공학문제에서 많은 확률 변수들은 상관성을 가지고 있고, 입력변수의 상관성은 기계시스템의 통계적 성능 분석 결과에 큰 영향을 미친다. 하지만, 상관 변수들은 결합분포함수를 모델링하기 어렵다는 이유로 종종 독립변수로 취급되거나 특정한 모수적 모델로 표현되는 경우가 많으며, 특히 데이터가 적은 경우 결합분포함수를 정확히 모델링하는데 더 큰 어려움이 있다. 본 연구에서 개발된 경계데이터를 이용한 다변량 커널밀도추정은 비선형성을 갖는 다양한 형태의 다변량 확률 분포 추정을 위해 개발되었다. 다변량 커널밀도추정은 주어진 데이터와 균등분포함수의 파라미터의 신뢰구간으로부터 생성된 경계데이터를 결합하여 데이터의 질과 수에 덜 민감하다. 따라서 제안된 방법은 보수적인 통계모델링과 신뢰성 해석 결과를 도출할 수 있으며, 통계시뮬레이션과 공학예제를 통해 그 성능을 검증하였다.
본 논문은 7개 안테나로 구성된 원형배열 안테나에 전파가 입사될 때 안테나 상호간의 계산 위상차와 시험 환경에서 측정한 위상차를 데이터 융합하여 전파의 도래 방향을 탐지하는 상관형(correlative) 위상비교 방향탐지에 대하여 기술하였다. 상관형 위상비교 방식은 균일원형배열(UCA: uniform circular array)과 선형 배열 방식이 많이 사용되며, 수식적으로 계산한 위상차 데이터와 시험 환경에서 측정한 위상차 데이터를 상관함수로 데이터 융합하여 전파 입사 방위각을 계산하므로 현재 많이 사용되고 있는 측정위상차비교 방향탐지 방식보다 성능이 우수하다. 수신신호의 신호잡음비(SNR)가 20dB이고 수신신호의 파장에 대한 안테나 상호간 거리($L/{\lambda}$)가 0.5인 경우 상관형 방탐은 방향탐지 정확도가 $1.7^{\circ}$ 로 나타나서 측정형 위상비교인 경우 $2.5^{\circ}$ 이상인 것과 비교하여 우수한 것이 확인되었으며 전자파신호 감시용, 군사용 방향탐지용에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 한일공동VLBI상관기(KJJVC)의 핵심구성인 VLBI상관서브시스템(VCS)의 개발과 그 시제품의 기본적인 성능시험에 대해 고찰하고자 한다. VCS는 16관측국의 총 120기선과 관측국당 8Gbps의 입력 데이터처리 그리고 총 8192채널의 상관결과를 출력할 수 있는 성능을 가지고 있다. VCS는 FX 형식으로 데이터 입력보드(RDC), 푸리에 변환보드(FTB) 그리고 상관처리보드(CAB)로 구성되며, 푸리에 변환보드와 상관처리보드에서 중요한 기능들이 수행된다. 그리고 VCS는 8Gbps의 입력데이터를 처리하기 위해 데이터 직렬화 방법을 채택하고 최대 지연추적을 위해 인공위성 VLBI를 위한 VSOP2의 관측데이터도 처리할 수 있도록 설계되었다. VCS는 2007년 8월부터 개발이 진행되었으며, 현재 시제품이 완성되어 기본적인 성능시험을 수행하였다. 본 논문에서는 VCS 시제품의 성능시험결과에 대해 간략히 기술한다.
GPS 수신기에서 항법을 수행하기 위해서 신호탐색, 신호추적, 데이터 동기, 데이터 복조, 측정치 생성 및 위치 계산의 과정을 거쳐야 한다. TTFF(Time To First Fix)는 이러한 시간의 합으로 수신기의 성능을 나타내는 중요 평가지수 중의 하나이다. 일반적인 수신기의 TTFF는 80~90초인 것으로 알려져 있으며, 고속으로 운동하는 항체의 경우, 빠른 TTFF를 필요로 하므로 가장 긴 시간이 소비하는 신호탐색 과정의 시간을 줄여야 한다. 본 논문에서는 고속으로 운동하는 항체에서 GPS 신호의 코드 탐색 시간을 줄이기 위하여 다중 상관기 구조를 가지는 수신기를 설계 하고자한다. 설계한 수신기는 수신된 신호의 코드위상을 여러 개의 상관기에서 동시에 탐색하도록 다중 상관기를 구성하여 코드위상 검색에 소요되는 시간을 단축시킨다. 이를 검증하기 위하여 GPS 모의 신호 발생기를 이용하여 실험을 수행하였다. GPS 신호는 IF 데이터 수집 장치로부터 수집된 신호를 이용하며, 실험 수행 결과 다중 상관기를 이용하였을 때 TTFF가 단축되는 것을 확인하였다.
