본 연구는 한국어의 발음상의 특징과 구조에 의해서 한국어를 음소별로 분리할 수 있음에 착안 하여, 자음과 모음으로 구성된 한국어 단음을 자음의 음소와 모음의 음소로 각각 분리하여 인식하는 새 로운 방법에 관한 연구이다. 특정 화자 2명에 대하여 한국어 단음 84자를 모음의 음소와 자음의 음소로 각각 분리하여 인삭한 실험결과 모음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수를 이용하면 인식률이 95.2%이 고, 편자기 상관계수로 92.5%, 폴만트로 97.6%의 인식률을 얻었고, 자음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 88.7%, 편자기 상관계수로 92.9%의 인식률을 얻었다. 또, 자음의 음소와 모음의 음소를 결합시킨 단음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 83.9%, 편자기 상관계수로 86.3%의 인식률을 얻었다. 이 때, 각 음소들의 데이터의 수는 256개이고, 선형 예측 계수와 편자기 상관 계수와의 예측차는 15차이다. 이 와 같이 한국어를 자음의 음소와 모음의 음소로 분리하면 작은 데이터 양으로 처리 시간을 단축 시켜 한국어의 모든 단음, 단어, 연속음, 문장 등을 분석하고 인식할 수 있고, 또한 각 음소들을 원칙적으로 결합시켜 모든 한국어의 합성이 가능함을 알 수 있다.
본 연구는 기업은행은 1999년${\sim}$2003년 중소기업 대출 자료로 바젤2 자산상관계수 계산공식의 현실성을 검토하였다. 실증분석 결과에 따르면, 자산상관계수는 매출규모와는 양(+)의 관계를, 신용등급과는 음(-)의 관계를 갖는 것으로 나타나 바젤2 계산공식이 상정하고 있는 자산상관계수 패턴이 국내에서도 현실성이 있었다. 이는 자산상관계수가 매출규모와 음(-)의 관계를 보이는 것으로 보고한 Kim-Park(2004)과 상반되는 결과이다. 또한, 바젤2에서는 60억원 이하의 매출규모에 대해서는 60억원으로 간주하고 있지만, 매출규모 60억원 이하에서도 자산상관계수가 매출규모와 양(+)의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 바젤2 계산공식에 의해 산출된 자산상관계수는 자료로 추정한 자산상관계수가 비해 1.3배${\sim}$19.2배 높으며, 이러한 차이는 통계적으로 유의할 뿐 만 아니라 경제적으로도 유의하다. 회귀분석 결과에 의하면, 바젤2 자산상관계수의 상향편의는 주로 계산공식에서 절편을 과도하게 높게 설정하였기 때문에 발생한 것으로 나타났으며, 바젤2에서는 매출규모와 자산상관계수간의 관계를 선형으로 설정하였지만, 로그선형이 실제 자료를 더 잘 적합시키는 것으로 나타났다. 이상의 결과로 보건대, 바젤2의 자산상관계수 계산공식은 비교적 현실적으로 고아된어져 있지만, 국내의 실정에 맞게 조정하기 위해서 보다 광범위한 실증분석이 필요한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 초음파 영상에서 간실질의 에코 명도분포를 분석하여 정량화 지방간 진단 파라미터인 규준화 에코 명도값을 추출하여 지방간의 진행 정도와의 상관성을 연구하였다. 임상 지방간지수와 본 연구의 규준화 에코 명도 값과의 선형 상관 계수를 구하였다. 신장대조 및 간문맥구조에서 추출한 규준화 에코 명도를 계산하여 비교한 결과, 임상 지방간지수와 높은 상관성을 보임을 알 수 있었고, 지방간 진단의 보조자료로 유용함을 확인하였다. 계산된 지방간지수와 상대명도의 선형상관계수는 0.69~0.79이다.
