지난 20여년간 화물수송 분야에는 큰 변화가 있었다. 수송 공급 측면에서는 보다 다양하고 기술적으로 앞선 수송수단들이 등장했으며, 수송 수요 측면에서는 로지스틱스 개념의 도입으로 화주들의 보다 높은 수송 서비스가 요구 되었다. 수송수단의 수송 분담에 있어서도 특히 철도에서 공로로의 두드러진 화물이동 현상이 나타났다. 이러한 변화는 수송 현안 해결에 대한 관심을 높이고 화물수송수요 예측기법의 이론적, 개념적인 발달을 가져왔다. 그 중 두드러진 발달은 화주의 행태를 반영하는 행태모형의 개발과 새로운 자료수집 방법 및 자료형태이다. 전통적으로 화물수송 및 교통 연구에 널리 사용된 행태모형은 확률표본을 사용하여 왔으나, 80년대 부터 비확률 표본 사용에 관심이 높아졌다. 그 대표적인 것으로 기반근거 데이터를 들 수 있다. 이 데이터는 제한된 정보를 제공한다는 자료자체의 한계를 지니고 있으나, 자료수집이 용이하고 비용이 저렴하다는 장점을 가지고 있다. 화물수송 분야에서 선택기반 데이터를 이용한 연구는 현재까지 두 편이 발표 되어 있다. 따라서 볼 연구는 선택기반 데이터를 이용한 개별선택모형의 잠재력을 검증하는 것을 그 목적으로 하고, 네 종류의 제조품 그룹을 대상으로 기반근거 데이터를 수집하여 로짓모형을 추정하였으며, 추정결과를 이전 연구들의 결과와 비교하여 그 타당성을 검토 하였다. 추정된 결과는 통계적으로 유의하며 직관적으로 타당한 것으로 나타난다. 또한 그 결과는 문헌의 결과와도 일치하였다. 수송계획에 있어서 자료수집비용 절감의 필요성을 생각할 때 이것은 중요한 의미를 지닌다.
SRTM 데이터와 USGS의 NED (National Elevation Datasets) 데이터를 사용하였으며 두 데이터를 차분함으로써 식생수고도(vegetation height map)를 얻었다. 또한 차분값과 shape 파일에 포함된 식수년도의 비교를 통해 상관관계여부를 판단하고자 했다. 회귀분석을 통해 차분데이터와 식수년도 사이의 큰 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었으며 결국 수령추정과 수령정보의 맵핑이 가능함을 보였다. 추가적으로 지역별 지형특성, 숲의 균일도 등에 의해 선형성이 영향을 받는지 관찰하였다.
The covariance matrix is important in multivariate statistical analysis and a sample covariance matrix is used as an estimator of the covariance matrix. High dimensional data has a larger dimension than the sample size; therefore, the sample covariance matrix may not be suitable since it is known to perform poorly and event not invertible. A number of covariance matrix estimators have been recently proposed with three different approaches of shrinkage, thresholding, and modified Cholesky decomposition. We compare the performance of these newly proposed estimators in various situations.
Active data are the input data which are changed its membership as Vector Quantization codebook generation algorithm is processed. In the process of VQ codebook generation algorithm performed, the actual active data out of the entire input data will be less presented as the process is performed. Therefore, if we can accurately find the active data and only if we are going to do VQ codebook generation on the active data, then we can significantly reduce the overall generation time. In this paper, we presented the triangle inequality based algorithm to select the active data. Experimental results show that our algorithm is superior to other methods in terms of the VQ codebook generation time.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1253-1262
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2016
When there exists a change-point in hazard function, it should be estimated for exact parameter or hazard estimation. In this research, we compare the hazard change-point estimators. Matthews and Farewell (1982) parametric change-point estimator is based on the likelihood and Zhang et al. (2014) nonparametric estimator is based on the Nelson-Aalen cumulative hazard estimator. Simulation study is done for the data from exponential distribution with one hazard change-point. The simulated data generated without censoring and the data with right censoring are considered. As real data applications, the change-point estimates are computed for leukemia data and primary biliary cirrhosis data.
