농협 한우 개량부에서 시험 사육한 거세우 및 비거세우 각각 60두의 자료를 근거로 곰페르츠 방정식에 의한 성장곡선을 추정한 결과 비거세우의 성장곡선 방정식은 $W_t$ = 906.1.exp{-3.956.exp(-0.0034t)}이었으며, 거세우의 성장곡선 방정식은 $W_t$ = 823.1.exp{-3.301.exp(-0.0027t}이었다. 이 추정식에 의한 성숙체중은 과거에 추정한 식보다 높게 추정되었는데 이는 사양조건의 차이에 의한 것으로 사료된다. 비거세우에 대한 거세우의 체중비는 19.5개월까지는 급격히 감소하여 79.2% 정도에 이르렀으나, 이후 격차는 서서히 줄어들어 성숙시에는 90.8%에 이르렀다. 추정식은 생시 체중이 거세우의 경우 과다하게 그리고 비거세우의 경우 과소하게 추정되었으며, 실제 체중의 변이는 비거세우가 거세우에 비해 큰 경향을 보였다.
본 연구에서는 현재 시행되고 있는 오염총량관리제 모니터링 시스템에 적용가능한 부하량 추정기법에 대하여 제시하였다. 수정 TANK 모형을 통하여 8일 간격 유량자료의 1일 간격 유량자료로 의 확장을 시행하였다. 그리고 최소분산 비편향 추정기법을 통한 7변수 대수 선형 모형으로 오염 부하량을 추정하였다. 그 결과 TOC 및 BOD 부하량 추정에서 만족스러운 결과를 확인할 수 있었다. 연구의 적용의 일환으로, 낙동강유역의 TOC 및 BOD 항목의 부하량 유황 곡선을 작성하여 전체적인 분포를 살펴보았다.
비선형 계열저수지모형을 적용한 홍수추적모형을 변수추정모형과 결합하여 확대 상태-공간 모형으로 구성하고, Extended Kalman Filter를 이용하여 상태 및 변수를 동시 추정하도록 하였다. 민감도 분석을 통하여 추정변수의 상대적인 중요성을 조사하여 민감도가 낮은 변수는 상수화하고 상관성이 높은 변수들은 결합하여 모형을 단순화하였다. 그리고 제안된 실시간 홍수예측모형을 다목적댐들의 홍수량 유입예측에 적용하여 상태 및 변수의 동시추정에 의한 수문곡선과 실측유입수문곡선이 잘 일치함을 확인하였다. 또한 홍수가 진행함에 따라 추정변수중, 저류계수는 거의 일정한 값을 나타내지만, 지수는 수문곡선의 변화와 함께 시간적으로 변화하는 것으로 확인하였다.
본 연구에서는 지하수위 변동 곡선을 이용하여 지하수 함양률을 추정하는 기법을 제안하였으며 무강우 기간 지하수위 감수곡선을 이용한 기존의 방법과 비교하였다. 본 연구는 전국 지하수 함양률을 추정하기 위한 연구의 일환으로서 국가 지하수 관측망의 신뢰성 높은 지하수위 자료를 이용하였고 자료가 충실한 세 지역(충주, 진주, 광주)에 대하여 본 방법론을 적용하였다. 이를 위하여 각 지역의 지하수위에 대한 계절적 변동 분석, 지하 수위와 누적 강수량에 대한 시차분석, 지하수 함양률 비교 연구 분석 등을 실시하였다.
본 논문에서는 배터리의 노화에 따른 내부 저항 및 전압변동(Differential Voltage; DV)곡선 변화를 실시간으로 추정하는 SOH (State of Health) 알고리즘을 개발한다. 개발된 알고리즘은 정확한 내부 저항 추정을 위해 동작 및 측정 환경에 따른 고주파 통과 필터의 최적 설계 방안을 제안하며 동적 전류 특성을 고려한 DV곡선의 온라인 업데이트 로직을 이용한다. 알고리즘의 정확도는 단전지 시험 결과를 기반으로 시뮬레이션을 통해 검증한다.
지하수 수요예측과 개발계획을 수립하기 위해서 지하수 함양율을 적절히 산정할 필요가 있다. 본 연구에서는 초정리 일원의 소유역을 선정하고 이 유역에 대해서 지하수 함양량 추정기법중 물수지분석법. SCS-CN 방법. 지하수위 강하곡선법 및 유출수문곡선법으로 함양율을 추정하였다. 물수지분석법과 SCS-CN 방법에서는 청주기상대의 10년 강우자료가 이용되었다. 지하수강하곡선법을 위해서는 1997년 한해 동안 3개의 관측정으로부터 얻은 지하수위자료를 이용하였고, 유출수문곡선법 적용시에는 3개년도의 수위.유량곡선자료가 이용되었다. 각 방법에 의한 함양율은 물수지분석법이 19%. SCS-CN 방법이 12.95%, 지하수강하곡선법이 16.5%. 그리고 유출수문곡선법이 10.9% 정도의 결과값을 보였다. 상기 방법들에 의해 계산된 이 유역의 지하수 평균함양율은 14.84%이었다.
