한국인 성인 남자 41명, 여자 60명을 대상으로 굴절이상과 양안시 이상을 검사한 결과 근방 수평사위 46%, 근방내전 이상 52.5%, 근방외전 이상 55.5%, AC/C(Accommodative convergence/Accommodation)이상 50.4%, PRA (Positive relative accommodation) 이상 61.4%, NRA(Negative relative accommodation) 이상 54.5%를 차지했다. 또한 양안 시기능검사 결과를 모간 분석에 의해 분석한 결과 폭주이상 21.7%, 조절이상 29.7%, 조절과 폭주이상 34.6%로 나타났다.
건설 현장에서 생산되는 각종 계측 데이터 내에는 다양한 원인에서 생성된 각종 이상 데이터가 포함되어 있다. 본 연구에서는 시계열 데이터 내에 포함된 이상 데이터의 효과적 판정을 위한 합성신호 생성 기법과 그를 이용한 회귀분석, 최종적인 이상 데이터 판단과 평가 등에 관한 연구를 수행하였다. 방대한 데이터로 구성된 다수 데이터셋에 대한 이상 데이터 평가 시 다수의 데이터셋 간의 상관성을 가중치로 한 합성신호는 특정 데이터셋 과의 상관성을 크게 향상 시키는 효과를 보였으며, 이를 통해 효과적인 이상 데이터 판정이 가능하였다. 인위적 이상 데이터가 포함된 인공 오류 데이터를 생성하고 이에 합성신호 기법을 적용한 결과, 이상 데이터 판정 정확도가 크게 증가 하였으며 이러한 결과는 이종 시계열 모델의 경우에서도 동일하게 확인되었다. 이상 데이터 판정의 정확도는 신호 합성에 이용되는 데이터셋 수가 많고 시계열 모델 특성이 유사할수록 크게 증가하였다.
본 연구는 체세포 및 체세포 핵이식란의 염색체 이상에 체세포의 계대의 영향성을 조사하고자 하였다. 한우 성축의 귀 조직으로 얻어진 세포를 공여세포를 체외성숙 후 제핵된 난자에 핵이식을 실시하였으며, 1.9kv/cm, 20$\mu\textrm{s}$/2times의 전기자극으로 융합후 5$\mu\textrm{g}$/ml의 ionomycin에서 4min, 1.9mM 6-DMAP에서 4h동안 배양함으로써 활성화를 유도하였다. 핵이식란은 CRlaa에서 4일간 배양 후 8 -cell단계에서 중기상의 유도를 위하여 상기 배양액 1ml당 0.05$\mu\textrm{g}$ colcemid에서 6-8시간 더 배양하였다. 이후, 6% Fetal bovine serum이 함유된 1% sodium citrate용액에 20분간 저장처리 후, methanol 5 : aceticacid 1 : distilled water 4로 1차, methanol 3: aceticacid 1 로 조성된 2차, methanol 4 : acetic acid 3 : distilled water 1의 3차고정액으로 1분간 재 침지시켰다. 고정 처리가 완료된 slide는 4% Giemsa용액으로 염색한 후 광학현미경 하에서 핵형 양상을 검경하였다. 체세포의 5계대에서는 684개의 spreads를 검경한 결과 염색체 수는 72%가 정상으로 60개이었고, 24%가 60개 이하였으며 4%가 60개 이상을 보였다. 10계대도 5계대와 비슷하여 71%가 정상, 26%가 60개 이하, 3%가 60개 이상이었고, 15계대에서는 55%가 정상이었고, 30%가 60개이하, 15%가 60개 이상을 보였다. 10계대 까지는 mixoploid의 비율의 변화가 없었으나 15계대에서 현저하게 늘어남을 볼 수 있었다. 또한 체외수정란과 핵이식란의 비교에서는 체외수정란은 250개의 spreads를 검경한 결과 염색체 수는 95.6%가 정상으로 60개이었고, 2.0%가 60개 이하, 2.4%가 60개 이상이었으나, 핵이식란은 204개를 검경하여 88%가 정상이었고, 4.9%가 60개이하, 7.1%가 60개 이상을 보임으로써, 핵이식란이 체외수정란에 비하여 염색체 이상의 비율이 높았다. 따라서 계대에 따라 체세포의 염색체이상의 비율이 상대적으로 증가하고, 체세포 핵이식에 따른 염색체 이상이 생길 수 있음을 알 수 있었다. (이 논문은 농림부 연구비에 의해 수행되었음)
