스마트 기기 사용자의 성별 정보는 성공적인 개인화 서비스를 위해 중요하며, 스마트 기기로부터 수집된 멀티 모달 로그 데이터는 사용자의 성별 예측에 중요한 근거가 된다. 하지만 각 멀티 모달 데이터의 특성에 따라 다른 방식으로 성별 예측을 수행해야 한다. 따라서 본 연구에서는 스마트 기기로부터 발생한 로그 데이터 중 텍스트, 어플리케이션, 가속도 데이터에 기반한 각기 다른 분류기의 예측 결과를 다수결 방식으로 앙상블하여 최종 성별을 예측하는 기법을 제안한다. 텍스트 데이터를 이용한 분류기는 데이터 유출에 의한 사생활 침해 문제를 최소화하기 위해 웹 문서로부터 각 성별의 특징적 단어 집합을 도출하고 이를 기기로 전송하여 사용자의 기기 내에서 성별 분류를 수행한다. 어플리케이션 데이터에 기반한 분류기는 사용자가 실행한 어플리케이션들에 성별을 부여하고 높은 비율을 차지하는 성별로 사용자의 성별을 예측한다. 가속도 기반 분류기는 성별에 따른 사용자의 가속도 데이터 인스턴스를 학습한 SVM 모델을 사용하여 주어진 성별을 분류한다. 자체 제작한 안드로이드 어플리케이션을 통해 수집된 실제 스마트 기기 로그 데이터를 사용하여 제안하는 기법을 평가하였으며 그 결과 높은 예측 성능을 보였다.
Fatigue tests by axial loading (R = 0.05) were carried out to investigate fatigue crack growth characteristics of small surface cracks in 2 1/4 Cr-1 Mo steel at room temperature by using flat specimens with a small artificial pit. All the data of the fatigue crack growth rate obtained in the present test are determined as a function of the stress intensity factor range about a semi-elliptical crack, so that the application of linear fracture mechanics to the surface fatigue crack growth and to the fatigue crack growth into depth, and all the data obtained from tests were discussed in comparison with the data of Type 304 stainless steel and two type of mild steel under the same test conditions. The obtained results are as follows: 1)When the cycle ratios are same, surface fatigue crack length and its depth are almost same and fall within a narrow scatter band in spite of different stress levels. 2)Relations of the surface fatigue crack growth rate (da/dN) and fatigue crack growth rate into depth (db/dN) to its stress intensity factor range ($\Delta K_{Ia}, \Delta K_{Ib}$) can be plotted as a straight line at log-log diagram without dependence of stress level and coincide with the data of part-through crack in various steels.
The genetically determined ability to metabolize debrisoquine (DBR) is related to risk of lung cancer and DBR hydroxylation exhibits wide inter-individual variation. In this study, 100 korean adults were tested for their ability to metabolize DBR. The DBR metabolic phenotype were determined by metabolic ratio (MR, DBR / 4-HDBR) which is the percent dose excreted as unchanged DBR divided by the percent dose excreted as 4-hydroxyebrisoquine(4-HDBR) in a aliquot of an eight hour urine sample, after 10mg DBR test dose administration. Analysis was performed on a capillary gas chromatograph fitted with electron capture detector. The results were as follows; 1 Geometric mean of DBR MR was 0.32 in male,0.27 in female,0.30 in total and the distribution of log (MR) was seemed to follow normal distribution. 2. Metabolic ratio of DBR was higher in non-smoker and non-drinker than in smoker and drinker without any statistically significant difference. 3. None of personal factors was significantly related to DBR MR except age. 4. The DBR metabolic phenotype was extensive metabolizer(EM) 93, intermediate metabolizer(IM) 7 by traditional method and EM 98, IM 3 by Caporaso's method. The poor metabolizer (PM) phenotype was not found by either method. 5. Maximal expected PM phenotype was 0.36% by traditional method and 0.04% by Caporaso's method.
