제주지역의 경우에는 지형학적으로 한라산을 중심으로 한 산악지형을 이루고 있으며, 이러한 산악지형은 수문기상요소에 고도에 따른 영향을 미치게 된다. 따라서, 제주지역의 수문기상요소에 대한 산악효과를 정량적으로 파악하기 위해서는 해안 저지대에서부터 중산간, 고지대에 이르기까지 관측지점이 고르게 분포되어 있어야 한다. 제주 전역의 과거 운영되었거나, 현재 운영중인 기상관련 관측지점의 수는 125개에 이른다. 강수의 경우, 기상청(ASOS, AWS), 제주도 재난본부에서 관측하고 있으며, 강수 이외의 기상요소는 기상청에서 관측되어지고 있다. 본 연구에서는 제주전역의 기상관측지점에 대하여 강수량, 온도, 습도를 중심으로 제주지역의 산악효과 및 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 고도에 따른 기상요소의 정량적인 상관관계를 제시하고자 하였으며, 제주 전역에 걸친 수문기상요소들의 공간상관성 분석을 토대로 공간적인 분포특성을 도출하고자 하였다.
범죄, 화재, 교통사고 등 국민의 안전을 위협하는 위험인자들은 지역적 맥락과 공간적 특성을 가지고 있다. 지역마다 서로 다른 위험환경을 가지고 있으므로 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전 분야별로 위험요소의 공간적 패턴을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 전국 기초자치단체를 대상으로 분야(교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병)별 안전등급을 측정한 지표인 지역안전지수의 공간적 분포 패턴을 분석하는데 연구의 목적이 있다. 지역안전지수의 공간적 자기상관성 분석을 위해 전역적 공간자기상관분석(Global Moran's I)과 Local Moran's I를 활용한 LISA(Local Indicators of Spatial Association) 분석, Getis-Ord's G⁎i 분석을 실시하였다. 분석결과 교통사고, 화재, 자살의 안전지수 분포는 범죄, 생활안전, 감염병의 안전지수보다 공간적으로 집중(clustered) 경향을 보였다. 지역간 유의미한 공간적 연관성을 분석한 LISA 분석결과에 따르면, 수도권 지역이 다른 도시에 비하여 지역안전통합지수를 기준으로 비교적 안전한 지역인 것으로 나타났다. 또한 Getis-Ord's G⁎i 통계값을 활용한 핫스팟분석 결과 안전 취약지역의 군집인 3개의 핫스팟(강원도 삼척시, 경상북도 청송군, 전라북도 김제시)과 전반적인 안전 수준이 높은 군집인 15개의 콜드스팟이 도출되었다. 이러한 연구 결과는 안전 수준 취약지역의 공간적 분포와 패턴을 파악하여 안전 지수 개선을 위한 정책 수립시 기초자료로 활용될 수 있다.
객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 무선 통신 시스템의 시변 공간 상관 채널 (time-varying and spatially correlated channel) 환경에서 전송 시공간 부호 및 단순 선형 복조 처리 방식(transmit space-time code and simple linear decoding processing)으로 구성된 $2{\times}1$ Alamouti scheme의 성능을 분석한다. Alamouti 구조의 closed-form 확률밀도함수 (probability density function, PDF), 출력 신호 대 잡음 비(output signal-to-noise ratio, SNR) 및 오수신 확률 (outage probability)을 시간영역에서의 상관관계가 없음을 가정하고 공간 상관 계수(spatial correlation coefficient)의 함수로 유도한다. 이로써 채널 환경이 시변 공간 상관 (time-varying and spatially correlated)된 경우, Alamouti 구조의 성능은 상당히 열화 됨을 확인할 수 있다.
