본 논문에서는 의사 2차원 은닉 마르코프 모델의 구조로 생성한 마르코프 체인형 확률모형에 의한 인쇄체문자 이미지의 모델링에 대해 논한다. 이미지 데이터에서 바로 모델을 실시간 생성하며 문자 인식 및 검출에 응용할 수 있다. 실험에 의하면, 이 방법을 통해 특정 낱말이 포함된 문장에서 숫자를 인식, 한글을 검출할 수 있음을 확인하였다.
비모수 베이스 통계학, 확률적 표집에 기반한 추론 등이 기계학습의 주요 패러다임으로 등장하면서 디리슐레(Dirichlet) 분포는 최근 다양한 그래프 모형 곳곳에 등장하고 있다. 디리슐레 분포는 일변수 감마 분포를 벡터 분포로 확장한 형태의 하나이다. 본 논문에서는 감마 분포를 갖는 임의의 자연수 X를 K개의 자연수의 합으로 임의 분할 할 때 각 부분의 크기 비율을 디리슐레 분포에서 표집하는 방법을 제안한다. 일반적으로 디리슐레 분포는 연속적인 (K-1)-단체(simplex) 위에 정의 되지만 자연수로 분할하는 표본은 자연수라는 조건 때문에 단체 내부의 이산 그리드 점에만 정의된다. 본 논문에서는 단체 위의 그리드 상의 이웃 점들의 확률 분포로부터 마르코프연쇄 몬테 칼로(MCMC) 제안 분포를 정의하고 일련의 표본들의 마르코프 연쇄를 구현하는 알고리듬을 제안한다. 본 방법은 마르코프 모델, HMM 및 준-HMM 등에서 각 상태별 시간 지속 분포를 표현하는데 활용 가능하다. 나아가 최근 제안된 전역-지역(global-local) 상태지속 분포를 동시에 모형화하는 감마-디리슐레 HMM에도 응용가능하다.
본 연구는 사후분포를 예측하는 베이지안 추정기법의 일환인 마르코프 체인 모형을 적용하여 직업요인 인구이동에 따른 직종별 취업자의 공간적 분포에 나타나는 변화를 예측하였다. 이를 위해 인구이동의 사유 중 직업요인 이동량을 추출하여 직업을 요인으로 하는 인구이동 패턴을 파악하고, 직업요인 인구이동의 추이확률 산출 값을 토대로 채프만-콜모고로프 방정식을 구축하여 장래 지역별 취업자 분포와 직종분포의 변동성을 예측하였다. 분석결과, 서울의 취업자 분포가 감소할 것으로 예측되나 직종 중 단순노무 종사자는 증가할 것으로 예측되었다. 전문가 및 관련 직의 경우 수도권과 일부 광역시를 제외한 모든 지역에서 증가할 것으로 추정되었고, 강원, 충청지역은 전체 직업군의 취업자 분포에 있어 증가세를 나타낼 것으로 예측되었다. 본 연구 결과는 향후 지역 노동시장의 원활한 인력수급이 가능하도록 유입, 유출될 가능성이 높은 인력 및 직종을 중심으로 직업훈련, 취업알선 등 고용지원 서비스를 통해 사전 대비하는 방안 마련에 기초자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 대구시를 사례로 셀룰라 오토마타-마르코프(Cellular Automata: CA-Markov) 모형을 활용하여 개발제한구역 유지 및 해제 시나리오별 2020년의 녹지를 예측하고, 토지피복 변화탐지기법 및 공간메트릭스를 이용하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 먼저, 마르코프 체인(Markov chain) 모형을 이용하여 1998년과 2009년의 환경부 토지피복도에 기초한 토지피복변화의 전이확률을 도출하였다. 마르코프 전이확률을 보다 현실에 가깝게 보정하기 위하여 대구시 녹지의 공간적 변화에 영향을 주는 제약요인을 선정하여 다기준 평가(Multi-Criteria Evaluation: MCE)를 통해 적합성 지도(suitability map)를 제작하였다. 최종적으로 마르코프 전이확률과 적합성 지도를 셀룰라 오토마타 모형과 결합한 CA-Markov 모형을 적용하여 개발제한구역의 해제 유무에 따른 두 가지 시나리오에 기반을 두고 2020년의 토지피복을 예측하였다. 모형의 타당성은 2009년의 예측된 토지피복도와 2009년의 실제 토지피복도를 비교하여 산출된 Kappa 계수로 검증하였다. 예측된 토지피복 가운데 녹지만을 대상으로 녹지피복변화를 탐지하고 이동창 샘플링을 적용한 공간메트릭스를 산출하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 분석결과에 따르면, 현재의 도시화 추세가 지속되고 개발제한구역이 유지되는 경우, 달성군, 달서구의 성서, 동구의 안심, 북구의 칠곡 등과 같은 교외 지역에서 2020년에 녹지의 파편화(fragmentation) 현상이 뚜렷하게 나타나는 것을 알 수 있었다. 개발제한구역이 해제되는 경우, 개발제한구역 경계 주변부에서 녹지의 파편화가 나타나는 것을 알 수 있었다. 따라서 미래 대구시의 지속가능한 녹지관리를 위해서는 이러한 공간적 변화 양상을 충분히 고려하여 체계적인 모니터링을 실시할 필요가 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1133-1146
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2016
공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀 (conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2009)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 확장된 공간 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀 (directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 모수추정으로 마르코프 체인 몬테 카를로 방법을 기반으로 한 베이즈 추정법을 제시한다. 제시한 모형을 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.
