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- 저자 : 전홍민 (검색결과 4 건)
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반복 가중치 L1-주성분 분석을 이용한 전자코 손실 데이터 복원
전자코 시스템은 인간의 후각의 단점을 보완하고 위험한 환경에서 사용 가능하다는 장점이 있어 많은 분야에서 데이터 측정 도구 등 다양한 용도로 사용될 수 있다. 좋은 분류 성능을 갖는 전자코를 설계하기 위해서는 효과적인 분류기의 선택도 중요하지만 분류기의 입력으로 사용되는 특징을 분류 목적에 적합하도록 추출하는 것 또한 매우 중요하다. 기체 분류에 유용한 특징을 추출하기 위해서는 먼저 센서를 통해 전자코 데이터를 안정적으로 취득하여야 한다. 그러나 전자코가 활용되는 실제 환경에서는 설치 환경이나 전기적인 문제에 의해서 센서 데이터에 이상치(outlier)나 노이즈가 발생할 수 있는데, 이는 효과적인 특징 추출을 어렵게 만들어 결과적으로 전자코 시스템의 분류 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 센서를 통한 데이터 취득 과정에서 일부 데이터가 손실되거나 노이즈에 의해 손상되었을 경우, 통계적 학습을 기반으로 데이터를 복원하는 방법을 제안하였다. L2-PCA(Principal Component Analysis)는 센서 데이터와 같은 고차원 데이터에 대해 차원을 축소하고 노이즈 제거를 위한 복원 방법으로 사용된 바 있다. 그러나 L2-norm을 사용하는 L2-PCA의 경우 특징을 추출하는 과정에서 이상치 데이터 값이 과도하게 반영되어 실제 데이터의 분포를 제대로 나타내지 못하는 경우가 발생한다. 제안한 방법에서는 데이터 복원을 위해 L2-PCA 대신 이상치 데이터에 보다 강인한 L1-PCA를 사용하고 반복 가중치 적합법(Iteratively Reweighted Fitting, IRF)을 적용함으로써 데이터의 복원 에러를 감소시킬 수 있었다. 복원된 데이터와 무손실 데이터와의 RMS 에러 측정 결과, 제안한 방법에 의해 데이터가 효과적으로 복원되는 것을 확인 할 수 있었으며, 손상된 데이터와 복원 데이터에 대한 가스 분류 실험을 통해, 데이터가 손상 된 경우에도 제안한 방법으로 데이터를 복원함으로써 데이터 손상으로 인한 분류 성능의 감소 폭이 크게 줄어든 것을 확인 할 수 있었다. The electronic nose system can be used in a variety of applications such as data measurement tools in many fields because it has the advantages of complementing the shortcomings of human nose and being usable in a dangerous environment. In order to design an electronic nose with good classification performance, it is important to select an effective classifier, but it is also important to extract features that are used as inputs to the classifier to suit the classification purpose. In order to extract useful features for gas classification, electronic nose data must be acquired stably through the sensor. However, in an actual environment where an electronic nose is used, an outlier or noise may occur in the sensor data due to an installation environment or an electrical problem. This may make it difficult to extract an effective feature, and as a result, the classification performance of the electronic nose may deteriorate. In this paper, we propose a method to reconstruct data based on statistical learning when some data is lost or damaged by noise during data acquisition through sensor. L2-PCA (Principal Component Analysis) has been widely used as a reconstruction method for noise removal and dimension reduction for high dimensional data such as sensor data. However, in case of L2-PCA using L2-norm, outlier data values are over-reflected in the process of extracting features, which may not reflect the distribution of original data. In the proposed method, it is possible to reduce data reconstruction error by using L1-PCA and Iteratively Reweighted Fitting (IRF) method instead of L2-PCA for data reconstruction. As a result of the RMS error measurement between the reconstructed data and the lossless data, it was confirmed that the data was effectively reconstructed by the proposed method. Even if the data was damaged through the gas classification experiment on the damaged data and the reconstructed data, It can be confirmed that the reduction of the classification performance is greatly reduced by reconstructing the data.
