수동소나 시스템에서는 함정의 소음원에서 발생하는 방사 소음을 분석하여 표적을 탐지 및 식별한다. 소나의 탐지 범위 안에 다수의 소음원이 존재하면 신호를 분석할 때 각 소음원에서 나오는 성분들이 혼합되어 각각의 소음원을 규명하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 일반적으로는 배열 센서를 이용한 빔을 형성하여 소음원의 신호를 공간적으로 분리하는 기법이 사용되지만 환경에 따라 여전히 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 수동소나 표적신호를 분리하기 위한 새로운 방법으로 주파수영역 독립성분분석(FDICA: Frequency Domain Independent Component Analysis)을 적용하고, 혼합된 표적신호를 분리하는 모의실험을 수행하여 그 타당성을 검증하였다. 표적신호 합성을 위한 특징 정보로는 기계류 토널 성분 및 프로펠러 성분을 사용하였고, 분리 전 후의 결과를 LOFAR(Low Frequency Analysis and Recording), DEMON(Detection Envelope Modulation On Noise) 분석을 통해 비교하였다.
본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 Independent Component Analysis(ICA)-factorial 표현방법을 이용하여 얼굴감정 인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출 과정과 인식과정에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리에 근거한 K-Nearest Neighbor 알고리즘으로 얼굴감정을 인식한다. 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴 감정 데이터베이스를 구축하고 실험해본 결과 기존의 방법보다 좋은 인식 성능을 얻었다.
대부분의 사무용 건물은 코아 부분(엘리베이터 홀, 화장실, 계단 등)을 제외하고는 Open 되어 있으며, 필요에 따라 부서간에는 천장 면까지 도달하는 경량벽체를 설치하여 독립된 공간을 구획하고, 부서내부에서는 직원들간의 커뮤니케이션은 용이하게 하는 대신에 최소한의 독립성을 제공하기 위해 낮은 칸막이 등을 설치하고 있다. 그러나 사무실에 사용하는 칸막이 벽체 중 천장 면까지 도달하는 칸막이에 대해서는 KS F 2808(건물 부재의 공기전달음 차단성능 실험실 측정방법)의 측정방법을 이용하여 차음성능을 확인할 수 있으나 낮은 칸막이에 대해서는 소음저감 성능을 측정할 수 있는 측정 방법에 관한 규격이 없다. 따라서 기존에 있는 모든 KS 규격들은 국제표준규격인 ISO와의 부합화가 이루어졌거나 이루어지고 있기 때문에 이러한 정부의 방침에 따라 본 낮은 칸막이에 대한 소음감쇠량 측정규격 또한 ISO규격(ISO 10053(음향- 실험실 조건에서의 사무실 스크린의 소음저감성능 측정방법))을 받아들이기 위해 ISO규격 내용을 검토하였다. 향후 이 규격이 그대로 우리나라 규격으로 제정될 때 나탈 수 있는 문제점을 최소화하기 위해 국내에 있는 반 무향실에서 낮은 칸막이의 실제 소음저감 성능을 실시할 계획이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.423-429
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2014
본 논문은 이원고정효과모형의 분산분석에서 오차의 독립성과 등분산성이 만족되지 않는 경우를 가정하고 있다. 자료분석을 위한 모수추정방법으로 가중최소제곱법을 가정하고 있으며 모수를 추정하기 위한 방법으로 모형의 순차적 적합방식을 이용하고 있다. 또한, 모형의 행렬표현식으로부터 벡터공간에서의 사영을 이용하여 자료를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 모형의 순차적 적합에 해당하는 제1종 제곱합을 구하기 위하여 모형행렬에 의한 부분공간으로의 사영을 다루고 있다. 이 경우에 사영에 의한 제곱합을 사영제곱합으로 취급한다.
이 논문에서는 이산코사인변환을 이용하여 시계열자료를 주파수 공간으로 변환시킨 후, 이산코사인변환 계수를 재표집하여 시계열자료에 대한 재표본을 추출하는 방법에 대해 알아본다. 기존 주파수 공간상에서의 붓스트랩 방법은 스펙트럼평균(spectral mean)에 대한 추론을 하기위해 사용되지만 제안하고자 하는 방법은 시간영역상에서의 시계열자료에 얻을 수 있다는 것이 가장 큰 차이점이다. 이 논문에서는 정상시계열의 경우, 이산코사인변환 계수의 통계적 성질을 유도하고 이 성질을 이용하여 붓스트랩하는 과정을 설명한다. 모의 실험을 통해 기존에 사용되고 있는 방법과 성능을 비교하였다.
