메타분석(Meta-analysis)은 서로 독립적으로 연구되어진 결과들을 전체적인 하나의 결과로 도출하기 위해 사용되어지는 통계적 방법이다. 이러한 통계적 방법을 설명할 모형으로는 선택모형(selection model)을 포함한 계층적 모형(hierarchical model)을 사용하며, 이러한 모형들은 베이지안 메타분석에 유용한 것으로 알려져 있다. 그러나, 메타분석의 자료들은 일반적으로 출판편의(publication bias)를 갖고 있으므로 이를 극복하고자 가중함수(weight function)를 이용하여 분포함수를 새롭게 정의하여 사용한다. 최근에 Silliman(1997)은 계층적 모형(hierarchical model)에 가중함수를 첨부한 계층적 선택모형(hierarchical selection model)을 정의하고 모수적 베이지안 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 미관측된 연구효과에 디리슈레 과정 사전분포(Dirichlet process prior)를 적용한 준모수적 계층적 선택모형(semiparametric hierarchical selection models)을 소개한다. 여기서 제시된 준모수적 계층적 선택모형을 베이지안 방법으로 추정하기 위하여 마코프 연쇄 몬테칼로(Markov chain Monte Carlo)방법을 이용한다. 제시된 방법을 적용하기 위하여 실제 자료(Johnson, 1993)인 충치를 예방하기 위한 두 가지의 예방약의 효과에 대한 차이를 비교하기 위해 얻어진 12개의 연구를 이용하여 메타분석을 한다.
변동성(volatility)은 투자위험을 의미하며 자산의 가격결정이나 포트폴리오 관리 및 투자전략에서 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 변동성을 모형화하기 위한 조건부 이분산 모형으로서 전통적인 GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedastic) 모형 및 확장된 형태들이 널리 사용되어지고 있으나, 금융위기와 재정위기와 같은 구조적 변화를 변동성 예측에 반영할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위한 모형으로서 국면전환 GARCH(Markov regime switching GARCH) 모형을 소개하고, 한국의 일별 KOSPI 수익률에 적용하여 변동성 분석 및 예측을 실시하고, 기존의 GARCH 모형들과 비교하여 그 성능을 평가한다. 그 결과 표본 내(in-sample)의 변동성 적합도 측면에서 국면전환 GARCH 모형이 가장 우수한 성능을 보였으며, 표본 외(out-of-sample) 예측력 측면에서는 국면전환 GARCH 모형이 단기적 예측에서 좋지 않은 성능을 보였으나 장기적 예측에서 우수함을 보였다.
하나의 개체에서 여러가지 측정치가 동시에 관찰되는 경우는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 발달 독성학 연구에서는 특정 독성 물질의 각기 다른 수준에 노출된 임신한 어미 쥐에 대해 기형인 태아의 존재와 태아의 무게가 동시에 측정된다. 이런 두 변수를 결합하여 모형화하는 것은 각기 독립적인 두 모형으로 분석하는 것보다 더 효율적인 결과를 낸다고 알려져 있다. 대부분의 결합 모형은 정규분포를 랜덤효과로 가정하여 분석한다. 그러나 발달 독성학 연구에서처럼 반응변수들의 분포가 독성 물질이 변함에 따라 불규칙하게 변하는 경우 정규분포의 가정으로는 그 특징을 잡아낼 수 없게 된다. 본 논문에서는 이진수 자료와 연속형 자료에 대해 비대칭 로짓 모형을 사용한 베이지안 결합모형을 제시한다. 본 모형은 비대칭 로짓 모형을 사용함으로써 반응변수의 분포의 형태가 독성 물질의 수준에 따라 대칭/비대칭의 형태를 자유롭게 띨 수 있는 장점을 가지고 있다. 모형의 적합성을 살펴보기 위해 발달 독성학 연구에서 독성 물질 DEHP에 적용하여 그 결과를 확인해본다.
