Most studies using state-space models have been conducted under the assumption of independently distributed noises in measurement and state equation without adequate verification of the assumption. To avoid the improper use of state-space model, testing the assumption prior to the parameter estimation of state-space model is very important. The purpose of this paper is to investigate the general relationship between parameters of state-space models and those of ARIMA processes. Under the assumption, we derive restricted parameter spaces of ARIMA(p,0,p-1) models with mutually different AR roots where $p\;{\le}\;5$. In addition, the results of ARIMA(p,0,p-1) case can be expanded to more general ARIMA models, such as ARIMA(p-1,0,p-1), ARIMA(p-1,1,p-1), ARIMA(p,0,p-2) and ARIMA(p-1,1,p-2).
워터스크린(이하 W/S)에 의한 화재방화시스템은 도로터널에 화재가 발생시, 공간에 수막을 사용하여 구획화하고, 열 연기의 확산을 억제하며 유해 부유입자를 세정함으로서 인간의 안전을 확보 및 구조물의 피해를 극소화 하는 시스템이다. 이 W/S에 의한 구획의 성능을 평가하기 위해, 1/2의 터널 모형에 의한 공간 내 열 성장 파악을 위한 화재 실험을 분석하였고, 그 결과, 천정 근방 온도 및 방사수열량으로서는 발열 속도의 크기, 풍속의 대소에 의하지 않고 약 80%의 저감율을 나타냈다. 또, 발생한 유해 부유입자 농도에 대해서는 약 60%, 화원 성질과 상태로서 발열 속도는 약30%의 W/S에 의한 저감 효과를 나타내었다.
The dynamics of unobservable short rate are frequently estimated directly by using a proxy. We estimate the biases resulting from this practice ("proxy problem"). To solve this problem, State-Space models have been proposed by many researchers. State-Space models have been used to estimate the unobservable variables from the observable variables in econometrics. However, applications of State-Space models often result in a misleading interpretation of the underlying processes especially when the absorbability of the State-Space model and the assumption of noise processes in the state vector are not properly considered. In this study, we propose the exact State-Space model that properly considers the faults of previous researchers to solve the proxy problem.
Most forecasting models often fail to produce appropriate forecasts because we build a model based on the assumption of the data being generated from the only one stochastic process. However, in many real problems, the time series data are generated from one stochastic process for a while and then abruptly undergo certain structural changes. In this paper, we assume the basic underlying process is the simple state-space model with random level and deterministic drift but interrupted by three types of exogenous shocks: level shift, drift change, outlier. A Bayesian procedure to detect, estimate and adapt to the structural changes is developed and compared with simple, double and adaptive exponential smoothing using simulated data and the U.S. leading composite index.
본 논문에서는 ISO-9705 공간의 2/5 스케일 축소모형에 대한 화재 실험에서 측정된 고온 상층부의 연소가스 농도를 혼합분율 개념을 도입하여 분석함으로써 환기부족 상태의 실내화재에서 발생되는 연소생성물의 특성을 파악하고자 한다. 화재실 내부 고온 상층부의 두 지점에서 측정된 잔존 탄화수소, 일산화탄소, 이산화탄소, 산소, 수트(soot) 등의 성분비를 혼합분율의 함수로 내어 분석하였다. 또한 탄화수소 연료의 이상적인 반응에 근거한 상태 관계식과 비교함으로써 환기부족 화재에서 혼합분율 모델의 적용성을 분석하였다. 혼합분율 분석을 이용함으로써 측정된 수많은 데이터들을 화재 크기나 측정 위치에 상관없이 하나의 파라미터에 대해서 정리하여 전체적으로 분석할 수 있었다. 또한 혼합분율 분석에서 수트를 고려하는 것이 분석의 정확성을 크게 향상시킴을 확인할 수 있었다.
