눈, 비, 안개, 미세먼지는 차량 운전자의 시야를 방해하고 이는 안전거리 미확보와 속도 편차의 증가를 야기하여 반복적인 대형 교통사고의 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 안개, 눈, 비, 온도, 습도, 풍향, 풍속, 일사량, 기압, 미세먼지, 강수량 등 11종류를 측정할 수 있는 보급형 국산 도로환경센서를 개발하였으며, 기존에 상용되고 있는 안개 가시거리 센서로부터 측정된 가시거리와 개발 센서의 적외선 송·수신부를 통해 측정된 적외선 신호값을 비교하여, 두 측정값의 관계를 도출하였다. 기존 안개 가시거리 센서와 개발센서 측정값의 관계는 도로 안전에 직접적 영향을 미치는 500m 이하의 가시거리에서 측정된 데이터를 대상으로 도출되었다. 개발센서의 적외선 신호값과 기준 센서에서 도출된 가시거리의 비교 결과, 통계적으로 두 데이터 간 상관관계가 매우 높은 것으로 분석되었으며, 개발 센서의 적외선 신호값을 활용하여 안개 가시거리를 기준 센서와 매우 유의한 수준으로 추정할 수 있는 것으로 판단된다.
본고는 조건부가치측정법을 비용편익분석에 이용하기 위하여 공공시설의 신설에 따른 총편익의 산정을 보다 엄밀히 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 설문을 통해 가구당 지불의사액을 추정하는 경우, 응답자의 소득 및 응답자의 거주지와 해당 공공시설 사업지 간의 거리가 지불의사액에 영향을 미치는지를 확인하고자 한다. 구조적 효용격차모형을 이용한 사례분석 결과 지불의사액에 대한 소득효과 및 거리-소멸 효과가 존재함을 확인하였으며, 총편익의 산정 시 이들을 고려하지 않는 경우 산정된 총편익의 값이 크게 달라질 수 있음을 보였다. 이에 본고는 조건부가치측정법을 비용편익분석에 이용하는 경우 총편익의 산정에 있어 주의를 기울여야 함을 강조한다. 비용편익분석에 있어 총비용의 추정이 정확히 이루어진다 하더라도 가구당 지불의사액의 추정 및 이들을 합산하여 총편익을 산정하는 방식이 옳지 못할 경우 편익/비용(B/C) 비율이 크게 달라질 수 있기 때문이다. 한편, 효용격차 구조모형을 따르지 않고 임의적으로 유사한 추정을 수행한 결과는 구조모형의 추정치와 매우 큰 차이를 보임을 알 수 있었다. 따라서 총편익의 산정은 구조모형의 설정을 따르는 것이 바람직할 것이다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 모형의 적합성을 검증하였으며, 소득효과와 거리-소멸 효과를 고려하지 않는 경우 지역균형발전의 관점에서 바람직하지 못한 총편익의 추정 결과를 얻음을 밝혔다.
chamfer 정합(matching)은 많은 응용분야에서 사용되온 에지(edge) 기반 정합기법으로, 변환된 모델에지와 영상에지간의 거리를 최소화하는 과정이다. 이 거리는 보통 거리변환을 이용하여 픽셀분해능으로 계산된다. 본 논문에서는 서브픽셀(subpixel) 거리계산을 위해 거리계산시 보간법을 사용하여, 정확한 chamfer 정합을 구현한, 개선된 chamfer 정합 방법을 제안한다. 또한, 보다 정밀한 정합을 위해, 최소거리를 갖는 픽셀위치의 주변영역을 이용하여 최적의 위치를 추정하지 않고, 서브픽셀로 실제 거리계산을 통해 최소 거리를 찾기 위해 Powell 의 최적화기법을 이용하였다. 실험결과는 제안된 방법의 타당성을 보여주었다.