본 논문에서는 스테레오 이미지 생성 모델을 제시한 다음 이로부터 디스패리티를 구하는 과정을 유도하고 이의 해를 구하는 과정은 에너지 기반 스테레오 정합과 일치함을 수식으로 증명한다. 정합되는 화소 간의 차와 인근 화소에 해당되는 디스패리티의 차는 지수 확률분포에 근사하다는 사실을 실험적으로 확인하고 이에 근거하여 이들의 정합 파라미터를 최적화하는 식을 유도하고 이의 해법을 제시한다. 제안 알고리즘은 초기에 임의의 파라미터로 디스패리티 맵을 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 정합 파라미터를 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 디스패리티 맵을 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 제안 알고리즘을 dynamic programming과 belief propagation 기반 스테레오 매칭 알고리즘에 각각 적용하여 구한 정합 파라미터가 수렴하는지를 조사하고 이의 수렴 속도와 성능 개선 효과 등을 확인한다.
계층적 Mobile IPv6 (HMIPv6)는 기존의 Mobile IPv6의 핸드오프 성능 향상을 위해 IETF에서 제안되었다. 기존의 Mobile IPv6는 핸드오프를 하기위해 교환하는 메시지가 핸드오프의 지연을 발생시키고, 홈 에이전트 (HA: Home Agent)에 핸드오프의 처리 부하가 집중되는 문제가 있다. 계층적 Mobile IPv6는 MAP(Mobility Anchor Point)이라는 노드를 이동 노드(MN: Mobile Node)가 접속하는 지역에 위치시켜, 지역 HA처럼 동작시켜 핸드오프 성능을 향상시킨다. MN과 HA의 연결은 IPsec으로 안전한 반면, MN과 MAP과의 관계는 아직 보안이 미흡하다. MN과 MAP간의 보안이 없다면, 서로에게 정당한 MN인척, 혹은 정당한 MAP인척 하여 여러 가지 보안의 문제를 발생시킬 수 있다. 본 논문은 계층적 Mobile IPv6에서 안전한 MAP을 검색하는 방법을 제안하고, 수학적으로 성능을 분석한다.
FRP 선박은 제작이 쉽고 저렴한 건조비용으로 소형 선박을 중심으로 국내에 보급되었지만, 수명이 다한 노후 FRP 선박이 하천이나 어항 내에 방치되어 운항안전과 해양환경보전에 위협을 주는 등 사회문제로 대두대고 있다. 이를 개선하기 위하여 폐 FRP 선박 처리 기술과 용융처리시스템이 개발되었으며, 현지 적용을 위해 폐 FRP선박 처리 단계에 따른 전처리 지역 및 용융처리시스템 입지 방안이 필요하게 되었다. 폐 FRP선박 용융처리시스템 입지 장소는 기술적, 경제적, 환경적으로 적정해야 하므로 종합적인 차원의 평가가 요구되어 적지 선정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 폐 FRP 용융처리시스템의 최적 입지 선정을 위해 입지경제적 요인, 생활환경 요인, 기반인프라 요인의 상위 요인과 각 상위 요인의 세부요인을 도출하여 폐 FRP선박 관련자를 대상으로 설문을 수행하였다 또한, Fuzzy AHP, 극한확률 이론을 이용하여 평가요인 간의 중요 가중치, 연관 가중치를 계산하고 후보지로 선정한 목포시, 강진군, 고흥군, 여수시에 대한 평가 결과를 검토 하였다.
국내에서 운용하고 있는 해양 DGPS는 다중 GNSS 수신기를 활용하여 사용자에게 의사거리 보정정보를 제공하고, 지속적으로 보정정보 의무결성을 감시하는 역할을 수행한다. 해양 DGPS 기준국 (RSIM; reference station and integrity monitor)은 서비스 단절 상황을 막기 위하여 상태 감시 요소에 대한 알람 수준을 설정하여 시스템을 정지시키고, 백업시스템으로 전환하거나, 문제 사항에 대해 파악하여 대응할 수 있도록 한다. 해양 DGPS 기준국 운용 시 이중화 시스템 적용되어 시스템 오작동에 의한 서비스 중단 등의 상황에 대비 할 수 있으나, 백업용 시스템까지 문제가 발생하거나, 외부 요인에 의해 발생하는 서비스 중단에 대해서는 대비할 수 없다. 본 논문에서는 운영자가 사전에 문제 발생 가능성에 대해 확인하여 대응할 수 있도록, 기존의 알람과 정상 상태에 추가적으로 경고 기준값을 제시하였으며, 이를 위해 기준국에서 생성한 상태 감시 정보를 마코프 분석 방식을 통하여 분석하였다.