본 연구는 축산연구소 한우시험장에서 출생한 한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 추정된 성장곡선 모수의 유전적인 경향을 평가하기 위해 실시하였다. 본 연구에서 성장곡선 모수들의 유전력 추정은 단형질 모형과 다형질 모형으로 분석하였으며 단형질 모형의 경우 선형모형은 출생년도-계절과 어미소의 나이의 효과가 포함된 동기우 집단을 고정효과로 상가적 개체유전효과를 임의효과로 하는 Model I과 Model I에 최종 체중측정시의 일령을 일차식 공변이로 추가시킨 Model II 등 두 가지 분석모형을, 그리고 다형질 모형의 경우 출생년도-계절과 어미소 나이의 효과를 고정효과로 하는 Model I과 Model I에 최종 측정시 일령을 공변이로 추가시킨 Model II 등 두 가지 분석모형을 이용하였는데, 단형질 모형의 Model I을 이용하여 추정된 성장곡선 모수 중 성숙체중의 유전력은 모형별로 0.09~0.22의 범위였으며, 성장비는 0.07~0.13의 범위였고, 성숙률은 0.05~0.07의 범위였다. 그리고 Model II를 이용하였을 때는 모형별로 성숙체중이 0.12~0.28, 성장비가 0.07~0.13의 범위였으며 성숙률은 0.12로 Gompertz 모형이나, Von Bertalanffy 모형 그리고 Logistic 모형이 모두 같았다. 한편 다형질 모형의 Model I을 이용하여 추정된 성장곡선모수 중 성숙체중의 유전력은 모형별로 0.09~0.17의 범위였으며, 성장비는 0.07~ 0.13의 범위였고, 성숙률은 0.06으로 세모형이 같았다. 그리고 Model II를 이용하였을 때는 성숙체중은 0.10~0.23, 성장비는 0.00~0.01, 성숙률은 0.06~0.11의 범위였다. 본 연구에서 추정된 성장곡선 모수들의 유전력은 외국의 육우에서 보고되는 유전력보다 낮았으며 한우수소에서 보고된 것과 유사한 결과였다. 그리고 Model II는 성숙체중과 성숙률의 유전력이 Model I보다 크게 추정되어 최종 측정시 일령을 공변이로 첨가할 경우 성숙체중과 성숙률의 상가적유전분산의 크기를 증가시키는 결과를 얻었다. 각 월령별 실측체중과 각 성장곡선 모형에 적합시켜 추정한 월령별 체중들에 대해서는 단형질모형을 이용하여 유전력을 추정하였는데 분석에 이용된 선형모형은 출생년도-계절과 어미소의 나이의 효과가 포함된 동기우 집단을 고정효과로 상가적 개체유전효과를 임의효과로 하는 Model I이었다. 실측체중의 경우 24개월령 체중만 0.52로 한우에 대한 타 연구자들의 결과에 비해 높았고 그 외의 월령별 체중은 타 연구자들의 결과 범위에 포함되는 성적이었다. 각 성장곡선모형으로 적합시켜 구한 생시체중의 유전력은 Gom- pertz 모형이 0.08, Von Bertalanffy 모형이 0.08 그리고 Logistic 모형이 0.06으로서 실측된 생시체중의 유전력 0.27에 비해 높게 나타났다. 그리고 실측체중의 경우 24개월령 체중의 유전력이 0.52, 36개월령 체중의 유전력이 0.32로서 36개월령의 유전력이 24개월령의 유전력에 비해 낮아지는데 적합체중의 경우에는 36개월령 체중의 유전력과 24개월령 체중의 유전력의 차이가 없거나(Gompertz 모형), 오히려 36개월령 체중이 24개월령 체중에 비해 유전력 추정치가 높아지고 있다(Von Bertalanffy 모형, Logistic 모형). 이렇게 적합체중에서 생시의 유전력이 낮아지거나 실측체중의 경우처럼 24개월령 체중보다 36개월령 체중의 유전력이 낮아지지 않는 것은 본 연구에 이용된 각 성장모형들이 생시체중을 실측체중보다 높게 추정하고 36개월령 체중을 낮게 추정하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구 결과로 볼 때 성장곡선 모형으로 추정된 월령별 체중들간에 유전력의 차이가 나타나 한우 암소의 성장예측을 위한 성장곡선의 사용은 중요하게 다루어져야 할 것으로 사료되며, 성장곡선 모수들에 대한 유전능력을 예측하여 한우 암소집단에 대한 선발과 도태의 기준으로 활용한다면 암소의 육용형 개량에 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문은 듀얼 에너지 X-ray 검색기의 영상을 이용한 물질의 추정 방법 알고리즘을 제안한다. 