application.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.19-27
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• 2014

본 연구는 PC 사용 환경에 주로 사용되는 2.5인치 HDD의 수명을 예측하기 위해서, 시장 불량 모드분석을 반영한 시험계획을 수립하고, 온도 스트레스 인자를 반영한 가속 수명 모델을 구하고자 하였다. PC 사용 환경을 분석 한 후, 쓰기와 읽기 동작을 각 50 %, 임의 주소와 순차 주소방식을 각 50 %로 시험 절차를 정했고, $50^{\circ}C$, $60^{\circ}C$ 환경에서 최대 성능의 95 % 성능조건으로 1000시간 시험하는 조건으로 가속 수명을 실시하였다. 시험과정에서 발생하는 불량 발생시간의 데이터로 anderson-darling 적합도 검증을 진행하여 불량 분포가 weibull 분포를 따름을 확인하였고, 형상모수와 척도모수가 동일함을 확인하였으며, 와이블-아레니우스 모형을분석하여, 형상모수 0.7177, 사용 조건($30^{\circ}C$)에 특성 수명 429434시간을 산출하였다. 가속 온도별 시험데이터로 동질성 검증을 실시한 결과 통계적으로 유의하지 않았으며(p<0.05), 활성화 에너지로 0.2775 eV를 산출하였다. 가속 시험의 정확성 확보차원에서 가속시험 불량시료와 시장 반품 시료로 고장분석을 진행한 결과, 불량 모드 별 점유율에 세부차이는 있으나, 점유율 순위는 일치 하였다. 본 연구는 PC환경에서 사용되는 2.5 inch HDD의 가속 시험 절차를 제안하며, 제조자와 사용자 간에 수명 예측에 대한 도움을 주고자 한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.355-362
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• 2012

건전성 예측은 구조물의 고장이 발생될 때까지 남은 시간인 잔존유효수명을 예측하는 것으로, 이는 안전 및 정비 계획과 직접적으로 연관되기 때문에 매우 중요하다. 건전성 예측방법에는 물리모델 기반방법, 데이터 기반방법과 두 방법의 장점을 통합하는 방법이 있으며, 본 연구에서는 잔존수명 예측의 정확도가 모델변수 추정과 직접적으로 관련되는 물리모델 기반 건전성 예측에 초점을 맞춘다. 물리모델기반 건전성 예측에서는 모델변수 추정을 통해 시스템 상태의 장기 예측이 가능하지만, 대부분의 실제 구조물들의 상태모델은 여러 개의 모델변수를 포함함은 물론이고, 그 변수들이 서로 상관되어 있기 때문에 모델변수를 추정하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 연구에서는 물리모델 기반 건전성 예측을 위한 세 가지 변수 추정방법들의 차이를 논한다. 이 세 가지 방법들은 파티클 필터, 전반적인 베이지안 접근법, 그리고 순차적인 베이지안 접근법으로 모두 베이지안 추론이라는 하나의 이론적 바탕에 기반하지만, 샘플링 방법이나 갱신 절차 등에서 차이가 있다. 균열성장을 표현하는 Paris 모델의 변수 추정을 통해 세 가지 방법의 차이점이 논해지고, 건전성 예측 메트릭을 이용하여 정량적 차이를 표현한다. 파티클 필터방법이 건전성 예측 메트릭 측면에서 가장 높은 성능을 나타내었지만, 전반적인 베이지안 방법은 파티클 필터방법과 근소한 차이를 보이면서도 데이터가 집단으로 존재할 때에는 가장 효율적인 방법으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.77-87
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• 2021

인터넷과 개인용 컴퓨터가 발달하면서 다양하고 복잡한 공격들이 등장하기 시작했다. 공격들이 복잡해짐에 따라 기존에 사용하던 시그니처 기반의 탐지 방식으로 탐지가 어려워졌으며 이를 해결하기 위해 행위기반의 탐지를 위한 로그 이상탐지에 대한 연구가 주목 받기 시작했다. 최근 로그 이상탐지에 대한 연구는 딥러닝을 활용해 순서를 학습하는 방식으로 이루어지고 있으며 좋은 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고 판단에 대한 근거를 제공하지 못한다는 한계점을 지닌다. 판단에 대한 근거 및 설명을 제공하지 못할 경우, 데이터가 오염되거나 모델 자체에 결함이 발생해도 이를 발견하기 어렵다는 문제점을 지닌다. 결론적으로 사용자의 신뢰성을 잃게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 설명가능한 로그 이상탐지 시스템을 제안한다. 본 연구는 가장 먼저 로그 파싱을 진행해 로그 전처리를 수행한다. 이후 전처리된 로그들을 이용해 베이지안 확률 기반 순차 규칙추출을 진행한다. 결과적으로 "If 조건 then 결과, 사후확률(θ)" 형식의 규칙집합을 추출하며 이와 매칭될 경우 정상, 매칭되지 않을 경우, 이상행위로 판단하게 된다. 실험으로는 HDFS 로그 데이터셋을 활용했으며, 그 결과 F1score 92.7%의 성능을 나타내었다.