• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1341-1345
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• 2005

비선형이고 정규분포에 따르지 않는 state-space모형분석에서 순차적 몬테 칼로(SMC)는 유용한 도구 중의 하나이다. 모수와 시그럴을 동시에 추정하기 위해 Monte Carlo particle filters를 사용할 수가 있다. 그러나 SMC는 여러단계의 반복을 요구하는 특별한 particle filtering 기법을 필요로 하게 된다. 본 논문은 particle filtering과 순차적 hybrid Monte Carlo(SHMC)을 결합하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 짱뚱어 자료를 사용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.292-294
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• 2001

문서 클러스터링은 정보검색 시스템에서 검색과정의 효율성을 향상시키기 위해서 많이 사용된다. 기존의 K-means 클러스터링과 같은 거리-기반 접근 방법은 거리에 대한 척도를 정해야 하는 문제가 있고, 또한 전체 자질 공간에서 지역적 특성에 민감하기 때문에 문서 내에 노이즈가 존재할 경우 만족스러운 결과를 내지 못할 수 있다. 그리고 기본적으로 문서 데이터는 희소성(sparseness)을 가기 때문에 정규 분포를 가정한 mixture 모델을 적용하기도 어려움이 있다. 본 논문에서는 Helmoholtz machine에 의한 문서 클러스터링 방법을 제안한다. 제안되는 방법에서는 하나의 문서를 어떤 내재적인 요인(factor)들의 다양한 결합에 의한 결과로 가정하는데, 이 때의 요인은 주제어 집합 또는 적어도 의미적으로 유사한 단어들의 집합이다. 그리고 기본적으로 Helmholtz machine은 이진 데이터를 다루는데, 텍스트 문서에 나타나는 단어들의 빈도를 고려하기 위해 수정된 Helmholtz machine을 제시한다. TREC-8 adhoe 데이터와 20 Newsgroup 문서 집합에 대한 클러스터링 실험 결과, 제안된 방법이 K-means 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였으며 주제어 추출을 통해 문서 집합의 전체 내용 파악을 용이하게 하는 특성이 있었다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.599-610
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• 2008

It is an important and urgent issue to improve process capability in quality control. Process capability refers to the uniformity of the process. The variability in the process is a measure of the uniformity of output. A simple, quantitative way to express process capability, the degree of variability from target in specification is defined by process capability index(PCI). Almost process capability indices are defined under normal distribution. However, these indices can not be applied to the process of non-normal distribution including reliability. We investigate current research on the process of non-normal distribution, and advanced method and technology for developing more reliable and efficient PCI. Finally we suggest the perspective for future study.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권4호
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• pp.46-54
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• 1995

This paper presents a simple method for measurenemt of roughness of ground surfaces. The present method utilizes fluxes of scattered lights condensed through lenses aligned along the specular direction. A theoretical analysis is preformed for the purpose of investigating the possibility of the method as well as determining the experimental condition. Experiments are also performed to show the effectiveness and robustness of the proposed method. The theoretical and experimental results show that the proposed method is simple enouth to implement and has a potential to identify a wide range of roughness of ground surfaces.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제26권4호
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• pp.223-231
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• 2013

본 논문에서는 물성이 균일하지 않은 반무한 고체영역의 탄성파속도 분포를 재구성하기 위한 시간영역 Gauss-Newton 전체파형 역해석 기법을 소개한다. 반무한 영역을 유한 계산영역으로 치환하기 위하여 유한영역의 경계에 수치적 파동흡수 경계조건인 perfectly-matched-layers(PMLs)를 도입하였다. 이 역해석 문제는 PML을 경계로 하는 영역에서의 탄성파동방정식을 구속조건으로 하는 최적화 문제로 성립되며, 표면에서 측정된 변위응답과 혼합유한요소법에 의해 계산된 응답간의 차이를 최소화함으로써 미지의 탄성파속도 분포를 결정한다. 이 과정에서 Gauss-Newton-Krylov 최적화 알고리즘과 정규화기법을 사용하여 탄성파속도의 분포를 반복적으로 업데이트하였다. 1차원 수치예제들을 통해 Gauss-Newton 역해석으로 부터 재구성된 탄성파속도의 분포가 목표값에 충분히 근사함을 보였으며, Fletcher Reeves 최적화 알고리즘을 사용한 기존의 역해석 결과에 비해 수렴율이 현저히 개선되고 계산 소요시간이 단축됨을 확인할 수 있었다.