환경적 형평성에 대한 분석결과는 어떤 분석방법이 적용되느냐에 따라 많이 다르다. 또한, 경험적 연구에서 연구자가 이용할 수 있는 정보와 자료도 흔히 불확실하고 부정확하다. 본 연구는 환경적 형평성 분석에 있어서 이러한 방법론적 일관성 결여와 자료의 불확실성을 다루기 위해서 민감도 분석이라는 접근방법을 사용하였다. 본 연구의 목적은 공간적 근접성과 축척이라는 두 개의 공간척도에 대한 환경적 형평성의 민감도를 분석하는 것이다. 두 가지의 실험이 환경적 형평성 분석에 대한 두 개의 공간척도의 영향을 평가하기 위해서 통제 및 실험인자들을 사용하면서 수행되었다. 이러한 실험을 위해서 미국 조지아주 풀톤 가운티가 연구대상지역으로 선정되었고, 공간정보 데이터베이스를 구축하기 위해서 연구지역의 1990년 인구센서스 자료와 유독물질 배출목록(TRI) 데이터베이스가 지리정보시스템으로 통합되었다. 독립표본 t-test와 편재계수를 이용한 통계분석이 연구지역에서 환경적 행평성을 결정하고 공간척도의 유형에 따른 인구의 사회경제적인 특성의 상대적 변이성을 비교하기 위해서 수행되었다. 본 연구는 연구지역에서 환경적 형평성에 대한 분석결과는 TRI 시설들의 영향권을 설정하기 위해서 사용된 버퍼거리에 약간 민감하지만, 분석에 사용된 지리적 축척에는 민감하지 않다는 것을 밝혀냈다. 또한, 본 연구는 환경적 형평성에 대한 분석결과는 어떤 공간척도를 사용하느냐에 따라서 공간적인 측면에서 그리고 통계적인 측면에서 변할 수 있다는 시사점을 제시한다.
최근 웹 2.0 기술의 활용이 증가하면서 RIA (Rich Internet Application) 기술에 대한 중요성도 증가하고 있다. RIA는 인터넷 서비스가 가능한 데스크탑 및 모바일 기기에서 다양한 정보를 제공할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 RIA 기술 중에서 플래시를 사용하여 공간 데이터를 모바일 환경에서 서비스하는 방법을 제안한다. 공간 데이터 서버는 사용자가 요구한 공간 데이터를 RIA 기술 중 하나인 플래시 기반의 웹 어플리케이션에 포함하여 제공하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 클라이언트에서 렌더링 및 사용자 인터페이스 처리를 담당하는 특징을 가진다. 또한, 서버로부터 웹 어플리케이션을 다운로드 받으면 추가로 공간 데이터 서버에 접속 없이도 클라이언트 자체에서 공간 데이터의 패닝, 확대/축소 등의 처리가 가능하므로 무선 언터넷 환경을 사용하는 모바일 장치에서 효과적이다. 그리고, 풀랫폼에 독립적으로 동작되어 모바일 환경에서도 데스크탑 환경과 동일하게 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 공간 데이터 서버의 성능을 평가하기 위하여 WMS(Web Map Server)와 비교 분석한다.
폭염, 폭우와 가뭄 등과 같은 이상 기후 현상에 대한 적절한 대응이 최근 많이 요구되고 있다. 이상 기후 현상을 분석하기 위해 극단값 분석 기법을 적용할 수 있는데, 본 논문은에서는 한국의 여름철 강수량 자료(1973년부터 2012년까지의 5월부터 9월)를 분계점 초과값 모형으로 분석해보았다. 분계점은 한국의 기상관측소들을 5개의 군집으로 나누어, 각 군집별로 지리 정보와 시간을 공변량으로 하는 분위수 회귀 방법을 통하여 추정하였다. Northrop과 Jonathan (2011)과 같이 극단값들이 시공간적으로 독립이라고 가정하고 분석한 후, 추정오차와 검정 과정에 공간 종속성을 반영하였다.
기존의 전대역(Full-Band)에서 특징 파라미터를 추출하는 화자 확인(Speaker Verification) 시스템은 저대역이나 고대역에서 화자 정보의 특징이 제거되기 쉽다. 또한, 주파수 스펙트럼에 부분적으로 오염이 되는 경우, 특징 파라미터를 왜곡시켜 화자 확인 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다중대역 공분산 모델(Covariance Model)을 제안한다. 제안한 방법은 주파수 영역에서 전대역을 여러 개의 부대역(Sub-Band)으로 분할하고, 부대역별로 독립적으로 특징 파라미터를 추출하여 공분산 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 공분산 모델 간의 거리를 측정하는 화자 확인 실험을 하였다. 잡음 환경에서 기존의 방법인 전대역에 기반한 공분산 모델과 제안한 방법을 비교 분석한 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 $2\%$정도 성능이 향상되었다. 또한, 제안된 방법은 전대역에 기반한 파라미터 차원 수를 다중대역의 개수로 분할하여 사용하므로 계산량의 감소와 저장 공간면에서 효율적이다.
한강유역의 우량관측소에서 우기동안 관측된 연속시간 강우자료에서 무강우시간으로 분리한 단일호우사상들의 호우수, 강우량, 지속기간, 강우강도를 분석하고 유역을 비슷한 강우특성을 갖는 세지역으로 구분하였다. 또한 Restrepo와 Eagleson이 제안한 독립호우 선정기준의 적용성을 검토하고 이 방법에 의한 독립호우 분리시간을 선정하여 연속시간 강우자료에서 무강우 시간들에 의하여 분리된 단일 호우사상의 시간적 특성과 비교 검토하여 단일호우 분리시간을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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