객체 검출은 다양한 컴퓨터 비전 응용 분야의 핵심 기술이지만 조명 변화와 기하학적 왜곡에 강인성을 갖기 위해서는 막대한 계산이 필요한 기술이다. 최근에 이 문제를 분류기의 토대로 체계화함으로써 효과적으로 해결하기 위한 접근법들이 소개되고 있다. 그 중 무작위 fern 알고리즘은 단순한 구조와 높은 인식 성능으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 무작위 fern 알고리즘은 화소간의 밝기 차이만으로 특징을 추출하고 있어 대조, 조명 변화와 같은 밝기 변화나 잡음에 대해 취약점을 갖는다. 본 논문에서는 기존의 무작위 fern의 단점을 개선하기 위해 패치의 기하학적 구조를 반영할 수 있는 깊이 정보를 결합시킨 결합형 무작위 fern을 새로이 제안하고 이를 이용한 객체 검출기의 성능 개선 방안을 제시한다. 모의실험을 통해 결합형 무작위 fern이 기존 방식보다 조명의 영향이나 잡음에 강인함을 보인다.
본 연구에서 제안하는 혼합 방법(hybrid method)은 흐름이 우세한 영역에서의 전송 문제를 정확하고 효과적으로 해결하기 위하여 개발된 것으로 오일러-라그란쥐적 방법과는 달리 전방추적에 의하여 이송 과정이 수행되므로 보간 기법이 불필요하고 무작위 행보에 의한 라그란쥐적 방법과 달리 유한 차분법에 의하여 확산 과정이 수행되므로 많은 입자가 요구되지도 않는다. 한 점에 순간적으로 부하되는 오염원과 연속적으로 부하되는 오염원에 대한 이론적인 해와 비교하여 확산 계수와 무관하게 상당히 만족할 만한 결과를 얻었다. 현 방법은 또한 2차원 상에서 주변 5격자로부터 보간하는 오일러-라그란쥐적 방법과 무작위 행보로 입자 추적하는 순수 라그란쥐적 방법과 비교하여 정확성은 물론 계산 시간에 있어서도 상당히 월등한 방법임이 입증되었다.
탄성파 탐사를 통해 취득된 자료는 적절한 자료처리 및 해석 과정을 거쳐 석유, 가스 자원의 부존여부를 파악하는데 활용할 수 있다. 자원의 부존여부를 지시하는 탄성파 속성은 진폭 정보로부터 도출되며, 이 때 탄성파 고유 감쇠를 표현하는 Q 값은 탄화수소 지시자로서 유용하게 사용된다. 따라서, Q 값을 산출하는 기법의 정확성이 자원 부존여부를 파악하는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 수치모형실험을 통해 탄성파 감쇠를 표현하는 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. 실제 현장자료를 모사하기 위해 무작위 잡음을 추가한 자료에 대하여 스펙트럼 진폭 비교법과 최대 주파수 이동법을 이용하여 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. Q 값을 산출한 결과 무작위 잡음을 추가하여 신호대 잡음비가 90 dB 일 때는 두 가지 방법 모두 비교적 정확한 값을 산출하였으나, 무작위 잡음의 크기가 증가할 경우 최대 주파수 이동법이 스펙트럼 진폭 비교법 보다 정확한 결과를 도출함을 알 수 있었다.
엔진 당량비의 제어오차가 요구범위를 불만족할 확률을 분석하였다. 당량비의 제어오차는 무작위 불확실요소와 인식론적 불확실요소로부터 동시에 영향을 받는다. 무작위 불확실요소는 일반적으로 확률 분포가 주어지므로 민감도 기반의 신뢰성 해석기법을 이용해 쉽게 해석이 가능하다. 확률분포를 알기 어려운 인식론적 불확실요소를 다루기 위해서는 새로운 접근법이 필요하다. 무작위 불확실요소에 대한 신뢰성 해석결과를 베이지안 추론에 이용함으로서 엔진 당량비의 제어오차가 요구범위를 불만족할 확률에 대한 확률분포를 구할 수 있었다. 이러한 접근은 무작위 불확실요소와 인식론적 불확실 요소가 동시에 존재하는 공학시스템 해석에 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구에서는 유속계와 봉부자를 동한 측정값의 불확실성를 검토한 후, 한강의 7개 지류의 실측 자료들의 불확실성을 ISO 규정을 통하여 추정하였다. Simulated Annealing 기법과 황금비 분할법을 이용한 비선형회귀식을 적용하여 기존의 수위-유량 곡선식자 비교해보았다. 불확실성 추정결과 유량 측정치들의 불확실성이 ISO 규정의 기준에 비해 높게 추정되었으며, 특히 무작위 오차와 계통 오차 중에 무작위 오차의 불착실성이 높게 나타났다. 또한, 기존 수위-유량곡선식과 Simulated Annealing 기법과 황금비 분할법을 이용한 방법을 비교해본 결과 황금비 분할법이 가장 좋은 결과를 얻었다. 이때 수위-유량곡선식의 영수위값을 황금비 분할법을 이용해 구한 후 비교해 본 결과는 기존의 선형회귀방법과 비선형방법에서 큰 차이를 보이지 않았다. 또한 곡선 분리시에는 하나의 수위-유량곡선일때보다 오차가 줄어드는 경향을 보였다.
