정규 상호 상관 (상관계수)은 입자영상유속계(PIV) 분석에서 형태 분석을 위한 가장 정확하고 적합한 척도이다. 그러나 상관계수는 주파수 영역에서 그에 상당하는 간단한 수식 표현이 없기 때문에, 빠르지만 부정확한 척도들이 종종 이용된다. 이러한 척도 중에서 선정된 세 가지 방법과 상관계수법을 상호 비교하였다. 그 결과 상관계수법을 제외한 나머지 척도들은 모두 종종 부정확한 결과를 도출함을 알 수 있었다. 그러나 상관계수법은 계산 시간이 많이 걸린다는 단점을 지니고 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 상관계수법을 계산하는 빠르고 정확한 방법을 제시하였다. 이 방법은 상관계수의 분산을 계산하는 Fn 알고리듬과 분모를 계산하는 순차가감법을 결합한 것이다. 시험 결과 이 방법은 상관계수를 빠르고 정확하게 계산할 수 있음을 보였다.
이변량 반복측정자료에서 Chinchilli 등(1996)이 제안한 가중일치상관계수는 두 변수의 일치성을 나타내는 측도이다. 기존에 제안된 가중일치상관계수 추정법은 변동효과 및 측정오차의 분산성분을 각각 최소제곱법으로 비편향 추정하여 구하는 것이다. 본 연구에서는 반복측정자료의 주변 우도함수를 설정한 후, 우도함수에 기초한 분산성분을 구하여 가중일치상관계수를 추정하는 방법을 제안한다. 이때, 각 분산성분은 유사/의사 우도함수 및 사후 분포에서 반복시행을 통하여 구해진다.
유세포분석기, 형광현미경 계수법과 현재 주로 활용하는 숙주감염에 의한 용균반검사법에 의한 박테리오파지를 계수하는 방법을 Weissella cibaria 박테리오파지로 비교 연구하였다. 상관관계 분석은 피어슨 상관 통계분석, 회귀분석, 차이검정등으로 하였다. 12개의 시료로 유세포분석기와 용균반검사에 의한 계수법을 비교한 결과는 피어슨 분석으로는 96.7%의 상관관계(상관값 r=0.967, $R^2=0.9352$)와 차이검정은 1.063을 보였다. 형광현미경과 용균반검사에 의한 계수법 비교결과는 피어슨 분석으로는 99.0% (상관값 r=0.990, $R^2=0.9811$) 상관관계와 차이검정은 1.605이였다. 그러므로 유세포분석기와 형광현미경 계수법은 용균반검사 계수법과 같이 W. cibaria 박테리오파지 계수에 적합할 것으로 사료된다.
유역평균강우량은 강우-유출모형을 통하여 유출량을 산정할 경우에 사용되며, 산정 방법에는 산술평균법, Thiessen 가중법, 등우선법 등이 있으나 일반적으로 Thiessen 가중법을 많이 적용하고 있다. Thiessen 가중법의 유역평균 강우량 산정방법은 각 관측소가 지배하는 면적(지배면적)을 전체면적으로 나누어 가중치(Thiessen계수)를 구한 후 여기에 각 관측소의 강우량을 곱하고 이를 합산함으로써 유역평균 강우량을 산정하는 방법이다. 본 연구에서는 면적비로 구해지는 Thiessen 계수의 대안을 찾기 위해 대상 유역으로는 영산강 1지류인 지석천 유역을 선정하였고, 단층퍼셉트론을 이용하여 동면, 청풍, 능주의 강우자료를 Input, 능주지점의 유출자료를 Output으로 상호 상관분석으로부터 한 개의 유출 사상에 대해 가장 높은 상관계수를 선택하여 Input 자료를 재구성하였다. 재구성 한 자료를 이용하여 훈련시키고 여기서 발생한 가중치를 Thiessen 계수의 대안의 값으로 추천한다.
본 논문에서는 다변량 DCC(dynamic conditional correlation) GARCH 모형에서 동태적 상관계수를 추정하기 위한 대표적 방법인 쌍별 추정법과 다차원 추정법의 효율성을 비교한다. 이를 위하여 금융 시장의 변동성을 반영하는 다변량 시계열을 생성하고 이에 대한 DCC GARCH 모형을 수립 및 추정하는 시뮬레이션을 실시하였다. 또한 KOSPI 200 섹터지수를 이용하여 포트폴리오를 구성하고 이의 변동성 추정 및 VaR 계산을 통하여 동태적 상관계수 추정에 대한 정확성을 평가하였다. 그 결과로서, 전반적으로 다차원 추정법이 쌍별 추정법보다 우수함을 발견하였다. 특히, 다차원 추정법에서 상대적으로 상관관계가 낮은 시계열을 추가할수록 쌍별 시계열에 대한 동태적 상관계수 추정의 정확성을 높여줌을 발견하였다.
수치사진측량에서 공액점을 자동으로 결정하기 위한 영상정합은 가장 핵심적인 주제이며 이를 자동화하기 위한 많은 연구가 진행 중이다 본 연구에서는 영역기반 영상정합에서 영상정합의 정확도를 제어하기 위한 허용상관계수의 설정이 수치사진측량의 정확도에 미치는 영향을 고찰하였다. 이를 위해 영상상관계수 정합법, 영상피라미드 정합법, 특징점 추출에 의한 정합법을 각각 구현하고 각 방법에서 허용상관계수가 수치사진측량의 정확도에 미치는 영향을 비교 분석하였고 최적 허용상관계수를 결정하는 방법을 제시하였다.
