Validation이란 용어는 1970년대에 우리나라에 GMP개념이 도입되면서 처음 사용되기 시작하여 지금은 흔히들 사용하면서도 그 개념은 아직도 정확히 이해되고 있지 않은것 같다. 제약공업에서의 validation의 적용범위는 아주 광범위하며 제조기기, 제조공정, 조직, 인원 등에 그 개념을 도입하여 관리하고 있다. 따라서 본 란에서는 validation의 일반적인 개념을 서술한 후 액상제제 특히 무균제제에 대한 calidation중 멸균공정에 대하여 상술하고자 한다.
Recently simulation model becomes an essential tool for analysis and design of a system but it is often expensive and time consuming as it becomes complicate to achieve reliable results. Therefore, high-fidelity simulation model needs to be replaced by an approximate model, the so-called metamodel. Metamodeling techniques include 3 components of sampling, metamodel and validation. Cross-validation approach has been proposed to provide sequnatially new sample point based on cross-validation error but it is very expensive because cross-validation must be evaluated at each stage. To enhance the cross-validation of metamodel, sequential sampling method using candidate points and representative cross-validation is proposed in this paper. The candidate and representative cross-validation approach of sequential sampling is illustrated for two-dimensional domain. To verify the performance of the suggested sampling technique, we compare the accuracy of the metamodels for various mathematical functions with that obtained by conventional sequential sampling strategies such as maximum distance, mean squared error, and maximum entropy sequential samplings. Through this research we team that the proposed approach is computationally inexpensive and provides good prediction performance.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.549-555
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2021
Machine Learning(ML) splits data into 3 parts, which are usually 60% for training, 20% for validation, and 20% for testing. It just splits quantitatively instead of selecting each set of data by a criterion, which is very important concept for the adequacy of test data. ML measures a model's accuracy by applying a set of validation data, and revises the model until the validation accuracy reaches on a certain level. After the validation process, the complete model is tested with the set of test data, which are not seen by the model yet. If the set of test data covers the model's attributes well, the test accuracy will be close to the validation accuracy of the model. To make sure that ML's set of test data works adequately, we design an experiment and see if the test accuracy of model is always close to its validation adequacy as expected. The experiment builds 100 different SVM models for each of six data sets published in UCI ML repository. From the test accuracy and its validation accuracy of 600 cases, we find some unexpected cases, where the test accuracy is very different from its validation accuracy. Consequently, it is not always true that ML's set of test data is adequate to assure a model's quality.
In this paper, we investigate automated data validation techniques for artificial intelligence training, and also disclose open-source frameworks, such as Google's TensorFlow Data Validation (TFDV), that support automated data validation in the AI model development process. We also introduce an experimental study using public data sets to demonstrate the effectiveness of the open-source data validation framework. In particular, we presents experimental results of the data validation functions for schema testing and discuss the limitations of the current open-source frameworks for semantic data. Last, we introduce the latest studies for the semantic data validation using machine learning techniques.
공개키 인증서와 마찬가지로 속성 인증서 역시 신뢰되기 위해서는 인증서에 대한 유효성 여부를 검증 받아야 한다. 속성 인증서의 유효성 검증은 속성 인증서 체인과 그 체인에 존재하는 각 개체들의 공개키 인증서 체인에 대해 유효성 여부를 검사함으로써 이루어진다. 이렇듯 속성 인증서의 유효성 확인은 공개키 인증서보다 더 복잡하고 많은 처리 과정을 거치게 된다. 이러한 검증 과정은 서비스제공 서버에게는 많은 부담이 될 수 있다. 본 논문에서는 속성인증서 검증을 효과적으로 대신 할 수 있도록 전문화된 검증 서버의 사용을 제안하고 검증 서버와 클라이언트간에 사용될 검증 프로토콜을 정의한다.
