응답면 기법은 수치적 효율성을 증대시키기 위해 구조 신뢰성 해석에 널리 적용되고 있다. 그러나 응답면 기법을 사용한 대형구조물의 신뢰성 해석에는 아직도 과도한 해석시간이 요구되고 비선형성이 큰 한계상태에 대해서는 확률변수에 대한 신뢰도지수의 민감도 측면에서 많은 오차가 발생한다. 그러므로, 이 연구에서는 이동최소제곱근사법을 적용한 새로운 응답면 기법을 제안한다. 기존의 응답면 기법에 사용되어온 최소제곱근사법은 표본점들에 동일한 가중값을 부여하여 응답면 함수의 계수를 결정한다. 반면에 이동최소제곱근사법은 설계점에 가까운 표본점들에 더 높은 가중값을 부여함으로써 설계점 근처에서 한계상태식에 더 가까운 응답면 함수를 제공하여 정확도를 증대시킨다. 이동최소제곱근사법을 이용한 신뢰성 해석 절차를 살펴보면, 먼저 선형 응답면 함수를 생성하여 설계점이 있을 영역을 결정한 다음, 이 영역에서 추출된 표본점들을 이용하여 2차 응답면 함수를 생성한다. 그 다음 단계에서는 기존에 추출된 표본점에 연속적으로 하나의 표본점을 더해가면서 응답면 함수를 더욱더 정확히 근사시킨다. 제안된 방법의 효율성을 검토하기 위해서 기존 연구자에 의해 제안된 수치적 문제 및 트러스 문제들에 대하여 신뢰성 해석을 수행하였다. 그 결과 제안된 방법은 민감도를 포함한 정확성 뿐만 아니라 계산 효율성도 증대시킴을 확인할 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.103-113
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2009
표본조사에서 무응답은 비 표본추출오차를 발생시키는 중요한 원인 중 하나이다. 단위무응답이 발생하는 경우 무응답에 의한 편향을 줄이는 동시에 추정의 정도를 향상시키기 위해 단위무응답 조정층을 구성해 무응답 가중치 조정을 하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 무응답 조정층 구성과 관련된 기존의 이론들을 정리하고 어업총조사 자료를 이용한 실증적인 모의실험을 통해 효과적으로 무응답 조정층을 구성하는 방안에 대해 살펴본다. 모의실험결과 응답성향에 따른 조정층 구성보다는 예측평균을 기준으로 한 조정층 구성이 효율성 측면에서 효과적인 것으로 나타났으며, 아울러 다른 관심변수에도 적용될 수 있는 로버스트한 조정층 구성을 위해서는 예측평균만을 고려하는 것보다 응답성향과 예측평균을 모두 고려한 조정층 구성방법이 효과적인 것으로 나타났다. 한편 무응답 조정을 위한 응답률 산출에 있어서 설계가중치의 적용 필요성에 대해 살펴본 결과 설계가중치 적용 여부는 추정결과에 거의 영향을 주지 않는다는 사실을 확인할 수 있었다.
2007년 12월의 대통령선거 과정에서 행해진 수많은 전화 여론조사에서 이명박 후보가 일관되게 앞자리를 지켰다. 많은 수의 여론조사가 시행되는 경우 개별 여론조사의 표본추출오차는 상쇄되어 소멸한다. 그러나 일정한 편향은 많은 수의 조사가 실행된다 하더라도 잔존하므로 중요한 문제가 아닐 수 없다. 우리나라의 전화조사는 지역, 성과 연령대를 고려한 할당추출(quota sampling)을 사용하며 대부분 전화번호부를 표집 틀로 한다. 조사 거절률도 높은 편이다. 이에 따라 조사표본들이 할당변인 외의 인구사회적 속성에서 모집단을 잘 대표하지 못할 수 있다. 이 연구의 목적은 허명회 등 (2004)의 연구 방법른을 2007년에 수행된 대통령선거 여론조사 L8개 사례에 적용하여 다음 물음에 답하는 데 목적이 있다. - 물음 1. 각후보에 대한 선호도 또는 지지율에 체계적 편향이 있지 않았는가? - 물음 2. 편향이 있었다면, 그 원인이 어디에 있는가? 첫째 물음에 답하기 위하여 2007년 11월 이후 시행된 11개 사례 자료에 지역, 성과 연령대 외에 직업과 학력까지 고려한 반복비례가중법(rim weighting)을 적용해보았다. 그 결과, 이명박 후보의 지지율이 평균 1.4%P 과다 추정되었던 것으로 나타났다. 반면, 정동영 후보의 지지율은 평균 0.6%P 과소 추정되었고 이에 따라 두 후보간 지지율 차이가 2.0%P (= 1.4+0.6) 과다하게 추정되었던 것으로 보여진다. 둘째 물음에 답하기 위하여 위의 11개 사례 자료에서 이명박 후보 지지를 종속변수로 하는 로지스틱 회귀 분석을 하였다. 그 결과, 전화조사 표본에서의 저학력자 과소 및 가정주부의 과다가 이명박 편향의 원인이 되는 것으로 밝혀졌다.
