• 한국지반공학회논문집
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• 제26권10호
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• pp.39-47
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• 2010

본 논문에서는 분석영역 내 압축지수 분포특성이 압밀침하량의 공간적 분포에 미치는 영향을 알아보기 위해, 압축지수의 분포특성을 고려한 압밀침하 추정방법을 제시하고 추정방법에 따른 압밀침하량 추정 결과를 비교해 보았다. 지반이 불균질한 경우에는 간극비를 이차변수로 이용한 정규공동크리깅이 신뢰할 수 있는 앙축지수 추정결과를 제공하는 것으로 관찰되었으며 이는 감소된 smoothing effect로 인한 것이다. 압축지수와 간극비의 공간적 분포를 고려하는 경우(Case-l)와 모든 지반물성치의 평균값을 쓰는 경우(Case-2) 두 방법은 압밀침하량의 공간적 분포를 상당히 다르게 평가하며, Case-1이 Case-2에 비해 거리에 따른 압밀침하량의 변화가 상대적으로 큰 것으로 나타났다. Case-1의 경우 압밀침하의 공간적 분포는 압밀층 두께뿐만 아니라 압축지수의 분포에도 영향을 받는 반면 Case-2의 경우 압밀층의 두께 분포에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권5호
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• pp.577-584
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• 2009

Fusion of decisions in wireless sensor networks having flexibility on energy efficiency is studied in this paper. Two representative distributions, the generalized Gaussian and $\alpha$-stable probability density functions, are used to model non-Gaussian noise channels. By incorporating noise channels into the parallel fusion model, the optimal fusion rules are represented and suboptimal fusion rules are derived by using a large signal-to-noise ratio(SNR) approximation. For both distributions, the obtained suboptimal fusion rules are same and have equivalent form to the Chair-Varshney fusion rule(CVR). Thus, the CVR does not depend on the behavior of noise distributions that belong to the generalized Gaussian and $\alpha$-stable probability density functions. The simulation results show the suboptimality of the CVR at large SNRs.

• 에너지공학
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• 제4권3호
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• pp.394-401
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• 1995

본 연구는 중심부에 액체, 외주부에 산화제가 흐르는 기액 동축분류의 유동장에 대한 것이다. 기액 동축 분사기는 연료의 분사량이 적은 소형 연소시스템을 고려하여, 실험은 연공비(W1/Wa)가 0.6 이하를 대상으로, 물과 공기를 사용하여 분사조건에 따른 분무특성과 기액 2상 분무류의 기본구조를 조사하여 액적의 확산, 기액혼합특성에 대하여 검토하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 반경방향 기상속도분포 및 액적유속분포는 분구직경 및 분사조건에 관계없이 정규분포에 가까운 형태를 취하고 있으며, 각각 식 (2) 및 (3)으로 나타낼 수 있다. 기상속도는 반치폭은 축방향에 따라 일정한 구배 (≒4.6)로서 증가하며, 기상만의 단상분류의 구배(≒6)에 비해서 완만하다. 액적유속 반치폭은 축방향에 따라 더욱 완만한 구배(≒3.1)로서 증가한다. 무차원 액적유속분포는 축방향에 따라 일정한 구배(n≒1.5)로서 감소한다. 액적의 확산은 상대적으로 기액유량비가 클수록 효과적으라고는 말할 수 없고, 최대 확산을 이루는 최적의 기액유량비가 존재한다.

• 한국조경학회지
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• 제47권2호
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• pp.100-116
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• 2019

도시지역의 사회문제 및 환경위험을 완화시킬 수 있는 수단이자 사회적 측면에서의 지속가능한 발전을 위해 질 좋은 도시녹지의 양적인 확대 및 관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 이에 본 연구에서는 서울시 중구, 동대문구, 성동구 등 3개 자치구의 46개 행정동을 대상으로 각종 사회경제적 데이터와 녹지데이터, 위성영상 등을 활용해 녹지의 분포 현황과 이의 분배적 형평성을 파악하고자 했다. 연구의 분석과정은 1) 행정동별 녹지분포 현황과 사회경제적 현황, 녹지의 효과를 체감하기 쉬운 가로수 면적 등을 파악하고, 위성영상을 이용한 정규식생지수와 지표면온도를 확인했다. 2) 이를 바탕으로 각 변수들의 상관관계 및 회귀분석을 실시하였다. 연구지역 녹지의 분배적 형평성 분석결과, 행정동별 환경특성 중 녹지율과 면적에서 큰 편차를 보였으며, 정규식생지수, 지표면온도 모두 동별 차이가 큰 것으로 나타났다. 또한, 환경변수와 사회경제적 변수와의 상관관계 분석결과, 기초생활수급자비율과 장애인비율이 높은 동의 정규식생지수가 낮고 지표면온도는 높은 것으로 나타나 환경형평성이 낮은 것으로 평가되었다. 환경불평등은 주거지역의 환경요인뿐 아니라, 주거형태와도 밀접하게 관련되어 있는 것으로 판단된다. 아파트 단지의 지표면온도는 단독 및 다가구 주택 밀집지역에 비해 $2.0^{\circ}C$ 가량 낮았으며, 정규식생지수 평균은 아파트 단지가 단독 및 다가구 주택 밀집지역에 비해 2배 이상 높은 것으로 나타났다. 녹지분포의 행정동별, 주거유형별 환경불평등성이 확인된 만큼 소외지역에 녹지의 양적 확충이 필요하며, 녹지 환경에서의 사회적 배제 극복을 위한 정책 등을 통해 배제된 지역 주민들의 삶의 질 개선 노력이 필요하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.1221-1228
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• 2011

