본 논문은 분할구실험으로 부터 주어진 자료분석을 위해 사영을 이용하는 방법을 다루고 있다. 분할구 실험의 특성으로 서로 다른 크기의 실험단위를 나타내는 오차항과 처리에 포함된 확률효과가 존재할 때 이들 분산성분의 추정에 사영을 이용하여 구하는 방법을 제시하고 있다. 분산성분 추정을 위해 잔차벡터에 대한 확률모형의 구축을 다루고 있다. 고정효과를 제외한 확률효과에 따른 제곱합의 계산을 위해 상수적합법이 적용되고 있다. 적률법에 의한 분산성분 추정을 위해 변동량의 기댓값 계산에 합성법을 이용한다. 고정효과들의 선형함수로 주어지는 추정가능함수에 관한 추정을 다루고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권1호
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pp.1-9
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2010
본 논문은 분할구 실험에서 반복측정 요인이 처치의 한 요인으로 고려될 때, 실험자료의 분석을 위한 혼합모형과 모형내 미지모수의 추론을 위한 방법을 논의한다. 반복측정 요인으로 공간요인을 고려하고 공간요인의 수준은 분할구에 할당되나 연구자가 임의로 배정할 수 없는 실험환경이 가정된다. 이러한 실험의 특성을 갖는 자료벡터의 확률분포로 복합대칭의 공분산 구조를 갖는 다변량 정규분포를 논의하고 있다. 또한, 가정된 실험환경에 부합하는 적합한 자료의 예를 통하여 제시된 모형의 타당성과 관련모수들의 추론방법을 다루고 있다.
정보검색의 정확률을 높이는 것이 최근 정보검색 연구의 추세이며, 정확률을 높일 수 있는 방법 중 하나로 명사구단위 색인이 있다. 명사구 색인을 하는 방법에는 구문분석기를 이용하는 방법과 패턴 규칙을 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 구문분석기를 이용하여 전체 문장을 분석한 후 명사구단위 색인을 할 경우, 범용적으로 이용할 수 있지만 속도와 정확도가 떨어진다는 문제점이 있으며 패턴 규칙을 이용하는 경우는 속도는 빠르지만 정확도 및 확장성에 문제를 가지고 있다. 이런 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 문장으로부터 명사구를 분할한 후, 분할된 명사구를 완전 구문 분석하여 색인하는 방법을 제안한다. 명사구는 속격어구와 관형형 명사구를 대상으로 하였고, 구 분할은 속격조사와 관형형어미를 중심으로 주변 형태소와 품사를 고려하는 규칙을 만들어 실행하였다. 실험대상은 짧은 문장, 중간문장, 긴 문장을 각각 25 개를 선정하여 실험하였고, 구 분할을 이용할 경우 평균 재현율은 86%, 평균 정확률은 74% 정도의 성능을 보였다. 긴 문장의 경우, 구 분할을 이용하지 않는 경우에 비해서 정확도 및 속도에서 월등한 성능향상이 있었다.
한국어 문장은 하나 이상의 용언으로 인해 구문 분석 과정에서 다양한 구문 모호성이 발생한다. 이들 중 대부분은 내포문의 수식 범위로부터 발생되는 구 부착의 문제 때문이다. 이런 구운 모호성은 내포문의 범위를 정해서 하나의 구문 범주의 기능을 가지도록 하면 해결할 수가 있다. 본 논문에서는 내포문의 범위를 정하기 위해서 문형과 한국어의 구문 특성을 이용한다. 먼저, 내포문에 있는 용언의 문형 정보가 가질 수 있는 필수격을 최대로 부착하여 내포문의 범위를 정해서 단문으로 분할한다. 그리고 한국어의 구문 특성을 이용해서 분할된 내포문의 기능을 하나의 구문 범주인 체언구나 부사구로 변환한다. 이렇게 함으로써 복합문의 구성 형태가 단문 구조로 변환되기 때문에 내포문의 범위에 의한 구 부착의 문제가 쉽게 해결된다. 이것을 본 논문에서는 내포문의 단문 분할이라고 한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 432 문장을 실험한 결과 문형과 단문 분할을 이용하지 않은 방범보다 구문모호성이 87.73% 감소되었다.
