• Title/Summary/Keyword: 탐지 확률

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Fault Recovery and Optimal Checkpointing Strategy for Dual Modular Redundancy Real-time Systems (중복구조 실시간 시스템에서의 고장 극복 및 최적 체크포인팅 기법)

  • Kwak, Seong-Woo
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.44 no.7 s.361
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    • pp.112-121
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    • 2007
  • In this paper, we propose a new checkpointing strategy for dual modular redundancy real-time systems. For every checkpoints the execution results from two processors, and the result saved in the previous checkpoint are compared to detect faults. We devised an operation algorithm in chectpoints to recover from transient faults as well as permanent faults. We also develop a Markov model for the optimization of the proposed checkpointing strategy. The probability of successful task execution within its deadline is derived from the Markov model. The optimal number of checkpoints is the checkpoints which makes the successful probability maximum.

Big data-based real-time drug side-effect risk assessment model (빅데이터 기반 실시간 의약품 부작용 위험도 평가 모델)

  • Lee, Chae-Eun;Bae, Eun-Ji;Yoon, Sook-Young;Lim, Su-Yeon;Kim, Yong-Min;Kim, Woong-Sup
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.754-757
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    • 2019
  • 대한민국 인구의 고령화는 점점 더 심화되며 노인 환자의 수도 증가하는 추세이다. 노인환자들은 의약품 부작용 위험도가 높기 때문에 노인에게 부적절한 약물과 처방 이후의 부작용 발생 현황에 대한 통계적인 분석이 필요하다고 판단하였다. 의약품 부작용관련 문헌 정보와 실제 병원의 전자 의무 기록을 이용해 데이터 베이스를 구축하고 Python 을 사용해 부작용 탐지 알고리즘을 설계했다. 노인 환자가 특정 약품을 투약한 이후에 그 약품에 부작용에 해당하는 진단을 받는다면 부작용이 발생한 것으로 판단한다. 알고리즘을 기반으로 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 웹을 구축했다. d3.js 를 통해 직관적으로 부작용 확률을 확인할 수 있도록 구현했고 새로운 진단 또는 처방을 입력하여 실시간으로 확률에 반영하였다. 실시간으로 데이터를 확인할 수 있기 때문에 부작용 이슈에 신속하게 예방 및 대응이 가능할 것으로 기대된다.

Development of a nonstationary regional frequency analysis model (비정상성 지역빈도해석 모형 개발)

  • Jung, Min-Kyu;Moon, Jangwon;Kim, Yun-Sung;Park, Sungsu;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.433-433
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    • 2022
  • 수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.

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An Efficient Misused Key Detecting Method in Wireless Sensor Networks (무선 센서 네트워크에서 효율적인 오용키 탐지 기법)

  • Kim, Jong-Myoung;Han, Young-Ju;Park, Seon-Ho;Chung, Tai-Myoung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1088-1091
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    • 2008
  • 무선 센서 네트워크에서 보안 서비스를 제공하기 위하여 키 관리 방법에 대한 연구가 많이 진행되어 왔다. 대부분 센서 노드의 자원적인 제약사항으로 인해 공개키 방법보다는 대칭키 방법을 이용하기 위한 연구가 진행되었으며 그 결과 센서 노드 사이에 대칭키를 공유하여 기밀성, 인증 그리고 무결성 등의 보안 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 하지만 센서 노드의 저장 공간의 제약으로 인해 모든 노드와의 대칭키를 저장할 수 없어 대부분의 센서 네트워크에서의 키 관리 메커니즘들은 확률적인 방법을 이용하여 키를 공유하도록 한다. 이 경우 확률적으로 공격자가 네트워크에 물리적 노드 획득 공격을 감행할 경우 공격자에게 타협되지 않은 정상 노드 사이의 키를 얻을 수 있다. 공격자는 이러한 키를 이용하여 센서 네트워크의 정상적인 동작을 방해할 수 있으며 특히 센서 네트워크 어플리케이션의 동작에 있어서 치명적인 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 공격자에게 드러난 키를 통해 공격자가 공격을 감행한 경우 해당 오용키를 효율적으로 파악하고 정상노드 사이의 대칭 키를 안전한 키로 대체하는 방법을 제안한다.