물질 추정 알고리즘으로 많이 사용되는 기존 4가지 분별 곡선 이외에 로그 함수를 사용한 새로운 분별곡선을 이용하여 물질을 분류한다. 여기에 기존의 선형 보간을 이용한 원자번호 추정 방법이 아닌 확률분포를 이용한 원자번호 추정 방법을 제시한다. 확률분포를 이용한 가중치 계산에는 근접한 두 기준물질을 사용하는 방법과 모든 기준물질을 사용하는 방식, 2가지 방식을 실험하였다. 확률분포를 가중치로 사용하여 물질의 원자번호를 추정 할 경우 기존의 방법보다 더 정확한 원자번호 추정 결과를 나타내었다. 추정된 원자번호를 육안으로 확인하기 위하여 HSI 모델을 이용하여 결과영상에 채색하였다.
로지스틱 회귀모형은 이항 반응자료에 대한 가장 보편적인 일반화 선형모형으로 독립변수에 대한 확률함수를 추정하는데 이용된다. 많은 실제적 상황에서 확률함수가 종형의 곡선형태로 표현되는데 이 경우에는 2차항을 포함한 로지스틱 회귀모형을 이용한 분석은 대칭성을 갖는 확률함수에 대한 가정으로 인해 비대칭 형태의 종형곡선에서는 확률함수의 신뢰성이 저하되고, 2차항을 포함하기 때문에 독립변수의 효과를 설명하기가 쉽지 않다는 제한점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해소하기 위해서 로지스틱 회귀분석과 반복적 이분법을 이용하여 종형의 형태에 관계없이 확률곡선을 추정하는 방법론을 제안하고 모의 실험을 통해 2차항을 포함한 로지스틱 회귀모형과 비교하고자 한다.
중앙은행은 수익률곡선을 바탕으로 미래 수익률에 대한 시장의 기대를 추론한다. 통화 정책의 유효성 제고를 위하여, 시장이 예상하는 미래 수익률의 움직임을 정확히 파악할 필요가 있기 때문이다. 이에 따라 그동안 수익률곡선과 시장기대를 정확하게 추정하기 위한 다양한 모형들이 활용되었다. 이와 함께 채권시장의 발달로 채권시장과 거시경제간의 상호 연관성이 높아지면서 수익률 곡선에 영향을 미치는 거시변수가 무엇인지 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 그러나 수익률 결정요인에 관한 다양한 이론이 있는 만큼 그동안의 선행연구에서는 수익률곡선 추정 모형에 포함되는 거시변수들이 서로 달랐다. 이는 수익률곡선을 추정하는 데 있어 어떤 변수를 포함한 모형이 바람직한가에 관한 문제, 즉 모형 불확실성이 존재한다는 것을 의미한다. 이러한 상황에서 본 연구는 수익률곡선과 미래 수익률에 대한 시장기대를 정교하게 추정하기 위해 동태적 Nelson-Siegel 모형에 베이지안 변수선택 방법을 적용하였다. 베이지안 변수선택은 모형에 포함되는 중요한 변수를 선험적으로 결정하는 데 따르는 문제들을 완화하고 모형 불확실성을 추정에 효율적으로 반영하는 포괄적인 방법이라는 점에서 바람직한 추정방법이 될 수 있다. 베이지안 변수선택 모형과 선행연구의 모형들을 비교한 결과 모형에 어떤 거시변수를 포함하느냐에 따라 도출되는 미래 수익률에 대한 시장기대가 상당히 다르게 나타났다. 이는 모형 불확실성이 추정결과에 큰 영향을 미치며 이를 추정에 반영하는 것이 타당하다는 것을 의미한다. 베이지안 변수선택 모형의 예측력이 선행연구의 다른 모형들보다 우월한 것으로 나타난 점도 이를 뒷받침한다. 따라서 모형 불확실성이 추정에 영향을 미치는 상황에서 수익률곡선과 시장기대 추정의 정확성 제고를 위해 베이지안 변수선택 모형을 활용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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