상관계수가 변수간의 선형 상관관계를 나타내듯이 mutual information은 변수간의비선형 상관관계를 나타내준다. 본 논문에서는 mutual information 추정법으로 다변수 핵 미도함수(multivariate kernel density estimator)를 이용한 방법이 여러 time lags값에 대하여 산정 되었다. 많은 수문자료에서 보여지는 비선형 관계를 Mutual Information으로 확인하여 보았고, 또한 Mutual Information값이 거의 0인 점에서 optimal delay time을 구하여, 하나의 자료로부터 다변수 회귀분석 모델을 만들 때 이용할 수 있다.
이 연구는 선박 설계 초기단계에서 선형 변화에 따른 선박 조종성능 추정에 관한 내용을 다루었다. 선박제원을 대표하는 파라메터 그리고 선미형상의 변화를 민감하게 반영할 수 있는 새로운 파라메터를 선정하는 작업을 수행하였다. 이렇게 선정된 파라메터와 유체력 미계수와의 상관관계를 알아보기 위하여 구속모형 실험을 수행하였다. 그 결과 기본적인 선박제원 중 선체 유체력 미계수와 상관도가 높은 파라메터를 가려낼 수 있었다. 또한 선미형상의 새로운 파라메터와 조종성능과의 상관도를 추정할 수 있었다. 또한 이를 활용하여 유체력미계수에 대한 새로운 경험식을 제시하였다. 이를 활용하면, 초기 선형 설계 시 선형변화 및 수정에 따른 조종성능 추정에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 초음파 영상에서 간실질의 에코 명도를 비롯한 픽셀 정보분포를 분석하여 정량화 지방간 진단 파라미터를 구하기 위해 규준화 에코 명도 값 및 다수의 텍스쳐 파라미터 값을 추출하여 선형결합을 통해 지방간의 진행 정도와의 상관성을 연구하였다. 임상 지방간 지수와 본 연구의 추정 지방간 지표 값과의 선형 상관계수를 구하였다 신장대조 방법으로 추출한 규준화 에코 명도 및 회색도 픽셀분포의 텍스쳐 특성 파라미터를 계산하여 임상결과와 비교한 결과 임상 지방간 지수와 높은 상관성을 보임을 알 수 있었고, 지방간 진단의 보조사료로 유용함을 확인하였다. 계산된 지방간 지수와 임상결과 간의 선형상관계수는 0.84-0.93이다.
자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.
본 연구에서는 뇌파를 AR모델로 모델링하여 선형예측계수를 특징 파라미터로 이용할 때와 뇌파의 주파수 대역별 상호상관계수를 이용할 때의 감정상태 분류 성능을 비교해 보고자 하였다. 이를 위하여 분노, 슬픔, 기쁨, 안정의 4가지 감정상태에 따른 뇌파를 4개 채널로부터 수집하여 선형예측계수와 ${\theta}$, ${\alpha}$, ${\beta}$ 대역의 주파수 영역에서의 상호상관계수를 추출하여 이들을 특징 파라미터로 한 감정상태 분류 실험을 수행함으로써 두 방법의 감정상태 분류 성능을 비교하였고, 패턴 분류기로는 신경회로망을 이용하였다. 감정 분류 실험 결과 뇌파의 특징 파라미터로서 선형예측계수를 이용한 결과가 상호상관계수를 이용할 때보다 성능이 월등히 좋은 것을 알 수 있었다.
다층퍼셉트론의 중간층 뉴런이 지닌 역할을 정보처리의 관점에서 밝혀내기 위해서, 이 논문에서는 중간층 뉴런의 가중치 합들 간의 상관계수가 비선형 변환에 의해 감소하게 됨을 증명하였다. 고립단어 인식을 다층퍼셉트론에 학습시킨 경우의 시뮬레이션으로 이러한 증명이 맞음도 보였다. 이 결과로부터 중간층 뉴런이 지닌 비선형 변환은 정보의 중복을 감소시키는 효과가 있음을 알 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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