과거 관측된 수문자료는 분석을 통해 다양한 수문모형의 평가 및 예측과 수자원 정책결정에서 활용된다. 하지만 관측장비의 오작동 및 관측범위의 한계에 의해 수집된 자료에는 결측이 존재한다. 단순히 결측이 존재하는 벡터를 제외하거나, 결측이 존재하는 자료 구간에 선형성이 존재한다는 가정 하에 평균을 활용하기도 했으나, 이로 인하여 자료의 통계특성에 왜곡이 야기될 수 있다. 본 연구는 결측의 보정으로 자료가 보유하는 정보의 손실 및 왜곡을 최소화 할 수 있는 방안을 연구하고자 한다. 자료의 결측은 크게 완벽한 무작위 결측(missing completely at random, MCAR), 무작위 결측(missing at random, MAR), 무작위성이 없는 결측(nonrandom missingness)으로 분류되며, 수문자료는 결측을 포함한 기간이 그 외 기간의 자료와 통계적으로 동일하지는 않지만 결측자료의 추정이 가능한 MAR에 속하는 것이 일반적이므로 이를 가정으로 결측을 보정하였다. Local Lest Squares Imputation(LLSimput)을 결측의 추정을 위해 사용하였으며, 기존에 쉽게 사용되던 선형보간법과 비교하였다. 적용성 평가를 위해 소양강댐 일 유입량 자료에 1 - 5 %의 결측자료를 임의로 생성하였다. 동일한 양의 결측자료에 대해 100개의 셋을 사용하여 보정의 불확실성 범위를 적용된 방법에 대해 비교..평가하였으며, 결측 증가에 따른 보정효과의 변화를 검토하였다. Normalized Root Mean Squared Error(NRMSE)를 사용하여 적용된 두 방법을 평가한 결과, (1) 결측자료의 비가 낮을수록 간단한 선형보간법을 사용한 보정이 효과적이었다. (2) 하지만 결측의 비가 증가할수록 선형보간법의 보정효과는 점차 큰 불확실성과 낮은 보정효과를 보인 반면, (3) LLSimpute는 결측의 증가에 관계없이 일정한 보정효과 및 불확실성 범위를 나타내는 것으로 드러났다.
상업적으로 시판되는 10주 미만의 식용 영계육을 처리하는 공정에서 25 그룹의 내장적출하지 않은 것 또는 내장적출한 도계육을 도계공정의 네지점에서 채취하였다. 도계 공정 각 지점의 계육으로부터 무작위로 선택된 부위에서 껍질을 잘라낸 것, 목의 껍질을 잘라낸 것, 셀룰로스 아세테이트 스폰지 재질의 스왑봉으로 계육을 스왑법으로 채취한 것, 또는 도계육을 통째로 세척한 세척액이다. 총균수, 대장균군, 대장균을 각 시료로부터 증균하였다. 사방 1 cm 안의 평균 로그값(log A)과 사방 25cm안에서 측정된 전체 측값치들의 로그값(N)은각 그룹 당 25개였다. 동일한 처리공정 단계에서 얻은 계육으로부터 얻은 같은 그룹의 세균의 측정값의 경우에, 무작위로 선택한 부위에서 잘라낸 껍질 또는 목에서 벗겨낸 껍질, 세척액 샘플에서 측정한 균수의 집합인 N의 세 값 또는 log A의 세 값은 <0.5 logunit 차이였다.그러나 스왑법으로 측정한 사방 1 cm안의 평균로그값(log A)과 사방 25 cm 안에서 측정된 전체측정치의 로그값(N)의 대략 절반이 다른 방법들로 측정한 동일한 측정항목의 값과 >0.5 log unit 까지 차이가 났다. 이런 결과로부터 도계육에서 무작위로 선택한 부위나 목에서 껍질을 잘라내는 방법, 또는 세척액 채취 등의 샘플링 방법은 도계육 표면의 단위영역 당 유사한 양의 세균이 검출될 것이라는 것을 나타낸다.