실시간 자료를 반영한 통행시간 예측 기법은 다양하지만 관련 연구 검토 결과 과거이력데이터가 충분하다면 타 모형에 비해 K 최대근접이웃(K-Nearest Neighbors)의 정확도가 우수하므로 본 연구에서는 이에 대한 적용 방법 도출 및 가능성 평가를 목적으로 한다. 본 연구에서는 KNN의 입력 자료로 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 및 과거 이력자료, 경로통행시간 이력자료를 활용하였다. 통행시간 예측치는 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 자료와 유사한 경로통행시간을 탐색한 후 이를 가중평균하여 산출하였다. 예측 기법을 적용한 결과 DSRC 구간통행시간의 가중치가 증가할수록 정확도는 증가하였으며, 이는 실시간 교통상황 변화를 DSRC 구간통행시간이 잘 반영하기 때문이다. 그러나 TCS 교통량을 기반으로 한 경우 역시 정확도의 차이가 크지 않으며, 변화 추이도 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 볼 때 향후 대용량의 과거이력자료가 축적될 경우 예측오차는 더욱 감소될 것으로 기대된다.
농업을 비롯한 산업활동을 효율적으로 수행하기 위해서는 전문 기상정보의 활용이 필수적이다. 영농활동에 있어서 의사지원시스템의 핵심으로 떠오르고 있는 작물 생장모형은 부단히 변화하는 대기환경에 대한 공간정보를 요구하기 때문에, 모형의 실용화를 위해서는 기상 관측밀도가 낮은 광범위한 작물 생육지역을 대상으로 일별 기상요소에 대한 공간분포를 추정해야 한다. 이러한 취지에서 본 연구는 미관측 지점을 포함하는 우리 나라 전국을 대상으로 작물모형의 구동에 필요한 최소 기상요소들 중에서 일 최고 및 일 최저기온의 공간적인 분포를 추정하고 그 추정 정도를 검증하고자 하였다. 이를 이해 먼저 58개 지점의 23년간 실측 기온자료로부터 지형기후학적 방법에 의하여 격자단위의 월별 기온평년값을 추정하고, 조화해석법에 의하여 일별값으로 변환하였다. 66개 기상청 관측소에서 수집된 임의 날짜의 최고/최저기온값과 관측소 해당 격자점의 평년값간 편차를 구한 다음, 미관측 격자점을 포함하는 한반도 전역의 기온편차를 거리역산가중법에 의하여 내삽.추정하였다. 각 격자점의 최종적인 기온 추정값은 기온 평년값에 이 편차를 더함으로써 얻었다. 얻어진 온도 분포는 위성자료로부터 추정한 지표온도분포 양상과 크게 다르지 않았다. 300여개의 자동기상관측 장비들로부터 수집된 자료와 비교한 결과, 추정오차는 $1.5^{\circ}C$~2.5$^{\circ}C$였다.