HMM이 시계열 모델로써 우수함이 널리 입증되면서 이차원 모델로 확장해 보려는 연구 결과도 늘어났지만 아직까지 임의의 객 체 패턴의 다양한 변형을 모델링하기에는 너무 단순한 경우가 대부분이다. 따라서 HMM이 시계열 데이터에서 보여준 성과를 영상 데이터에서 기대하기는 어렵다. 즉, 아직 대부분의 모델이 2D HMM으로 보기에는 부족하다고 판단된다. 본 논문에서 제안하는 모델은 이 차원 공간에서 상하, 좌우 방향의 진행 관계(causality)가 존재하는 은닉 마르코프 격자 또는 HML이다. 여기에 격자 구성 조건을 추가하여 모델 평가와 디코딩, 그리고 MLE 매개변수 추정법에 의한 훈련 알고리즘을 이론적으로 유도, 개발하였다. 본 모델은 기존의 필드형 모델과 달리 필기 문자 영상과 같이 다양한 국소적 형태 변형을 효과적으로 모델링하는 유용한 방법으로 사용될 수 있다.
본 연구는 경제전반의 저성장 기조에도 불구하고 성장세를 보이는 지식서비스산업의 입지적 특성과 하위 업종별 고용기회의 변화를 분석한다. 특히 우리나라 20-30대 청년층이 선호하는 전문직서비스업 중 고용분포가 높은 업종인 출판업, 정보서비스업, 교육서비스업을 중심으로 지난 10년간 입지분포의 공간적 특성을 파악하고 고용분포의 변화를 예측한다. 이를 위하여 수도권지역을 대상으로 지식서비스업과 하위 3개 업종별 입지계수(LQ)를 산출하고, LISA 분석을 통해 집중분포지역을 파악한다. 또한 지식서비스업과 하위 3개 업종별 입지분포에 영향을 미치는 사회경제적 요인을 파악하고, 마르코프 체인 모형(Markov Chain Model)의 확률과정을 적용하여 고용분포지역의 변화를 단기예측한다. 분석결과, 수도권의 일부 특정지역을 중심으로 집중분포를 보이고 있는 세 업종별 특성에 따라 분포에 영향을 미치는 유의미한 변수에 차이가 나타났고, 업종에 따라 지역별 고용분포의 재분산에도 공간적 차이가 나타날 것으로 추정되었다. 본 연구에서 살펴본 지식서비스업종은 청년층의 고용분포가 가장 높지만 동시에 인력부족도 높은 것으로 나타났다. 이들 업종별 구인-구직과정의 마찰을 감소시키기 위한 노력이 필요할 것이며, 이는 청년실업 문제를 완화하는 데에도 기여할 수 있을 것이다.
최근 비디오 감시, 로봇 시각 휴대폰 등 무수히 많은 카메라가 생활 속에 파고들면서 휴먼 동작 인식은 컴퓨터 시각 분야의 새로운 붐을 일으키고 있다. 자체로 그다지 흥미 있는 동작은 아니지만 걸음걸이 또는 보행은 가장 보편적으로 많이 관찰되는, 의심할 여지없이 사람의 대표적인 동작이다. 그리 오래되지 않은 과거에 보행자 인식의 관점에서 반짝 연구가 있었지만 관심의 길이가 짧은 만큼 보행 동작에 관한 체계적인 분석과 이해 없이 이루어졌었다. 본 연구에서는 일련의 점진적인 모델을 이용하여 보행 동작의 구조를 체계적으로 분석하고자 한다. 입력 영상 신호의 다양한 변형과 불완전성을 극복할 수 있는 동적 베이스망 기반의 보행자 모델과 보행 모델을 제시한다. 그리고 이변량 폰 미제스 분포의 조건부 밀도 함수를 기반으로 마르코프 체인의 이산 상태 공간을 연속 공간으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안된 모형화 프레임워크를 이용한 일련의 시험, 분석에서 보행자를 91.67% 인식하며 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세의 두 가지 독립적인 성분으로 분리 해석할 수 있었다.
본 연구는 우리나라 가계저축률의 정규분포혼합을 추정한다. 2014년 마이크로데이터인 MDSS를 이용하였고 추정방법으로는 깁스알고리즘을 이용하였다. 실증분석결과의 주요내용은 다음과 같다. 첫째, 정규분포혼합을 추정하기 위한 방법으로 깁스알고리즘은 잘 작동하였다. 즉 주요 모수추정치는 모두 정상적 분포를 갖는 것으로 나타났다. 둘째 저축률 자료는 적어도 2개의 성분, 즉 저축률이 평균 0%인 성분과 평균 29.4%인 성분으로 이루어져 있는 것으로 보인다. 즉 우리나라의 가계는 고저축률 집단과 저저축률 집단으로 나누어질 수 있다는 뜻이다. 셋째 정규분포혼합모형 자체는 어떤 가계가 첫째 성분 또는 둘째 성분에 속하는가를 설명할 수 없다. 이에 본 연구는 추가적인 분석을 수행하였지만 소득수준과 가구주 연령은 이에 대한 설명력을 지니지 못하는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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