전력계통의 안정적 운용을 위한 EMS(Energy Management System)에서 현재 운용중인 계통의 상태를 추정하는 상태추정기는 매우 중요한 역할을 지닌다. 그러나 간혹 측정된 데이터가 잘못된 정보이거나, 데이터가 전송되지 않는 경우 가관측성이 확보되지 않게 될 수 있는데 이때는 의사측정값(pseudo measurements)을 이용하여 가관측성을 확보해 주어야 한다. 본 연구에서는 상태추정의 부하 데이터의 부재시사용하기 위한 모선별 부하분포계수(Bus Load Distribution Factor)에 관하여 소개하며, 그 오차를 최소한으로 줄이기 위해 사용하는 평활법에 대해 소개한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10d
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pp.151-156
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1999
텍스트로부터 명사를 추출하기 위해서 다양한 기법이 이용될 수 있는데, 본 논문에서는 학습 데이터를 이용하여 생성한 규칙과 사전을 이용하는 단순한 모델을 통해 명사를 효과적으로 추출할 수 있는 기법에 대하여 기술한다. 사용한 모델은 기본적으로 명사, 어미, 술어 사전을 사용하고 있으며 명사 추정은 학습 데이터를 통해 생성한 규칙을 통해 이루어진다. 제안한 방법은 복잡한 언어학적 분석 없이 명사 추정이 가능하며, 복합명사 사전을 이용하지 않고 복합 명사를 추정할 수 있는 장점을 지니고 있다. 또한, 명사추정의 주 요소인 규칙이나 사전 등록어의 추가, 갱신 등이 용이하며, 필요한 경우에는 특정 분야의 텍스트 분석을 위한 새로운 사전의 추가가 가능하다. 제안한 방법을 이용해 "제1회 형태소 분석기 및 품사 태거 평가대회(MATEC '99')"의 명사 추출기 분야에 참가하였으며, 본 논문에서는 성능평가 결과를 제시하고 평가결과에 대한 분석을 기술하고 있다. 또한, 현재의 평가기준 중에서 적합하지 않은 부분을 규정하고 이를 기준으로 삼아 자체적으로 재평가한 평가결과를 제시하였다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2011.04a
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pp.345-348
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2011
구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이다. 이 방법은 시험 수행에 드는 시간과 비용을 줄여준다. 그러나 공정 과정과 환경에 의하여 생기는 입력 물성치들의 변화 때문에 우리는 유한요소해석의 결과를 전적으로 믿어서는 안 된다. 따라서 유한요소해석의 신뢰성을 증명하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 현장에 축적된 피로 수명 시험 데이터를 바탕으로 유한요소해석을 이용하여 피로수명 파라미터를 역 추정 하는 연구를 수행하였다. 베이지안 접근법을 이용하여 불확실성 피로 수명 파라미터의 사후분포를 구하였고, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 역 추정된 파라미터의 샘플 데이터를 생성하였다. 얻어진 샘플 데이터를 기반으로 새로운 형상의 스프링에 대한 피로 수명을 예측한다. 신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)는 서스펜션 코일 스프링의 요구수명을 만족시키기 위하여 수행된다. 또한 크리깅 근사 모델은 유한요소해석의 연산 량 감소를 위해 이용한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1520-1524
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2010
지상에 설치된 우량관측소를 통해서 자료가 수집되는 강우자료는 공간적으로 분포하고 있는 공간자료(spatial data)이며, 지점자료(point data)이다. 공간자료(spatial data)는 공간적으로 분포되지 않는 일반 데이터와는 다른 속성을 가지고 있으며 공간적인 위치가 데이터 발생의 중요한 변수로 적용될 수 있고, 인접 데이터와의 상관관계가 고려되어야 한다. 본 연구는 공간분석기법을 이용하여 보다 효과적인 강우분석을 하기 위한 것으로서, 우리나라 총 679개 우량관측소의 2008년 강우자료를 바탕으로 티센(Thiessen) 기법, IDW(Inverse Distance Weighted), 스플라인(Spline) 등과 공간통계학적 방법인 크리깅(Kriging)을 이용하여 주요 유역별 면적 강우량 산정 및 미계측 지역의 강우량 추정을 모의하였다. 본 연구결과 유역별 면적강우량 추정시 티센 및 경향면 분석법, Natural Neighbor 방법은 일부 과다 추정되는 것으로 나타났고, IDW, RBF, 크리깅의 방법은 큰 차이를 보이지 않았으나, 미계측 지역의 강우량 추정에는 일반크리깅의 정확도가 비교적 높은 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.561-564
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2006
오늘날 컴퓨터와 데이터 통신의 급속한 발달로 인해 멀티미디어 정보통신 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 이러한 멀티미디어 데이터 중에서 동영상은 다른 데이터 형태에 비해 정보량이 매우 방대하다. 따라서 동영상을 처리하는 시스템에서는 압축 기법이 매우 중요한 역할을 차지한다. 이에 본 논문은 연속제거 알고리즘을 기반으로 이전블록 초기 움직임 벡터 사용 및 strip단위 블록 합을 통하여 고속의 움직임 추정을 통해 영상을 복호화 하였고, 기존의 완전탐색 블록 정합방식과 영상 복원 능력 및 연산량을 비교 평가하였다. 뿐만 아니라 이후 이를 바탕으로 고속 움직임 추정 모듈을 VHDL로 구현하여 본 논문의 프로그램을 성능평가의 기준으로 이용할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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