Observations identified as potential outliers are usually tested for real outliers; however, some outlier detection methods skip a formal test or perform a test using simulated p-values. We introduce test procedures for outliers by testing subsets of potential outliers rather than by testing individual observations of potential outliers to avoid masking or swamping effects. Examples to illustrate methods and a Monte Carlo study to compare the power of the various methods are presented.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.476-476
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2016
근래 들어 우리나라 동해안에서 이상고파라 불리는 너울성 고파가 자주 발생하여 상당한 인명 피해를 야기하는 등 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 이상고파는 일반적으로 동해상에서 발달한 강한 저기압에 의해 발생한 고파가 상대적으로 주기가 긴 너울의 특성을 띄며 우리나라 연안에 도달하여 피해를 발생시키는 것으로 알려져 있으며, 연안에 해상상태가 잦아지는 상황에서 갑작스럽게 전파되어 오기 때문에 많은 인명피해가 발생하게 된다. 현재 미국 등의 해양예보 선진국들은 파랑모델을 운용하여 너울을 포함한 파랑예보를 수행하고 있으며, 해상부이 등의 다양한 파랑관측을 통해 그 성능을 향상시키고 있다. 우리나라에서도 선진 해양예보시스템을 활용하여 이상고파를 예측하고자 하는 연구의 필요성이 제기되고 있으며 정부 관련 부처를 중심으로 그에 대한 연구가 점차 진행되고 있다. 본 연구에서는 파랑모델을 활용하여 기존에 발생한 이상고파 피해사례에 대한 후측모의를 수행하고 우리나라에서 발생하는 이상고파의 발달과정을 분석하였다. 또한, 파랑모델의 후측모의 결과를 관측자료와 비교하여 모델의 성능을 검증하고 문제점을 분석하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.837-840
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2021
안정적인 서버 운영을 위해 이상 패턴 및 개체를 식별하는 이상탐지 연구가 활발하게 연구되어 오고 있다. 이상탐지의 대표적인 예로 서버의 사용량 증가를 꼽을 수 있지만, 실제 이상 데이터 수집 및 현상의 재현이 어렵다는 점은 해당 연구의 어려움으로 존재한다. 본 연구는 다양한 시나리오 기반의 부하테스트를 설계하고, 클라우드 환경에서 이상 데이터를 생성 및 수집하였다. 해당 데이터는 이상탐지에 대표적으로 사용되는 알고리즘의 성능을 비교 분석에 활용하였으며, 실험을 통해 각 알고리즘의 신뢰 수준을 확인하였다. 이는 다양한 서버 운영 환경에 적합한 알고리즘을 채택하는데 활용 가능하며, 결과적으로 안정적이고 효율적인 서버 운영에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.99-101
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2022
이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.1
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pp.16-24
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1999
본 논문은 불확정 시스템의 견실한 이상검출기법의 적용을 위한 실시간 이상검출기법에 대하여 다루며 대상 시스템은 산업용보일러 시스템이다. 본 논문에서 기술된 이상검출기법은 Kwon (1994) 등에 의하여 이미 제시된바 있는 견실한 이상검출기법의 오프라인 배치 처리 알고리즘을 실시간 적용을 위해 확장된 것이며 모델링 오차에 의한 불확실성, 비선형 시스템을 특정 동작점에서 선형화 하는 과정에서 발생하는 선형화 오차, 잡음 등을 고려하였고, 보일러 시스템을 대상으로 한 모의 실험을 통해 본 알고리즘의 우수성을 보였다.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1997.05a
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pp.286-291
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1997
이상 유동에서의 음파 전달 현상을 비평형, 비균질 이상 유동 방정식에 의하여 이론적으로 유도하였다 개발된 방법은 이상 계면에서의 압력 불연속성을 표면 장력 방정식에 의하여 해결하였으며, 이로 인하여 이상 유동 지배 방정식의 불량 설정된 초기치 문제(Ⅰ11-posed initial value problem)가 완전한 쌍곡형 편 미분 방정식군(Complete hyperbolic partial differential equation system)으로 만들어졌다. 새로이 개발된 방정식의 고유값인 음파의 속도는 실험 결과와 정확히 일치한다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1995.04a
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pp.350-353
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1995
본 연구에서는 회전기계의 진동신호를 검출, 신호처리, 이상판별, 이상진단 및 경향 예측을 수행하는 이상진동진단 시스템을 개발하였다. 이 시스템의 특징은 GUI를 지원하고 풀다운 메뉴방식을 통한 일관된 환경을 제공하며, 키보드 사용이 거의 없이 마우스만으로 모든 처리가 가능하다. 또한 각 모듈을 하나의 통합환경 내에서 처리된다. 금후 이상진단부분을 보다 개선하여 정밀진단이 이루어지도록 확장하여 갈 예정이다.
등급판정 결과 우수농가 선정은 '05.10.1'~06.9.30까지 등급판정 자료를 분석하여 상위등급 출현율이 우수한 농가를 선발하여 표창함으로써 생산 의욕을 고취하여 축산업 발전을 도모하는데 있다. 선발기준은 한우의 경우 연간 한우거세 30두 이상 출하농가중 육질 1등급 이상 출현율이 55%이상, 돼지는 연간 2,500두 이상 출하농가 중 E등급을 제외한 A등급이 50% 이상 농가 중 심사결과 최종점수가 높은 농가 중에서 선발하였다. 선발 결과 한우부문에서는 우종덕, 정종림, 김정수 농가 순으로 선정, 돼지부문에서는 장지성, 이강영, 전창희 농가 순으로 선정되었다. 우수농가를 간단히 소개하면 다음과 같다.
국내 K-그룹 연구소에서 제조한 폴리설폰 중공사막의 산소/질소 혼합물에 대한 압력, stage , cut , 공급기체 혼합물의 조성에 따른 분리성능을 조사하였다. 본 실험의 압력범위와 온도 3$0^{\circ}C$에서의 이상분리인자 (O2/N2)는 5.7이었으며, 유입기체 혼합물의 21mole % 산소농도가 약 50 mole%로 농축되었다. 저압측과 고압측의 압력비는 산소농축에 미치는 영향이 적었으며 이상분리인자의 영향은 매우 컸다. 그러나, 이상분리인자가 증가함에 따라 이상분리인자의 영향은 둔화되었다. 따라서, 이상분리인자가 큰 신소재 개발과 더불어 공정변수의 최적화가 필요하다. 수학적 모델링에 의한 예측치와 실험치가 잘 맞았다.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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2002.05a
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pp.413-418
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2002
베어링은 산업현장에서 널리 쓰여지는 중요 부품이다. 따라서 이의 결함에 따른 손실을 예방하기 위해서는 이상을 진단하고 검지하는 기법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 저속회전하므로 노이즈가 많이 포함되어 절상상태의 신호검출이 어려운 저속회전베어링의 외륜이상을 웨이브렛의 Denoising 기법을 적용하여 정량적으로 진단하고 패턴인식법 중의 하나인 KDI(Kullback Discrimination Information)를 적용하여 이상상태의 진단/검지능력을 시험해 보았다. 웨이브랫의 Denoising 기법은 노이즈 캔셀링(Noise canceling)이 능력이 뛰어났고, HDI기법은 저속회전베어링의 정상과 이상의 분류에 뛰어난 검지능력이 있음을 알 수 있었다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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