분산 성분 모형 하에서 분산 성분들의 함수에 대한 통계적인 추론, 특히 소표본 하에서의 신뢰구간에 대한 방법들은 오랜 기간에 걸쳐서 여러 가지 방법들이 개발되어져 왔다. 그 대표적인 방법이 Graybill and Wang(1980)에 의해 제안된 수정 대표본 방법에 의거한 신뢰구간 추정법이며 현재까지 다양한 실험계획 방법 하에서 분산 성분들의 여러 가지 형태의 함수들에 대하여 확장과 개량이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 분산 성분 모형의 균형 실험 가정 하에서 분산 성분들의 선형 결합이 관심있는 모수일 때 분산 분석에 의해 얻어진 수정 대표본 신뢰구간의 실제 포함확률을 툴스트랩 보정을 이용하여 개선하는 방법에 대하여 논의한다. 붓스트랩 보정을 이용함으로서 신뢰구간의 포함 확률의 정도는 점근적 이차 차수까지 개선되며 특히 선형 결합의 계수들이 모두 양수이고 결합의 수가 증가할 경우 수정 대표본 신뢰구간의 포함확률이 주어진 신뢰계수보다 항상 커지게 되는 단점을 개선할 수 있음을 보인다. 제안된 붓스트랩 보정 신뢰구간의 효율을 소표본의 경우에 모의실험을 통하여 평가한다.
수문순환 과정에서 강수량의 부족으로 발생된 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄으로 전이된다. 기상학적 가뭄과 다르게 농업적 가뭄과 수문학적 가뭄의 발생은 인간 생활에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 가뭄의 전이과정을 분석하는 것은 가뭄의 효과적 대비와 대응을 위하여 필요한 일이다. 본 연구에서는 관측된 강수량과 수문모형으로 모의된 자연유출량 자료를 바탕으로 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄을 정의하고, 베이지안 네트워크 모형을 활용하여 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄 간의 전이 관계를 확률론적으로 분석하였다. 베이지안 네트워크의 결합확률을 산정하기 위하여 코플라함수를 활용하였다. 분석 결과, 기상학적 가뭄이 보통가뭄 상황에서는 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 0.41 ~ 0.63, 기상학적 가뭄이 극심한 경우에는 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 0.83 ~ 0.98이었다. 즉, 기상학적 가뭄이 심화됨에 따라 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 증가되었다. 계절별로는 가을에 가뭄전이 발생확률이 0.71 ~ 0.89로 가장 높으며, 겨울에는 0.41 ~ 0.62의 값으로 낮게 산정되었다. 결론적으로 여름에서 가을까지 기상학적 가뭄 심도가 심화됨에 따라서 수문학적 가뭄으로의 전이 확률이 높아지며, 해당 시기 동안 가뭄에 적절한 대응을 수행하면 가뭄의 예방이 가능할 것이다.
본 연구에서는 행오버 (hang-over)를 이용한 새로운 soft decision 음성 향상기 법을 제안한다. 제시된 음성향상기법에서는 global 음성부재확률의 개념을 소개하고 이를 기존의 채널별 음성부재확률과 결합하여 통계적으로 신뢰할 수 있는 음성부재에 대한 확률값을 도출해낸다. 특히 음성의 꼬리 부분에서의 음성부재확률결정의 성능을 향상시키기 위해 행오버의 개념을 도입한다. Hidden Markov model (HMM)에 근거한 행오버를 이용하여 음성부재확률을 수정하는 부분을 소개하고 최종적으로 수정된 음성부재확률을 이용하여 새로운 잡음전력의 갱신 및 이득수정을 통해 향상된 음성을 만들어 낸다. 개발된 음성 향상기법은 주관적인 음질평가에서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 나타내었으며, 특히 행오버를 이용한 음성부재확률의 수정에 관련한 성능을 검증하였다.
