Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권2호
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pp.319-327
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1999
영과잉-포아송분포는 여러 형태의 불량률을 줄이는 생산공정과정에서 유용하게 이용되어 왔다. 또한 생산공정과정 중 미지의 변화시점 이후 불량률의 변화가 있는지를 알아보는 것은 흥미 있는 일이고 연구된바있다. 만약 불량품들이 서로 두가지 다른 형태의 규격에 의해 발생되었다면, 이는 일변량이 아닌 이변량 영과잉-포아송 분포를 이용해야 할 것이다. 본 논문은 이변량 영과잉-포아송모형에서 어느 미지의 시점 이후 분포의 변화가 있는지를 우도비 검정을 통해 알아본다. 또한 변화가 있다면 변화시점과 그리고 여러 형태의 모수들에 대한 점추정량을 알아보려 한다.
Markovian Service Process(MSP)는 기존의 Markovian Arrival Process(MAP)에서 사용하던 위상 개념을 고객의 서비스 과정에 대응시킨 모형이다. 이는 서버의 상태에 따라 달라질 수 있는 서비스 상태를 위상 변화에 대응시키는 모형이다. 본 논문에서는 대기행렬 모형의 중요한 성능 척도인 고객 수 분포에 관하여 임의시점, 고객 도착 직전 시점, 고객 이탈 직후 시점에서의 관계식을 유도한다.
이변량 변화시점 모형에서 위치모수에 대한 비모수적 방법인 순위-모양 검정법을 제시하였다. 이를 경험적인 검정력을 통하여 모수적인 검정과 비교한 결과, 귀무가설분포가 이변량 정규분포일 때를 제외하고는 순위-모양 검정이 월등히 우수함을 알 수 있었다. 또한 변화시점에 대한 점추정량들을 경험적인 평균제곱오차를 이용하여 비교 분석하였다.
변화시점 모형은 지금까지 한 시점에서 단 한 개의 관측자료를 갖는 모형만 생각해 왔다. 이러한 모형을 확장시켜 각 시점에 한 개 이상의 관측자료를 갖는 변화시점 모형을 생각한다. 이러한 모형에서 비모수적인 단측 그리고 양측 검정법을 찾았다. 검정 통계량은 지금까지 소개된 검정 통계량 형태를 확장시킨 형태이고 이들의 귀무가설 분포를 구하여 보았다. 또한 Monte Carlo연구를 통해 이들의 검정력을 비교해 보았다.
휴먼 행동 인식은 크게 3D 모델 기반 방법과 템플릿 기반 방법으로 나눌 수 있다. 3D 모델 기반 방법은 휴먼의 포즈를 3D로 재구성한 뒤 특징을 추출하는 것으로 인식 정확도는 높으나 연산량이 많아 매우 비효율적이다. 반면 템플릿 기반의 방법은 간단하고 수행 시간이 빠르기 때문에 여러 논문들에서 채택되고 있다. 그러나 템플릿을 이용한다는 특성 때문에 시점, 행동 스타일의 변화 등에 따라 실루엣의 변화가 심해 인식 성능에 한계점을 가진다. 본 논문에서는 핵심-포즈들의 히스토그램으로 표현되는 핵심-포즈 분포와 광류의 변화를 이용하여 다중 시점에서의 휴먼 행동 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 IXMAS 데이터 셋을 이용한 실험에서 적은 수의 템플릿을 이용하면서도 평균 87.9%의 높은 인식률을 보였다.
1980년대 말 시점과 1990년대 말 시점을 비교구간으로 설정하여 서울 한남동지역에 대한 대기중 수은의 농도분포변화양상을 비교해 보았다. 긴 시간 동안 발생원과 소멸원이 지닌 관계의 변화와 같은 영향에 의해, 양 기간대의 농도분포는 절대적 및 상대적 관점에서 모두 뚜렷한 차이를 보여 주었다. 80년대말 시점의 농도가 14.4${\pm}$9.56 ngm$^{-3}$인데 반해, 90년대 말 시점에는 이보다 1/3 가까이 감소한 5.34${\pm}$3.92ngm$^{-3}$를 유지하였다. 두 기간대에 관측된 농도 및 주변환경변수를 여러 가지 주기별로 수은의 농도분포양상을 비교해 보았다. 24시간 주기 또는 계절별로도 양기간대의 농도분포는 뚜렷한 차이를 보여 주었다. 과거 시점에는 낮 시간대에 고농도가 발생하는 현상이 빈번한데 반해, 현 시점에서는 이러한 양상을 확인하기가 어려웠다. 또한 계절적으로 겨울철에 고농도가 집중되는 현상은 과거나 현재나 유사하지만, 과거의 경우 겨울철 고농도가 여타 계절에 비해 확연했던데 반해, 최근의 분석결과는 계절간 차이가 상당 수준 줄어 들었다는 것을 보여 주었다. 이들 자료를 이용하여, 여러 가지 통계분석을 실시한 결과, 양 기간대에 현저하게 차이가 나는 농도분포는 주로 각 기간대별로 수은의 농도를 조절하는 주생성원의 성격이 현저하게 다른 데 따른 가능성이 강할 것으로 사료된다.
