미국의 DOE(Department of Energy)산하 EERE(Energy Efficiecy & Renewable Energy)에서 신재생 에너지 프로그램 평가를 하고 있다. 특히 General program evaluation Guide에는 많은 평가기관에서 제안되었던 5가지 방법 중 Outcome 평가는 프로그램의 목적을 얼마나 달성했는지를 측정하는 것으로 일정한 기간이 지난 후 프로그램의 목적을 달성함으로써 얻어지는 결과를 추산함으로써 그 기간 동안 프로그램이 의도했던 목적을 얼마나 잘 수행했는지를 보여준다. 한국에서 시행되고 있는 신재생에너지 보급 프로그램의 성과를 정량화 분석을 통하여 평가할 수 있어 국내 적용성이 크다. 본 연구에서는 미국 에너지부 EERE로부터 지원받아 NREL(National Renewable Energy Laboratory)에서 실행한 Utility Green Pricing 프로그램을 사례 분석하였다. Utility Green Pricing 프로그램은 1993년 시작되었으며 2002년 말 미국 전역의 300여개 시설을 통한 90개의 프로그램을 발전시킴으로써 소비자가 자발적으로 재생에너지 발전을 지원하기 위한 한 방법으로 최근 이런 프로그램 수는 증가하고 있다. 2002년 말 기준으로 국가 전기 사용자의 20%, 대략 270,000명의 소비자가 선택하였고 2002년 290MW급 재생에너지 설비용량과 2003년 140MW급 시설을 담당하였으며 미국 이외에 캐나다, 일본, 호주, 12개 유럽 국가들이 시행하고 있다. 이 프로그램 목표는 어떤 프로그램이 green pricing 프로그램의 소비자 참가와 재생에너지 구매의 최대화를 돕는지를 제공하는 것으로 Data Pool은 90개 프로그램 중 더 이상 실행하지 않는 4개를 제외한 86개로 응답률은 77%였다. 분석대상은 거주자와 비거주자로써 자료는 2003년 초 66개의 green pricing 프로그램의 질문서를 토대로 도출되었다. Green Pricing 프로그램 질문서는 참여, 지난해 판매, 재생에너지 공급, 할 증금(초과 구매력), 프로그램 디자인과 실행, 마케팅, 소비자를 위한 부가서비스 이렇게 총 7부분으로 나누어져있다. 특히 거주자와 비거주자와 참여, 재생에너지 판매량, 프로그램 수명, 사용하는 재생에너지의 종류, 프로그램 가격, 비용 할증료, 프로그램 평가의 종류, 프로그램 마케팅 노력, 참여자에게 제공되는 부수적 가치와 관련된 자료를 모으기 위해 실행되었다. 종속적 변수로 프로그램 유효성 측정과 관련된 비/거주자 참여와 재생에너지 구매를 선택하였으며 독립적 변수로 프로그램 디자인과 마케팅 특징을 들었다. 분석방법으로는 이변성과 다변성 통계적 분석을 이용하였다. 이변성 분석은 쉽게 개별적 독립 변수와 종속변수와의 직접적 관계를 보여주며 다변성 분석은 보다 정확한 영향 산정을 위해 선택한 복합적 독립변수를 이용하였다. 프로그램 유효성 측정을 위해 비/거주자 참여 퍼센트와 재생에너지 구매 퍼센트를 구하였다. 그러나 이 분석에 몇 가지 제한점이 있었다. 소비자 중 국외자의 영향으로 분석에 많은 영향을 주지 않지만 single utility 프로그램은 비거주자참여율과 재생에너지 구매율에 영향을 끼칠 가능성이 있으며 독립/설병변수를 프로그램성공을 위해 거듭 강조하지만 빠지거나 무딘 변수는 여전히 존재한다. 분석 대상이 2002년까지를 대상으로 하기 때문에 시간상의 지체 역시 문제가 될 수 있다. 다중공산성 역시 독립변수간의 상관관계가 나타나면서 발생된다. 하지만 몇 가지 재미있는 결과를 얻어냈다. 프로그램 기간이 소비자 응답에 영향을 미치며 초기 거주고객의 높은 구매력이 지속된다는 것이다. 가격 할증료와 최소 월사용료는 프로그램 성공 초기 결정요인이 되지 않는다. 작은 시설이 성공 달성가능성이 더 큰 것으로 나타났으며 비거주자의 사적 이득 제공 역시 성공 강화에 영향을 끼쳤다.
본 논문은 장치산업에서 적용되는 다변량 EWMA 공정제어와 통계적 공정감시 통합시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 통합시스템은 자동공정제어(APC)의 예측, 조정기능과 통계적 정정감시(SPM)의 이상점 발견 및 제거등의 각각의 장점을 이용하였다. 기존의 다변량 EWMA연구는 데이타간의 독립성을 가정하였으나 본 논문은 데이타간의 종속적인 형태인 IMA(1,1)모델을 대상으로 하였다.
