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김지연,박노삼,Kim, J.Y.,Park, N.S. 한국전자통신연구원 2021 전자통신동향분석 Vol.36 No.6
The air traffic industry, one of Korea's major industries, has recently experienced increased demand from overseas air passengers, launched a low-cost airline, and increased special freight transportation capacity. These initiatives have had a positive impact on air traffic (for example, profitability); however, air traffic management has become more complex, which has increased the incidence of aviation accidents and created safety hazards. There is an increasing need to collect and analyze aviation data that can proactively respond to aviation accidents. Concatenation of collected aviation data as big data and the development of artificial intelligence technology are gradually expanding aviation safety event analysis from conventional statistical analysis to machine learning-based analysis. This paper surveys the trends of flight safety event analysis to derive aviation safety risk factors by looking at the types and characteristics of aviation data that can be used to predict accidents related to safety in aviation operations.
김지연,황선영,Kim, J.Y.,Hwang, S.Y. 한국통계학회 2018 응용통계연구 Vol.31 No.2
본 논문에서는 모형 기반 GARCH 변동성, 실현변동성(realized volatility; RV), 역사적 변동성(historical volatility), 지수가중이동평균(exponentially weighted moving average; EWMA) 등 다양한 변동성 추정 방법을 소개하고, 실현변동성에 비대칭 효과(leverage effect)를 반영한 분계점 실현변동성(threshold-asymmetric realized volatility; T-RV)을 제안하였다. 또한, 예시를 위해 KOSPI 고빈도 수익률 자료의 변동성을 분석하였다. This paper is concerned with volatility computations for high frequency time series. A threshold-asymmetric realized volatility (T-RV) is suggested to capture a leverage effect. The T-RV is compared with various conventional volatility computations including standard realized volatility, GARCH-type volatilities, historical volatility and exponentially weighted moving average volatility. High frequency KOSPI data are analyzed for illustration.
딥러닝 기법을 활용한 레이저 초음파 기반 배관 국부 손상 감지
유병준 ( Yu Byoungjoon ),고동영 ( Go Dongyoung ),박승희 ( Park Seunghee ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.2
본 연구에서는 사회기반시설물과 건설 산업 외에 여러 산업에서도 많이 사용되는 배관의 효율적인 안전관리를 위해 배관 레이저 스캐닝 데이터를 기반으로 CNN Object detection 알고리즘을 이용한 배관 곡관부 자동 손상 탐지 시스템을 제안하였다. Q-switched Nd:YAG Pulse laser와 AE(음향 방출) Sensor를 이용하여, 배관 곡관부 손상을 대상으로 UWPI 영상 데이터를 검출하였다. 후처리를 통해 총 1280장의 학습데이터를 활용해 손상 검출 시스템을 구축하였다. 1280장의 이미지 데이터로는 학습을 진행하기에 부족함으로 미리 학습된 COCO2017 EfficientDet-d0 알고리즘을 사용하는 Transfer learning 기법을 적용하였다.