해양에서 배열센서를 사용하여 신호를 수신하는 경우 성능을 측정하는 척도로서 배열이득(Array Gain, AG)을 사용한다. 배열이득은 배열의 형상, 주파수 및 해양환경에 의한 소음의 방향성에 영향을 받는다. 본 논문에서는 배열이득을 모델링하고 예측하기 위하여 공간상관성을 이용하였으며, 해상실험을 통해서 예측모델을 검증하였다. 예측 모델에서는 임의형상의 배열 및 소음의 방향성을 고려할 수 있는 신호와 소음의 공간상관성을 사용하여 배열이득을 계산하였다. 해상실험에서는 예인음원을 이용하여 CW(Continuous Wave)를 수평배열센서로 수신하였으며, 송신신호 사이에 주변 소음을 측정하였고, 이로부터 개별센서와 배열센서의 SNR(Signal to Noise Ratio)을 계산하여 배열이득을 추정하였다. 최종적으로 실험적으로 측정한 배열이득과 예측모델을 이용한 배열이득을 비교 검증하였다.
최근 들어 다항식비례모형(RFM: Rational Function Model)은 비전문가에게 있어서 지형보정을 위한 정확도 문제를 해결함과 동시에 센서 종류에 상관없이 적용 가능한 범용적인 센서모델링 기법으로 각광을 받고 있다. 그러나 엄밀(physical) 모델이 없는 센서 혹은 위성의 궤도력 자료를 제공하지 않는 센서의 경우 다항식비례모형의 적용을 위해서는 다수의 매개변수 사용으로 인한 계수들 간의 상관성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 2차 다항식비례모형에 기초하여 전방 다항식비례모형(Forward RFM)과 상관도 분석을 통한 전방 다항식비례모형의 이른 및 위치정확도에 관한 연구를 수행하였다. 대상연구지역은 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)과 SPOT으로 촬영한 대전광역시와 그 주변지역으로 SPOT과 KOMPSAT 모두 상관성 분석 전에는 대략 50% 정도의 검사점에 대해 과대오차(>100m)가 얻어졌으며, 이 점들을 제외한 검사점에 대해서도 SPOT은 평균수평오차 20-24m, 평균표고오차 25m, KOMPSAT은 평균수평오차 15-24m, 평균표고오차 30m를 나타내었다. 전방 다항식비례모형에 대하여 상관성 분석을 수행한 후에는 검사점에 대한 모든 과대오차 조정결과가 소거되었고 검사점에 대해서 SPOT은 평균수평오차 8.8m, 평균표고오차 25.2m, KOMPSAT은 평균수평오차 8.4m, 평균표고오차 14.5m를 나타내었다. 최종적으로 연구지역에 대한 수치표고모형의 제작을 통해 상관도 분석을 통한 다항식비례모형의 실제 적용 가능성을 보여주었다.
본 연구에서는 영산강 본류를 대표하는 나주지점을 대상으로 하여, 해당 지점에서 자동 측정되고 있는 수질 항목들 중에서 총유기탄소(TOC: Total Organic Carbon)의 시계열 자료에 대한 비선형 동역학적 거동을 파악하고자 하였다. 1994년 낙동강에서의 수질오염 사고 이후 4대강 유역에서 설치.운영되고 있는 수질자동 측정망의 TOC 자료를 일자료로 환산하여 사용하였으며, 시계열 자료에 비선형 동역학적(카오스적) 특성이 존재하는지를 알아보기에 앞서 자료의 전처리 과정으로써 3가지의 잡음제거 방법을 적용하였다. 잡음이 제거된 시계열 자료에 비선형 동역학적 거동의 파악을 위해 보편적으로 사용되고 있는 상관차원분석을 실시하였다. 또한 상관차원분석 결과 비선형 동역학적 거동을 나타내는 것으로 판별된 자료에 대하여 그 양상을 가시적으로 알아보기 위해 지체시간$(\tau)$을 적용하여 3차원 위상공간에 도시하였다. 본 연구의 결과, 나주지점에서 측정되고 있는 총유기탄소에 대해 비선형 잡음제거 방법을 적용한 자료가 비선형 동역학적 거동을 내재하고 있는 것으로 나타났으나, 이를 위상공간에 재건하였을 경우 이상한 끌개(strange attractor)의 뚜렷한 구조가 보이지 않았다. 그러나 상관차원분석 결과 잡음이 제거된 자료가 카오스적 특성을 보이므로, 자료의 단기예측을 위한 방법에 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
