• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.723-738
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• 2020

본 논문에서는 추세-정상시계열과 차분-정상시계열을 판별하는 방법에 대해 연구한다. 두 시계열 모형은 시계열적 특징, 충격의 지속성 여부, 시계열을 정상화시키는 방법 등이 모두 다르므로, 어떤 모형을 선택하냐에 따라 분석 방법이나 해석에 차이가 발생한다. 따라서 시계열 자료를 분석할 때 추세-정상성과 차분-정상성을 판별하는 것은 매우 중요한 일이다. 두 시계열을 구분하는 중요한 기준은 단위근의 존재 여부이므로, 단위근 검정 결과를 활용할 수 있다. 최근 연구 결과들을 살펴보면, 다양한 시계열 모형을 적합시킬 때 뿐만 아니라 비정상 자기회귀모형의 차분 차수를 결정할 때도 adaptive lasso와 같은 벌점화 추정방법을 도입, 사용하고 있다. 본 논문에서도 adaptive lasso를 이용하여 추세-정상시계열과 차분-정상시계열을 판별하는 방법을 제안, 연구를 진행하였다. 단위근 검정을 이용한 분류 방법과 adaptive lasso 추정량을 기초로 한 분류 방법에 대한 비교 모의실험을 수행하였고, 그 결과 추세-정상시계열이 참인 경우는 adaptive lasso 방법의 분류 정확도가 단위근 검정방법보다 좀 더 우세하며, 차분-정상시계열의 경우에는 반대로 정확도가 떨어지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.686-688
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• 2020

본 논문에서는 U-Net 모델을 이용하여 정교하고 반복되는 패턴을 가진 인쇄물에 대한 비지도 학습을 통한 딥러닝 기반 이상치탐지(Anomaly Detection) 방법을 제안하였다. 인쇄물(카드)의 비정상 패턴 검출을 위하여 촬영한 영상으로부터 카드 영역을 분리한 이미지로 구성된 Dataset을 구축하였고 정상 이미지와 동일한 이미지를 출력하기 위해, 정상 이미지와 마스크 이미지 쌍의 Training dataset을 U-Net으로 학습하였다. Test dataset의 이미지를 입력으로 넣어 생성된 마스크 결과를 원본 마스크 이미지와 비교하여 이상 여부를 판단하는 본 논문의 방법이 정상, 비정상 인쇄물을 잘 구분하는 것을 확인하였다. 또한 정상과 비정상 이미지 각각을 학습한 지도학습 기반 CNN 분류 방법을 입력 영상과 복원 영상 간의 복원 오차를 비교하여 객체의 이상 여부를 판별하는 본 논문의 방법과 비교 평가하였다. 본 논문을 통해 U-Net을 사용하여 별도로 데이터에 대한 label 취득 없이 이상치를 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.298-298
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• 2016

최근 기후변화의 영향으로 시간에 따라 자료 및 통계적 특성이 변하는 비정상성이 다양한 수문자료에서 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에 사용되는 비정상성 확률 모형은 기존의 매개변수를 시간에 따라 변하는 공변량이 포함된 함수의 형태로 나타내기 때문에, 정상성 확률 모형에 비해 매개변수의 개수가 많으며 복잡한 형태를 가지게 된다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 고려 시 모형이 복잡해짐에 따라 매개변수 및 확률 수문량의 불확실성이 어떻게 변하는지 알아보고자 하였다. 베이지안 방법은 매개변수 추정 및 확률 수문량의 산정 뿐 아니라 이에 대한 불확실성을 정량화할 수 있는 방법 중 하나이다. 따라서 베이지안 방법에서 매개변수 추정에 주로 쓰이는 Monte Carlo Markov Chain (MCMC) 방법 중 하나인 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용하여 정상성 및 비정상성 GEV모형에 대한 매개변수 및 확률수문량의 사후분포를 산정하였다. 산정된 사후분포의 사후구간을 통해 각 모형의 불확실성을 정량화하였으며, 계산된 불확실성의 비교를 통해 모형의 복잡성이 불확실성에 미치는 영향을 평가하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.306-309
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• 2006

SVDD(support vector data description)는 one-class 서포트 벡터 학습 방법론 중 하나로 비정상 물체에서 정상 데이터를 구분하기 위해서 특징 공간에서 정의된 구를 이용하는 전략을 쓰는 방법론이다. 본 논문에서는 SVDD를 이용해서 노이즈가 섞인 비정상 데이터를 노이즈가 제거된 정상 데이터로 복원하는 방법에 대해서 논한다. 그리고 저해상도의 이미지를 고해상도의 이미지로 복원함으로써 본 논문의 방법론이 어떻게 실용적으로 적용되는지에 대해서 다룬다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권8호
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• pp.19-26
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• 2003

비정상 Euler 방정식 틀에서 동안정 미계수의 정상 예측 방법을 제안하였다. 새로운 접근방법은 비정상 지배방정식을 수정하지 않고 정상 예측방법을 적용하도록 해 준다. 제안된 방법을 통해 lunar 코닝운동 및 나선운동을 사용하여 피치감쇠 계수 합과 개별 값을 계산하였다. ANSR 형상과 Basic Finner 형상에 대한 계산결과는 PNS 계산결과, 실험치, 그리고 비정상적 예측방법을 사용한 결과와 잘 일치하고, 직교좌표계에서 정상적 예측 방법이 피치감쇠 계수의 예측에 성공적으로 적용될 수 있음을 보여준다.