상수의 엽면적은 상엽의 수획량 즉 수량과 높은 상관관계가 있고 그의 간이측정법은 매우 의의 깊은 일이므로 상전에서 생체대로 엽면적을 측정할 수 있도록 간이측정법을 고안하였다. 우리나리 상수의 주요품종인 개량서반, 일지뢰, 노상 그리고 수원 제4호의 4개품종을 재료로 절위별로, 지조별로 엽면적과 엽장, 최대엽폭과의 관계를 조사 실험하였으며 공시 엽수는 개량서반 741문, 일지뢰 853문, 노상 507문, 수원제4호 441문, 도합 2,542문이었다. 5개열엽으로 엽형이 비슷한 개량서반과 일지뢰의 2개품종의 엽면적은 (엽장$\times$최대엽폭)$\times$0,643, 단엽인 노상과 수원제4호의 2개품종의 엽면적은 (엽장$\times$최대엽폭)$\times$0,735에 의해서 구할 수 있음을 알았다. 즉 개량서반과 일지뢰는 엽장에 최대엽폭을 곱한 적에 계수 0.634를 곱함으로써 전처리엽에서 planimeter에 의한 엽면적과 높은 상관관계를 보였고 이때의 상관계수의 평균을 개량서반에 있어서는 r=0.931, 일지뢰에 있어서는 r=0.960이었다. 노상과 수원상4호는 엽장에 최대엽폭을 곱한 적에 계수 0.735를 곱함으로써 전처리엽에서 planimeter에 의한 엽면적과 또한 높은 상관관계를 보였고 이때의 상관계수의 평균을 개량서반에 있어서는 r=0.931, 일지뢰에 있어서는 r=0.960이었다. 노상과 수원상 4호는 엽장에 최대엽폭을 곱한 적에 계수 0.735를 곱함으로써 전처리엽에서 planimeter에 의한 엽면적과 또한 높은 상관관계를 보였고 이 때의 상관계수 r의 평균을 노상에 있어서는 r=0.999, 수원상 4호에 있어서는 r=0.996이었다. 이 방법에 의하면 시간과 노력을 크게 절감시킬 수 있을 뿐만 아니라 생체대로 쉽게 엽면적을 구할 수 있는 이점이 있다.
본 논문에서는 동탄성계수와 정탄성계수 및 압축강도의 상관관계를 양생온도, 재령, 시멘트의 종류에 따라 살펴보고 그 거동을 정확하게 모델링하는 모델식을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 충격공진법을 이용하여 공진주파수를 측정하여 동탄성계수를 계산하고 일축압축실험을 통하여 정탄성계수와 압축강도를 구하였다. 시멘트는 1종과 5종 포틀랜드 시멘트를, 물-시멘트비는 0.40과 0.50을, 양생온도는 10, 23, 5$0^{\circ}C$를 선택하여 실험을 수행하였다. 동탄성계수와 정탄성계수의 상관관계는 시멘트의 종류와 재령에 큰 영향을 받지 않았다. 그러나, 양생온도의 변화에 따라 동탄성계수와 정탄성계수의 상관관계는 변화하여 두 값의 비가 온도가 증가함에 따라 1에 가깝게 접근하였다. 초기현탄성계수와 동탄성계수의 비는 정탄성계수와 동탄성계수의 비보다 좀 더 1에 가까웠다. 압축강도와 동탄성계수의 상관관계는 동탄성계수와 정탄성계수의 상관관계와 같이 시멘트의 종류와 재령에는 큰 영향을 받지 않았지만 양생온도에 따라서는 그 상관관계가 변하였다. 제시된 동탄성계수와 정탄성계수 및 압축강도의 상관관계식들은 이러한 시멘트의 종류와 온도에 따른 상관관계의 변화를 잘 모델링하였다.
유전 발현 데이터는 생명체의 특정 조직에서 채취한 샘플을 microarray상에서 측정한 것으로 유전자들의 발현 정도가 수치로 나타난 데이터이다. 일반적으로 정상조직과 이상조직에서 관련 유전자들의 발현 정도는 차이를 보이기 때문에, 유전발현 데이터를 통하여 암을 분류할 수 있다. 하지만 분류에 모든 유전자가 관여하지는 않으므로 관련성 있는 유전자만을 선별해내는 작업인 특징 선택방법이 필요하다. 본 논문에서는 회귀분석의 변수선택방법중 하나인 전진 선택법(forward selection method)을 사용하여 유전자들을 선택하고 분류하는 방법을 제안한다. 실험데이터는 대장암 데이트를 사용하였고, 분류기는 KNN을 사용하였다. 이 방법과 상관계수를 이용한 특징 선택 방법인 피어슨 상관계수와 스피어맨 상관계수방법과 비교해본 결과 전진 선택법에 의한 특징 선택방법이 암의 분류에 있어서 더 효과적인 유전자 선택을 한다는 사실을 확인하였다. 실험결과 90.3%의 높은 인식률을 보였다.
하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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