지구통계학적인 공간분석의 대표적인 방법인 크리깅(kriging)을 적용하기 위해서는 두 관측점 사이의 거리에 기반한 상관성을 나타내는 공간상관함수의 추정이 우선적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 다양한 크리깅에 적용할 수 있는 대표적인 상관함수인 semi-variogram, homeogram, covariance function에 대하여 국가지오이드 모델을 기반으로 추정하였다. 경위도 각각 2°의 대상지역 내 통합기준점의 지오이드고를 이용하였으며, 선형모델을 이용하여 공간적인 편향성을 제거하였다. 전체 100개의 샘플 포인트에 대해서 중복되지 않은 두 점 간의 거리를 기준으로 구간을 나누고, 각 함수에 대한 경험적인 값을 계산하였다. 공간상관함수의 경험적인 값은 각각 두 개의 모델에 최소제곱조정 방법으로 피팅한 결과 semi-variogram의 wave 모델 적합도가 가장 높았으며, homeogram과 covariance function은 exponential 모델이 상대적으로 좋은 피팅 결과를 보였다. 본 연구에서 결정한 공간상관함수는 추후 다양한 크리깅 방법을 통해 임의 지점에서의 예측값에 대한 정확도 검증과 이에 대한 평균제곱예측오차(Mean Squared Prediction Error, MSPE)를 계산함으로써 각 함수의 활용성에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 한다.
본 연구에서는 국내 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 검토하였다. 이러한 특성을 파악하기 위해 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수 정규분포를 고려하여 시간해상도별로 공간상관함수를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 또한 분단위 강우 자료를 호우 발생 특성별(태풍, 장마, 대류성 강우)로 분류하여 이에 대한 공간상관함수를 각각 유도하였다. 이때 시간해상도를 고려하기 위한 대상 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분이고, 대상지점은 중부지역의 27개 우량관측소 지점을 이용하였다. 그 적용 결과 분단위 강우자료의 경우 무강우 자료의 영향이 상대적으로 매우 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 공간상관거리는 적용 분포형, 호우 발생 특성에 따라 차이가 있지만 1분의 경우 약 $9{\sim}15km$, 60분의 경우 약 $21{\sim}53km$인 것으로 파악되었다. 또한 강우의 집성시간이 길어질수록 공간상관특성이 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 공간상관거리가 길어짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 분단위 강우자료의 관측소 밀도가 시단위 강우자료 관측소에 비해 상대적으로 매우 적음을 나타내며, 분단위 강우자료를 이용하여 지점빈도해석과 같은 공간적인 특성을 분석할 경우 적절한 개선방안이 제시되어야함을 의미하는 것이기도 하다.
강우장의 특성을 정량화하는 여러 통계적 특성치 중에 자주 사용되는 공간상관함수(또는 공간상관도)는 강우의 평가나 설계 그리고 강우장을 모형화하는데 중요하게 사용된다. 그러나 강우의 공간상관 구조는 여러 요인에 의해 많은 변동성을 가지고 있다. 이와 같은 강우의 공간상관구조에 대한 변동특성은 유역을 대표하는 공간상관구조를 결정하는데 문제점으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수정규분포를 고려하여 월별, 자료의 시간간격별로 공간상관도를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 대상유역인 금강유역의 28개 강우관측소의 자료를 이용한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. (1) 무강우자료에 대한 영향을 고려한 결과, 세 가지의 경우(Case A, B, C) 중에서 Case A(+,+)의 경우가 #0#에 대한 공간상관함수의 왜곡이 최소가 되기 때문에 가장 적절한 경우이다. (2) 일반적으로 사용되는 정규분포보다는 이론적 그리고 실증적으로 더 적절한 대수정규분포를 사용해야 함이 바람직하다. (3) 월별 공간상관함수 중 지수함수적인 감소경향이 가장 뚜렷한 7월의 경우가 유역을 대표하는 공간상관함수로 적절하다. (4) 자료의 시간해상도별 공간상관도는 다르게 유도되기 때문에 각각에 대한 경우를 고려해야 한다.
상관면역함수 f를 만드는 방법으로 Siegenthaler의 방법, Camion의 방법과 Seberry의 방법 등이 있다. 이 중에서 Seberry의 방법은 Hadamard 행렬이론을 이용하여 상관면역함수를 만드는 것으로, 임의의 상관면역도의 균형상관면역함수를 만드는 방법을 제공하였다. 본 논문에서는 저차원의 벡터공간에서 만들어진 여러 개의 상관면역함수를 조합하여 고차원 벡터공간위에서 상당히 비도가 높은 함수를 설계하는 Seberry의 방법들을 연구하였고, 그 함수들의 비선형도를 계산하였다. 즉, 두 개의 함수의 직합으로 설계된 새로운 상관면역함수와 네 개의 함수의 조합으로 설계된 새로운 상관면역함수의 비선형도가 각각의 이전 함수들과 비교하여 더 높은 비선형도를 갖는다는 것을 보였다. 또한 위의 방법을 응용하여 상대적으로 비도가 높은 상관공격으로부터 안전한 스트림암호에서 사용되는 함수들을 설계하였다.
본 연구에서는 원격탐사 화상의 분류를 목적으로 분광정보와 공간적 상관성의 반복적 결합방법을 제안하였다. 퍼지이론을 기반으로 공간적 상관성을 분류 과정에 적용하기 위하여 초기단계에서 정의된 소속 함수에 대해서 주변영역에 대한 필터링을 적용하였고, 특정 수렴 조건을 만족하는 단계까지 반복적 결합을 수행하였다. Landsat TM 화상에 적용한 결과, 향상된 분류정확도와 분광정보만으로 분류가 애매한 화소의 공간적 분포 양상을 확인할 수 있었다.