본 논문에서는 구묶음과 구간분할에 기반하여 한국어 문장에서 명백한 의존관계를 파악 추출하는 기법에 대해 다룬다. 구묶음 기법은 문장에 나타나는 복합 명사, 본용언/보조용언. 의존명사 등을 묶어서 문장의 구조를 단순하게 만든다. 특히 문장에 다양한 형태로 나타나는 의존명사의 처리를 강화하여 구묶음을 효과적으로 할 수 있도록 하였다. 구간분할 기법은 긴 문장을 여러 개의 구간으로 나누어 각 구간을 구문분석 한다. 각 구간은 분할 이전보다는 단순화된 형태이기 때문에 긴 문장보다는 중의성이 줄어들어 견고한 구문분석을 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 한국어 구문분석 시스템 개발의 1 단계 과정으로써 일단 중의성이 있는 상황이 아닌 명백한 의존관계를 수집하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 구묶음과 구간분할 기법이 문장의 구조 중의성을 줄여 줌으로써 보다 많은 명백한 의존관계를 정확하게 추출할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 지문영상으로부터 제안한 알고리즘을 이용하여 특이점(Core, Delta)을 추출한 후 특이점의 개수와 종류에 따라서 5가지 부류(arch, tented arch, left loop, right loop, whorl)로 지문영상을 분류하였다. 지문영상을 8*8블록과 16*16블록으로 분할한 후 3*3 Sobel 마스크를 씌워서 대표 방향을 구하였다. 또한 블록으로 분할한 영상으로부터 분산을 구하여 전경과 배경을 분리(segmentation)시켜 수행속도를 향상시켰다. 전처리 과정으로는 일정한 블록마다 임계값을 다르게 적용시키는 블록 이진화 기법을 사용하였으며 특이점을 추출하기 위해서 서로 크기가 다른 2개의 블록으로 영상을 분할하였다. 우선 8*8블록으로 영역을 분할한 후 방향 성분을 구하고 특이점들을 추출하였다. 이 경우 잡영 때문에 특이점이 너무 많이 추출되는 문제점이 있으므로 이러한 해결책으로 16*16블록으로 영역을 분할하여 방향 성분을 구하고 특이점을 추출하였다. 이렇게 다른 두 영역에서 동시에 나타나는 특이점을 후보 특이점으로 잡아서 그 후보 특이점 주변으로 Poincare 지수를 적용하여 확실한 특이점을 선택한 후 5가지의 지문 형태로 분류하였다. 실험결과 대부분의 지문영상에 대하여 강건한 분류 특성을 보이고 있음을 확인하였다.