이상기후 및 기상변동성의 증가로 극치강수량의 시공간적인 변동성이 크게 증가되고 있다. 서울시에 2010년 9월 21일에 내린 폭우사례와 같이 공간적으로 변동성이 큰 형태의 강우가 발생하는 사례가 빈번해지고 있다. 이러한 점에서 과거 강우자료로부터 시공간적인 추출하고 이를 범주화하는 연구는 방재관점에서 매우 중요한 정보로 활용할 수 있다. 이러한 강수의 시공간적 특성을 평가하기 위해서는 상대적으로 조밀한 강수관측망이 요구된다. 서울시의 경우 기상청에서 운영하는 관측소이외에도 서울시에서 운영하는 강수관측지점이 다수 존재한다. 이러한 점에서 착안하여 본 연구에서는 서울시에 운영하고 있는 26개의 AWS자료를 활용하여 시공간적인 강수변동성을 추출하고 평가하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 시간강수량 및 일강수량을 대상으로 연구를 진행하였으며 공간상관성분석, 지체상관분석을 실시하여 서울시 강수량 특성을 정량화 하였다. 강수의 공간적인 변동성은 2002년부터 2009년까지 26개 강수지점으로부터 추정된 150mm이상 최대강우사상 10개와 일강수량이 20mm미만이 10개의 강우사상의 지점별 표준편차를 통해서 대표적으로 분석하였다. 일강수량을 대상으로 공간적인 특성을 평가해본 결과 강수량의 크기가 클수록 서울시 강수장의 특성은 매우 불균질한 특성을 보여주고 있으며 반대로 강수량이 작은 경우 상대적으로 균질한 특성을 보여주고 있다.
본 논문에서는 통신 신호를 도청하는 도청자가 존재하는 환경인 와이어탭(wiretap) 채널을 가정하여 하나의 피드백 비트를 이용한 직교 시공간 블록 코드(orthogonal space-time block code, OSTBC)의 물리계층 보안 성능을 평가한다. 여기서, 공간적 상관관계를 갖는 MIMO(multiple-input multiple-output) 채널을 가정한다. 본 논문에서는 하나의 피드백 비트를 이용한 OSTBC(one-bit feedback based OSTBC, F-OSTBC) 기술을 제시하고, 각 노드에서의 공간 채널 상관계수를 다양하게 가정하여 F-OSTBC와 기존의 OSTBC, 그리고 송신 안테나 선택 기술에 대한 보안 아웃티지 성능을 비교한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권2호
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pp.193-204
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2010
최근들어 공간적으로 분석을 필요로 하는 여러 분야에서의 연구자들은 공간통계학에 많은 관심을 가지게 되었다. 그리고 통계학 분야 역시 공간상에서 얻어진 데이터에 공간자기상관이 존재할 경우 공간적으로 분석해야 한다는 주장과 함께 많은 연구가 진행되고 있다. 공간통계학에서 다루고 있는 데이터 중에서 '공간 격자데이터 분석'은 (1) 공간이웃의 정의, (2) 공간이웃 가중치의 정의, (3) 공간모형의 적용 등의 단계를 거쳐서 행해진다. 본 연구에서는 이상치가 존재하는 공간 격자데이터를 분석할 경우 절사평균제곱오차를 이용하여 분석함으로써 예측적인 측면에서 공간통계학적 방법이 일반통계학적 방법보다 더 우수함을 보인다. 본 연구에 대한 내용의 타당성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통하여 공간통계학적인 방법과 일반통계학적인 방법을 비교하였다. 그리고 부산진구의 실제 범죄데이터를 이용한 적용사례를 통하여 절사평균제곱오차를 사용한 공간통계학적 방법의 유용성을 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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