오염물 이동에 영향을 미치는 지연계수는 용질과 시료의 흡착특성을 나타낸다. 흡착특성을 표현하는 데에는 Freundlich등온식, Langmuir등온식 또는 선형등온식등을 사용할 수 있는 데, 본 연구에서는 상관계수를 이용하여 각등온식의 적용성을 평가하고 용질이동 수치해 석을 하여 농도가 10ppm 이하로 낮을 경우의 용질이동정도를 상호 비교하였다. 아연, 크롬, 납에 대한 등온식의 상관계수에 따른 적용성 평가결과 Freundlich 등온식이 보편적으로 적용 가능한 것으로 나타났고, 수치해석 결과 농도가 10ppm 이하일 경우는 용질이동성이 동일하게 나타났다.
본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 특징들의 통계적 상관성에 기반을 둔 조합형 인식성능 개선기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 재조정의 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 통계적 상관성은 정규상호상관계수에 의해 측정되며, 이는 유사도를 좀 더 빠르고 정확하게 측정하기 위함이다. 또한 독립성분분석에 의한 국부적인 특징들을 대상으로 정규상호상관을 계산함으로써 좀 더 정확한 유사도를 통계적으로 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 30개 40*50픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 전처리를 하지 않은 기법이나 기존 및 적응적 변형히스토그램 평활화에 의한 전처리 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
사이버 교수-학습환경이 활성화되면서 그 교육 과정의 핵심 요소로 상호작용의 중요성이 강조되고 있다. 그럼에도 사이버 학습에서의 상호작용성의 중요성을 강조한 연구는 쉽게 찾아볼 수 있으나 상호작용성의 특성상, 그 과정 자체를 확인하고 평가하는 방법에 대해서는 별다른 진전이 없었고 또 이를 계량적으로 평가하는데 어려움이 있었다. 이에, 본 연구는 이러한 추상적인 상호작용의 과정을 평가하고자 사이버 체제의 교수-학습과정에서 나타나는 상호작용 과정을 확인할 수 있는 정량적 데이터를 수집하였다. 이 데이터를 기초로 DEA기법과 가중치 적용기법의 두 가지 방법을 이용하여 상호작용서의 수준을 계량적으로 평가해 보았다. 이 두 가지 정량적 평가모형을 월별로 적용한 결과간의 상관계수와 서열상관계수를 살펴본 결과, 이 두 모형의 결과에는 큰 차이가 없음을 확인 할 수 있었다. 추상적인 상호작용의 과정을 정량적 접근을 통해 평가해 봄으로써 학습과정에서 발생하는 상호작용성의 정도를 검증할 수 있는 방법론을 제안하였다.
음향 반향 제거기, 적응 등화기 그리고 적웅 잡음 제거기 등에 적응 필터가 널리 활용되고 있다. 적응 필터의 계수는 주로 NLMS 알고리즘을 이용하고 있지만 NLMS 알고리즘은 주변 잡음에 의해서 적응 필터의 계수가 오조정된다. 본 논문에서 최적 필터의 직교원리를 이용하여 LMS 알고리즘의 순시 기울기 벡터를 저역 통과 시켜 적응 알고리즘의 적응 상수로 결정하는 방법을 제안한다. 순시 기울기 벡터는 입력 신호와 추정 오차 신호의 상호 상관도로써 수렴 초기에는 추정 오차 신호 속에 입력 신호가 대부분 포함되어 있기 때문에 상관도가 크고 적응 필터가 수렴한 후에는 0 에 가까운 값을 갖게 된다. 그리고 입력 신호와 주변 잡음 신호는 상관이 없기 때문에 주변 잡음에 의해서 상호 상관도는 큰 변화가 없다. 따라서 상호 상관도를 적응 상수로 결정하면 수렴 속도가 느려지지 않으면서 주변 잡음에 강건한 특성을 가진다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 제안하는 적응 알고리즘의 성능이 기존 알고리즘에 비해서 우수함을 보인다.