프로파일 분석은 반복측정 자료를 분석하는데 있어서 널리 사용되는 다변량 분석모형이다. 프로파일 분석에서는 처리 그룹간의 비교와 반응 프로파일의 평행성 검정을 위해서 4가지 검정통계량이 널리 사용되고 있다. 이들 검정통계량은 Wilks의 통계량($\Lambda$), Pillai's Trace 통계량(V), Hotelling-Lawley Trace 통계량(U), Roy's Maximum Root 통계량($\Theta$ )이다. 그 동안 이들 통계량들을 비교하기 위한 여러 연구가 있었지만 주로 일반적인 다변량 분산분석 모형에 근거한 비교였다. 본 논문에서는 자료가 반복측정 자료이고 우리의 관심이 프로파일 분석에 있을 때에 이 4가지 통계량의 비교에 초점을 맞추었다.
국내의 경우 매년 발생하는 홍수에 대해서는 많은 분석과 대비를 하고 있지만, 겨울철 강설에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 기상청 산하 57개 관측지점의 30년 이상의 강설 자료를 수집하고 다변량 분석을 실시하였다. 국내 지역의 강설 동질성을 검정하기 위하여 주성분분석과 군집분석을 실시하였으며 본 연구의 수행으로 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 지금까지 선행된 타 연구에 비하여 보다 많은 강설지점에 대한 다양한 강설특성자료를 이용함으로써 권역화 분석에 대한 타당성과 정확성을 확보할 수 있었다. 둘째, 주성분 및 군집분석으로 관측지점간의 수문학적 동질성 검정을 합리적이고 효율적으로 분석할 수 있었으며, 군집분석의 결과로부터 지형학적 영향을 고려한 강설의 권역화는 국내의 강설지역을 5개의 권역으로 분류하였다. 셋째, 각 강설성분의 권역별 평균값으로부터 각 권역별 강설의 양적 특성을 분석하였으며, 여러 가지 강설 성분을 종합적으로 이용하여 분석된 본 연구의 결과는 향후 재난방지 계획을 위한 강설의 수문학적 분석에 많은 도움을 주리라 사료된다.
연속 형질(quantitative trait)에 영향을 미치는 유전자를 알아내기 위해 형제 쌍의 자료를 수집하여, 주로 이용되는 Haseman과 Elston (1972)의 최소제곱 회귀검정법으로 분석하는데 이는 단일 형질에 대한 분석법이다. 현실적으로 여러 형질들이 복잡하게 단일유전자 좌위(single locus)와 연관되어 있어 함께 수집하게 되는 경우에는, 이러한 연관된 여러 형질을 동시에 분석하는 유전연관성 검정법(linkage test)이 절실히 필요한 실정이다. Amos 등 (1990)은 주성분(principal component) 선형모형을 이용하여 Haseman과 Elston (1972)방법을 둘 이상의 형질의 다변량 분석법으로 확장시켰다. 그러나 이 검정방법은 통계량의 분포를 알 수 없기에 아직 제 1종 오류가 제대로 통제되지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 다변량 형질 자료의 연관성검정에 있어 단일변량에 대한 비모수 추세검정법을 다변량 자료에 대한 분석법으로 확장시킨 통계량을 사용할 것을 제안한다. Amos 등 (1990)이 제안한 방법과 다변량 추세검정 통계량을 모의실험으로 생성한 연속형 형질자료에 적용하였을 때, 다변량 추세검정 통계량은 Amos 등 (1990) 방법에서의 여러 문제점이 발생되지 않을 뿐만 아니라 모의실험에서 제 1종 오류가 정해진 유의수준에 가까운 것을 확인하였고, 검정적이 더 높음을 볼 수 있었다.
지역빈도해석은 우리나라와 같이 자료 기간이 짧은 경우 지점빈도해석보다 더 정확한 확률강우량을 산정할 수 있는 기법이다. 지역빈도해석을 통한 확률강우량 산정 결과는 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역을 구분할 때에는 강우에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 변수의 유형과 개수가 지역 구분의 효율성을 좌우하기 때문에 활용 가능한 모든 변수들의 정보를 요약할 수 있는 변수들을 선택하는 것이 지역 구분의 효율성 면에서 유리하다고 할 수 있다. 이런 면에서 지역 구분의 효율성을 증대시킬 목적으로 다변량 분석 기법이 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주성분 분석, 요인 분석, Procrustes analysis와 같은 다변량 분석 기법을 활용하여 42개의 강우 관련 변수들을 33개의 변수로 줄일 수 있었다. 분석 결과 변수 개수 감소로 인한 정보 손실은 크지 않은 것으로 나타났다. 따라서 이러한 기법에 의한 변수 차원의 축소는 지역 구분의 효율성 향상에 기여할 수 있는 것으로 판단된다. 선정된 변수들을 바탕으로 군집해석을 수행하여 지역을 구분하였고, L-모멘트에 근거한 이질성척도(H)를 활용하여 구분된 지역의 동질성을 검토하였다. 또한 L-모멘트에 근거한 적합성 척도(Z)를 적용하여 구분된 지역에 적합한 확률분포형을 선정하였고, 선정된 적정 확률분포형을 바탕으로 각 지역에 대한 성장 곡선(growth curve)을 유도하였다.