본 논문은 시점에 따른 형상의 변화를 이용하여 물체의 특성을 나타내는 기법을 제안한다. 구체적으로, 3차원 물체의 여러 시점별 형상을 추출한 후, 이를 지역적 선형 사상을 통해 차원 축소하여 저차원 분포를 생성하고, 이를 이용하여 물체의 특성을 나타낸다. 또한, 생성된 점집합들에 반복적 최근접점 기법 및 푸리에 변환을 적용하여 유사한 모델을 검색하는 기법과 그 결과를 제시한다. 제안하는 기법은 다양한 시점에서의 형상 자체만이 아니라 시점에 따른 형상의 변화도 물체의 특성을 표현한다는 것을 보여주며, 검색 등 물체 특성을 표현하는데 적용될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 지속가능한 도시교통체계 확립을 위한 방향 모색을 위한 기초 작업으로 서울에서 대기오염 등 다양한 환경문제를 야기하는 도로교통흐름의 시 공간적 특성을 분석하는 것이다. 특히 1990년대 중후반부터 진행되어오고 있는 수도권지역 신도시 개발로 인구분포에 나타나고 있는 변화와 1990년대 후반의 IMF로 경제 사회 기술적 환경이 크게 바뀌면서 산업 구조의 재편과 함께 나타나고 있는 서울시 도로교통흐름과 토지이용의 시 공간적 변화에 초점을 두고 분석하였다. 이를 위하여 1993년부터 서울시 주요지점에 설치한 118개 측정지점에서 실시간 관측한 14년간의 도로교통흐름 자료를 이용하여 서울시 교통흐름의 시간적 변화와 공간적 변화를 분석하였다. 서울시 전체의 연평균일일교통량에 대한 시계열적 분석 결과 서울시 도로교통흐름의 변화추세는 1997년과 2003년 두 시점을 변곡점으로 큰 변화를 보임을 확인하였다. 이러한 변곡점들을 전후한 시점들의 도로교통흐름을 GIS를 적용하여 공간적 구조를 분석해 보면 서울시 교통흐름은 도심의 교통량감소와 시계지점의 교통량 증가, 강남권의 교통량증가, 한강교량을 통한 강남 북 간 교통량 감소 등, 뚜렷한 공간적 변화가 관찰된다. 이러한 현상은 서울시의 토지이용패턴이 크게 변화하였으며, 그에 따라 지역 간 기능적인 연계구 조도 크게 달라졌음을 암시하는 것이므로 본 연구에서는 서울시 도로교통흐름의 공간적 구조에 나타나는 변화가 서울시의 토지이용변화와 어떻게 연관되어 있는가를 밝히기 위하여 먼저 수도권 거주인구분포에 나타나는 변화와의 관계성을 분석 하였다. 분석 결과 서울시 도로교통흐름의 공간구조에 나타나는 변화는 신도시를 비롯한 경기도 지역의 거주 인구의 증가와 서울 도심지역 인구 감소 현상과 밀접히 연관되어 있음을 확인할 수 있었다. 좀 더 구체적으로 서울시 산업구조와 분포에 나타나는 변화와 서울시 도로교통흐름의 공간적 구조에 나타나는 변화를 파악하기 위하여 구별 도로교통량 증감률과 산업별 산업체 수와 종사자수의 증감률, 거주인구증감률을 중심으로 세 개의 선형모형을 구성하고 다중회귀분석을 적용하였다.
단순선형회귀모형에서 어떤 미지의 시점을 전후하여 회귀계수에 변화가 있었는지에 대한 통계적 가설을 검정하고 변화점의 추정방법을 논의한다. 이차형식의 통계량을 제안하고 그 근사분포 및 유의수준제어를 살펴보았다. 또한 하나의 예를 통하여 제안된 방법을 적용하고 우도비검정과 비교하였다.
동일 개체가 여러 시점에서 반복되어 측정될 때, 측정값들 간에 종속성을 예상할 수 있다. 본 논문은 한 개체의 이가 반응변수가 g개 시점에서 관측될 때, 종속적인 g개 이 가변수들의 다변량 분포로부터 각 시점에서의 주변분포의 동질성을 파악하기 위한 로짓모형을 제시하고 자료분석 방법을 제공하고자 한다. 모형과 관련된 가정으로 반복측정이 행해지는 g개 시점은 각기 서로 다른 요인 또는 공변량의 결합수준들로 구성된다고 가정한다. 또한, 모형에서 고려된 처치들이 반복측정에 기인하는 서로 다른 크기의 실험 단위들에 행해질 때 모수들을 추정하기 위한 방법으로 가중최소제곱법을 다루고 있다. 여기서 가중최소제곱법은 반응변수들의 종속성으로 인한 공분산 구조에 근거한 모형내 모수들의 효과를 효율적으로 추론하기 위해 이용된다. 제시된 모형은 주변로짓을 이용함으로써 단순히 주변확률분포의 동질성에 대한 검정뿐만 아니라 모형의 타당성 및 요인들의 수준변화에 따른 효과를 파악하기 위한 효과적인 모형임을 보여준다.
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