대기-해양 상호작용의 과정에서 해양의 표층 수온이 대기 강제력에 의해 영향을 받는 상태인지 해양 강제력으로 작용하고 있는지를 파악하는 것은 매우 중요하다. Wu and Kirtmman(2007)은 대기-해양 상호작용을 이해하는 것이 대기 대순환 모형에서 표층수온이 강제력으로 작용하는 실험의 모의 결과에 중요한 역할을 할 수 있다고 제시 하였다. 즉 표층 수온이 해양 강제력으로 작용하는 경우 그와 같은 실험의 모의 결과가 관측과 유사하게 나타날 수 있는 반면 대기 강제력이 해양 표층 온도를 유도하는 경우 대기 대순환 모형의 모의 결과가 관측과는 전혀 다르게 나타날 수 있기 때문이다. 따라서 최근 지구 온난화에 기인하여 표층 수온이 증가하고 있는 경향에서 이와 같은 대기-해양 상호작용의 특성을 분석하는 것은 의미 있는 일이다. 본 연구에서는 1979년부터 2011년까지 33년간 남중국해 표층 수온과 주요 대기 변수들(강수량, 바람, 잠열속, 단복사량, 구름운량, 하층기압)과의 동시, 및 지연 상관성 분석을 통해 남중국해 대기-해양 상호작용의 특성 변화에 대하여 알아보았으며, 이와 같은 특성변화와 동아시아 여름철 강수량과의 상관성 변화를 확인하였다. 남중국해 지역의 여름철 해양 표층 수온과 강수량은 1990년대 후반을 경계로 그 상관성이 큰 차이를 보이고 있는 것으로 나타나 이 지역의 대기-해양 상호작용의 특성이 1990년대 후반 뚜렷한 변화가 있는 것으로 분석되었다(Fig. 7). 1990년대 후반 이전 시기에서는 남중국해에서 바람-증발 피드백 과정과 구름-복사 피드백 과정을 통해 하층기압의 감소가 동풍의 증가를 동반하면서 표층 풍속의 증가를 유도하고 그와 동시에 해양에서 대기로의 잠열속이 증가하는 상관성을 보였다. 또한 연직 상승운동의 증가는 구름운량의 증가와 함께 강수현상을 동반하면서 대기에서 해양으로 들어오는 단파복사의 양을 감소시키게 되고 이에 따라 해양의 표층 수온은 감소하게 된다. 즉 1990년대 후반 이전에는 이와 같은 일련의 대기-해양 상호작용 과정들을 통해 대기 변동성에 기인한 해양 변화의 특성이 강하게 나타났다고 볼 수 있다. 그에 반해 후반기의 경우에는 표층 수온의 변화에 따른 대기 변수들의 변화는 전반기와 큰 차이가 나타났다. 특히 지연 상관계수 분석은 남중국해 지역의 표층 수온의 증가는 시간 지연을 통해 잠열속량과 구름 운량 및 연직 속도의 증가와 상관성을 가지면서 단파 복사량의 감소와 함께 강수량의 증가의 상관성을 보였다. 비록 상관계수의 결과이지만 이와 같은 결과는 후반기 남중국해 표층 수온의 증가가 시간 지연을 두고 대기 변동성의 변화를 유도하고 있음을 보여주는 것이다. 나아가 대기 변수들 또한 상관성이 크지는 않지만 시간 지연을 두고 표층 수온의 변화와 어느 정도 상관성을 보여 1990년대 후반 이후에는 이전 시기에 비해 남중국해의 해양 강제력에 의한 대기 변동성이 뚜렷함과 동시에 시간 지연을 두고 해양과 대기의 상호작용이 일어났음을 추측할 수 있었다. 이와 같은 남중국해에서의 대기-해양 상호작용 특성 변화가 남중국해와 동북아시아 지역 강수량과의 상관성에 어떤 변화를 유도하는 지에 대해서도 살펴보았다. 후반기의 남중국해의 표층수온이 동북아시아 지역의 강수량 변동성과 음의 상관성을 보이고 나아가 남중국해의 강수량 변동성이 동북아시아 강수량 변동성과 유의한 음의 상관성이 나타났다. 이와 같은 상관성의 변화는 남중국해 지역의 표층수온이 해양 강제력으로 작용함으로 이 지역에서의 강수량 변동성이 동북아시아 강수량 변동성에 더욱 밀접한 상관성을 유도한 것으로 사료된다. 이와 같은 결과는 지구온난화 환경에서 남중국해 표층수온의 변화가 동아시아 몬순 특성에 민감한 강제력으로 작용할 수 있다고 제시된 기존 연구결과(Shin et al., 2011)와 어느 정도 일치하는 것이다. 향후 해양의 표층 수온이 강제력으로 작용할 때 동북아시아 강수량 변동성뿐만 아니라 다른 대기 변동 특성에 어떠한 변화를 보이는지 살펴보는 것은 이 지역에서의 기후 변동 특성을 이해하는데 중요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 편파 다이버시티에 대한 전파전파 특성 분석과 상용의 이동전화 기지국 시스템에 적용하기 위 한 가능성을 검증하였다. 이를 위하여 교외지역 및 주거지역을 대상으로 $\pm45^{\circ}$ 선형 편파특성을 가진 이중편파 안테나를 이용하였고, 다이버시티 이득(Diversity gain)과 상호상관계수(Cross correlation coefficients)의 관 점에서 기존의 공간 다이벼시티의 성능과 비교 분석하였다. 분석 결과 공간 다아버시티가 편파 다이버시티보다 1~2 dB 정도의 다이버시티 이득은 높게 나타났으며, 휴대용 이동전화 환경에서는 편파다이버시티와 공간다이 버시티 각각에 대한 상호 상관 계수는 그 차이가 $\pm0.1$ 이내로 큰 차이가 없음올 CDF(Cummulative Distrib bution Function) 분석을 통하여 확인할 수 있었다.
