비선형이고 정규분포에 따르지 않는 state-space모형분석에서 순차적 몬테 칼로(SMC)는 유용한 도구 중의 하나이다. 모수와 시그럴을 동시에 추정하기 위해 Monte Carlo particle filters를 사용할 수가 있다. 그러나 SMC는 여러단계의 반복을 요구하는 특별한 particle filtering 기법을 필요로 하게 된다. 본 논문은 particle filtering과 순차적 hybrid Monte Carlo(SHMC)을 결합하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 짱뚱어 자료를 사용하였다.
대표적인 종단자료 분석방법인 잠재성장모형(Latent Growth Modeling)은 무조건적 모델과 조건적 모델로 구분되는데, 이중 무조건적 모델은 초기값과 기울기를 추정하여 적합도가 높은 모델을 추정해야 한다. 그렇지만 기존 잠재성장모형에는 종단자료의 형태가 단순선형함수 등 특정 함수가 아닐 경우 기울기를 추정하는 체계적인 방법론이 없었다. 본 연구에서는 뮤조건적 모델의 기울기를 추정하는데 연관규칙(Association Rule Mining)의 순차패턴(Sequential Pattern)을 사용하였다. 데이터는 한국고용정보원의 2001년~2006년에 조사한 청년 패널 데이터를 사용하였다. 제안한 방법론은 기존 단순선형함수를 가정할 때와 비교하여 적합도가 상승하는 것을 확인할 수 있었으며, 기울기 추정 과정을 시각화할 수 있는 부수적인 장점이 있었다.
본 논문은 위키피디아로부터 한국어-영어 간 병렬 문장을 추출하기 위해 이질적 언어 자원의 순차적 매칭을 적용한 유사도 계산 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 병렬 문장 추출을 위해 언어 자원별로 유사도를 계산하여 선형 결합하였고, 토픽모델을 이용해 추정한 단어의 토픽 분포를 유사도 계산에 추가로 이용함으로써 병렬 문장 추출 성능을 향상시켰다. 하지만, 이는 언어 자원들이 독립적으로 사용되어 각 언어자원이 가지는 오류가 문장 간 유사도 계산에 반영되는 문제와 관련이 적은 단어 간의 분포가 유사도 계산에 반영되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이질적인 언어 자원들을 이용해 순차적으로 단어를 매칭함으로써 언어 자원들의 독립적인 사용으로 각 자원의 오류가 유사도에 반영되는 문제를 해결하였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용함으로써 관련이 적은 단어의 분포가 반영되는 문제를 해결하였다. 실험을 통해, 언어 자원들을 이용해 순차적으로 매칭한 유사도 계산 방법은 선행 연구에 비해 F1-score 48.4%에서 51.3%로 향상된 성능을 보였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용한 방법은 약 10%에서 34.1%로 향상된 성능을 얻었다. 마지막으로, 제안한 유사도 방법들을 결합함으로써 선행연구의 51.6%에서 2.7%가 향상된 54.3%의 성능을 얻었다.
위성의 실제 궤도를 실시간하에서 추정(real-time estimation)하기 위해 지구 비대칭 중력장, 지구 대기의 저항력,그리고, 태양과 달의 위성체에 대한 섭동의 영향을 받는 지구 근방의 위성을 동력학적 모델로 선택하였다. 위성 관측소에서 얻게될 가상의 위성 궤도 자료들은 실제 관측에서 나타날 수 있는 관측 잡음(measurement noise)뿐 아니라 추적소 고도 등의 불확실한 요소들을 포함한다. 또한 수치 모델에서 고려치 못한 섭적 난수에 의해 만들었다. 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)의 특성을 알아 보기 위해 일차원에서의 자유낙하체에 대한 거리와 속도 추정의 모의 실험을 비교하였고, 뱃치추정 알고리즘, 순차 추정 알고리즘의 모의 실험이 거리변화율의 자료를 이용하여 확장 칼만 필터와 비교하였다. 그 결과, 확장 칼만 필터 알고리즘은 빠른 수렴 속도를 갖는 특성을 가지며, 실시간하에서 완전하지 못한 수치 모델로 실제 궤도를 결정하고 궤도 요소를 추정하는데 효과적임을 알 수 있다.
지면에 가까이 있는 비행체나 수면에 가까이 있는 수중 운동체에서 도래하는 신호는 직접파와 반사파로 구성되어 있다. 그런 환경에서는 반사파가 직접파와 coherent한 관계를 갖는다. 이런 현상으로 해서 DOA추정을 위해 추정한 correlation 행렬이 singular한 성질을 갖게 된다. 이렇게 singular한 행렬은 DOA추정에 큰 오류를 내게 된다. 또 움직이는 대상의 경우 추정 correlation 행렬의 성질이 시간에 따라 변하게 된다. 본 논문에서는 위 두 상황을 함께 해결하기 위해서 PASTd알고리즘을 변형하여 Forward/Backward Variable forgetting factor를 도입한 PASTd알고리즘을 제안한다.
