본 연구는 동북아시아 지역의 이산화탄소 분포와 식생지수의 상관성 규명을 목적으로 한다. 이를 위해 지리가중치 분석기법을 활용하여 GOSAT 이산화탄소 측정자료와 MODIS 식생지수에 대해 다중공간회귀 분석을 시행하였다. 그 결과 이산화탄소와 식생지수 사이에는 전체적인 (-)의 상관관계가 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 공간적 자기상관성 측정을 위한 Global Morans'I지수와 Anselin Local Morans'I 통계 분석 결과에서는 이산화탄소는 일정한 군집성을 보이며 분포하고 있는 것으로 나타나났다. 이러한 결과는 산림파괴와 같은 개발 활동이 이산화탄소의 배출에 영향을 미쳐 일정한 군집을 형성하게 된 것으로 추정된다. 그러나 이산화탄소의 분포는 인위적 배출원과 식생의 호흡, 해양의 배출과 흡수 등의 다양한 요인과 결부되어 달라지기 때문에 이산화탄소 분포에 개입되는 다양한 변수와 상관성을 평가하는 후속연구가 필요할 것으로 사료된다.
고선명 영상에 대한 수요가 증가하면서 다양한 방면에서 좀 더 선명하고 큰 영상을 보고 촬영하려는 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 고선명 동영상의 화질을 향상시키기 위한 적절한 화질 향상 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고선명 동영상의 색상과 명암 대비를 개선하기 위한 방법을 제안한다. 고선명 동영상에서 처리 속도를 높이면서 효과적으로 화질 향상 방법을 적용하기 위해 고선명 동영상을 축소시킨 동영상에서 화질 향상 방법에 필요한 변수를 추출해낸다. 고선명 동영상의 색상을 향상시키기 위해 색채 항상성 방법을 사용하였는데 장면별로 동일한 변환값이 적용되도록 동영상을 컷 탐지 방법을 이용하여 분리한 후 장면마다 동일한 변환값을 계산하여 적용한다. 고선명 동영상의 명암대비를 향상시키기 위해 원본 영상과 히스토그램 평활화 영상의 조합을 사용하였고 가중치를 결정하기 위해 히스토그램 순위 기반 방식을 사용하였다. 마지막으로 고선명 동영상을 촬영할 수 있는 디지털 캠코더를 이용하여 촬영한 실험 영상으로 제안하는 방법의 성능을 분석하였다.
강우-유출모형의 유도와 적용에 고려되야할 규모문제를 검토하여 모형의 지형매개변수와 해상도간의 관계를 분석하고자 한다. 일반적으로 지형인자들의 측정과 계산은 주어진 정보의 해상도에 의존하며 또한 민감하다. 따라서 지형인자를 적용하는 강우-유출 모형은 분석에 이용한 해상도의 영향을 반영할 수 있어야 한다. 본 연구에서 유도된 강우-유출모형은 규모문제가 고려될 수 있는 GIUH 모형으로 이 모형은 유역의 수문응답을 하도망응답과 사면응답으로 분리하여 모의한다. 하도망응답의 계산은 선형화된 St. Venant 식으로부터 유도한 확산근사법을 이용하였고 사면응답은 2모수 gamma 분포식을 사용하였다. 하도망의 지형적 특성과 응답의 초기분포는 폭함수에 의하여 나타내어진다. 본 연구에서는 규모문제를 고려하여 Fractal 이론 및 Melton의 지형법식을 이용하여 폭함수를 유도한국였고 이를 유원위치함수를 이용하여 가중치를 부가하였다.
본 연구는 지역노인을 대상으로 요통과 우울과의 관련성을 살펴보고자 시행되었다. 2008년 지역사회건강조사 자료에서 65세 이상 노인 3,649명 중 응답이 불충분한 2명을 제외한 3647명을 최종 대상으로 선정하여, 자료는 SPSS Win(ver.19.0)을 이용하여 가중치를 적용하여 복합표본 분석방법 중 Rao-Scott ${\chi}^2$-test, 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 통계적으로 유의성은 p<0.05로 하여 분석하였다. 노인의 우울에 대한 관련요인으로 요통, 주관적 건강수준, 평균수면시간이 관련이 있는 것으로 나타났고, 요통이 없는 군에 비해 있는 군에서 우울이 1.38배 높게 나타났다. 요통이 있는 노인의 우울을 감소시키기 위해서는 일상생활의 불편함을 감소시키는 프로그램이 필요할 것으로 판단되며, 요통이 있는 노인의 우울과 관련하여 본 연구보다 더욱 다양한 변수를 적용한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
리모트 용접용 2D 스캐너 F-theta 렌즈의 역설계가 광선 추적기법을 사용하여서 수행이 되었다. 렌즈의 곡면 및 렌즈간 거리를 변수로 설정하고 초점거리를 Marginal Ray Height 로 설정하여, 상용 광선추적기법 프로그램을 사용하여 무한반복 최적화를 수행 하였다. 최종목표 값을 설정 후 Merit Function에 정의된 기준에 따라, 최종 초점거리와 초점의 크기를 최종 목표 값 가중치로 설정하였다. 최적화된 렌즈는 총 4매이며, 벤치마킹된 상용렌즈의 초점거리(185mm) 보다는 다소 근거리인 137mm로 최적화 되었지만, 초점의 크기는 레이저 입사각에 따라 RMS 기준 $1.3{\mu}m$, $6.2{\mu}m$ 그리고 $16.1{\mu}m$로 계산 되었으며, 이는 상용렌즈에 근접하는 성능을 구현한다. 입사각별 왜곡도를 중첩 하여서 비교 분석한 결과, 입사각 $0^{\circ}$와 $12.5^{\circ}$에서는 기존 렌즈와 거의 유사한 형태로 나타나는 것을 볼 수가 있어, 본 연구에서 제안된 역설계기법이 사용자 환경에 따라서 효과적으로 적용되어 최적설계가 이루어질 수 있을 것으로 기대가 된다.