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경영자의 실물적 이익조정 해석에 있어서의 투자자와 재무분석가의 상대적 편의 실증분석
본 연구는 한국 기업을 대상으로 재무분석가와 투자자의 경영자의 실물적 이익조정 해석에 대한 편의(Bias)에 대해서 각각 분석하고 더불어 재무분석가와 투자자의 경영자의 실물적 이익조정 해석에 있어서의 상대적 편의에 대해서 실증분석을 실시하기로 한다. 최근의 선행연구에 따르면 SOX(Sarbanes Oxley)법이 통과 된 이후 법적 규제를 상대적으로 적게 받는 실물적 이익조정을 회계적 이익조정보다 폭넓게 활용하고 있으며, 이러한 실물적 이익조정은 기업의 장기영업성과와 자기자본비용에 부정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 기업의 장기영업성과에 부정적인 영향을 미치는 경영자의 실물적 이익조정행위에 대해서 투자자 그리고 재무분석가가 이를 정확히 인지하고 있는 지에 대해서 검증하고 나아가 재무분석가와 투자자가 경영자의 실물적 이익조정행위에 대해서 갖는 상대적 편의에 대해서 비교 분석하였다. 2001년부터 2008년까지 한국기업을 대상으로 실증 분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 실물적 이익조정 중 상향적 실물적 이익조정의 경우 차기 그리고 차차기의 영업성과를 저하시키고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 투자자와 재무분석가는 경영자의 상향적 실물적 이익조정에 대해서 낙관적 편의를 나타내고 있었다. 셋째, 재무분석가와 투자자의 경영자의 상향적 실물적 이익조정에 대한 상대적 편의를 비교한 결과 재무분석가가 투자자보다 비정상 영업현금흐름에 대해서 보다 더 낙관적인 편의를 나타내어 재무분석가가 경영자의 실물적 이익조정에 대한 정확한 해석을 통해서 궁극적으로 시장의 비효율성을 감소시키는 데에 적절한 역할을 하지 못하고 있는 것으로 결론지을 수 있었다. 본 연구는 재무분석가와 투자자의 발생액의 해석에 있어서의 상대적 편의를 분석한 선행연구를 확장하여 실물적 이익조정의 해석에 있어서도 재무분석가가 시장의 비효율성을 감소시키는 데에 적절한 역할을 하지 못함을 국내외 최초로 밝혀 내어 관련 시장이상현상연구에 추가적인 공헌점을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
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Corrosion fatigue reliability-based life cycle cost analysis of high-speed railway steel bridges
This study proposes a corrosion fatigue system reliability-based life cycle cost analysis model of high-speed railway steel bridge. As it recently appears that Life Cycle Cost Analysis may be considered as new methodology for economic valuation of infrastructure many researches have been made to assess LCC(Life Cycle Cost) of each facility based on a reasonable methods. In general, LCC is composed of construction cost and expected maintenance repair cost. And especially, maintenance repair cost must be estimated to enhance the reliability through systematic and reasonable methods. However in Korea, because high speed railway steel bridges are recently constructed no direct statistical data are available for the account of the maintenance cost and then their maintenance characteristics are not linear yet. It is important to estimate fatigue and corrosion of result in the effect of stress concentrations on fatigue resistance. Hence the stress-based Approach (S-N Curve) and the LEFM approach is used for corrosion fatigue reliability analysis based on Rahgozar et al.(2006)'s model on fatigue notch factor considering into the corrosion to incorporate the corrosion effect into the fatigue strength reduction. And the corrosion fatigue system reliability model based on S-N curve approach is proposed to compute the life cycle cost under construction. Finally, this paper reviews the proposed LCC model in oder to confirm the applicability and feasibility by appling it to measured data of high speed railway steel bridges. 최근 생애주기비용 분석이 사회기반 시설물 경제성 평가 분야의 새로운 방법론으로 대두됨에 따라 체계적이고 합리적인 방법으로 각 시설물의 생애주기비용을 산정하기 위한 노력이 진행되고 있다. 합리적인 생애주기비용 분석을 위해서는 초기비용 뿐만 아니라 유지관리 비용의 예측이 필요하나 국내의 고속철도 교량은 가설한지 얼마 되지 않았기 때문에 유지보수에 대한 자료가 부족하고 이에 대한 유지관리 특성을 파악하고 있지 못한 실정이다. 또한 강교량의 주된 열화의 원인이 되는 시간에 따른 부식과 피로누적으로 인한 성능의 저하를 공용기간이 증가함에 따라 적절히 평가할 수 있어야 한다. 특히, 고속철도 강교량은 큰 활하중으로 인한 진동으로 인하여 피로에 취약하며 부식에 의한 부재의 부분적인 손상으로 인해 발생하는 국부적인 손상과 그로 인한 응력집중이 강교의 손상 중에서 대부분을 차지한다. 따라서 부식과 피로의 열화로 인한 손상을 고려한 고속철도 강교량의 설계단계에서의 합리적인 유지관리비용분석이 필요하다. 이를 위해서 Rahgozar et al.(2006)이 제안한 부식열화에 따른 피로강도감소계수를 적용하여 S-N 방법과 LEFM 기법으로 부식 피로신뢰성 해석을 수행하였다. 설계단계의 생애주기비용 분석을 위해서 설계시의 허용응력을 기준으로 평가하는 S-N방법의 신뢰성해석 결과를 활용 하였다. 마지막으로 전체 교량을 하나의 시스템으로 보고 체계신뢰성해석을 기반으로 하는 생애주기비용 분석 모델을 제안하였다. 제안된 생애주기비용 모델을 경부 고속철도 소수주형교의 계측데이터를 이용하여 적용함으로써 고속철도 강교의 부식과 피로의 열화를 고려한 생애주기비용모델을 적절히 반영할 수 있음을 보였다.
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