본 연구는 원격탐사의 수치화상분류에 적용된 바 없는 정준상관분석(Canonical Correlation Analysis)기법을 무감독분류한 위성화상데이터에 적용하여 토지피복분류하는 새로운 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 개발된 분류기법은 기존의 분류기법인 최대우도분류기법에 비해 분류기준용 표본데이터 선정이 용이함을 알 수 있었다. 즉, 정준상관분석에 의한 분류결과는 분류기준용 표본데이터의 선정위치에 거의 영향을 받지 않는다. 또한 무감독분류 후 정준상관분석에 의해 결정된 각 군집의 토지피복은 최대우도분류를 위한 사전정보로 활용정보로 활용가능하다. 동일한 분류기준용 표본데이터 사용시, 무감독분류 후 정준상관분석에 의한 분류가 최대우도분류보다 분류정확도가 우수하였다. 이상과 같은 결과로 판단해 볼 때 연구에서는 시도된 분류기법은 원격탐사의 분류기법 분야에서 실용화 될 수 있으며, 나아가서는 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역학을 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 잡음환경하에서의 과도기형태 신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 선형예측모델을 토대로 하여 확장된 차수를 갖는 자기상관유사행렬의 truncated singular value decomposition을 이용한다. 제안된 자기상관유사행렬의 우수성을 보여주기 위하여 감쇄계수가 같은 경우와 감쇄계수가 다른 경우에 대하여 각각 일반적인 데이터 행렬방법과 통계적 성능을 비교분석하였다. 시뮬레이션 결과 데이터 행렬 방법보다 자기상관유사행렬 방법의 통계적 성능이 보다 우수함을 알 수 있었다. 이러한 결과는 부가된 백색잡음의 자기상관지연값이 클 경우에 잡음의 영향이 어느정도 줄어든다는 성질로 부터 기인한다.
본 논문은 지금까지의 소셜미디어 분석과 분석보고서 생성의 세 가지 문제점을 해결하기 위해서 소셜 빅데이터 마이닝에 기반한 이슈분석보고서 자동 생성 시스템을 제안한다. 세 가지 문제점은 분석의 고립성, 전문가의 주관성과 고비용에 기인한 정보의 폐쇄성이다. 시스템은 자연언어 질의분석, 이슈분석, 소셜 빅데이터 분석, 소셜 빅데이터 상관성분석과 자동 보고서 생성으로 구성된다. 생성된 보고서의 유용성을 평가하기 위해, 본 논문에서는 리커트척도를 사용하였고, 빅데이터 분석 전문가 2명이 평가하였다. 평가결과는 리커트 척도 평가에서 보고서의 품질이 비교적 유용하고 신뢰할 수 있는 것으로 평가되었다. 보고서 생성의 저비용, 소셜 빅데이터의 상관성 분석과 소셜 빅데이터 분석의 객관성 때문에, 제안된 시스템이 소셜 빅데이터 분석의 대중화를 선도할 것으로 기대된다.
이 논문에서는 침입 탐지시스템의 체계적인 경보데이터관리 및 경보데이터 상관관계 분석을 위하여 데이터 마이닝 기법을 적용한 경보 데이터 마이닝 프레임워크를 제안한다. 적용된 마이닝 기법은 속성기반 연관규칙, 속성기반 빈발에피소드, 오경보 분류, 그리고 순서기반 클러스터링이다. 이들 구성요소들은 각각 대량의 경보 데이터들로부터 알려지지 않은 패턴을 탐사하여 공격시나리오를 유추하거나, 공격 순서를 예측하는 것이 가능하며, 데이터의 그룹화를 통해 고수준의 의미를 추출할 수 있게 해준다. 실험 및 평가를 위하여 제안된 경보데이터 마이닝 프레임워크의 프로토타입을 구축하였으며 프레임워크의 기능을 검증하였다. 이 논문에서 제안한 경보 데이터 마이닝 프레임워크는 기존의 경보데이터 상관관계분석에서는 해결하지 못했던 통합적인 경보 상관관계 분석 기능을 수행할 뿐만 아니라 대량의 경보데이터에 대한 필터링을 수행하는 장점을 가진다. 또한 추출된 규칙 및 공격시나리오는 침입탐지시스템의 실시간 대응에 활용될 수 있다.