본 연구에서는 Taylor의 이론, 즉 종방향 이송과 횡방향 확산이 서로 독립적으로 일어나며 두 과정이 서로 균형을 이룬다는 개념을 바탕으로 순차혼합모형을 제안하였다. 서로 다른 혼합시간과 유속 분포 등을 사용하여 수치모의를 실시하였으며, 여기서 얻어진 단면평균 농도분포를 1차원 종분산모형과 2차원 이송-분산 모형과 비교하였다. 그 결과, 순차혼합모형이 1차원 종분산모형으로 요약되는 Taylor의 이론을 잘 구현하고 있음을 알 수 있었다. 2차원이송-확산모형과의 비교를 통해 혼합 시간과 횡확산계수와의 관계를 밝힐 수 있었으며, 따라서 순차혼합모형이 1차원 종분산모형뿐 아니라 2차원 이송-분산모형까지 연계하여 전단류 분산을 통합적으로 설명하는 모형임을 알 수 있었다. 본 연구에서는 순차혼합모형의 수치모의 결과와 1차원 종분산모형과의 적합을 통해 종분산계수를 결정하고, 회귀식을 사용해 종분산계수 추정식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 종분산계수 추정식은 38개의 현장실험자료를 사용하여 검증하였다. 그 결과, 하폭 대 수심 비가 비교적 작은 하천에 대해서 높은 신뢰성을 나타내었으며, 대체적으로 기존의 경험식과 비슷한 신뢰도를 나타내었다.
이 연구에서는 2007년, 2010년에 수행한 울릉분지 1, 2차 시추 지역의 시추공(UBGH1-1, UBGH1-4, UBGH1-9, UBGH1-10, UBGH1-14, UBGH2-2-1, UBGH2-2-2, UBGH2-6, UBGH2-9, UBGH2-10, UBGH2-11)에서 취득한 물리검층 및 코어분석 자료로 추정한 가스하이드레이트 함유층 주요 물성 자료를 활용하여 불균질성을 반영할 격자 수준의 3차원 공간 분포 모델링을 수행하였다. 가스하이드레이트 함유층 내 퇴적상의 공간 분포 추정을 위하여 퇴적상 추정 자료를 각 시추공별로 3차원 격자셀에 입력하고 순차지표시뮬레이션으로 3차원 분포를 모델링하였다. 가스하이드레이트 함유층의 공극률과 가스하이드레이트포화율은 퇴적상 분포 모델을 기반으로 순차가우스시뮬레이션을 통해 3차원 공간 물성 분포를 추정하였다.
통계학의 수리론을 전개한 우리의 저서가 별로 없는 터에 윤기중교수의 '수리통계학'이 박영사를 통하여 간행되었다. 이책은 미적분에 관한 수학지식으로 능히 독파할 수 있도록 순차적으로 차분하게 기술되어 있다. 집합론의 개념에서부터 시작하여 확률론의 기초사항을 친절하게 설명하고 연속확률변수의 분포, 확률표본, 점추정, 다변량정규분포, 각종 통계량의 분포, 통계적 가설검정, 구간추정, 그리고 끝으로 회귀와 상관분석에 이르기까지 각종항목에 걸쳐서 통계학이론이 빠짐없이 기술되어 있다.
기존 대형구조물의 안전진단에 관련하여 구조계의 동적계수를 실험적으로 추정하는 방법이 연구되었다. 시간영역방법인 순차적 예측오차방법과 주파수영역의 방법인 주파수응답함수 추정법이 비교검토되었다. 기법의 검증은 2 Bay 3층 구조물 모형에 대해서 수행되었는데, 각 실험적 방법에 의한 추정결과는 일관된 추정치를 보이었다. 그러나, 유한요소법에 의한 결과와는 차이를 보이었다. 이 차이는 구조해석시 절점조건에 대한 부적절한 모형화에 기인한 것으로 사료된다.
이 연구는 벤젠과 프로필렌의 기상반응을 통해 쿠멘을 생산하는 쿠멘 생산 공정의 경제성 최적화에 대한 것이다. 최적화의 목적함수는 제품 판매 이득에서 자본비용, 유틸리티 비용, 원료 비용을 뺀 연간 조업이득이고, 설계변수는 6개이다. 설계변수의 변화에 따른 조업이득의 계산을 위해 Unisim Design과 Matlab을 연동하였다. 최적화는 3단계로 수행되었다. 설계변수를 샘플링한 후 조업이득 데이터를 얻고, 이 데이터로부터 설계변수와 조업이득의 관계를 추정 모델로 표현하고, 이 모델을 이용하여 최적화하였다. 추정모델로는 반응표면법에서 사용되는 2차 회귀 다항식과 비선형 모델인 support vector regression을 비교하였다. 설계변수의 샘플링 방법으로는 중심합성계획과 Hammersley 순차 추출법을 비교하였다. 각각 얻어진 모델을 이용한 최적화 결과, 추정방법으로는 SVR이, 샘플링 방법은 Hammersley 순차추출법이 더 정확하였다. 최적화된 조업이득은 연간 17.96 MM$로, 기준 조건에서의 연간 16.04 MM$에 비해 12% 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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