위치기반서비스에서 주요기술로는 GPS가 있지만, 현재 위성 통신을 통해 위치 추정이 불가능한 실내지역의 위치추정기술로는 저 전력 근거리 통신의 연구가 주로 이루어지고 있다. 특히 첩 대역확산방식을 이용한 저 전력 근거리 통신 기술이 신호도달거리의 확장, 잡음에 대한 영향, 저 전력 데이터 통신 등 여러 가지 면에서 기존의 근거리 통신 기술보다 더 나은 특징을 보임에 따라 위치 추정을 위하여 제안된 IEEE802.15.4a의 물리계층에 표준으로 채택되었다. 하지만, 첩 대역확산 방식을 통한 측정된 거리는 기본적으로 오차를 가지는데, 이를 측정된 거리에 따라 가중치 값을 나타내는 비례 계수를 이용하여 영이 아닌 평균값을 가지는 잡음으로 모델링 할 수 있다. 하지만 초기의 빠르고 정확한 위치 추정에는 다소 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정을 위하여 최소자승법과 확장 칼만 필터를 이용하여 보다 빠르고 안정된 위치 추정 시스템을 제안한다. 끝으로 실제 위치 추정 시스템의 구현으로 한 실험 결과를 바탕으로 제안된 알고리즘의 안정된 적응성과 정확성을 평가하여 그 성능을 알아보았다.
자료가 부족한 지역에서의 타당성 높은 공간 자료 해석을 위해서는 추정의 기본 자료인 공간 분포 특성에 대한 올바른 분석이 선행되어야 한다. 공간 추정과 관련해서 자료에 내재된 공간적 특성 척도로 이용 가능한 베리오그램은 자료의 공백을 보완하는 여러 추정 기법의 기초 자료로 그 이용 영역이 제한되어 있는 경향이 있었다. 이에 보다 신뢰성 있는 자료 추정을 위해서는 베리오그램 값이 갖는 의미에 대한 보다 심도 있는 분석이 필요하다. 이 연구에서는 베리오그램 값이 공간 분포 상에서 갖는 의미에 대하여 고찰하고, 베리오그램 분석을 통해 얻을 수 있는 자료의 공간 분포 특성에 대해 연구하였다. 베리오그램은 방향과 분리거리에 따른 자료간의 상관관계 정보를 제공하며, 거리에 따른 상관관계의 변화 정도에 대한 특성을 알려줄 수 있다. 이를 이용하여 베리오그램의 문턱값과 상관거리를 분석하고, 자기상관 값을 이용한 유사거리 개념을 도입하여 선형성 분석의 가능성을 검증하였으며, 화산칼데라 지역에서 획득된 중력 자료 및 자력 자료의 공간 분포 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과, 자료의 분포 폭과 변동 폭에 따라 나타나는 중력 자료와 자력 자료의 상이한 특성 패턴을 확인할 수 있었으며, 화산칼데라 지역에서 중력 및 자력의 선형성 방향이 지형의 선형성 방향과 유사하게 나타나고 있어 중력 및 자력 이상체의 지표 연장성이 좋은 것으로 나타났다.
동일한 설명변수 집합에 여러 개의 반응 변수들이 종속되어 있는 경우를 많은 실제 자료에서 볼 수 있다. 특히, 여러 개의 반응변수가 서로 상관관계를 가지고 있으면 각각의 반응변수에 대한 개별적인 분석보다는 반응변수들 사이의 상관관계를 고려한 동시 추정(simultaneous estimation)이 매우 효과적이다. 이러한 다변량 회귀분석에서 최소거리추정량(least distance estimator; LDE)은 반응변수들간의 상관관계를 모형 적합 과정에 반영하여 다차원 유클리드 공간에서 각 훈련 개체와 추정값 사이의 거리를 최소화하도록 회귀계수들을 동시에 추정한다. 뿐만 아니라 최소거리추정량은 이상치에 대한 강건성을 제공한다. 본 논문에서는 다변량 선형 회귀분석에서의 최소거리추정법에 대해 살펴보고, 나아가 효율적인 변수선택을 위한 벌점화 최소거리추정량을 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 adaptive group LASSO 벌점항을 적용한 AGLDE 기법은 반응변수들간의 상관관계를 모형 적합에 반영함과 동시에 설명변수의 중요도에 따라 효율적으로 변수선택을 수행할 수 있다. 제안 방법의 유용성은 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 확인하였다.