• 식물조직배양학회지
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• 제27권2호
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• pp.77-82
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• 2000

벼 종자배양에서 식물체 재분화 능력이 서로 다른 품종간에 교배된 잡종집단을 대상으로 캘러스 형성과 식물체 재분화 능력에 대한 유전양식을 구명한 결과는 다음과 같다. '밀양 23호/추청벼', '삼강벼/낙동벼' 및 '밀양 23호/대립벼 1호'조합 F₂집단의 캘러스 생장량에 대한 빈도분포는 3조합 모두 정규분포에 가까운 연속적인 분포양상을 나타내었으며, 각 조합에서 추정된 광의의 유전력은 조합에 따라 83.8%에서 90.1%로 높게 나타났다. 식물체 분화율의 경우 조합에 따라 유전양상이 다르게 나타났는데, '대립벼 1호/밀양 23호' 조합은 F₂집단의 평균 식물체 분화율이 43.6%로 양친의 평균치 보다 높게 나타나면서 빈도분포 면에서 캘러스 생체중과 동일한 양상을 보여 우성으로 작용하는 다수의 유전자에 의해 지배되는 것으로 나타났으며, 식물체 재분화 능력에 대한 광의의 유전력은 83.4%로 높게 추정되었다. 그러나 '밀양 23호 /추청벼' 조합과 '삼강벼/낙동벼' 조합의 경우는 식물체 재분화 능력이 높은 것과 낮은 것이 3 : 1의 이론적 분리비에 적합한 것으로 나타나 '추청벼'와 낙동벼'의 식물체 재분화에는 하나의 우성유전자가 관여하는 것으로 조사되었다.

• 수산해양기술연구
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• 제26권1호
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• pp.14-19
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• 1990

동지나해의 초음파산란층에 대한 기초적 연구로서, 산란층의 주야간에 대한 수직이동상태와 Echo 신호의 변동특성에 관하여 검토한 결과, 수심 20m~80m에 형성된 상\ulcorner하한의 수온차가 약 11$^{\circ}C$인 수온약층부에서 일몰 전에는 산란층의 Echo 신호가 뚜렷하지 않았으나, 일몰 후부터 수심 35m~45m 구간에서 산란층이 강하게 나타내기 시작하여, 시간이 경과할수록 수직적으로 신장되면서 표층을 향해 점차 부상하는 경향을 나타내었다. 한편, 일출 전에 초음파산란층의 상부는 수온약층의 상부까지 부상하였고, 또 전 수심에서 상당히 강한 Echo 신호가 돌발적으로 출현하는 현상이 확인되었으며, 이것은 저층에 분포하고 있던 어군이 부상하여 발생한 것으로 생각된다. 일출 후에는 산란층이 급속히 하강함과 동시에 Echo level도 급격히 낮아지는 경향을 나타내었고, 그 하강속도는 일몰 후 산란층의 부상속도에 비해 현저하게 빠른 현상을 나타내었으며, 일출전후 약 30분간에 가장 강한 Echo 신호가 관측되었다. 또 Echo 신호의 진폭빈도분포는 일몰전에는 전 수층에 걸쳐 Echo level이 매우 낮으므로 낮은 level에 많이 집중되는 지수분포형을 나타내고, 일출전후에는 Echo 신호가 높은 level에 많이 집중되는 정규분포형을 나타내었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권5호
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• pp.57-64
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• 2010

크리깅기법은 지반공학분야에서 지층 또는 지반정수의 공간적 분포 추정을 위하여 적용되고 있다. 각각의 크리깅기법에 따라서 추정결과가 상이하기 때문에 추정목적에 부합하는 크리깅 기법 선택은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 단순크리깅, 정규크리깅, 일반크리깅을 사용하여 인천 송도국제도시의 압밀층 두께를 추정하였으며, 크리깅 기법에 따른 추정결과의 신뢰성을 분석하였다. 분석결과 단순크리깅은 정규크리깅과 일반크리깅에 비하여 측정자료와 멀리 떨어진 위치에서의 압밀층 두께를 크게 추정하며, 추정결과의 신뢰성도 낮았다. 일반크리킹은 측정자료와 멀리 떨어진 일부 위치에서 압밀층 두께를 음의 값으로 추정하는 것으로 나타났다. 압밀층 두께를 추정하기 위한 가장 적절한 크리깅 기법은 가장 신뢰성이 높고 물리적으로 합당한 추정범위 내의 값을 추정한 정규크리깅 기법인 것으로 분석되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권7호
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• pp.76-84
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• 2022