본 논문에서는 효율적인 접합 영상 검출을 위한 마르코프 천이 및 동시발생 확률에 대한 선택적 특징 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 이산 코사인 변환 영역에서 블록간 계수의 차이를 이용하여 특징들을 구성하고, 특징들의 각 위치에서 원 영상과 접합영상의 특징 분포의 상이성을 확인하기 위해 Kullback-Leibler 수렴값을 구한다. 이를 바탕으로, 마르코프 확률 특징과 동시발생 확률 특징 가운데 해당 위치에서 가장 큰 차이값을 갖는 특징을 선택하여 최종 특징으로 선택하고, SVM 분류기를 이용하여 학습 및 테스트한 후 그 유효성을 판별한다. 실험 결과를 바탕으로 제안하는 방법이 기존의 방법보다 제한된 특징수로 높은 영상접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 LTE와 WLAN이 존재하는 이종 네트워크 환경에서 네트워크 선택과 자원 예약 기반의 호 수락 제어 기법을 결합한 통합 호 수락 제어 기법을 제시하고 성능을 분석한다. 이를 위해 LTE 와 WLAN이 중첩된 네트워크 환경에서 단말이 네트워크를 선택할 때의 네트워크 결정률과 자원예약기법이 적용된 통합 호 수락 제어시스템을 제안하고 마코프 체인(Markov Chain) 모델링을 통해 제안된 시스템의 성능을 분석한다. 본 논문에서는 성능지표로서 LTE와 WLAN 각 네트워크 신규호 차단률(New call Blocking Probability), 핸드오프호의 절단률(Handoff call droppng Probability), RB 사용률(Resource Block utilization)을 사용한다. 본 논문의 분석결과로서 통합 호 수락 제어 기법을 적용한 시스템이 적용되지 않은 시스템에 비해 나은 성능을 보였고, 통함 호 수락 제어 기법을 적용할 경우에는 전체의 10%를 자원예약비율로 선택하는 것이 적합함을 보였다. 본 논문의 결과는 향후 LTE와 WLAN의 중첩된 네트워크 환경에서 자원예약기법이 적용된 통합 호 수락 제어 시스템 도입 시에 참고할 만한 자원예약률의 가이드라인을 제시할 수 있을 것이다.
재무 데이터 관리를 위한 자동화된 비지니스 서류 영상 처리 시스템에서 숫자 정보 검색 중 발생한 오류는 심각하여 그 시스템의 가용성 및 성능을 결정한다. 그 동안 자동 맞춤법 교정에 관한 방법론들이 개발되어 정보 검색 시스템 개발에 중요한 역할을 해왔으나 이러한 맞춤법 교정은 알파벳 등 기계학습이 가능하고 사전 형태로 보관이 가능한 기호에 한정되어왔다. 반면에 순수한 마코프 수열에 불과한 숫자들의 순열들은 맞춤법 교정을 위하여 사전적 형태로 보관하여 활용하는 것이 불가능 하다. 본 논문에서는 확률론적 정보 검색 알고리즘의 토대위에 제한적 문맥 인식과 복수의 스트림을 적용한 새로운 형태의 숫자 정정 OCR 모델을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 숫자 정정 모델은 기존의 송장 문서 처리 시스템에 구현하였으며 제안된 숫자 정정 모델의 효과를 확인하기 위해 비교 테스트를 실행하였고 테스트 결과 상당한 성능이 개선되었음을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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