Four Segmentalized CBD Method Using Maximum Contrast Value to Improve Detection in the Presence of Reverberation (최대 컨트라스트 값을 이용한 4분할 CBD의 잔향 감소기법)

  • Choi, Jun-Hyeok;Yoon, Kyung-Sik;Lee, Soo-Hyung;Kwon, Bum-Soo;Lee, Kyun-Kyung
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.28 no.8
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    • pp.761-767
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    • 2009
  • The detection of target echoes in a sonar image is usually difficult since reverberation is originated by the returns reflected around the boundary and volumes. Under the scenario of the target presence around the reverberation, the detection performance of existing algorithms is degraded. Since they have a similar statistical features. But proposed detector gives improvement existing algorithms Under this scenario. In this paper, 4 segmentation contrast box algorithm using maximum contrast value is proposed based on statistical segmentation, which gives better detection performance in the sense of reducing false alarms. The simulations validate the effectiveness of the proposed algorithm.

A Study on Detecting Selfish Nodes in Wireless LAN using Tsallis-Entropy Analysis (뜨살리스-엔트로피 분석을 통한 무선 랜의 이기적인 노드 탐지 기법)

  • Ryu, Byoung-Hyun;Seok, Seung-Joon
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.22 no.1
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    • pp.12-21
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    • 2012
  • IEEE 802.11 MAC protocol standard, DCF(CSMA/CA), is originally designed to ensure the fair channel access between mobile nodes sharing the local wireless channel. It has been, however, revealed that some misbehavior nodes transmit more data than other nodes through artificial means in hot spot area spreaded rapidly. The misbehavior nodes may modify the internal process of their MAC protocol or interrupt the MAC procedure of normal nodes to achieve more data transmission. This problem has been referred to as a selfish node problem and almost literatures has proposed methods of analyzing the MAC procedures of all mobile nodes to detect the selfish nodes. However, these kinds of protocol analysis methods is not effective at detecting all kinds of selfish nodes enough. This paper address this problem of detecting selfish node using Tsallis-Entropy which is a kind of statistical method. Tsallis-Entropy is a criteria which can show how much is the density or deviation of a probability distribution. The proposed algorithm which operates at a AP node of wireless LAN extracts the probability distribution of data interval time for each node, then compares the one with a threshold value to detect the selfish nodes. To evaluate the performance of proposed algorithm, simulation experiments are performed in various wireless LAN environments (congestion level, how selfish node behaviors, threshold level) using ns2. The simulation results show that the proposed algorithm achieves higher successful detection rate.

Adaptive CFAR Algorithm using Two-Dimensional Block Estimation (이차원 블록 추정을 이용한 적응 CFAR 알고리즘)

  • Choi Beyung Gwan;Lee Min Joon;Kim Whan Woo
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.42 no.1
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    • pp.101-108
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    • 2005
  • Adaptive constant false alarm rate(CFAR) algorithm is used for good detection probability as well as constant false alarm rate in clutter background. Especially, filtering technique adaptive to spatial variation is necessary for improving detection quality in non stationary clutter environment which has spatial correlation and large magnitude deviation. In this paper, we propose a two-dimensional block interpolation(TBI) adaptive CFAR algorithm that calculates the node estimate in the fred two dimensional region and subsequently determines the final estimate for each resolution cell by two-dimensional interpolation. The proposed method is efficient for filtering abnormal ejection by adopting distribution median in fixed region and also has advantage of reducing required memory space by using estimation method which gets final values after calculating the block node values. Through simulations, we show that the proposed method is superior to the traditional adaptive CFAR algorithms which are transversal or recursive in aspect of the detection performance and required memory space.

Optimal depth for dipping sonar system using optimization algorithm (최적화 알고리즘을 적용한 디핑소나 최적심도 산출)

  • An, Sangkyum
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.39 no.6
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    • pp.541-548
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    • 2020
  • To overcome the disadvantage of hull mounted sonar, many countries operate dipping sonar system for helicopter. Although limited in performance, this system has the advantage of ensuring the survivability of the surface ship and improving the detection performance by adjusting the depth according to the ocean environment. In this paper, a method to calculate the optimal depth of the dipping sonar for helicopters is proposed by applying an optimization algorithm. In addition, in order to evaluate the performance of the sonar, the Sonar Performance Function (SPF) is defined to consider the ocean environment, the depth of the target and the depth of the dipping sonar. In order to reduce the calculation time, the optimal depth is calculated by applying Simulated Annealing (SA), one of the optimization algorithms. For the verification of accuracy, the optimal depth calculated by applying the optimization technique is compared with the calculation of the SPF. This paper also provides the results of calculation of optimal depth for ocean environment in the East sea.