노지에서 재배되는 양파 생산량은 기후환경에 의하여 영향을 받으며, 특정 지역에서 많이 생산되는 지역적인 특성을 가지고 있다. 따라서 생산량 예측시 기상과 지역을 동시에 고려하는 접근이 필요하다. 본 논문에서는 공간 패널 회귀모형을 이용하여 기상변화에 따른 생산량을 추정하였다. 양파 주산지 13곳에 대한 2006년부터 2015년까지의 기상 패널자료를 사용하여, 공간시차를 반영한 공간자기회귀(spatial autoregressive)모형을 사용하였다. 공간가중치 행렬은 임계치 설정방법과 최근거리 설정방법으로 나누어 분석하여, 최근 3곳까지 거리 설정방법을 사용한 모형이 최종 모형으로 선택되었으며, 자기상관성이 유의함을 보였다. 하우스만 검정을 통해 채택된 확률효과모형으로 분석한 결과 누적일조시간(1월), 평균상대습도(4월), 평균최저기온(6월), 누적강수량(11월) 등이 양파 생산량 예측에 유의한 변수로 나타났다.
본 연구는 일반적 특성에 따른 흡연과 뇌졸중과의 관련성을 파악하여 뇌졸중의 위험요인을 줄이기 위한 기초자료와 정책적 근거를 제공하고자 시도되었다. 국민건강영양조사 제6기(2015년) 자료를 이용하였고, 연구 대상자 중 흡연자는 2,146명, 뇌졸중 진단자는 132명을 복합표본설계방법에 의한 가중치, 층화변수, 조사구를 적용하여 SPSS Ver. 21.0으로 분석하였다. 연구결과, 흡연을 하는 경우 오즈비가 1.7배 높았고(p<0.001), 흡연에 따른 뇌졸중의 위험요인은 연령(p=0.008, p=0.10), 교육수준(p=0.003, p=0.008), 고혈압(p<0.001), 주관적 건강상태(p=0.008)에서 통계적으로 유의하게 분석되었다. 따라서 뇌졸중의 발생과 위험을 감소시키기 위한 지속적인 범국가적 보건정책과 스마트기기 등을 활용한 보건교육 콘텐츠 개발이 요구된다.
본 연구에서는 2001년에서 2019년 기간 동안의 우리나라 주요 지점에서 원격으로 탐사된 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)와 지표면온도(Land Surface Temperature, LST)로부터 식생상태지수(Vegetation Condition Index, VCI), 열상태지수(Thermal Condition Index, TCI), 식생건강지수(Vegetation Health Index, VHI)를 추정한 후, 생태학적 가뭄의 영향을 평가할 목적으로 이들 지수들과 다양한 가뭄지수들 사이의 상관성이 분석된다. VCI와 TCI가 식생건강에 미치는 상대적 영향력은 지역에 따라 달라지는 것이 발견되었다. 우리나라 산림지역의 식생에 미치는 가뭄의 영향은 VCI보다는 TCI에서 더 분명하게 식별될 수 있었다. VCI와 TCI의 상대적인 영향력이 반영되어 추정된 VHI는 식생에 미치는 가뭄의 영향을 더 잘 설명할 수 있음이 제시된다.
지상파 측위와 같이 사용자와 센서간의 거리가 짧은 경우에는 GN (Gauss-Newton) 방법을 이용하여 구한 추정치가 발산하기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 TDOA (Time Difference of Arrival) 측정치에 대해서는 QCLS (Quadratic Correction Least Square) 방법이 개발되었으나 추정치의 오차가 다소 크다는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 가중최소자승법을 도입하여 기존 QCLS 방법의 성능을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안한 방법에서 사용하는 가중행렬이 미지변수인 사용자 위치의 함수이기 때문에 먼저 가중행렬의 추정치를 구한 후 이를 이용하여 사용자 위치 추정치를 구하는 단계별 추정 방식을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 성능이 기존 QCLS 방법보다 항상 우수함을 보였으며, Gauss-Newton 방법이 수렴하는 경우 두 가지 방법이 대등한 성능을 보였다.
일배체형 조합 문제를 해결하기 위해 제시된 MLF(Minimum Letter Flips) 모델이나 WMLF(Weighted Minimum Letter Flips) 모델은 유전자형 정보를 도입함으로써 오류와 손실이 많을 때에도 높은 정확도를 얻을 수 있다. 그리고 MLF 모델에 비해 가중치 버전인 WMLF모델의 정확도가 높다는 사실도 밝혀졌다. 본 논문에서는 유전자형 정보상의 동형(homozygous)의 분포 비율과 유전자 서열판독기계의 성능에 따른 신뢰도의 차이를 매개변수로 하여 두 모델을 구체적으로 비교, 분석한다. 두 모델의 성능 비교를 위해 신경망과 유전자 알고리즘을 사용한다. 실험결과 동형의 비율이 크고 판독기계의 성능이 좋으면 특히 손실율과 오류율이 높은 경우에 WMLF/GI 모델의 정확도가 더 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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