다변량 통계분석기법중 하나로 제기된 투사지향방법은 다변량자료를 관심있는 일차원 또는 이차원의 자료로의 선형투사를 찾아 나가는 방법이다. 이 방법은 다변량 자료가 갖는 차원의 문제를 해결해 줄 수 있는 유용한 기법으로 제시되었다. 본 연구에서는 투사지향방법을 이용하여 추정한 다변량 확률밀도함수를 사용한 새로운 비모수적인 판별분석방법을 제시하고, 이를 기존의 모수적 판별분석방법중 실제적으로 많이 사용되는 선형판별함수방법, 그리고 기존의 비모수적 판별분석방법중 계산상의 편리성이 많은 K-최인접방법과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교분석하였다.
다변수 이차식 기반 전자서명 알고리즘은 구현의 용이성과 작은 서명 크기를 장점으로 갖는 양자내성암호 후보군이다. 이러한 다변수 이차식 기반 전자서명의 효율성을 높이기 위해 희소 행렬을 사용한 전자서명 기법들이 제시되었으며, 이 중 HiMQ는 국내 정보통신단체 표준으로 제정되었다. 그러나 HiMQ는 2022년 제안된 MinRank 공격에 의해 깨진 대표적 다변수 이차식 기반 전자서명인 Rainbow와 유사한 키 구조를 갖는다. HiMQ는 국내 정보통신단체 표준으로 제정되면서 권고 파라미터를 제시하였는데, 이는 2020년 기준의 암호 분석에 기반한 파라미터로 최근 공격 기법들이 고려되지 않았다. 이에 본 논문에서는 HiMQ에 적용 가능한 다변수 이차식 기반 전자서명에 대한 공격 기법들을 살펴보고 이에 대한 안전성 분석을 수행하였다. HiMQ에 가장 효과적인 공격은 2022년 제안된 개선된 MinRank 공격인 combined attack이며, 세 개의 권고 파라미터 모두 기준 보안강도를 만족하지 못하였다. 또한 HiMQ-128과 HiMQ-160은 최소 보안강도인 128-bit 비도도 만족하지 못하였다.
본 논문에서는 임의의 사람이 발성한 음성을 마치 다른 사람이 발성한 것처럼 들리도록 하는 음성변환 기술에 대하여 설명하고, 화자간의 성도 특성과 여기신호 특성 파라미터 변환을 독립적으로 수행하기 위한 변환방법을 실험한다. 성도 특성 파라미터 변환은 입력되는 음성신호에서 LPC (Linear Predictive Cofficient)켑스트럼을 추출하여 선형다변회귀모델에 적용하여 수행하고, 여기신호 특성 파라미터 변환은 잔차신호를 추출하여 LP-PSOLA (Linear Predictive-Pitch Synchronous Overlap and Add) 합성방식을 이용한 화자간의 평균 피치주기 변환으로 수행된다. 실험결과는 선형다변회귀모델과 LP-PSOLA 합성방식을 이용하여 변환된 음성이 대상화자의 음성에 유사함을 보여준다
다중 치우침 모수벡터를 가진 다변량 치우친 정규분포 (MSNMix)를 EM 알고리즘으로 적합하려면 E-step에서 다변량 절단 정규분포의 적률과 확률을 계산해야 하는데 이것은 매우 큰 계산 시간을 요구한다. 그래서 비대칭 자료를 적합하는데 흔히 단순 치우침 모수를 가진 모형을 적용한다. 이 모형은 단변량 처리방식으로 적합하는 것이 가능하기 때문에 처리속도가 매우 빠르다. 그러나 단순 치우침 모수를 적용하는 것은 응용에서 비현실적인 경우가 많다. 본 논문에서는 다중 치우침 모수를 가지는 MSNMix의 근사적 추정법을 제안하는데, 이 방법은 단변량 처리방식이 적용되므로 향상된 처리속도를 보장한다. 그리고 제안된 방법의 실효성을 보이기 위해 몇 가지 실험 결과를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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