동일한 재료를 사용하고, 식품명이나 음식명이 같음에도 불구하고 동일한 중량에서 식품의 영양성분이 편차를 나타내는 경우가 많이 있다. 그 원인은 조리 방법과 조리 공정에 따른 음식의 수분함량과 깊은 관계가 있다. 개인의 건강 맞춤형 식단을 설계하고, 정확한 열량과 양분을 공급하기 위해서는 조리 공정이나 조리 방법에 영향을 받지 않는 음식 데이터의 표시 방법이 필요하다. 이 연구에서는 동일한 식자재나 식품이 함수율의 차이로 인해 다른 식자재나 식품으로 분류됨으로 데이터베이스의 복잡성과 활용측면의 어려움이 증가하는 문제를 개선하기 위해 건물중(乾物重) 기반의 식품 데이터 표시를 제안하고자 하며, 이를 위해 식품재료로서 쌀의 특징과 쌀을 재료로 한 다양한 쌀 가공 식품의 물성에 대하여 수분의 변화에 따른 주요 영양성분의 변화를 고찰하고, 이를 통해 식품 데이터를 정규화 하기 위한 예시로서 쌀의 건물중 기반 영양 표시를 제안하고자 하였다. 동일한 재료로 가공된 32종의 쌀 가공 식품 데이터는 수분 분포에 있어 1.1~95%, 에너지량은 20~415kcal, 단백질은 0.3~9.1g, 지질은 0.1~3.9g, 탄수화물은 4.4~91.0g의 범위로 매우 넓은 영역에 분포하고 있다. 그러나 수분영향을 제거하고 고형물로 환산한 쌀가공 식품의 100g 당 영양성분은 에너지량의 최대값과 최소값의 범위는 376.9~421.1kcal, 단백질의 최대값과 최소값의 범위는 4.3~12.6g, 지질의 최대값과 최소값의 범위는 0.1~4.1g, 탄수화물의 최대값과 최소값의 범위는 80.5~95.1g 로 나타났다. 수분 중량을 포함한 음식의 영양성분 데이터에 비해 최대값과 최소값, 데이터의 표준편차가 90%이상 감소하고, 정규화되는 경향을 나타내었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제12권2호
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• pp.83-94
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• 2010

본 연구의 목적은 우리나라의 연 강수량, 계절 강수 량 그리고 월 강수량의 최적 확률분포형을 선정하는 것이다. 이를 위해서 전국 32개의 강우 관측소에서 얻은 자료에 대하여 L-모멘트 비 다이어그램과 평균가중거리 값을 이용하여 각 강수량별 최적 확률분포를 산정하였으며, 최종적으로 선정된 최적 확률분포형을 관측 지점별로 적합도 검정을 실시하였다. 그 결과, 연강수량에서는 3변수 Weibull 분포(W3), 봄과 가을에는 3변수 대수정규분포(LN3), 여름과 겨울에는 일반화된 극치분포(GEV)가 관측값에 가장 잘 적합하는 것으로 나타났다. 또한, 월 강수량에서는 1월은 LN3, 2월과 7월은 W3, 3월은 2변수 Weibull 분포(W2), 4월, 9월, 10월, 11월은 일반화된 Pareto 분포(GPA), 5월과 6월은 GEV, 그리고 8월과 12월은 log-Pearson type III 분포(LP3)가 가장 잘 적합하였다. 하지만, 최적 확률분포형의 지점별 적합도 검정의 결과, 1월, 4월, 9월, 10월, 11월의 GPA와 LN3에 대한 기각율이 확률 분포의 매개변수 추정에서의 오류와 상대적으로 높은 AWD 값으로 인하여 매우 높게 나타났다. 한편, 23개 관측소의 자료를 추가하여 분석해본 결과 기존의 32개 의 관측소 자료를 이용한 것과 큰 차이를 나타내지 않았다. 종합적으로 보다 적합한 확률분포형을 선정하기 위해서는 더 장기간의 표본자료를 이용한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.