일반적인 음성인식 시스템은 보통 실내 환경에서는 잘 동작하지만 잡음이 존재하는 실제 환경에서는 여러 가지 잡음의 영향으로 그 성능이 급격히 떨어진다. 본 논문에서는 잡음환경에 강인한 음성인식을 위하여 훈련 환경과 실제 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 켑스트럼 거리기반 묵음특징 정규화(CSFN: Cepstral distance based SFN) 방법에 켑스트럼 정규화 방법(CMVN:cepstral mean and variance normalization)을 결합한 CSFN-CMVN 방법을 제안하였다. 이 방법은 켑스트럼 특징의 분포 특성의 차이를 나타내는 켑스트럼 유클리디언 거리를 결합하여 음성/묵음 분류에 사용하여 묵음특징을 정규화하는 CSFN 방법에 켑스트럼 정규화 방법을 결합하는 방법이다. Aurora 2.0 DB를 이용한 실험결과, 제안한 CSFN-CMVN은 기존의 대표적인 묵음특징 정규화 방법인 SFN-I 과 비교했을 때 모든 테스트 세트에 대한 평균 단어인식 정확도에서 약 7%의 인식률 향상을 가져옴을 확인하였다. 또한, 기존의 SFN-II, CSFN에 비해서도 약 6%, 5% 향상되었음을 확인 할 수 있어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제34권4호
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• pp.611-622
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• 2021

본 논문에서는 변동성의 비대칭성과 비정상성을 동시에 고려하고 있다. 다양한 변동성 모형을 분석하고 있으며 모수적-붓스트랩을 통한 예측분포를 이용하여 변동성 모형의 예측 성능을 비교하고 있다. 오차항 분포로서 표준정규분포 및 표준화 t-분포를 고려하였으며 1-시차 후 예측과 2-시차 후 예측을 미국의 다우지수 사례를 통해 설명하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.446-448
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• 2011

본 논문에서는 조명 보정과 지역적인 밝기 정보를 이용한 유해 영상에서의 피부색 검출 방법을 제안한다. 첫번째, 조명의 영향을 줄이기 위하여 입력 영상을 히스토그램 평활화하여 명암 값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상의 명암 값 분포를 균일화 시켜 영상을 향상될 수 있도록 한다. 그 다음, 평활화 시킨 영상을 25 개의 블록으로 분할한 후, 각 블록에서의 밝기 값에 대한 통해 평균과 왜도를 구한다. 구해진 값들을 영상의 임계값으로 설정하여 이진화 시킨다. 그리고, 평활화시킨 영상의 RGB 값을 Lab 컬러 공간으로 변환한다. 변환된 컬러 공간내의 조명 성분 값인 L(Luminance)값을 추출하여 이를 역변환 한다. 역변환한 L 값은 비정규 조명을 갖는 유해 영상의 조명에 민감한 영향을 제거하기 위하여 평활화 영상에 합한다. 마지막으로, 밝기 임계값을 통해서 얻어진 이진영상내의 객체 영역과 RGB 피부색 임계값을 통한 조명 보정된 평활화 영상내의 피부색 영역의 공통된 영역을 결과값으로 추출한다.

• 응용통계연구
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• 제7권1호
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• pp.35-46
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• 1994

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.

• 응용통계연구
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• 제3권1호
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• pp.11-25
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• 1990

본 논문은 둘 이상의 인자들로 구성된 다인자실험계획에서 검정하고자 하는 인자의 순서대립가설에 대한 분포무관인 비모수 검정법을 제안하고 제안된 검정통계량의 점근적 정규성과 기존의 검정법과의 점근상대효율에 대하여 고찰하였다. 또한, 소표본에서 Monte Carlo 연구를 통하여 실험검정력을 비교해 본 결과 두터운 꼬리를 갖는 분포에서는 제안된 검정법이 효율면에서 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.325-327
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• 2001

본 논문은 온라인 문자 인식을 연속 밀도 HMM의 구조의 최적화 문제를 다룬다. 최적이란 최소한의 모델 파라미터를 사용하여 최소한의 오류를 허용하는 것이라고 정의할 수 있다. 본 연구에서는 HMM 구조의 최적화를 위해 Bayesian 모델 선택 방법론을 사용한다. 먼저 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Criterion)을 적용해보고, 그것을 HMM의 복잡한 구조에 적합하도록 본 논문에서 제안한 HBIC(HMM-Oriented BIC)와 비교해본다. BIC는 모델의 사전 확률 분포를 추정하지 않고 다변량 정규분포라고 가정하는데 비해 HBIC는 모델의 각 파라미터로부터 사전 확률을 추정한 후 그것들을 사용함으로써 더 좋은 결과를 얻도록 한다. 실험 결과 BIC와 HBIC 둘 다 기존 방법보다 모델의 파라미터 수를 현저히 감소시킴을 확인했고, HBIC가 BIC에 비해 더 적은 수의 파라미터를 사용해도 비슷한 인식률을 얻을 수 있었다.