지역의 공간 분포가 내포된 고해상도의 지상강우량을 추정하기 위해서 강수와 구름 입자(고체와 액체)의 양과 성질을 반영한 기상레이더의 반사도(reflectivity) 자료로부터 지상강우강도로 환산하는 방법이 널리 이용된다. 반사도 (reflectivity) 자료로부터 지상강우강도로 환산하는 핵심은 Z-R 관계식으로, 이 Z-R 관계식의 매개변수 a와 b의 결정이 중요하다. 그러나, 지상우량 관측소에서 측정되는 강우량 자료는 지상에서 관측된 강우자료이나, 레이더에서 추정되는 강우량은 상공 (이 연구에서는1.5km)에서 관측한 반사도로 추정되는 값으로 이에 상응하는 오차를 줄이기 위하여 보정하는 기법이 이용된다. 수계내의 정확한 유출량을 모의계산하기 위하여 수문수치모형이 이용되며, 이의 보다 정확한 수치결과를 모의하기 위해서 레이더 강우추정을 사용하여 정확도를 높이고자 하는 연구가 진행 중이다. 이 연구에서는 기상청에서 운영하는 레이더 반사도 자료를 사용하여 용담/남강유역 내에서 2002-2004년의 집중호우에 대해 Z-R 관계식을 추정하고, 유역 내 평균 강우량과 지상관측 강우량의 비 (G-R비)를 이용한 공간적 특성을 고려한 보정을 함으로써 추정된 평균 강우량의 정확도를 향상시켰다. 이렇게 추정된 레이더 강우는 지상관측지점 강우만으로 보간 된 강우(gauge-only interpolation)와 비교 되어, 레이더강우의 정확성과 적용성이 수문모형에 적합한가를 평가해 보았다. 공간적 분포의 특성을 내포하며 강우예측 (Quantitative Precipitation Forecasting)에 이용될 수 있다는 잇점은 있으나, 레이더 강우 추정은 정확성과 적용성에 많은 의문점을 남긴다.리 전도도 값을 Gardner 식에 적용하여 1, 3, 5, 7kPa에서의 불포화수리 전도도 값을 17개 토양통을 대상으로 하여 구했다. 토양수분 potential이 3kPa에서는 물의 이동이 거의 없는 토양들이 있었는데 반해 남계통을 비롯한 학곡통, 회곡통, 백산통, 상주통, 석천통, 예산통 등 7개의 토양은 3kPa에서도 약간의 물의 이동이 있었다. 이는 모암이 화강 편마암인 관계로 토양 내에 물의 이동에 영향을 미치는 자갈의 함량이 높았기 때문일 것으로 생각되고 추후의 연구에서는 이 부분에 대한 내용도 검토되어야 할 것이다. 또한, 1kPa에서 물의 이동은 삼각통에서 35.21 cm/day로 이동 속도가 가장 컸으며 그 뒤로 예산통, 화봉통, 학곡통, 백산통 등이 토양에서 빠른 속도로 이동하였다. 가천통이나 석천통 및 우곡통은 1kPa에서의 이동 속도가 아주 느린 토양으로 판단되었다. 또한, 포화되지 않은 상태인 1kPa에서 물의 이동 속도를 VGM 모형에 의해 예측된 값과 측정된 값으로 비교하였을 때 불포화 수리 전도도가 예측되지 않은 토양(석천통, 지곡통, 풍천통)이 존재하여 불포화 수리 전도도 특성평가에 대한 VGM 모형의 적용성에 문제를 보였다. 이는 결과적으로 논이라는 영농형태가 존재하는 우리나라에서 토양의 수리적 특성해석을 위한 VGM 모형의 적용성에 한계가 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는
최근 하천의 복원과 자연형 하천 조성 사업 등이 활발하게 진행되고 있으며, 하천의 정상적인 상태를 유지하기위한 최소유량의 개념인 하천유지유량의 산정도 정부차원의 사업으로 진행되고 있다. 우리나라 하천복원사업의 주목적은 변형된 수로의 복원, 오염하천의 정화, 생태서식처 조성, 자연 구조물 재료를 이용한 친수공간 확보 등이나, 해외 관련연구사례는 자연상태 혹은 자연상태와 가까운 상태로 하천을 복원, 유지하기 위해서는 과거의 유량 흐름 특성을 복원하는 것이 이에 못지않게 중요함을 시사하고 있다. 본 연구에서는 하천의 유황특성을 세분하여 이들 특성이 하천생태계에 줄 수 있는 영향을 외국의 사례를 통해 고찰하였으며, 금강유역의 유황변동에 가장 큰 영향을 주는 대청댐 및 용담댐의 건설 전 후의 유황특성 변동을 분석하였다. 또한, 과거 관측자료가 부족한 경우, 모형을 통해 산정된 자연유량자료의 활용 가능성을 평가하여 본 연구에 이용하였다. 본 연구의 유황특성 변동 분석은 향후, 하천유지유량의 산정, 자연형 하천 복원 및 하천관리 시 유황의 특성을 복원하기 위한 노력이 필요하다는 방향성을 제시한다.
얼굴 특징점의 지각적 위계구조를 반영한 표정인식 신경망 모형을 설계하였다. 입력자료는 MPEG-4 SNHC(Synthetic/Natural Hybrid Coding)의 얼굴 정의 파라미터(FDP) 중 39개 특징점 각각에 대해 150장의 표정연기 사진을 5개의 크기와 8개의 바위를 갖는 Gabor 필터로분석한 값이었다. 표정영상에 대한 감정상태 평정 값과 39개 특징점의 필터 반응 값을 중가 회귀분석한 결과, 감정상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 과련이 있었고, 각성-수면차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간 주파수 필터와 감정상태가 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선방위와 감정상태가 관련이 있었다. 이를 기초로 표정인식 신경망을 최적화한 결과 원래 1560개(39x5x8) 입력요소를 400개(25x2x8)입력요소로 줄일 수 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 결과를 사람의 감정상태 평정과 비교하여 볼 때, 쾌-불쾌 차원에서는 0.886의 상관관계가 있었고, 각성-수면 차원에서는 0.631의 상관관계가 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 모형을 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 분노, 혐오 등의 6가지 기본 정서 범주에 대응한 결과 74%의 인식률을 얻었다. 이러한 결과는 사람의 표정인식 원리를 이용하면 작은 양의 정보로도 최적화된 표정인식 시스템을 구현할수 있다는 점을 시시한다.
기존의 동적 통행배정모형은 출발시간 선택에 있어서 도착시간제약을 고려하지 못하고 있으며, 이를 고려하더라도 수단분담을 고려하지 못하거나 별도의 문제로 다루고 있다. 따라서 대중교통의 수단분담비가 높고, 도착시간에 대한 제약이 따르는 출근·통학통행이 주류를 이루는 오전첨두시의 교통관리·분석을 위해서는 이들을 동시에 고려하는 동적 통행배정모형이 요구된다. 본 연구에서는 Ran과 Boyce가 구축한 모형에 기반하여 통행수단과 도착시간 제약에 따른 출발시간 선택을 경로선택과 동시에 고려할 수 있는 통합모형을 제시하였다. 모형의 풀이를 위해 Ran과 Boyce가 사용한 시·공간 확장 가로망을 새롭게 설계하여 사용하였으며, 가상 가로망에 적용하여 모형의 적합성을 검증하였다. 사례연구 결과 본 연구에서 제시한 모형이 동적 사용자최적 통행배점상태를 나타내는 것을 확인할 수 있었고, 이를 통해 오전 첨두시의 교통관리·분석을 위해 적용 가능함을 입증하였다.
최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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