• 한국수정란이식학회지
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• 제12권2호
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• pp.127-132
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• 1997

본 연구는 rat에서 PMSG도는 FSH 처리에 의한 과배란 유도가 배란율과 수정란의 질에 미치는 영향을 알아보기 위해 호르몬 처리하고 교미시킨 후 4일령에 난관과 자궁을 세척하여 정상 8-세포기 난자와 비정상 난자를 조사하였고 각 처리에서 채란된 난자 중에 정상난자를 골라 체외 배양하여 발육율을 비교 평가하였다. 미성숙 rat에서는 평균19.1개의 수정란이 채취되었으며 성숙rat에서는 14.2개가 채취되었고 미성숙 rat에서는 성숙 rat에 비해 더 많은 비율의 비정상적인 난자가 회수되었다. FSH와 LH-RH에 의한 방법이 PMSG와 HCG에 의한 방법보다 유의성 있게 많은 난자를 배란시켰으며, 비정상란의 빈도도 낮은 것으로 나타났다. 그러나 호르몬 처리에 의한 두 가지 방법은 자연배란에 의한 방법에 비해 훨씬 높은 비정상난자의 배란을 유도하였다(FSH, 20.1%;PMSG, 41.2%;자연배란 13.4%). 또한 FSH처리에 의해 회수된 난자보다 체외 발육율이 높은 것으로 나타났다. 그러므로 rat에서 PMSG와 FSH를 이용하여 과배란을 유도할 수 있으나 배란된 난자의 비정상율은 자연배란에 비해 훨씬 높았고, 과배란 유도시 호르몬의 종류에 따라 체외 배양율에도 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.664-666
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• 2002

침입 탐지 시스템 연구에서 정상 행위와 비정상 행위를 구별하기 위한 방법으로 시스템 콜 시퀀스를 이용하는 방법들이 많이 소개되었다. 그 중에서도 정상적인 시스템 콜 시퀀스를 프로파일링 하는데 있어서 오토마타를 이용하는 방법들이 제안되었다. 그러나 정상적인 시스템 콜 시퀀스의 오토마타를 생성하는데 있어서 수동적으로 생성하는 방법이 대부분이었고, 자동적으로 생성하는 방법도 제안되었다. 본 논문에서는 시스템 콜 시퀀스에 대한 오토마타를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.805-807
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• 2002

악성 코드를 포함하고 있는 악성 오브젝트(또는 프로그램)들을 막기 위한 방법으로서 오브젝트의 정상 행위를 정의해 놓고 정상행위에서 벗어나면 악성으로 판단하는 Sandbax, MAPBox등이 있다. 이러한 방법들 모두 오브젝트의 정상행위가 무엇인가를 정의하고, 정상행위에 맞는 자원을 할당하는데 초점을 맞추고 있다. 하지만. 정상행위로 정의된 행위의 범위 안에서도 악성행위를 할 수 있다. 본 논문에서는 정상행위의 범위 안에서 발생할 수 있는 악성행위를 막기 위한 방법으로서 사용자와 오브젝트와의 관계를 고려한 강화된 악성 객체 방지 기법에 대하여 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.143-143
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• 2015

기존의 빈도해석에서는 자료의 정상성을 가정하며, 이에 따라 적정모형 선정 시에 $x^2$ 검정이나 PPCC(Probability Plot Correlation Coefficient)검정과 같은 적합도 검정방법을 사용한다. 하지만 자료에서 경향성이 나타나거나 평균, 분산, 매개변수 등이 시간에 따라 변하는 등의 비정상성 현상들이 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에서는 시간항과 같은 공변량이 포함된 매개변수를 가지는 비정상성 모형을 적용하게 되는데, 시간에 따라 매개변수가 계속 변하므로 매개변수에 따라 검정통계량이 고정되어 있는 기존의 적합도 검정방법의 적용이 어렵다. 따라서 비정상성 빈도해석의 적정 모형 선정에 적용할 수 있는 방법으로 최우도 함수에 기반한 모형 평가 방법인 AIC와 BIC가 추천되고 있으며 자료길이가 충분하지 않은 경우에는 AIC 대신하여 AICc의 사용이 추천되고 있다. 본 연구에서는 극치사상을 나타내는데 적합한 분포형인 GEV분포형의 위치, 규모 매개변수를 시간항으로 나타낸 다양한 비정상성 GEV모형에 대하여 Monte-Carlo 모의실험을 통해 AICc와 BIC의 적용성을 검토하였으며, 비정상성이 관측되는 실측 자료에 적용해보았다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2007년도 하계학술대회 논문집
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• pp.305-308
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• 2007

본 논문에서는 전력품질 향상용 전력전자기기의 제어에 중요한 정보인 전원의 위상각을 검출하는 기존의 방법들에 대해서 먼저 알아보고, 그 중 불평형한 전원단 전압조건에서도 정확한 위상각을 검출할 수 있는 전차원 상태관측기를 이용한 정상분 전압 추출 PLL(Phase Locked Loop) 방법을 제안한다. 제안된 PLL 방법은 기존의 전역 통과 필터(APF, All Pass Filter)를 이용한 정상분 전압추출기 대신 전차원 상태관측기를 사용함으로써 불평형사고 발생 시 과도상태 응답특성을 개선하였다. 기존의 정상분 전압 추출 PLL 방법과 본 논문에서 제안된 PLL 방법의 성능을 비교하기 위해, 전원단 전압에 불평형 사고 발생시 위상각을 검출하는 모의실험과 실험을 하였고, 이를 통해 기존의 전역 통과 필터를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법보다 제안된 전차원 상태관측기를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법의 과도상태 응답특성이 개선됨을 입증하였다.