본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 4.5%, 1.3%의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비냉각방식 적외선 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 고속으로 이동하는 고온의 소형 물체의 3차원 위치를 추정함에 있어서 무작위로 추정되는 그 위치를 확률 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 확률적 위치 모델은 디지털 영상으로 인한 픽셀위치의 오차(pixel position error)와 비냉각식 적외선 카메라에서 영상을 취득하는 순간의 차이에 의한 지터오차(jitter error)로부터 유도되는데, 두 가지 오차를 결합한 통합 오차확률모델을 수학적으로 제시하고 실험을 통하여 그 효용성을 보여준다. 우선 본 논문에서 고안한 적외선 카메라의 지터 측정기를 이용하여 적외선 카메라에서 발생하는 타이밍 지터를 통계적으로 관찰하여 확률모델을 설정한다. 또한 디지털 영상의 스테레오 정합 과정에서 발생하는 픽셀 오차에 의하여 정확도가 떨어지는 측정거리를 확률모델로 정의한다. 실험 측정 결과, 지터는 가우시안 확률분포로 모델링하는 것이 가능하며, 픽셀오차는 균일 확률분포로 모델링된다. 이 두 가지 확률분포를 갖는 오차는 상호 독립으로서 선형 결합되는데, 전체 오차에 대한 확률분포는 지터오차 변수의 확률분포와 픽셀위치오차 변수의 확률분포를 컨볼루션함으로써 유도된다. 실제 고속 이동체에 대하여 정밀한 3차원 궤적측정기와 자체 구현한 적외선 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 제안한 확률모델을 3차원 위치추적 실험에 적용한 결과 95% 신뢰도 구간에서 물체의 위치를 추정하는 것을 확인하였다. 즉, 물체의 위치를 정확하게 측정하는 것은 이론적으로는 불가능하며, 확률모델을 통하여 물체의 위치를 표현하는 것이 타당함을 확인할 수 있다. 본 논문에서 제안한 확률모델은 적외선 스테레오 카메라를 이용한 거리측정에서 부정확함을 확률적으로 모델링하여 위치정보에 대한 불확실성을 보정해주며, 특히 적외선 스테레오 카메라를 이용한 고속 물체의 위치추적 및 거리측정에서 이론적, 실험적 토대를 제공할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 비정상적인 잡음 환경에서 음성향상을 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제시한다. 제안된 방법은 잡음 전력 추정을 위해 주파수 채널별 음성부재확률 (SAP, Speech Absence Probability)을 선택적 가중 파라미터로 적용하여 음성 구간에서는 기존의 Minimum Statistics (MS)에 의한 잡음전력 추정치에 비중을 두고 비음성 구간에서는 Soft Decision (SD)에 기반한 잡음전력 추정치를 선택하도록 기존의 알고리즘을 결합한다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 잡음 환경에서 음성향상기법에 적용하여 주관적인 음질평가 결과에 의해 평가하여 기존의 MS 또는 SD에 기반한 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.
효율적인 수자원 관리를 위해서는 미래 수문자료의 예측치에 대한 구간을 추정하여 미래에 관측될 자료에 대한 정보를 얻는 문제는 어렵지만 중요한 부분에 해당한다. 특히 중장기 유량예측은 입력변수의 불확실성이 크므로 확률론적 방법을 적용한 예측이 유리하다. 본 연구에서는 SSARR 모형을 이용하여 현재 유역의 상태에 과거에 재현되었던 강우를 결합한 앙상블 유출시나리오를 생성하였다. 그리고 대청댐 월 유입량에 대한 확률론적 예측방안을 제시하기위하여 과거 시나리오의 관측 ESP(Ensemble Streamflow Prediction)확률 및 Croley방법, PDF-Ratio방법을 한국의 기상예측정보 실정에 맞는 가중치 부여방안으로 적용하여 분석하였다. 2010년도 상반기를 기준으로 각 분석 기법별 정확성을 검증한 결과 Croley, PDF-Ratio 등 기상전망을 가중치로 부여한 확률론적 예측기법의 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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