This paper presents practical issues for test and evaluation(T&E) methods to develop defense systems. Our argument is motivated by several domestic defense cases and the cases lead us to discuss two main factors for reliable defense systems development: 1) statistical approaches and 2) technical schemes. Specifically, statistical approaches enable to provide credible interpretations about T&E results in the decision-making process. With practical T&E results of the “Red Shark” torpedo, we performed statistical hypothesis tests and suggest a minimum sample size to accept the hypothesis. Next, technical schemes have more direct effects on improving reliability of developed defense systems and we shortly introduce tools development for systems verification that is required to integrate several sub-systems, e.g., combat, sensor, weapon, and communication systems, within a defense system. We additionally summary some domain cases using modeling and simulation techniques for successful T&E. In closing, we expect that the paper shows empirical investigation and lessons learned with these two practical issues, which provides a guide those who desire to make decisions about reliable defense systems development.
많은 센서 네트워크 응용분야에서 센서 노드는 개방된 환경에 놓이게 된다. 공격자는 개방된 환경에 놓인 센서 노드를 물리적으로 획득할 수 있으며, 포획한 노드를 이용하여 허위보고서를 센서네트워크에 삽입 시킬 수 있다. 삽입된 허위보고서는 제한된 센서노드 에너지를 고갈 시키며, 허위 경보를 일으켜 심각한 문제를 야기 시킬 수도 있다. 이러한 공격을 막기 위해 Ye 등은 통계적 여과 기법(Statistical En-route Filtering) 방법을 제안하였다. 통계적 여과기법은 CoS(Center of Stimulus)로부터 생성된 이벤트 보고서가 베이스 스테이션으로 전송되는 동안 중간의 모든 노드들이 검증을 하게 된다. 본 논문은 통계적 여과 기법에 확률 검증 기법을 적용하여 에너지 효율적인 정적 확률 통계적 여과 기법을 제안하고자 한다. 베이스 스테이션과 이벤트 발생 지역까지의 거리가 멀어질수록 에너지 절약 효과가 극대화 될 것으로 기대된다.
본 연구는 스마트폰 사용자의 지속적 사용의도에 미치는 영향을 알아보는 모델에서 집단 간 차이가 있는지를 비교하고자 하였다. 집단 간 차이 분석은 다양한 방법론이 존재하지만 본 연구에서는 회귀분석 $R^2$의 크기 비교를 통해 검증하고자 한다. 집단 간 차이분석을 위해 선행연구를 통해 수집된 한국과 중국 스마트폰 이용자의 지속적 사용의도에 대해 유의미한 차이가 있는지에 대한 가설검증을 통해 증명하고자 한다. 분석결과는 중국과 한국의 스마트폰 사용자들의 인식 차이가 있는지 없는지 알아보는 방법론으로 유용하게 사용된다. 이러한 절차에 따라서 먼저, Fisher의 Z변형점수(z-transformation)를 계산하는 공식과 Z점수 검증통계량 계산 공식을 이용하여 산출하였다. 그런데 이 방법론은 상관계수를 이용한 조절효과 검증에서 이용하기도 한다. 또한 분석결과를 바탕으로 이론적 시사점을 제시하였다.
Due to the inherent dimensional uncertainty, the tolerances accumulate in the assembly of plasma cutting torch. Tolerance accumulation has serious effect on the performance of the plasma torch. This study proposes a statistical tolerance propagation model, which is based on matrix transform. This model can predict the final tolerance distributions of the completed plasma torch assembly with the prescribed statistical tolerance distribution of each part to be assembled. Verification of the proposed model was performed by making use of Monte Carlo simulation. Monte Carlo simulation generates a large number of discrete plasma torch assembly instances and randomly selects a point within the tolerance region with the prescribed statistical distribution. Monte Carlo simulation results show good agreement with that of the proposed model. This results are promising in that we can predict the final tolerance distributions in advance before assembly process of plasma torch thus provide great benefit at the assembly design stage of plasma torch.
In this study, friction stick-slip vibration're interpretation of the phenomenon, we used a statistical model of friction. In a previous study using a definite friction factor, but to a dynamic simulation using a constantly changing during the integration time by a Monte Carlo simulation method, not the average coefficient of friction and the dynamic friction coefficient and a constant value in this study.
마이크로 프로세서 구조의 성능을 분석할 때, 트레이스 구동형 모의실험이 광범위하게 수행되고 있으나, 시간과 공간을 많이 차지하기 때문에 최근에 이르러 통계적 모의실험이 그 대안으로 떠오르고 있다. 기존의 통계적 모의실험이 단일 분기 예측법에 대하여 연구가 수행된 것과 달리, 본 논문에서는 다중 분기 예측법을 이용하는 고성능 수퍼스칼라 프로세서에 대한 통계적 프로화일링 모델을 제안하였다. 이때, 다중 분기 예측법은 최근 들어 유망한 기법으로 대두되고 있는 퍼셉트론 분기 예측법을 기반으로 하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크 프로그램의 특성을 통계적 프로화일링 기법으로 모델링하고, 여기서 얻은 통계적 프로화일을 바탕으로 벤치마크 트레이스를 합성하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 제안하는 방식으로 다중 분기 예측을 이용하는 수퍼스칼라 프로세서에서도 비교적 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
POSCO $\#2$ Stainless steel making plant produces more than 600 thousand ton per year with a variety of products consisting of austenite and ferrite stainless steel to meet custrmers' needs since 1996. The plant has four different major processes, that are, EAF-AOD-VOD-CC to finally produce semi-product called as slab. In this study, we importantly took AOD process into consideration due to its roles such as to check and verify the final qualities through sampling inspection. But the lead-time from sampling to its verification takes five to ten minutes causing produrtivity loss as muck as the lead-time as a result. Of all indices for quality and process control the plant has, carbon ingredient in liquid type of steel is the most important since it affects in a great way to the characteristics of steel, if any problem. customers not satisfied with quality could issue a claim; therefore there is no way hut to guarantee it before delivery. in this study, to reasonably reduce lead-time ran save a cycle time and finally improve our productivity from a state-or-art alternative just such as applying statistical model based on multi-regression analysis into the A.O.D line by analyzing the statistical and technical relationship between carbon and the relevant some vital independent variables. In consequence, the model with R-square $87\%$ allowed the plant to predict, abbreviating the process in relations to sampling to verification. approximately the value of [C] so that operators could run the process line with reliability on data automatically calculated instead of actual inspection. In the future, we are going to do the best to share this type of methodology with other processes, if possible, to apply into them.
손바닥은 손금, 정맥 등 고유한 특징 정보를 포함하고 있는 신체 부위로 이를 이용한 다양한 사용자 인식 방법이 지속적으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 손금과 손바닥 정맥을 함께 이용한 사용자 인식 방법을 제안한다. 먼저, 손바닥 영역에서 손금과 정맥이 가장 많이 포함되어 있는 관심 영역을 검출하고, 에지 방향성 및 밝기 통계정보를 이용하여 정맥 영상 화질 개선을 수행한다. 이후 다중 스펙트럼 환경에서 획득된 복수의 영상을 각각 독립된 심층 신경망의 입력으로 이용하여 손금과 정맥 패턴을 효과적으로 학습한다. 다양한 상황에서의 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 사용자 인식 방법 대비 개선된 결과를 보임을 확인하고 그 결과를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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