가잠육종의 선발에 대한 유전적 Parameter를 추적학 ldnl해 누에 일본종계통 3, 중국종계통 4 모두 7개 품종을 이면교배하여 주요 견성과 사질의 유전력과 유전상관을, 그리고 유전상관의 값을 이용하여 여러 형질이 직접 또는 간접적으로 견사량에 미치는 영향을 구명하기 위한 경로계수를 추정하였다. 원잠종을 재료로 한 각 형질의 유전력은 F1, F2세대에서 5령경과, 단견중, 견층중, 견층비율, fibroin량, 견층연감율, 견사량 등이 모두 76.65% 이상이었다. 형질상호간의 상관관계를 F1, F2 세대에서 자웅별로 보면 표현형상관과 유전상관의 값은 대체로 정의 방향이었고, 유전상관의 값이 표현형상관의 값보다 일반적으로 높았다. 견사량과의 형질상호간의 상관관계에서 단견중, 견층중, 견층비율, fibroin량 등은 F1, F2세대의 자웅이 모두 0.727 이상의 높은 유전상관 값을 보였다. 주요 형질들의 유전력이 대체로 높고 유전상관의 값이 정의 방향이므로 이들 형질은 선발이 용이할 것으로 기대된다. 경로계수는 견사량에 관여하는 직접효과가 F1세대에서 자의 견층중이 0.991, 웅의 단견중이 0.803이고, F2세대에서 웅의 견층비율이 0.938, 웅의 fibroin량이 0.930으로서 정의 방향으로 그 효과가 크게 표현되었다. 경로계수에서 견사량에 관여하는 직·간접효과가 세대간과 자웅간에 차이는 있으나 주로 증량적 형질인 단견중, 견층중 등의 영향이 컸을 것으로 평가된다.
RMR, Q 등의 암반분류법들은 평가 요소 및 적용에 있어 특징적인 차이를 가지고 있어서 이들 암반분류법의 상관성 및 호환성 분석에 있어서는 평가 요소들의 특성별 그룹화 및 평가 요소간의 상관관계 즉, 친숙도 관계가 정확히 규정되어야 한다. 본 연구에서는 현장지반조사를 통해 획득한 RMR 및 Q 자료를 이용하여 암반분류법의 평가 요소 및 두 분류법 상호간의 상관관계를 분석하였다. 이로부터 평가 요소간 상관관계 매트릭스 및 평가 요소간 상관계수를 등급화 한 친숙도 관계 매트릭스를 도출하였다. 이 친숙도 관계 매트릭스는 보다 다양한 지반 물성 요소를 포함하여 종합적 친숙도 관계 네트워크로 확장할 수가 있으며, RMR 및 Q 암반분류법의 평가 요소 상호간 밀접성이나 호환성을 파악하고 주어진 평가 요소 정보로부터 미 획득된 다른 요소의 추정 또는 변환 및 그 신뢰 정도를 파악하는데 이용될 수 있다.
본 논문은 음향반향제거기에서 동시통화구간을 검출하고 처리하는 알고리듬에 대하 여 논하고 있다. 새로운 동시통화처리 알고리듬은 송신신호와 잔류신호간의 상호상관계수를 이용하여 동시통화 여부 및 구간을 검출하고 이 구간에서는 반향제거기의 계수적응을 중지 하도록 하는 것이다. 본 알고리듬을 사용함으로서 동시통화구간의 검출에 소요되는 계산량 이 대폭 감소할 뿐만 아니라 비정상상태의 원인이 동시통화에 의한 것인지 아니면 반향경로 응답의 변화에 의한 것인지를 구별할 수가 있다. 음향반향제거기에 제안한 알고리듬을 적용 하여 모의실험을 수행하므로서 본 알고리듬의 성능을 분석하였고 기존의 알고리듬을 적용한 경우와 비교, 검토하였다. 실험 결과 본 알고리듬을 적용한 음향반향제거기는 동시통화구간 을 완벽하게 검출하므로서 동시통화 후에도 계수가 발산하지않고 안정적으로 정상상태를 유 지함을 확인하였다.
본 연구에서는 감성 평가 시스템에 가장 적합한 파라미터를 찾기 위하여 3가지 뇌파 파라미터를 이용하여 감정 분류 실험을 하였다. 뇌파 파라미터는 선형예측기계수(linear predictor coefficients)와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 밴드별 상호상관계수(cross-correlation coefficients)를 이용하였으며, 감정은 relaxation, joy, sadness, irritation으로 설정하였다. 뇌파 데이터는 대학의 연극동아리 학생 4명을 대상으로 수집하였으며, 전극 위치는 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파 데이터는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망(neural network)에 입력하여 감정 분류를 하였다. 감정 분류실험 결과 선형예측기계수를 이용하는 것이 다른 2가지 보다 좋은 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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