본 연구는 사례 기반 학습(instance-based learning)의 논리를 활용하여 지가를 추정하였다. 다양한 사례 기반 학습 기법 중 k-최근린법을 이용하였으며, k-최근린법 적용시 유사성을 측정하는 거리척도는 유클리디안 거리를 비롯해 문헌에 비교적 자주 등장하는 10개의 거리척도를 사용하였다. 본 연구에서는 k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값 중 가장 우수한 성능을 보이는 1개의 예측값을 최종 가격으로 선택하는 대신, 이들 예측값들을 병합하는 앙상블(ensemble) 기법의 논리를 적용하여 최종 예측값을 결정하였다. 앙상블 기법 중 일종의 잔차 적합 모형인 경사 부스팅 앨고리듬을 적용하여 최종 가격을 정하였다. 본 연구에서는 이러한 사례 기반 학습과 앙상블 기법의 이점을 실증적으로 제시하기 위해 전라남도 해남군 소재 농지를 사례로 하여 가격을 추정하였으며, k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값보다 앙상블 기법에 의한 가격이 보다 정확한 것을 확인할 수 있었다.
3개 혹은 그 이상의 고정노드로 구성된 다변측량법은 실내의 실시간 위치 인식 시스템 분야에서 현재 널리 사용되고 있다. 하지만 이 고정노드 중 일부가 장애물 및 고정노드의 불안정에 따라 통신도달성이 결여된 상황에서는 효율적 위치 정보를 획득하기가 어렵다. 이러한 환경에서 위치측정 결여 및 변동을 개선하기위하여 본 논문에서는 TOF(Time of Flight)기반으로 이동노드의 변위 추정을 위한 벡터예측알고리즘과 효율적인 거리평균을 위한 칼만필터를 이용하여 기존의 다변측량법에서 발생하는 내재적 위치측정오차를 줄일 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 보행자가 이동노드와 함께 이동하고 임의의 고정노드로부터 거리측정이 실패하더라도, 현재 및 이전 거리측정 값을 이용하는 제안한 알고리즘은 이동노드와 거리측정에 실패한 고정노드 사이의 거리를 예측할 수 있다. 실험결과 기존의 방법 대비 위치추정 성능과 효율이 향상됨을 확인하였다.
세종 산개성단 탐사관측 연구의 일환으로 중년 산개성단 NGC 2353에 대한 UBVI CCD 측광을 수행하였다. 측광학적인 방법으로 성단 내의 구성원을 선정하였으며, 이로부터 이 성단의 성간소광과 거리를 각각 E(B-V)=$0.10\pm0.02mag$와 $d=1.17\pm0.04\;kpc$으로 얻었다. 성단 구성원의 공간적인 분포를 통해서 성단의 형태가 북서 방향에서 남동 방향을 잇는 축을 중심으로 타원의 형태를 띠고 있는 것을 발견하였다. Padova 그룹이 제시한 이론적인 등연령 곡선을 관측한 색등급도에 맞춤으로써 이 성단의 나이를 1억 3천만년으로 추정하였으며, 이는 기존 연구보다 나이가 많은 것으로 나타났다. 구성원의 거리지수 분포에서 이 성단의 거리지수보다 밝은 곳에 나타나는 쌍성의 분포를 Gaussian 분포와 맞추어 $46\pm4%$ 정도의 최소 쌍성비율을 추정하였다. 마지막으로 광도함수와 질량함수를 유도하였고, 질량함수의 기울기는 $\Gamma=-1.4\pm0.2$를 얻었다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.99-108
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2006
대형 할인점 매출 데이터는 G-CRM, 에어기어 마케팅(Area Marketing)에 활용하기 위해 고객의 구매정보와 위치정보를 포함한다. TM중부좌표로 이루어진 고객 위치정보를 이용하여 지점간의 거리를 구할 수 있다. 서로 다른 위치에서 통시에 측정된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면, 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 대형 할인점 매출 자료에 대한 세미베리오그램(Semi-Variogram)의 모형을 추정하고, 관측되지 않은 지역에 대한 할인점 이용권을 공간예측기법으로 예측하였다. 그리고 공간예측 기법을 통해 예측된 할인점 이용권을 토대로 할인점 이용권 지도를 작성하였다. 또한 매출 데이터의 공간이상치 탐지를 위한 방법을 제시하고 실례로 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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