• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제23권2호
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• pp.403-420
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• 1994

An economic design of the $\bar{X}-R$ chart using variable sample size (VSS) scheme is proposed in this paper. In this design the sample size at each sampling time changes according to the values of the previous two sample statistics, sample mean and range. The VSS scheme uses large sample if the sample statistics appear near inside the control limits and smaller sample otherwise. The set of process parameters, such as the sampling interval, control limits and the sample sizes, are chosen to minimize the expected cost per hour. The efficiency of the VSS scheme is compared to the fixed sample size one for cases where there is multiple of assignable causes. Percent reductions of the expected cost in the VSS design are calculated for some given sets of cost parameters. It is shown that the VSS scheme improves the confidence of the procedure and performs statistically better in terms of the number of false alarms and the average time to signal, respectively.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.111-125
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• 2015

본 연구에서는 고해상도 위성영상인 TerraSAR-X와 WorldView-2 등을 융합하여 표적의 특성을 고려한 표적군(Group of targets) 검출을 수행하였다. 관심 대상으로 하는 표적은 고정되어 있으며, 군(Group)을 이루고 있는 특징이 있다. 표적 후보를 검출하기 위해 대상 물체의 레이더 후방산란 특성을 이용한 Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘을 적용하였다. 검출된 표적 후보군으로부터 비표적을 제거하기 위해 표적의 크기 정보를 이용한 화소 클러스터링, 표적군을 이루는 표적들간의 배치 특성을 이용한 네트워크 클러스터링. 그리고 SAR 간섭기법 적용이 가능한 간섭쌍이 있는 경우 긴밀도 정보를 이용하였다. 또한, 오경보(False Alarm)를 감소시키고 최종 표적을 결정하기 위해, 표적의 형태 정보를 추출할 수 있는 Electro-Optical (EO) 영상을 바탕으로 효과적인 타원 검출 기법을 개발하였다. 개발된 표적군 검출 알고리즘을 10개 지역에 적용한 결과, 표적군 검출율은 100%, 단일 표적에 대한 오경보율은 0.03~0.3개/$km^2$, 평균 오경보는 1.8군/$64km^2$로 낮은 오경보와 높은 검출율을 보이며 표적군이 검출되었다. 본 연구에서 개발된 표준화된 표적 검출 기법은 향후 무인화된 표적 검출 시스템 구축에 핵심적인 기술이 될 것으로 전망한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2787-2790
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• 2003

In this paper, we predict tracking performance of the multiple hypothesis tracking (MHT) algorithm. The MHT algorithm is known to be an optimal Bayesian approach and is superior to asly other tracking filters because it takes into account the events that the measurements can be originated from new targets and false alarms 3s well as interesting targets. In the MHT algorithm, a number of candidate hypotheses are generated and evaluated later as more data are received. The probability of each candidate hypotheses is approximately evaluated by using the hybrid conditional average approach (HYCA). We performed numerical experiments to show the validity of our performance prediction.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.77-88
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• 2004

본 연구는 고속도로 구간의 돌발상황 검지 모형에서 돌발상황과 비슷한 특성으로 오경보를 일으키게 되는 유사 돌발상황의 하나인 압축파 상태를 검지하기 위한 모형의 개발에 있다. 연구는 현재 고속도로 교통관리시스템(FTMS)에 사용되는 다목적 돌발상황 검지 모형(APID)의 압축파 검사를 기반으로 이를 압축파 검사를 수행하지 않는 타 모형(DES, DELOS)에 적용가능하도록 모듈화시켜 오경보 발생건수가 감소하는지 확인하는 과정으로 수행되었다. 평가에 있어서는 모형의 민감도 측면에 초점을 두고 polling cycle별로 분석을 수행하였으며 각 polling cycle별로 모형이 교통상황을 얼마나 반영하는지에 대하여 평가하였다. 또한 기존, 개발 모형들에 대한 전반적인 검지율와 오검지율, 평균 검지시간을 산정하도록 하였다. 개발 모형을 적용한 결과 혼잡상태에서 발생하는 오경보 횟수가 상당부분 감소하여 오검지율이 개선되었으며 검지율, 평균검지시간에는 큰 변화가 없었다. 따라서 본 모형을 이용하여 실제 고속도로 교통 관리 시스템에도 적용시 개선효과를 얻을 수 있을 것이라 판단된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권4호
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• pp.13-20
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• 2004