위그너 분포 함수 측정을 통하여 진행하는 laser beam의 상관함수와 진행 특성들을 연구하였다. 위그너 분포 함수는 진행하는 laser beam의 total degree of coherence, beam quality parameter, 그리고 근접장 및 원거리장의 정보들을 보여준다. 위그너 분포 함수를 이용하여 공간상관 함수와 방향상관 함수를 구할 수 있으며, 이를 Schmidt mode decomposition을 이용하여 분석하면 laser beam의 보다 여러가지 특성들을 분석 할 수 있다. 이렇게 분석된 eigenmode들은 진행하는 laser beam의 보다 정확한 coherence 특성을 이해하게 해준다.
본 논문에서는 S.Bostas와 V.Kumar[7]에 의하여 제안되고 $GF(2^n)$에서 정의되는 부호계열 발생알고리즘을 분석하고, 길이 n인 이진벡터로 이루어지는 벡터공간 $F_2$으로부터, 두 원소로 정의되는 공간 $F_2$로 사상할 수 있는 부울함수를 이용하여 발생기 구성 함수를 도출하였다. 차수 n=5와 n=7인 두 종류의 최소 다항식을 이용한 피드벡 쉬프트레지스터를 기반으로 Trace 함수로부터 부호계열 발생기 구성 부울함수를 도출하고 발생기를 설계 구성하였으며 이를 이용하여 두 종류의 부호계열 군을 발생하였다. 발생된 부호계열의 주기는 각각 31과 127로서 주기 $L=2^n-1$을 만족하고 ${\tau}=0$을 제외한 자기상관함수 값과 상호상관함수 값이 각각 {-9, -1, 7}과 {-17, -1, 15}로서 상관함수 값 $R_{i,j}({\tau})=\{-2^{(n+1)/2}-1,-1,2^{(n+1)/2}-1\}$의 특성을 만족하였다. 이 결과로부터 부울함수를 이용한 부호계열 발생기 설계와 구성이 타당함을 확인하였다.
본 논문에서는 저차의 부울 함수를 연접시켜 고차의 부울 함수를 생성하는 방법을 소개하고, 이러한 방법으로 생성된 함수의 균등성, 비선형성, 무상관도 등의 제반 성질을 새롭게 규명한다. 또한, 두 함수 사이의 'uncorrelated'개념을 확장하여 Differential Cryptanalysis에 강한 S-box가 가져야 할 필요 조건으로 Strict Uncorrelated Criterion(SUC) 개념을 정의하고, 이를 만족하는 부울 함수를 제시하여 그 존재성을 밝히고 특히, 특수한 형태의 연접으로 생성한 함수가 이를 유지함을 보인다. 그리고, Walsh-Hadamard 변환을 이용하여 부울 함수의 상관관계 특성을 조사하여 이를 연접 방식으로 확장 재생성한 부울 함수에 적용, 이들 함수의 상관관계 특성을 조사하여 이를 연접 방식으로 확장 재생성한 부울 함수에 적용, 이들 함수의 상관관계 특성을 규명한다. 더불어 bent 함수들의 연접으로 홀수차 벡터공간 위에서 semi-bent 함수를 정의하고 이 함수에 대한 상관관계 특성과 비선형치를 규명함과 동시에 SUC을 만족함을 증명하며 연접 방식에 의해서 확장 재생성된 다른 형태의 부울 함수와 비교하여 semi-bent 함수의 암호학적 우수성을 입증한다.
정규식생지수는 일반적으로 식생의 활력도를 나타나는 지표로서 널리 사용되고 있다. 최근에는 정규식생지수가 특정지역의 강우량과 온도의 계절 및 경년변화와 어떤 상관관계를 가지며 기후변화는 식생지수에 어떠한 영향을 미치는지 등에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 연구에서는 1981년부터 2001년까지의 NOAA/AVHRR 영상으로부터 계산된 남한지역 정규식생지수의 주성분 분석을 통해 자료의 공간변화패턴을 분석하고 경험적 직교함수를 이용하여 시간적 변화 양상을 파악하였다. 분석결과 정규식생지수의 공간변화도는 첫 주성분에 의하여 약 $60\%$ 정도 설명되어지며 첫 주성분은 남한지역의 지형 자료 패턴을 따르고 두 번째 주성분은 전체 변화도의 약 $17\%$를 나타내며 강한 남북기울기를 보여주는 것은 계절변화와 상관한 위도변화에 따른 정규식생지수의 변화를 나타낸다. 그리고 소양강댐 및 안동댐 유역의 정규식생지수, 강우량 및 유입량 상관관계 분석 결과 정규식생지수의 계절변화와 경년변화는 강우량의 변화에 그리 민감하지 않은 것으로 나타났다.
Otsu의 임계값 결정법을 포함한 기존의 임계값 결정 기법은 그레이 레벨 빈도수 히스토그램 정보를 이용하여 임계값을 결정한다. 그러나 빈도수 히스토그램은 입력 영상에서 그레이 레벨 빈도수 정보만을 재구성한 것이므로, 입력 영상의 그레이 레벨의 분포 및 그레이 레벨간의 관계성을 포함하지 않는다. 따라서 임계값 결정에 있어서 영상의 정보를 충분히 반영하지 못하여 때때로 부적절한 임계값을 제시한다. 본 논문에서는 빈도수 정보뿐만 아니라 그레이 레벨간의 상관관계함수를 정의하고, 정의된 상관관계함수를 이용하여 공간적 상관관계 정보 추출 및 추출된 정보로부터 임계값을 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 타당성을 빈도수 히스토그램에 기반한 Otsu의 임계값 결정법과의 비교 실험을 통하여 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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