시계열 모형을 따르는 자료의 예측(Forecasting)이나 공정조정(Process Adjustment)의 경우, 자료의 마지막 부분에 발생한 이상치(Outlier)에 의해 크게 영향 받을 수 있다. 그러나 지금까지 제안된 이상치 탐지 방법은 주로 자료의 중간 부분에 발생한 이상치를 검출하는데 효율적이라고 알려져 왔다. 본 연구에서는 자료의 마지막 부분에 발생한 이상치에 대한 기존 탐지 방법의 검출력을 모의 실험을 통해 분석하였다 또한, 이를 개선할 수 있는 방안을 제시하고, 모의 실험을 통해 기존의 검출력과 비교하였다.
본 논문에서는 변압기의 이상 신호 데이터를 원거리에서 축적하기 위한 이상 신호 진단 시스템을 제안한다. 이 시스템은 원격으로 변압기의 이상 신호를 수집하여 변압기의 이상을 알아낼 수 있다. 이 시스템은 상용된 통신 모듈의 느린 통신 속도를 고려하여 이상 신호를 RMS-DC 값으로 변환하는 작업을 추가하였다.
최근 전력공급의 질적인 향상 요청으로 전력 설비의 안정성에 대한 요구가 날로 증대되고 있으며, 특히 변압기의 신뢰성 향상과 사고의 미연방지를 위한 예방 또는 예측진단기술의 중요성이 크게 인식 되고 있는 실정이다. 변압기는 운전중에 각부가 열화등으로 전기, 기계적인 성는이 저하되어 이상이 발생되는 겅우가 있는데, 그 이상을 사전에 검지하여 적절한 조치를 취하지 않으면 중대한 사고를 일으키는 수가 있다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해서는 이상의 징후를 초기단계에 검출하여 이상의 내용을 정확히 파악하고 대책을 수립할 필요가 있다. 이러한 이상유무를 진단하는 많은 방법들이 실용화 되어 있는데, 변압기와 같은 유입기기의 이상진단 방법중 가장 효과적인 보수관리법으로서 유중가스 분석에 의한 방법을 들 수 있으며, 국내외의 여러 전력회상서 채용하여 사고예방에 크게 기여하고 있는 것으로 조사되어 있다. 따라서 본 란에서는 유중 용존가스 분석에 의한 변압기의 일반적인 내부이상 수소가스에 의한 진단법에 대해서 그 진단기술의 이론적 근거와 진단장치의 구성 등을 중심으로 기술하고자 한다.
이 논문에서는 평균-이동모형(mean-shift model)을 이상점을 위한 대립모형으로 사용하여 변량모형(random effect model)에서의 이상점 검출을 위한 베이즈인자(Bayes factor)를 제시한다. 그러나 가능한 사전 정보가 없어서 무정보사전분포(noninformative prior distribution)가 사용되어야만 할 때, 대부분의 무정보사전분포는 부적절분포(improper distribution)이기 때문에 베이즌 인자에는 사전분포로부터 나온 미지의 상수가 포함되어 잇다. 이 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 Berger와 Pericchi (1996)가 제시한 내재베이즈인자(the intrinsic Bayes factor;IBF)를 사용한다. 또한 이 베이즈인자를 계산상 어려움을 해결하기 위해 Verdinellidh Wasserman(1995)의 일반화 세비디지키 밀도비를 이용하여 수정하고 이것을 이용하여 이상점을 검출하는 방법을 제시한다. 마지막으로 인위적으로 이상점을 포함하고 있는 데이터를 만들고 제시된 방법으로 가상실험을 하고 또한 실제 데이터에서 제시한 방법으로 이상점을 찾아보았다.
제어 시스템은 안전하고도 효율적으로 가동 시켜야 한다. 가동 효율을 향상시키기 위해서는 시스템의 이상 검출이나 감시를 행하여 고장의 조기 발견과 조기 복구를 하는 것이 중요하다. 따라서 제어 시스템을 평가하는데는 이상 검출이나 감시로 시스템의 정지를 사전에 방지하고 조기 복구를 가능하게 하는 일이 중요한 과제로 나타나고 있다. 본 논문에서는 PLC 제어 시스템을 적용하는데 있어서 PLC 외부에서 발생하는 이상 현상은 입력 신호의 이상, 출력의 이상 현상, 제어 동작의 이상 현상 등으로 분류 할 수 있으며 이러한 이상 현상을 PLC 프로그램으로 검출하는 방법을 적용코자 한다.
최근 몇 년간 속초해역에서 발생한 이상고파의 특성을 현장관측 자료를 분석하고 수치모형실험 결과와 비교하여 검토하였다. 2004년 이후의 현장 관측을 통해 최소한 4회 이상 파고 5.0 m를 초과하는 이상고파가 발생하였다. 특히 2006년 10월 23일 11시에는 유의파고 9.69 m에 이르는 매우 큰 파가 관측되었다. 한편 천해역 파랑추산모형 SWAN을 사용하여 속초해역의 50년 및 100년빈도 심해설계파로부터 천해설계파를 산정하여 이상고파 관측 결과와 비교하였다. 수치모형실험에 의한 50년빈도 천해설계파의 최대치는 파향이 ESE 방향일 때 4.9 m에 지나지 않아서 관측된 이상고파의 파고에 비해 현저하게 작았다. 따라서 통상적으로 이루어지고 있는 수치모형을 이용한 천해설계파 산정만으로는 최근 몇 년간 수 차례 관측된 동해안에서의 이상고파를 적절하게 모의할 수 없으며 이에 대한 개선방안이 마련되어야 할 필요성이 있다.