가뭄은 강수, 증발산, 대기온도, 토양수분 등 다양한 수문기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생되기 때문에 가뭄의 정확한 사상을 분석하는 것은 매우 어렵다. 또한 어떤 요인을 중심으로 고려하느냐에 따라 가뭄은 다양한 시각으로 정의되고 있다. 일정기간 평균 강수량보다 적은 강수로 인해 건조한 날이 지속되는 것, 즉 기상요소를 중심으로 가뭄을 정의하는 것을 기상학적 가뭄이라 하며, 작물의 생육에 필요한 수분을 중심으로 고려하는 것을 농업적 가뭄이라 한다. 또한 하천유량, 댐 저수량 등 전반적인 수자원 공급원의 부족을 수문학적 가뭄이라 한다. 이와 같이 다양하게 나타는 가뭄의 발생특성을 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수가 개발되어 왔다. 그러나 현재까지 개발된 가뭄지수들은 공통적으로 정형데이터를 활용하여 산정한다. 하지만 최근에는 비정형데이터를 활용하여 지수(Index)를 산정하거나, 재난관리에 적용하는 등 비정형 데이터의 활용이 급증하고 있다. 따라서 본 연구에서는 비정형 데이터(뉴스 데이터)를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 기존의 가뭄지수들과의 상관성 분석을 실시 한 뒤, 지수결합을 통해 가뭄사상 분석의 새로운 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구의 공간적범위는 2014~2015 충남서북부가뭄 지역 중 가장 큰 피해를 입었던 보령지역으로 선정하였으며 시간적범위는 2013~2016년으로 설정하였다. 비정형 데이터의 구축은 크롤링(Crawling)을 활용하여 네이버 뉴스의 기사를 수집하였으며 자료의 신뢰성을 위해 URL이 동일한 중복기사 및 '보령', '가뭄' 단어가 없는 기사는 제거하였다. 구축된 데이터를 기반으로 월별 빈도를 산출하고 표준점수(Z-score)로 환산하여 가뭄지수를 산정하였다. 산정된 가뭄지수가 어떤 가뭄의 유형(기상학적, 농업적, 수문학적)을 보이는지 확인하기 위해 기존의 가뭄지수들과 상관성분석을 실시하였으며, 가장 높은 상관성을 보이는 가뭄지수와 결합을 통해 새로운 가뭄 사상을 분석하였다. 본 연구에서 진행한 가뭄사상 분석은 향후 가뭄만이 아니라 다양한 재난분야에서 비정형 데이터를 활용한 분석의 기초로자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 농촌문제를 해결하기 위해 주목받고 있는 스마트팜은 작물의 생육환경을 최적화하고 효율적인 관리를 통해 작물의 생산성과 품질을 높이는 기술을 의미한다. 이러한 스마트팜에 생육환경 데이터 간 관계를 분석한다면 추가적인 생산성 향상과 작물 관리가 가능할 것이다. 본 논문에서는 온도, 습도, CO2, 토양온도, 토양습도, 일사, 토양EC, EC, pH 9개의 생육환경 데이터를 획득하고, 이를 분석하는 방법을 제안한다. 데이터 획득은 Main board와 Sensor board 간 RS-485 통신을 통해 획득 후 데이터베이스에 저장하였다. 저장된 데이터는 엑셀 시트 형식으로 내려받아 히스토그램, 데이터 차트, 상관관계 히트맵 분석을 진행하였다. 먼저 히스토그램 분석을 통해 전체, 주간, 야간 데이터의 분포를 파악하였고, 주간과 야간을 구분하여 데이터 차트 분석을 통해 월별로 평균, 중앙값, 최소값, 최대값을 파악하여 월별 데이터 변화 추이를 확인했다. 마지막으로 주간과 야간을 구분하여 상관관계 히트맵 분석을 통해 데이터의 상관관계를 파악하였다. 결과 주간에서는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계를 보였으며, 야간에는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계, 온도와 토양EC 간에 강한 음의 관계를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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