본 논문에서는 MMORPG에서 각 캐릭터의 소지금 증가/감소 이벤트 로그 데이터를 위주로 플레이어의 액션 로그 데이터를 조사하여 게임봇을 탐지하는 기계 학습 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 게임봇 계정과 일반 계정을 구분하는 주요 피쳐를 추출하기 위해 밀도 기반 군집화 알고리즘의 하나인 DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)를 이용하였다. DBSCAN 알고리즘을 통해 각 플레이어의 소지금 증가/감소 위치 좌표를 클러스터링하고, 그 결과 생성된 클러스터의 수, 코어 포인트의 비율, 멤버 포인트의 비율, 노이즈 포인트의 비율과 같은 공간적 특성을 나타내는 값들을 추출하였다. 해당 피쳐들을 사용하면 게임봇 개발자들이 게임봇 탐지 시스템의 원리를 알더라도 넓은 지역을 돌아다니며 사냥을 하도록 게임봇 프로그램을 제작하는 것은 매우 비효율적이기 때문에 탐지 시스템을 우회하기 어렵게 된다. 결과적으로, 게임봇은 소지금 변동 좌표 데이터로부터 추출한 공간적 특성에서 일반유저와 명확한 차이를 보였다. 예를 들면, DBSCAN 클러스터링 결과 중 노이즈 포인트의 비율에서 게임봇은 5% 이하의 낮은 값을 가지는 반면에 일반 유저들은 대부분 높은 값을 갖는다. 실제 MMORPG의 액션 로그 데이터를 이용한 게임봇 탐지에서, 본 논문에서 제안된 시스템은 높은 탐지율의 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 파일이 요청된 순간에는 파일의 선호도만을 조사하고, 일정 시간이 흐른 후에 선호도가 높을 것으로 예상되는 파일들을 일관적으로 캐싱하는 새로운 캐싱 전략을 소개한다. 예측된 선호도 기반 게으른 캐싱 전략(Forecasted Popularity Based Lazy Caching Strategy)은 웹 파일의 선호도를 지수평활법을 사용하여 예측하여 기존의 캐싱 전략보다 높은 캐시 적중률을 보여준다. 국내외 5개 웹 서버로부터 수집한 로그 파일을 대상으로 실험한 결과에 의하면, 선호도의 예측이 정확할수록 높은 캐시 적중률을 나타낸다. 이는 엘 파일의 선호도 예측 기법에 대한 연구를 통해 캐시의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
The gas hydrate exploration using seismic reflection data, the detection of BSR(Bottom Simulating Reflector) on the seismic section is the most important work flow because the BSR have been interpreted as being formed at the base of a gas hydrate zone. Usually, BSR has some dominant qualitative characteristics on seismic section i.e. Wavelet phase reversal compare to sea bottom signal, Parallel layer with sea bottom, Strong amplitude, Masking phenomenon above the BSR, Cross bedding with other geological layer. Even though a BSR can be selected on seismic section with these guidance, it is not enough to conform as being true BSR. Some other available methods for verifying the BSR with reliable analysis quantitatively i.e. Interval velocity analysis, AVO(Amplitude Variation with Offset)analysis etc. Usually, AVO analysis can be divided by three main parts. The first part is AVO analysis, the second is AVO modeling and the last is AVO inversion. AVO analysis is unique method for detecting the free gas zone on seismic section directly. Therefore it can be a kind of useful analysis method for discriminating true BSR, which might arise from an Possion ratio contrast between high velocity layer, partially hydrated sediment and low velocity layer, water saturated gas sediment. During the AVO interpretation, as the AVO response can be changed depend upon the water saturation ratio, it is confused to discriminate the AVO response of gas layer from dry layer. In that case, the AVO modeling is necessary to generate synthetic seismogram comparing with real data. It can be available to make conclusions from correspondence or lack of correspondence between the two seismograms. AVO inversion process is the method for driving a geological model by iterative operation that the result ing synthetic seismogram matches to real data seismogram wi thin some tolerance level. AVO inversion is a topic of current research and for now there is no general consensus on how the process should be done or even whether is valid for standard seismic data. Unfortunately, there are no well log data acquired from gas hydrate exploration area in Korea. Instead of that data, well log data and seismic data acquired from gas sand area located nearby the gas hydrate exploration area is used to AVO analysis, As the results of AVO modeling, type III AVO anomaly confirmed on the gas sand layer. The Castagna's equation constant value for estimating the S-wave velocity are evaluated as A=0.86190, B=-3845.14431 respectively and water saturation ratio is $50\%$. To calculate the reflection coefficient of synthetic seismogram, the Zoeppritz equation is used. For AVO inversion process, the dataset provided by Hampson-Rushell CO. is used.