본 논문에서는 움직임 추정을 이용한 새로운 프레임 율 향상 변환 알고리듬을 제안한다. 제안 된 알고리듬은 더 정확한 움직임 벡터를 찾기 위해 움직임 추정 방법에서 오차의 분산을 추가적으로 이용한다. 그런 다음, 이웃 움직임 벡터들의 분산 및 현재 움직임 벡터와 이웃하는 평균 움직임 벡터 간의 분산을 사용하여 잘못 찾아진 움직임 벡터를 탐색한다. 탐색된 벡터들은 8 개의 이웃 움직임 벡터의 가중 합에 의해 수정된다. 또한, 보다 정확한 움직임 벡터를 찾고 동시에 계산 복잡도를 줄일 수 있는 적응적 탐색 영역 결정 알고리듬을 제안한다. 결과적으로, 제안하는 알고리듬은 기존의 알고리듬들에 비해 평균 최대 신호 대 잡음 비 (PSNR)와 구조적 유사도 (SSIM)을 각각 1.44dB 및 0.129까지 향상시켰다.
본 논문에서는 서브밴드 기법을 이용한 다중채널 능동소음제어 알고리즘을 제안하였다. 제안된 서브밴드 제어 기법은 3차원 폐공간에서의 능동소음제어서 가장 문제가 되는 계산량을 줄이고 성능올 향상시키기 위한 방법으로, 소음신호를 여러 개의 주파수 밴드로 분할하여 병렬 처리함으로서 원하는 주파수 범위의 소음을 효과적으로 제거할 수 있어 기존의 알고리즘 보다 낮은 차수의 적웅필터를 사용할 수 있다. 적용필터 알고리즘으로 서브밴드로 나펀 기준입력 대신에 오차신호를 perfiltering하는 adjoint LMS 알고리즘을 적용하여 전체적인 계산량의 감소를 이룰 수 있었으며, 성능 향상올 위하여 기존의 하이브리드 제어기법을 변형하여 전향제어기와 궤환제어기의 특성을 가중적으로 갖는 하이브리드 제어기법올 광대역 소음제어 시스템에 적용하여 우수한 소음제거특성과 시스템의 높은 안정성올 얻었다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리즘과 비교하였다.
GPS 기준점 측량은 관측과 데이터 처리를 통해 측지계에 대한 물리적인 표지의 위치를 목표 정확도 범위 이내로 결정하기 위해 실시하며, 이러한 이유로 측량 정확도를 실제와 유사하게 표현하는 것이 매우 중요한 문제이다. 망조정을 통해 산정되는 기준점 성과의 정확도는 사용되는 수학적 모형에 민감한 영향을 받는 추정좌표의 분산-공분산 행렬에 의해 정량적으로 표현된다. 본 연구는 GPS 망조정에 사용되는 함수모형과 통계모형이 기준점 위치 추정과 정확도 표현에 미치는 영향을 연구하여 향후 정확도 표현의 표준화를 위한 기초자료 확보를 위해 실시하였다. 이를 위하여 단일기선해석 다중세션 망조정 이론과 절차와 방법을 실제 관측데이터 처리를 통한 수치적 분석을 병행한 연구를 수행 하였다. 그 결과 절대정확도와 상대정확도를 보다 현실적으로 반영하여 표현하기 위해서는 잔존하는 관측오차의 모형화가 가능한 경험적 통계모형을 사용하는 다점가중제약조정이 GPS 기준점 성과산정을 위한 수학적 모형으로 보다 타당한 것으로 분석되었다.
지금까지 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적은 2차원 MUSIC (MUltiple Signal Classification) 기법 등으로 표적 의 위치를 추정하여 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 필터 등의 순차적 상태 추정 알고리즘을 적용해 왔다. 그러나 이러한 방법은 데이터 연관 과정을 해결해야할 뿐 아니라 샘플 기간마다 표적의 위치를 추정하기 위해 많은 격자를 탐색해야 하므로 연산량 부하가 가중된다 또한 다수의 표적이 근접하여 위치할 경우 각 표적에 대한 위치 추정 오차가 크게 되어 위치 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 근거 리 음장 (near field)에서의 선배열 센서 출력 신호 공분산 행렬로부터 위치 변위를 추정하여 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적이 가능한 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 표적에 대한 모의실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 확인하였다.
목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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