실물 경제행위가 사이버 공간에서 이루어지게 되고 거래 상대방의 신원확인 문제가 대두되면서 전자서명이 보급되기 시작하였다. 인증서 폐지목록을 이용한 전자서명 검증방안이 실시간 검증에 대한 취약점을 내포하고 있었기 때문에, 온라인 인증서 상태검증이라는 방법이 도입되었다. 이 경우 사이버 거래의 전자서명 검증을 요구하는 모든 트랜잭션 부하가 한 곳의 서버노드에 집중되는 현상을 피할 수 없었다. 현재 국내 금융거래에서는 이 방법을 일부 도입하여 사용하고 있지만 곧 한계를 드러낼 전망이다. 본 논문에서는 실시간 검증을 보장하면서, 인증 검증을 요청하는 노드에서 실시간 인증서의 상태정보론 유지할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 방법은 인증서를 폐지할 때 폐지관리 노드가 검증노드에 인증서 상태정보를 실시간으로 업데이트 시켜준다. 이 방법의 특징은 폐지관리 노드가 인증서 사용자들이 이용하는 검증노드의 리스트를 저장한다. 인증서 사용자가 처음으로 한 검증노드를 접속한다면 상위 폐지관리 노드까지 가서 인증서 상태정보를 확인하여야 하며 이 때 폐지관리 노드에 사용하는 검증노드가 저장한다. 그 이후에는 폐지관리 노드에 폐지요청이 발생할 때 그 인증서를 사용하는 모든 검증노드에 실시간으로 폐지정보를 전달한다. 제안한 방식의 장점은 인증서 검증이 검증 요청 노드에서 완료될 수 있어서 검증시간을 단축시킬수 있다는 점과 인증서 상태정보에 대한 요청이 폐지관리 노드 한 곳에 집중되는 것을 방지할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권4호
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pp.765-775
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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.
The hydro-mechanical (HM) two-way sequential coupling in the TOUGH2-FLAC3D linking algorithm is validated completely and successfully in both M to H and H to M directions, which are initiated by mechanical surface loading for geomechanical validation and hydrological groundwater pumping for hydrogeological validation, respectively. For such complete and successful validation, a TOUGH2-FLAC3D linked numerical model is developed first by adopting the TOUGH2-FLAC3D linking algorithm, which uses the two-way (fixed-stress split) sequential coupling scheme and the implicit backward time stepping method. Two geomechanical and two hydrogeological validation problems are then simulated using the linked numerical model together with basic validation strategies and prerequisites. The second geomechanical and second hydrogeological validation problems are also associated with the Mandel effect and the Noordbergum and Rhade effects, respectively, which are three phenomenally well-known but numerically challenging HM effects. Finally, sequentially coupled numerical solutions are compared with either analytical solutions (verification) or fully coupled numerical solutions (benchmarking). In all the four validation problems, they show almost perfect to extremely or very good agreement. In addition, the second geomechanical validation problem clearly displays the Mandel effect and suggests a proper or minimum geometrical ratio of the height to the width for the rectangular domain to maximize agreement between the numerical and analytical solutions. In the meantime, the second hydrogeological validation problem clearly displays the Noordbergum and Rhade effects and implies that the HM two-way sequential coupling scheme used in the linked numerical model is as rigorous as the HM two-way full coupling scheme used in a fully coupled numerical model.
Validation specifies and coordinates all relevant activities to ensure compliance with good laboratory practices (GLP) according to suitable international standards. This includes validation activities of past, present and future for the best possible actions to ensure the integrity of non-clinical laboratory data. Recently, validation has become increasingly important, not only in good manufacturing practice (GMP) institutions but also in GLP facilities. In accordance with the guideline for GLP regulations, all equipments used to generate, measure, or assess data should undergo validation to ensure that this equipment is of appropriate design and capacity and that it will consistently function as intended. Therefore, the implantation of validation processes is considered to be an essential step in a global institution. This review describes the procedures and documentations required for validation of GLP. It introduces basic elements such as the validation master plan, risk assessment, gap analysis, design qualification, installation qualification, operational qualification, performance qualification, calibration, traceability, and revalidation.
메타모델의 정확도를 엄밀하게 검증하는 것은 메타모델링에서 중요한 연구주제이다. k 점 선택교차검증기법이 많은 계산시간을 요구하면서도 메타모델의 정확도를 정략적으로 측정하지 못한다. 최근들어, 평균 $_0$ 기준이 메타모델의 정확도를 정량적으로 제공하기 위하여 제안되었다. 그러나 평균 $_0$ 검증 기준은 크리깅 메타모델이 부정확함에도 불구하고 일찍 수렴하는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 최대엔트로피를 이용한 순차적 실험계획에서 크리깅모델의 평균과 분산을 이용한 정확도 평가기법을 제안한다. 이 제안한 기법은 평균 및 분산을 계산할 때 수치해석으로 구하는 것이 아니라 크리깅메타모델을 직접 적분하여 구하기 때문에 k 점 선택교차검증기법보다 효율적이며 정확하다. 제안한 기준은 실제 응답의 평균제곱오차의 경향과 매우 유사하여 순차적 실험계획의 수렴기준으로 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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