본 논문에서는 대수정규 쉐도잉(shadowing)과 나카가미(Nakagami) 페이딩을 함께 받은 타 시스템의 동일 채널 간섭파가 불완전 전력제어 된 DS/CDMA 셀룰러 시스템의 용량에 미치는 영향을 분석하였다. 분석에는 먼저 간섭을 고려하지 않고 불완전 전력제어만을 해석한 Prasad와 Jansen의 결과와 비교하였으며, 대수정규-나카가미 페이딩을 받은 다중 간섭은 Schwartz와 Yeh가 제시한 방법을 적용하여 DS/CDMA 시스템에 미치는 영향을 오수신확률로 유도하였다. 유도한 오수신확률에 대해 불완전 전력제어, 페이딩 지수, 처리이득, 전력비, 간섭수, 음성화율 등을 파라미터로 하여 각각의 상황에서 DS/CDMA 시스템의 가입자 용량 감소를 분석하였다. 결과로부터 DS/CDMA 시스템의 용량은 전력제어 오차와 간섭파의 증가에 매우 민감하여 전력제어 오차가 클수록, 무선채널 환경의 페이딩이 심할수록, 또한 간섭파의 수가 증가할수록 감소하였다.
네트워크 서버 접근시 발생되는 로그는 네트워크 관리에 필수적인 다양한 정보를 가지고 있다. 이러한 정보에서 네트워크 관리에 유용한 정보를 추출하여 사용자 접속량, 비정상적인 접근 등을 예측하여 네트워크 관리의 효율성을 높이고 비용을 줄일 수 있다. 네트워크 관리자는 SNMP를 활용하여 네트워크상 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율과 같은 정보를 기반으로 서버의 상태를 실시간으로 파악할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 6가지 로그를 분석하여 사용자의 접속량을 예측에 필요한 정보를 추출한 후 시계열 분석 방법인 이동평균법과 지수평활법을 적용하여 실험하였다. 또한 SNMP 시뮬레이터를 활용하여 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율에 관한 OID를 추출하여 서버의 상태와 장애 예측을 시계열 분석방법으로 실험한 후 엑셀과 R 프로그래밍언어를 통해 시각화된 예측 결과를 제시하였다.
고소성 점토 및 소성, 비소성 실트의 정규압밀상태시의 처녀압축곡선이 항상 선형적 거동을 하는 것은 아니며, 비선형성을 가진 한국의 남해안 점토의 경우 압밀압력이 증가함에 따라 압축지수가 감소하며, $e-{\log}{\sigma}_{\upsilon}{\prime}$곡선은 아래로 오목한 형태의 거동을 하는 것으로 연구되었다. 본 연구에서는 한국 남부 해안의 점토를 대상으로 압밀시험을 수행하였고, 결과를 분석하여 초기간극비, 액성한계, 소성지수와 압축지수의 비선형성을 분석하였다. Butterfield의 기법을 이용한 ${\ln}{\upsilon}-{\ln}{\sigma}_{\upsilon}{\prime}$에서 액성한계 50~100%사이의 처녀압축곡선은 선형성을 보였으나, 초기간극비 2.24%, 액성한계 100%, 소성지수 60이상에서의 고소성 점토의 시험결과에서는 뚜렷한 비선형성이 나타났다. 비소성 실트(fly ash)를 90%이상 함유한 재성형 시료의 경우 압밀압력이 증가함에 따라 압축지수가 증가하는 경향을 보였다.
Effective science-based management of the basin water resources requires an understanding of the characteristics of the streams, such as the baseflow discharge. In this study, the base flow was estimated in the two watersheds with the least artificial factors among the Nakdong River watersheds, as determined using the chemical hydrograph separation technique. The 16-year (2004-2019) discontinuous observed stream flow and electrical conductivity data in the Total Maximum Daily Load (TMDL) monitoring network were extended to continuous daily data using the TANK model and the 7-parameter log-linear model combined with the minimum variance unbiased estimator. The annual base flows at the upper Namgang Dam basin and the upper Nakdong River basin were both analyzed to be about 56% of the total annual flow. The monthly base flow ratio showed a high monthly deviation, as it was found to be higher than 0.9 in the dry season and about 0.46 in the rainy season. This is in line with the prevailing common sense notion that in winter, most of the stream flow is base flow, due to the characteristics of the dry season winter in Korea. It is expected that the chemical-based hydrological separation technique involving TANK and the 7-parameter log-linear models used in this study can help quantify the base flow required for systematic watershed water environment management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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