고차원 공간에서 효과적인 이상치 탐지 방법으로 제안되었던 각도 기반 이상치 탐지(Angle Based Outlier Detection)는 객체와 객체를 비교하는 척도로 각도 개념을 사용하여 고차원 공간에서도 일반적인 거리기반 이상치 측정 방법보다 좋은 이상치 탐지 성능을 가진다. 그러나 어떤 이상치가 다른 이상치에 의해 둘러싸인 경우 정상객체와 구분하기 어렵다는 문제가 있다. 이 논문에서는 기존의 이상치 탐지 방법을 개선한 방법을 제안하고 실험을 통하여 기존의 방법과 제안한 새로운 방법을 비교하여 향상된 성능을 입증한다.
전자금융거래 시장이 활발해지며 이에 따라 신용 카드 이상 거래가 증가하고 있다. 따라서 많은 금융 기관은 신용 카드 이상 거래 탐지 시스템을 사용하여 신용 카드 이상 거래를 탐지하고 개인 피해를 줄이는 등 소비자를 보호하기 위해 큰 노력을 하고 있으며, 이에 따라 높은 정확도로 신용 카드 이상 거래를 탐지할 수 있는 실시간 자동화 시스템에 대한 개발이 요구되었다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기법 중 부스팅 알고리즘을 사용하여 더욱 정확한 신용 카드 이상 거래 탐지 시스템을 제안하고자 한다. XGBoost, LightGBM, CatBoost 부스팅 알고리즘을 사용하여 보다 정확한 신용 카드 이상 거래 탐지 시스템을 개발하였으며, 실험 결과 평균적으로 정밀도 99.95%, 재현율 99.99%, F1-스코어 99.97%를 취득하여 높은 신용 카드 이상 거래 탐지 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
목적: 굴절이상과 편위각의 크기에 따라 정상망막대응과 이상망막대응의 분포를 확인하여 사시환자의 감각기능 평가에 있어 도움이 되고자 하였다. 방법: 56명(남: 26명, 여: 30명)을 대상으로 타각적 굴절검사와 자각적 굴절검사를 하였고, 원거리 완전 교정상태에서 Synoptophore(OCULUS Synoptophore, Germany)를 이용하여 타각적 사시각을 측정한 후에 자각적 사시각을 측정하였다. 굴절이상(정시, 원시, 근시)과 부등시(양안 1.00D 이상의 굴절이상차이를 보이는 경우), 편위각(미세사시각, 중간사시각, 큰 사시각)으로 구분하여 각 군별로 정상망막대응과 이상망막대응의 빈도 및 이상각의 크기도 알아보았다. 결과: 굴절이상별로 나눈 군에서 정상망막대응은 정시에서 12명(67%)으로 가장 많았고, 이상망막대응은 원시나 정시보다 근시에서 71%로 가장 많았다. 0 ~${\pm}10{\triangle}$의 미세사시각에서 이상망막대응이 가장 작게(46%) 조사되었다. 결론: 정상망막대응은 정시에서 가장 많았고 굴절이상이 클수록 이상망막대응이 많았으며 원시보다는 근시에서 이상망막대응이 더 많았다. 또한 편위각이 작을수록 정상망막대응이 많았지만 전체적으로는 이상망막대응이 많았다.
기상청 소속 60개 지점에서 관측한 1973년부터 2010년까지의 순별 평균기온을 조사기간의 평균값과 비교하는 평균편차법으로 이상고온과 이상저온의 출현횟수를 조사하고, 시 공간별로 분석하였다. 과거 38년간 이상기온의 출현횟수는 연 평균 1.8회(이상고온 0.65회, 이상저온 1.15회)로 조사되었다. 연도별로는 1998년에 이상고온의 출현횟수가 2.47회로 가장 많았고, 이상저온의 출현횟수는 1980년에 5.07회로 가장 많았다. 연대별 이상고온의 연간 출현횟수는 1980년대(1981~1990년)의 0.2회에서 2000년대(2001~2010년)의 1.0회로 5배 이상 크게 증가한 반면에, 이상저온의 연간 출현횟수는 1970년대(1973~1980년)의 2.06회에서 2000년대의 0.63회로 크게 감소하는 경향을 나타내서, 최근 우리나라에서의 온난화 현상을 나타내고 있었다. 농업기후지대로 구분하여 분석하면, 과거 38년간 이상고온의 출현횟수가 가장 많았던 농업기후지대는 태백고냉지대(대관령, 평창 등)로서 연평균 0.76회이었고, 동해안 북부지대(강릉, 속초 등)는 0.74회로 다음으로 많았다. 반면에, 이상고온의 출현횟수가 가장 적었던 농업기후지대는 동해안 남부지대(포항, 울산 등)로 0.45회였다. 과거 38년간 이상저온의 출현횟수가 가장 많았던 농업기후지대는 소백서부 내륙지대(청주, 대전 등)로 연평균 1.43회이었고, 이상저온의 출현횟수가 가장 적었던 농업기후지대는 동해안 중부지대(울진, 영덕 등)로 연 평균 0.64회이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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