본 연구는 소의 초기 난할 단계인 2 또는 4세포기 수정란의 특정 분할구가 배반포 단계의 내부 세포괴(Inner Cell Mass)와 영양막 세포(Trophectoderm cells)로의 발달 운명이 미리 정해지는 지를 확인하기 위해 실시되었다. 먼저 생쥐의 체내수정란과 소의 체외 수정란에서 배반포의 영양막 세포에서만 특이적으로 발현하는 cdx2단백질의 발현 양상을 조사하였다. 또한, 소의 경우 2세포기와 4세포기가 내부 세포괴와 영양막 세포로 나눠지는 시점인지를 조사하기 위해 2 또는 4세포기의 특정 분할구에 Dextran의 주입 실험과 분할구 제거 실험을 통해 ICM과 TE 형성을 확인하였다. cdx2의 발현 경향은 생쥐와 소의 2세포기일 때 대칭과 비대칭적으로 발현되는 것을 확인하였다. 생쥐의 4, 8세포기 및 상실배기에서는 분할구 전체에서 발현되었으나, 소 수정란의 분할구에서는 전체 또는 부분적으로 발현되었다. 또한, 생쥐와 소의 배반포기에서는 영양막 세포에서만 발현이 되는 것을 확인하였다. 소 수정란의 2세포기와 4세포기 단계에서 특정 분할구에 주입된 De xtran은 배반포의 내부 세포괴와 영양막 세포의 양쪽에 분포된 것을 관찰할 수 있었다. 2세포기 단계에서 하나의 분할구가 제거된 수정란 역시 ICM 및 TE 세포를 지닌 정상 배반포로 발달함을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과는 영양막 세포에서만 특이적으로 발현하는 cdx2의 발현이 2 또는 4세포기 단계 소 수정란에서는 특별한 차이를 보이지 않으며, 궁극적으로 난할 초기에는 ICM과 TE 세포로의 운명이 결정되지 않는다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 명사구 색인과 복합명사 분할을 포함한 복합명사 처리를 위해 통계 정보와 자연언어 처리를 제한적으로 이용 가능하게 하는 통합적 색인 기법을 제안한다. 먼저 색인과 검색에서 복합명사 분할 및 합성 모두를 고려한 통합 기법을 제시하고, 이를 위해 통계 정보와 제한적인 자연언어 처리를 모두 이용하는 통합 색인 기법을 제안한다. 먼저 형태소 분석 및 태깅 과정에서 단일어를 색인어로 추출하고 구문분석의 결과에서 명사구를 합성해 낸다. 구문 분석 실패 시에는 형태소 분석 및 태깅의 결과만을 사용하게 된다. 또한 태깅의 결과에서 복합명사를 골라 통계 정보를 이용하여 단일 명사로 분할하고 재합성한다. 분할된 단일 명사와 합성된 명사구는 기존의 단일어로만 이루어진 색인어를 보완하기 위해 색인어로 사용된다. 실험은 한국어 정보검색의 실험 집합인 KTSET 2.0과 KRIST SET을 사용하여 통합색인 기법이 복합명사 처리에 효율적임을 보였다.
본 논문에서는 마이크로 CT 영상에서 치밀뼈와 해면뼈의 자동 분할 방법을 제안하고 분할된 해면뼈의 형태학적 분석 방법의 구현에 대해 기술한다. 제안된 분할 방법에서는 임계값을 이용하여 뼈 영역을 추출한다. 그 다음에는, 뼈의 바깥 경계선부터 안쪽 방향으로 인접한 경계선을 찾아 치밀뼈 후보 영역을 설정한다. 치밀뼈 후보 영역들 중에서 평균 픽셀값이 최대가 되는 지점을 후보 영역을 탐색하여 치밀뼈를 제거한다. 분할된 해면뼈에 BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N의 네 가지 형태학적 지표자들을 계산하는 방법을 VTK(Visualization ToolKit)와 구 정합 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 구현된 방법을 쥐의 20개 대퇴골 근위부 영상에 적용하였으며 사람이 수작업으로 분할하는 방법과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 네 가지 형태학적 지표자 모두 수작업으로 분할한 경우와 자동으로 분할한 경우 3% 이내의 평균 오차율을 보여 제안된 방법은 번거로운 수작업 분할 대신 사용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용 수신된 2개 신호의 도착 시간차를 계산하여 응원의 방향 각을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안된 MSCPSP 알고리듬은 기존의 CPSP 알고리듬을 개선한것으로, 마이크로폰에 수신된 2개의 입력신호에 대해 서브밴드 필터 뱅크를 이용하여 대역 분할하고 각 서브밴드 대역에서 구해지는 신호 대 잡음비(SNH)를 대역별 CPSP 결과에 가중치로 제공한다. 이러한 대역 분할 가중방식은 잡음의 영향을 각 대역으로 한정 분산시켜 보다 정확한 지연 시간 추정을 가능하게 한다. 제안된 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존의 CPSP와 MSCPSP 알고리듬의 컴퓨터 모의 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 MSCPSP의 우수함을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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