구조물의 이상징후 판단 및 장단기 안정성, 장래 거동 등의 판단에 다양한 계측결과가 효율적으로 이용되기 위해서는 계측 데이터 내에 포함한 각종 이상치의 판정 및 제거가 필요하다. 본 연구에서는 장기 시계열 데이터에 대한 이상치 평가를 수행하기 위한 통합 이상치 분석 시스템을 개발하였다. 이상치 평가는 시계열 분석법에 의한 단일 데이터셋 대상의 1차 이상치 분석과 합성신호 기반의 다중 데이터셋에 대한 2차 이상치 분석으로 구분하여 단계별로 수행되었다. 통합 이상치 분석 시스템은 구조물에 대한 종합 안전관리 플랫폼과 실시간 연동되어 구조물의 각종 안전성 평가 및 거동 예측 등을 위한 기초자료를 제공할 수 있도록 개발되었다. 현장 적용을 통해 일정 경향을 보이는 동종의 다수 센서들의 합성신호와 개별 데이터셋 간의 상관성이 크게 증가함을 확인할 수 있었으며, 상관성에 대한 가중치 적용을 통해 차별 거동을 보이는 다양한 센서 계측치들도 모두 통합 이상치 분석에 활용될 수 있음을 확인 할 수 있었다.
주어진 데이터에서 대부분의 다른 관측치들에 비해 지나치게 크거나 작은 관측치를 이상치라고 한다. 이상치는 몇 가지 원인에 의해 발생한다. 이상치를 포함한 데이터의 분석결과는 이 값을 포함하지 않은 경우와 크게 달라질 수 있다. 일반적으로 이상치는 탐지를 통하여 찾아내어 제거한 후에 데이터분석을 수행한다. 하지만 사기탐지, 네트워크 침입 등의 데이터 마이닝 분야에서는 이상치가 중요한 정보를 포함하고 있기 때문에 반드시 포함하여 데이터분석을 수행하여야 한다. 본 논문에서 다루는 회귀모형에서는 기존의 단순, 다중 회귀분석은 이상치에 대하여 안정된 모형을 구축하기 어렵기 때문에 표준화 잔차 또는 스튜던트화된 잔차를 이용하여 이상치를 찾아내고 제거한 후의 데이터분석 수행을 추천한다. 본 논문에서는 회귀모형에서 이상치를 포함하여 효과적으로 데이터분석을 수행할 수 있는 한 방법으로 Vapnik이 제안한 통계적 학습이론에 기반한 Support Vector Regression(SVR)을 이용하였다 인공 데이터를 생성한 모의실험 결과 기존의 회귀모형에 비해 SVR의 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
이 논문의 목적은 비닐하우스의 결합기술에 대한 수용효과와 보완성을 분석하는 것이다. 분석대상 기술은 10m 이상 하우스, polyolefin 필름, 권취환기, 15온스 이상 보온덮개 등 네 가지이며, 분석결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 10m 이상 하우스, PO필름, 권취환기, 15온스 이상 보온덮개의 기술들이 단독으로 수용되었을 경우, 그리고 10m 이상 하우스와 권취환기의 기술결합, 10m 이상 하우스와 15온스 이상 보온덮개의 기술결합에서 순수익이 증가한다. 둘째, 권취환기를 활용하고 있는 경우, 10m 이상 하우스와 PO필름을 수용한다면 보완적 효과를 가져 올 수 있다. 셋째, 10m 이상 하우스와 권취환기는 항상 보완성을 가지는 조합으로 분석된다. 넷째, 10m 이상 하우스와 15온스 이상 보온덮개 기술조합은 PO필름과 권취환기를 모두 활용하지 않는 경우 보완적이다. 본 연구의 결과는 정부의 기술보급 정책에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이상치를 포함한 수신 신호 강도와 신호의 도달 각도 측정치 기반의 표적위치추정 성능 저하를 방지하기 위한 이상치 검출 알고리즘 C-SCGP를 제안한다. 센서 오작동, 재밍, 심한 잡음과 같은 다양한 이상치 원인으로 인해 표적 위치추정 정확도가 크게 떨어질 수 있어, 모든 이상치를 탐지하고 제거하는 것이 중요하다. 이러한 이상치를 제거하기 위해 single cluster graph partitioning (SCGP) 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 기존의 SCGP 알고리즘은 hyperparameter 최적화를 통한 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필수적이므로 다양한 분야에 효율적인 적용이 제한되어왔다. 본 논문에서 제안된 continuous-SCGP (C-SCGP) 알고리즘은 이러한 SCGP의 약점을 극복한다. 다양한 잡음 환경에서 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필요 없는 제안된 C-SCGP 알고리즘과 threshold 설정과 이상치 확률 계산을 요구하는 SCGP 알고리즘의 이상치 제거 성능이 같음을 최종 추정된 표적의 RMSE 성능을 통하여 검증하였다.