목 적 : Pubmed에서 검색된 침의 효과에 대한 무작위 대조군 임상시험논문에서 STRICTA 권고안의 반영률을 알아보고자 본 연구를 계획하였다 . 방 법 : Pubmed에서 2003 년 7 월 1 일부터 2004 년 6 월 30 일까지 발간된 침 무작위 대조군 임상시험 논문을 검색 한 후 수작업으로 침의 효과에 대해 무작위 대조군 임상시험을 실시한 36 개의 논문을 채택하였다 .대상논문들의 저널, 대상 질병에 대해 조사하였으며 Jadad scale 접수를 매기고 STRICT A 권고안의 반영률을 ‘STRICTA 접수’를 매겨서 알아보았다. 논문이 SCI, SCIE, 무등재된 저널 중 어디에 실려 있는가에 따라 ANOVA 를 사용하여 Jadad 점 수 및 STRICTA 점수에 차이가 있는지 알아보았으며 단순상관 분석을 통해 STIRCT A 점수와 Jadad scale 접수의 관계를 살펴보았다. 결 과 : Jadad scale 접수의 평균은 2.6점 이었으며 STRICTA 접수의 평균은 11.0점 이었다. 36편의 침 무작위 임상시험논문에서 다음의 6가지 항목 - 문현적 근거, 자침 깊이, 함께 처치한 내용, 시술자 배경, 참가자의 맹검여부. 대조군 선택을 정당화 할 수 있는 근거-의 기술율은 50% 미만이었다. SCI, SOE, 무둥재된 것에 따라 논문들의 Jadad 접수 평균은 통계적으로 유의한 차이를 보였으나 STRICTA 점수 평균에서는 유의한 차이를 보이지 않았다. 한편 STRICTA 점수와 Jadad scale 점수 간에는 아무런 관계가 없었다. 결 론 :36 편의 침 임상시험 논문은 STRICTA 권고안의 많은 부분을 받아들이고 있었으며 STRICTA 권고안을 받아들이는 정도는 Jadad 점수와는상관이 없었다.
Methods of discharging each graded agricultural product are divided into two according to the type of feeding. One is based on feeding objects using a series of specially designed holders mounted with an equal interval. The other is randomly feeding objects while being isolated without a specific interval. In this paper, a real time simultaneous discharge algorithm, which is good for objects randomly fed individually and for multi-objects located along a series of discharge buckets, was developed. And the developed algorithm was implemented to the controller and the performance was verified using the system developed for dried mushrooms. The discharge system used for the experiment was composed of a variable speed conveyor, a series of double channel bucket mounted along both sides of the conveyor, and a series of air nozzles and optic sensors. Developed algorithm worked perfectly and could be directly used for automatic discharge system for randomly feeding agricultural products.
본조사지역(本調査地域)에 적용(適用)된 표본조사법(標本調査法)은 임분구성상태(林分構成狀態)를 고려(考慮)하여 단순무작위추출법(單純無作爲抽出法), 계순적추출법(系純的抽出法) 및 부차추출법(副次抽出法) 등(等)이었다. 표본점수(標本點數)의 산출(算出)을 위(爲)하여 변이계수(變異係數)는 40%를 적용(適用)하였으며 그 결과(結果) 단순무작위추출법(單純無作爲抽出法) 및 계순적추출법(系純的抽出法)에서는 공(共)히 57개소(個所)의 표본점수(標本點數)를 산출(算出)하였다. 그러나 부차추출법(副次抽出法)에서는 전림(全林)에서 1차(次)로 5개소(個所)의 Block unit, 2차(次)로 4개소(個所)의 Major unit, 3차(次) 2개소(個所)의 Minor unit를 추출(抽出)하여 소요(所要) 표본점수(標本點數)를 40개소(個所)로 하였다. 전림추정재적(全林推定材積) 및 전림실측재적(全林實測材積)을 구(求)하여 비교검토(比較檢討)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 표본조사방법별(標本調査方法別)로 추정오차율(推定誤差率)을 비교(比較)한 결과(結果) 단순무작위추출법(單純無作爲抽出法)이 9.24%, 계통적(系統的) 추출법(抽出法)이 8.36%, 부차추출법(副次抽出法)이 7.54%의 순(順)으로서 부차추출법(副次抽出法)이 가장 높은 정도(精度)를 나타냈다. 2. 전림실측재적(全林實測材積)과 각(各) 표본조사법(標本調査法)에 의(依)한 전림추정재적(全林推定材積)과의 오차율(誤差率)을 비교(比較)한 결과(結果) 단순무작위추출법(單純無作爲抽出法)이 7.92%, 계통적추출법(系統的抽出法)이 4.18%, 부차추출법(副次抽出法)이 0.39%의 순(順)으로서 이때에도 역시(亦是) 부차추출법(副次抽出法)이 가장 높은 정도(精度)를 나타냈다. 3. 이상(以上)과 같은 여러가지 결과(結果)를 종합적(綜合的)으로 통계분석(統計分析)하여 비교검토(比較檢討) 해볼 때 본(本) 조사지역(調査地域)에서는 부차추출법(副次抽出法)이 가장 정도(精度)가 높은 결과(結果)를 얻었으며 표본점(標本點)의 추출(抽出) 개소수(個所數)도 가장 적게 이용(利用)되었으므로 시간(時間), 노력(努力) 및 조사경비(調査經費)가 타방법(他方法)에 비(比)하여 절감(節減)될 수 있는 기초적(基礎的)인 결과(結果)가 나타났다고 사료(思料)되며 삼림조사법(森林調査法)으로는 부차추출법(副次抽出法)이 가장 이상적(理想的)인 방법(方法)으로 구명(究明)되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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