본 논문에서는 표적 추적에 널리 사용되는 다중 가설 추적(MHT: Multiple Hypothesis Tracking) 알고리듬의 추적 성능을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. MHT 알고리듬은 최적의 베이시안 필터로서, 측정된 데이터를 기초로 가능한 가설들을 구성하고, 각 가설들의 확률을 구하게 된다. 모든 측정치들은 관심 있는 실제 표적에서 기인할 수 있을 뿐만 아니라, 새로운 표적이거나 표적이외의 거짓에서 발생할 수도 있다는 사건을 고려하고 있기 때문에 다른 여러 추적 필터에 비해 MHT 알고리듬은 우수한 추적성능을 가지고 있다고 알려져 있다. 측정 데이터와 무관하게 추적기의 성능을 표현하기 위해서 HYCA(Hybrid Conditional Average)방법을 이용하여 MHT 알고리듬에서 발생하는 모든 가설 확률의 기대 값을 구한 후, 이를 이용하여 성능을 예측하는 방법을 제시한다. 수치실험을 통하여 이 논문에서 제시한 성능 예측이 타당함을 보인다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권4호
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• pp.848-859
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• 2016

System failures in thermal power plants (TPPs) can lead to serious losses because the equipment is operated under very high pressure and temperature. Therefore, it is indispensable for alarm systems to inform field workers in advance of any abnormal operating conditions in the equipment. In this paper, we propose a clustering-based fault detection method for steam boiler tubes in TPPs. For data clustering, k-means algorithm is employed and the number of clusters are systematically determined by slope statistic. In the clustering-based method, it is assumed that normal data samples are close to the centers of clusters and those of abnormal are far from the centers. After partitioning training samples collected from normal target systems, fault scores (FSs) are assigned to unseen samples according to the distances between the samples and their closest cluster centroids. Alarm signals are generated if the FSs exceed predefined threshold values. The validity of exponentially weighted moving average to reduce false alarms is also investigated. To verify the performance, the proposed method is applied to failure cases due to boiler tube leakage. The experiment results show that the proposed method can detect the abnormal conditions of the target system successfully.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권3호
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• pp.357-372
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• 2001

본 논문에서는 서브시퀀스 매칭에서 윈도우 구성의 일반화 개념을 제안하고, 이에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 방법인 GeneralMatch를 제안한다. 기존 연구인 Faloutsos 등의 방법 (간단히 FRM이라 한다)은 점 여과 효과의 결여로 인해 많은 착오해답을 발생시켰다. 본 저자들의 DualMatch는 점 여과 효과를 발휘하여 성능을 크게 향상시켰으나, 주어진 최소 질의 시퀀스 길이에 대해 최대 윈도우 크기가 작은(FRM의 1/2) 문제가 있었다. GeneralMatch는 DualMatch를 더욱 개선한 방법으로서, 두 방법의 장점을 모두 취한다. 즉, FRM과 같이 큰 윈우를 사용할 수 있으며, 동시에 DualMatch와 같이 점 여과 효과를 발휘할 수 있다. GeneralMatch는 데이터 시퀀스를 J-슬라이딩 윈도우(일반화된 슬라이딩 윈도우)로 나누고, 질의 시퀀스를 J-디스조인트 윈도우(일반화된 디스조인트 윈도우)로 나누는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 GerneralMatch의 정확성, 즉 GeneralMatch가 착오기각이 발생하지 않음을 증명한다. 또한, 주어진 최소 질의 시퀀스 길이에 대해 GeneralMatch가 바르게 동작하기 위한 최대 윈도우 크기가 있음을 증명한다. 그리고, 페이지 액세스 횟수를 최소로 하는 J 값의 결정 방법을 제안하다. 실제 주식 데이터에 대한 실험 결과, GeneralMatch는 낮은 선택률 범위($10^{-6}~10^{-4}$)에서 DualMatch에 비해 평균 114%, FRM에 비해 998% 성능을 향상시켰으며, 높은 선택률 범위($10^{-6}~10^{-4}$)에서도 DualMatch에 비해 평균 46%, FRM에 비해 평균 65% 성능을 향상시켰다.