전력선 신호는 다양한 원인으로 인하여 이상 현상을 보일 수 있다. 대표적인 이상 현상으로는 일시적인 진폭의 증가 혹은 감소(swell/sag), 클립핑에 따른 진폭의 일시적인 평탄화(flat top), 고조파 왜곡(harmonic distortion) 등이다. 고품질의 전력 신호를 위하여는 이러한 이상 현상의 검출 및 대응이 필요하다. 본 연구에서는 변곡점 검출법을 활용하여 전력선 신호의 이상 현상을 검출한다. 변곡점은 국부적인 최대값/최소값 그리고 기울기가 변하는 지점으로 정의된다. 전력선 신호는 정현파이기 때문에 최대값과 최소값 부근에서 변곡점이 존재하며 이상 현상이 발생하는 곳에서 추가적인 변곡점이 발생한다. 본 연구에서는 대상 신호에서 검출된 변곡점과 정상 신호의 변곡점을 비교하여 이상 현상을 판단한다. 아울러 비용함수를 정의하여 이상 현상이 발생하는 시점을 추정한다. 컴퓨터 모의실험으로 다양한 이상 현상에 대한 제안된 방법의 유용성을 검증한다. 일시적인 진폭의 증가/감소의 경우, 변곡점의 위치는 정상 신호와 동일하며, 변곡점에서의 진폭에서만 차이가 발생한다. 고조파 왜곡이나 평탄화된 진폭의 경우 추가적인 변곡점이 발생하여 비용함수가 큰 값을 보인다. 이러한 이상 현상 간의 차이를 이용하여 이상 현상을 분류할 수 있다.
본 논문에서는 데이터의 이상을 탐지하고 예측하는 모델을 통해 VOC 저감 설비에서 실측한 데이터를 분석했다. 이상 탐지 분야에서 안정적인 성능을 보이는 USAD 모델을 이용하여 실시간 데이터의 이상을 탐지하고 이상 원인이 되는 센서를 탐색한다. 또한 자기 회귀 모델을 통해 미래의 이상치를 예측하여 이상이 발생할 시점을 예측하고 경고하는 방법을 제안한다. 실험은 VOC 저감 설비에서 실측한 데이터를 이용하여 시스템의 이상을 탐지할 수 있는지 검증하는 실험을 진행했으며 이상 탐지 실험 결과는 정밀도, 재현율, F1-점수가 각각 98.54%, 89.08%, 93.57%로 높은 성능의 탐지율을 보였다. 센서 별 학습된 모델의 성능은 8개 센서의 정밀도, 재현율, F1-점수를 평균한 결과 각각 99.64%, 99.37%, 99.63%로 높은 성능의 탐지율을 보였다. 또한, 센서 별 탐지 실험에 대한 타당성을 확인하기 위해 구한 해밍 손실은 0.0058로 안정적인 성능을 보였다. 그리고 이상 예측 실험 결과는 평균절대오차 0.0902로 안정적인 성능을 보였다.
이상치가 존재하는 회귀모형에서 이상치를 탐색하거나 로버스트 추정량에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 연구는 leave-one-out를 이용하여 회귀계수를 추정하고 잔차를 이용하여 오차 분산을 추정하여 이상치를 탐색하는데 있다. 본 연구는 회귀모형에서 회귀계수를 추정하지 않고 오차 분산을 추정할 수 있는 Rice 추정량의 적용을 소개한 것이다. 특히, 단순회귀모형에서 이상치의 유무에 따라 Rice 추정량의 통계적 성질을 비교하고 이상치 탐색에 있어 어떤 장점이 있는지를 탐색한 연구이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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