Method on Radar deployment for Ballistic Missile Detection Probability Improvement (탄도미사일 탐지확률 향상을 위한 레이더 배치 방안)

  • Park, Tae-yong;Lim, Jae-sung
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.20 no.3
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    • pp.669-676
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    • 2016
  • North Korea has various ballistic missiles from short range to long range such as inter continental ballistic missiles. Short range ballistic missiles such as SCUD series are threatening to Korea peninsula. Therefore Korea is constructing various missile defense systems to protect country. Parameters influencing the received power from the target to the radar are transmitting power, antenna gain, carrier frequency, RCS(Radar Cross Section) of target and distance from radar to target. Especially, RCS and distance from target are not radar performance defined parameters but external parameters. Therefore radar deployment position that large RCS can be observed and target to radar distance should be considered in parallel to improve target detection probability. In this paper, RCS pattern of SCUD-B ballistic missile is calculated, received power is analyzed based on radar deployment position during ballistic missile trajectory and methode for optimum radar deployment position to improve target detection probability is suggested.

Time Series Analysis of Agricultural Reservoir Water Level Data for Abnormal Behavior Detection (농업용 저수지 이상거동 탐지를 위한 시계열 수위자료 특성 분석)

  • Lee, Sung Hack;Lee, Sang Hyun;Hong, Min Ki;Cho, Jin Young
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.275-275
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    • 2015
  • 최근 기후변화에 따른 극한 강우사상의 증가로 인하여 농업용 저수지의 재해 위험도가 증가하고 있는 추세이며, 사고가 발생할 때 마다 파손/붕괴된 시설물을 보수하는 대응형 유지관리체계에서 벗어나 기반시설의 성능과 생애주기 등을 고려하여 재해 발생을 사전에 예보 및 경보를 알릴 수 있는 예방적 관리체계로의 전환이 필요하다. 한국농어촌공사는 전국 1,500개 저수지에서 10분 단위 수위자료를 측정하고 있으며, 이를 분석하여 재해예방에 활용할 수 있는 기반이 조성되어 있으나 이에 대한 관리가 이루어지지 않고 있고 수집된 자료를 활용하여 재해 징후를 분석할 수 있는 재해 예방적 분석기술이 마련되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 농업용 저수지 수위자료를 이용한 저수지 이상거동을 판별하기 위하여 전국 34개 한국농어촌공사 관할 저수의 시계열 수위자료의 특성(Feature)을 분석하고자 한다. 시계열 자료의 시계열 특성을 분석하기 위하여 한국농어촌공사 관할의 전국 34개 저수지를 선정하여 분석을 실시하였다. 대상저수지는 지역별, 저수용량, 안정등급, 붕괴발생, 1개 지사관할 저수지로 각각 구분하여 선정하였으며, 각 저수지의 수위 측정기간(최소 5개년)에 대한 자료를 수집하였다. 농업용 저수지의 시계열 수위 자료의 특성을 분석하기 위하여 자료의 전처리를 수행하였다. 자료의 전처리는 시계열 수위자료의 잡음 특성, 기상자료 관련 변동특성 등 분류(Classification)에 영향을 미치는 노이즈 요소를 제거하는 과정이다. 전처리과정을 거친 자료는 특징(Feature) 추출 과정을 거치게 되고, 추출된 특징의 적합성에 따라 분류 알고리듬 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 시계열 자료의 특성을 파악하고 특징을 추출하는 것은 이상치 탐지에 있어 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 시계열 자료 특징 추출 방법으로 물리적인 한계치, 확률적인 문턱값(Threshold), 시계열 패턴, 주변 저수지와의 시계열 상관분석 등을 적용하였으며, 이를 데이터베이스로 구축하여 이후 분류알고리듬 학습에 적용하여 정상치와 이상치를 판별하는데 이용될 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구에서 제시되는 농업용 저수지의 시계열 특성은 다양한 분류알고리듬에 적용할 수 있으며, 이를 통하여 저수지 이상거동 판별을 위한 최적을 분류알고리듬의 선택에 도움이 될 것이다.

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