KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1649-1667
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2012
In order to improve the accuracy and universality of the flow metric correlation analysis, this paper firstly analyzes the characteristics of Internet flow metrics as random variables, points out the disadvantages of Pearson Correlation Coefficient which is used to measure the correlation between two flow metrics by current researches. Then a method based on Symmetrical Uncertainty is proposed to measure the correlation between two flow metrics, and is extended to measure the correlation among multi-variables. Meanwhile, the simulation and polynomial fitting method are used to reveal the threshold value between different correlation degrees for SU method. The statistical analysis results on the common flow metrics using several traces show that Symmetrical Uncertainty can not only represent the correct aspects of Pearson Correlation Coefficient, but also make up for its shortcomings, thus achieve the purpose of measuring flow metric correlation quantitatively and accurately. On the other hand, reveal the actual relationship among fourteen common flow metrics.
General Ciculation Model (GCM) 모형에 대한 평가를 본 연구에서 수행한다. 모형의 적용을 위해서는 국지적 일 강우량 및 기온자료를 이용한다. 31개의 GCM 모의를 통해 도출되는 결과가 성능 평가에서 활용되었다. 일 최대, 최소 기온와 강우량이 파키스탄 지역을 대상으로 모의되었다. 모의를 위해서는 Gridded 데이터가 적용되었으며 각각 Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Toward Evaluation, Berkeley Earth Surface Temperature, Princeton Global Meteorological Forcing, Climate Prediction Centre에 해당된다. GCM의 순위를 결정하기 위해서는 Symmetrical Uncertainty 방법이 이용된다. 결과를 통해서 Gridded 데이터의 종류에 따라 가장 높은 효율을 나타내는 GCM의 공간 분포가 달라진다는 점을 확인하였다. 이러한 특성은 기온과 강우량 자료 모두에서 확인된다. 기온의 경우에는 Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, Australia-MK3-6-0과 Max Planck Institute-ESM-LR이 우수한 결과를 모의하는 것으로 나타났다. 반면 강우량의 경우에는 EC-Earth와 MIROC가 우수한 것으로 나타났다. 파키스탄 지역에서의 기온 및 강우량 자료의 합리적 반영을 위해서는 ACCESS1-3, CESM1-BGC, CMCC-CM, HadGEM2-CC, HadGEM2-ES, MIRCO5와 같은 6개 GCM을 이용하였을 때 다양한 기상 인자를 고려한 모의가 가능한 것으로 평가된다.
Evaluation or the patterning accuracy of e-beam lithography machines requires a high precision inspection system that is capable of measuring the true xy-locations of fiducial marks generated by the e-beam machine under test. Fiducial marks are fabricated on a single photo mask over the entire working area in the form of equally spaced two-dimensional grids. In performing the evaluation, the principles of self-calibration enable to determine the deviations of fiducial marks from their nominal xy-locations precisely, not being affected by the motion errors of the inspection system itself. It is. however, the fact that only repeatable motion errors can be eliminated, while random motion errors encountered in probing the locations of fiducial marks are not removed. Even worse, a random error occurring from the measurement of a single mark propagates and affects in determining locations of other marks, which phenomenon in fact limits the ultimate calibration accuracy of e-beam machines. In this paper, we describe an uncertainty analysis that has been made to investigate how random errors affect the final result of self-calibration of e-beam machines when one uses an optical inspection system equipped with high-resolution microscope objectives and a precision xy-stages. The guide of uncertainty analysis recommended by the International Organization for Standardization is faithfully followed along with necessary sensitivity analysis. The uncertainty analysis reveals that among the dominant components of the patterning accuracy of e-beam lithography, the rotationally symmetrical component is most significantly affected by random errors, whose propagation becomes more severe in a cascading manner as the number of fiducial marks increases
미지의 영역에서 작업을 수행하고자 하는 이동로봇은 주변의 지도가 없을 뿐만 아니라 자신의 위치도 알 수 없다. 이러한 환경의 극복을 위해 가장 많이 쓰이는 방법이 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이다. SLAM 분야에서 가장 많이 쓰이는 방법은 EKF (Extended Kalman Filter) 기반의 SLAM이다. 최적의 센서 융합 기법이지만 odometeric error 등을 보상하기 위해서는 복잡한 과정이 점차 증가하게 된다. 사람은 SLAM 방식을 이용하여 낯선 장소에서 마음속의 지도를 쉽게 작성하지만 로봇의 경우 SLAM을 수행하는 것은 매우 어렵고 시간이 오래 걸린다는 단점이 생기는 것이 다. 이러한 단점의 보완을 위하여 본 논문에서는 대칭모형 SLAM(M-SLAM)을 제안한다. M-SLAM은 대칭에 사용할 모형을 미리 정하고 센서로 받아들인 데이터를 모형과 비교하여 대칭된 모형을 맵에 적용시켜서 작업의 양을 줄이는 방법이다. M-SLAM은 적은 특징점을 이용하여 선택된 대칭 도형과의 유사성 판별을 이용하는 방법이므로 특징점이 적은 거리센서에 사용하기 적합한 특성을 가지고 있다고 할 수 있다. 특징점이 적어도 된다는 장점은 SLAM의 시간을 크게 줄여 줄수 있다.
암 분류를 위한 마이크로어레이 데이터로부터의 유전자 선택은 최근 각광을 받고 있는 연구분야이다. 마이크로어레이 데이터는 적은 샘플 수에 비해 대규모의 유전자로 구성된다. 그렇기 때문에 분류의 정확도를 높이기 위하여 대상 암과 관련된 유전자만 선택할 수 있는 차원 축소 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 Symmetrical Uncertainty와 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 하이브리드 속성선택 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 실험 결과를 통해 다른 속성 선택 기법보다 좋은 성능을 보여주었다.
바이오 문헌으로부터의 의미 있는 객체 추출 및 상호작용 관계 추출은 수 많은 바이오 문헌으로부터 유용한 정보를 얻기 위한 필수적인 과정이다. 특히 문헌으로부터 유전자 또는 단백질 이름과 같은 바이오 객체를 정확하게 인지하는 것은 새로운 객체인식의 어려움과 객체를 찾기 위한 특징 패턴의 다양성으로 인해 도전적인 과제로 남아있다. 본 논문에서는 전처리 과정을 거친 문헌 데이터로부터 12개의 의미 있는 속성들을 선택하였다. 선택된 속성에 데이터마이닝 기법중 하나인 속성 추출 기법을 적용하여 객체를 분류하는데 있어 의미 있는 속성들을 추출하였다. 특징 추출 방법과 분류 알고리즘이 분류 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 각 방법의 정확도를 사용하여 분류 성능을 비교였으며, Gain Ratio Attribute Evaluation과 Symmetrical Uncertainty Attribute Evaluation 기법에 의해 추출된 속성이 가장 정확한 분류 성능을 보여주었다.
본 연구에서는 건설공사에 적용된 언더피닝공법의 수치해석 결과와 시공 중 완료후의 계측 값을 비교하여 불확실성을 줄일 수 있는 해석모델링 방안을 제시하고자 한다. 수치해석을 이용하여 구조물의 거동을 정확하게 예측하기 위해서는 다양한 조건을 복합적으로 고려해야 하며, 복합적으로 고려하였다 하더라도 예측된 결과에는 상당한 불확실성이 내포되어 있으므로 실제 공사에서는 계측을 통한 안정성 확보가 필요하다. 본 연구에서는 굴착 인접 구조물인 지하차도의 침하량뿐만 아니라 본 구조물인 강관에서도 많은 침하량이 발생하는 것을 수치해석을 통해서 분석하였다. 지하차도 침하량의 현장계측 결과를 통해서 지하차도가 매단 굴착 시 단계적으로 침하가 발생하며 대칭 굴착으로 진행된 단계보다 비대칭 굴착으로 진행된 단계에서 침하량이 더 크게 발생하는 경향이 나타났다. 수치해석 시 주요 고려사항으로는 현장의 시공순서, 기존 시설물의 방향성, 요소의 모델링 방법, 물성치의 적용이며, 이들 값에 따라 수치해석 결과 값에 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.2945-2965
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2023
The laser inertial measurement unit is a precision device widely used in rocket navigation system and other equipment, and its quality is directly related to navigation accuracy. In the quality evaluation of laser inertial measurement unit, there is inevitably uncertainty in the index input information. First, the input numerical information is in interval form. Second, the index input grade and the quality evaluation result grade are given according to different national standards. So, it is a key step to transform the interval information input by the index into the data form consistent with the evaluation result grade. In the case of uncertain input, this paper puts forward a method based on probability distribution to solve the problem of asymmetry between the reference grade given by the index and the evaluation result grade when evaluating the quality of laser inertial measurement unit. By mapping the numerical relationship between the designated reference level and the evaluation reference level of the index information under different distributions, the index evidence symmetrical with the evaluation reference level is given. After the uncertain input information is transformed into evidence of interval degree distribution by this method, the information fusion of interval degree distribution evidence is carried out by interval evidential reasoning algorithm, and the evaluation result is obtained by projection covariance matrix adaptive evolution strategy optimization. Taking a five-meter redundant laser inertial measurement unit as an example, the applicability and effectiveness of this method are verified.
The results from the Individual Plant Examination of External Event of Yonggwyang nuclear power plants, unit 3 & 4, in Korea have shown that the high degree of diversities of the experts' opinions on seismicity and attenuation models is su, pp.sed to be generic cause of uncertainty of APEs(annual exceedance probability) in the PAHA(probabilistic seismic hazard analysis). This study investigated the sensitivity of the focal depth, which is one of the most uncertain seismicity parameters in Korea, Significant differences in resultant values of annual exceedance probabilities and much more symmetrical shape of the resultant PDFs(probability density functions), in case of consideration of focal depth, are found. These two results suggest that, even for the same seismic input data set including the seismicity models and ground motion attenuation models, to consider focal depth additionally for probabilistic seismic hazard analysis evaluation makes significant influence on the distributions of uncertainties and probabilities of exceedance per year for the whole ranges of seismic hazard levels. These facts suggest that it is necessary to derive focal depth parameter more effectively from the historical and instrumental documents on earthquake phenomena in Koran Peninsula for the future study of PSHA.
분산전원이 도입된 스마트 그리드는 기존 전력망의 문제들뿐만 아니라, 새로운 전기적 현상에 기인한 보호 협조 문제 등 다수의 문제들을 새롭게 제기한다. EMTP 기반의 해석 방법은 계통구성의 유연성과 편리성을 가지지만 설계 및 해석결과의 불확실성 때문에 실험적 검증이 요구된다. 반면에 실증 시스템은 상당한 경제적, 공간적 건설비용 요구, 계통구성 제약 때문에 대규모 계통에 대한 정확한 고장 관측이 어렵고 스마트 그리드의 분산, 자율적, 적응제어 전략의 실증도 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 최소의 경제적, 공간적 비용하에서 22.9kV 스마트 그리드의 외란에 대한 전기적인 현상들과 분산, 자율적 적응제어 전략을 안전하고 자유롭게 실험, 관측할 수 있는 MEMS의 소형화 기술을 이용한 마이크로 스마트 그리드 시뮬레이터 설계를 위한 기초이론을 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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