현재 위성영상 센서모형화의 정확도에 관한 연구는 자료의 전체적인 오차크기를 추정하는데 초점이 맞추어져 있다. 이러한 유형의 오차평가는 오차의 정량적인 크기만을 고려한 것으로 오차의 분포 특성을 해석할 수 없다는 한계점을 안고 있다. 위성영상 센서모형화 결과의 수치적 평가는 오차의 분포 특성의 부재로 위성영상 모형화 결과의 신뢰성이 떨어지게 된다. 본 연구를 통해 오차의 크기를 잘 표현할 수 있는 RMSE와 더불어 오차의 방향성 계수를 산정함으로써 오차의 분포 특성을 확인할 수 있었다. 또한 방향성 계수가 1에 가까울수록 특정 계통오차가 있으며 0에 가까울수록 우연오차가 있음을 확인 할 수 있어 오차의 방향성 분석을 통하여 오차를 감소시킬 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.
본 논문은 베타분포의 특수형태인 미니맥스(Minimax distribution)를 수명분포를 따르고 유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 소프트웨어의 신뢰성 모형에 대한 형상모수의 특성과 유용성에 대하여 비교 논의 되었다. 그 결과 평균제곱오차는 미니맥스 수명분포의 형상모수가 1인 경우가 1보다 작은 경우와 큰 경우에 비해 상대적으로 가장 작고 또한 형상모수가 1인 경우가 결정계수도 높은 성향으로 나타나기 때문에 형상모수가 1인 경우가 효율적 모형으로 판단된다. 본 연구에서 평균제곱오차는 미니맥스 수명분포의 형상모수를 적용할 경우에 소프트웨어 신뢰성에 대한 고장유형을 인지하기 위하여 평균제곱오차와 결정계수, 신뢰구간을 사용하면 소프트웨어 고장 특성을 파악하는데 기본지침으로 사용 할 수 있으리라 사료된다. 제안된 모형의 결정계수 값이 95%이상 추정되어 비교적 소프트웨어 신뢰성 분야에서 유용성이 있는 모형임을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 설계 및 사용자들은 수명분포의 특징을 반영한 형상모수를 적용할 경우에 소프트웨어 신뢰성에 대한 고장유형을 인지하기 위하여 평균제곱오차와 결정계수, 신뢰구간을 사용하면 소프트웨어 고장특성을 파악하는데 기본지침으로 사용 할 수 있으리라 사료된다.
Godunov형 모형을 이용한 홍수모델링에서는 일반적으로 구조적 사각격자나 비구조적 삼각격자가 주로 적용된다. 2차원 수치모형을 이용한 홍수모델링에서 연구유역의 정보가 격자의 노드나 중심에 입력되므로 적용격자의 유형과 생성방법에 따라 모형의 입력자료 오차에 영항을 줄 수 있다. 따라서, 연구유역이 지형 변동성이 심한 지역이거나 흐름형상이나 흐름변동이 심한 구간이라면, 고해상도 격자를 통해 모형의 입력자료 오차를 최소화할 할 수 있다. 본 연구에서는 2가지 유형에 대한 연구를 수행하였다, 첫 번째는 홍수해석을 위한 2차원 모형의 격자형상과 해상도에 따른 홍수위 및 홍수범람범위를 비교·분석하는 연구를 수행하였다. 연구유역은 2000년 10월 29일부터 11월 19일까지 홍수가 발생한 영국의 Severn 강 유역이다. 연구유역의 홍수 모델링을 위한 지형자료는 3m 해상도의 LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 구축하였으며, 격자유형 및 해상도에 따른 2차원 홍수위 및 홍수범람범위를 비교·분석하기 위해서 홍수 발생기간 동안 촬영된 4개(2000년 8월 11, 14, 15, 17일)의 ASAR(Advanced Synthetic Aperture Radar) 영상자료를 활용하였다. 즉, ASAR 영상으로 촬용된 최대범람시기 및 홍수류의 배수기를 활용하여 최대범람범위뿐만 아니라 홍수가 증가하는 시기와 하류단 배수로 인해 홍수가 감소하는 시기를 모두 포함하는 홍수범람범위에 대한 격자유형별 2차원 홍수범람모형의 계산 결과에 대해 비교하였다. 두 번째는 아마존 강 중류유역의 2,500K㎡ 면적에 해당하는 대규모 유역에 대해 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) 지형자료를 이용하여 홍수기와 갈수기에 대해 2차원 모델링을 수행하고 그 결과를 위성자료와 비교하였다.
최근 유한요소해석에서 보다 정확한 해를 위한 적응해석법에 대해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문은 요소 면적당의 오차를 균일화하여 절점을 최적의 위치로 변화시키는 r법과 오차가 큰 요소를 같은 모양의 요소로 세분시키는 h법을 혼합한 rh형 적응해석법을 사용하였다. 그 결과 같은 자유도에서 h법과 rh법의 오차감소율과 수렴속도는 거의 같에 나타났지만, rh법은 h법만 사용했을 때보다 전체 자유도 증가를 최대한 억제한 상태에서 정확한 유한요소해를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 구축된 GIS 폴리곤 데이터의 위치정확도를 측정할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 그리고 기존까지 개별 방법에 의한 위치정확도 측정 방법을 개선하여 개별 방법들을 연계 이용함으로써 위치오차의 발생 유형까지 분석할 수 있는 가능성을 제시하고자 하였다. 방법론을 실제 실험지역에 적용하여본 결과, 실험대상지역에 대하여 위치정확도의 측정이 가능하였고, 또한 각각의 지수 연결(방법론 연결)을 통하여 위치오차의 발생원인(유형)을 분석할 수 있었다. 궁극적으로 방법론의 적용가능성을 확인할 수 있었다. 그러나 방법론의 타당성을 확보하기 위해서는 각각의 기준 수치에 대한 보완 연구가 있어야 할 것으로 판단된다.
크기가 n인 하이퍼큐브 다중컴퓨터를 위한 대표적인 동적인 재분배 방법인 DEM(Dimension Exchange Method) 기법으로 양자화된 부하를 분배할 때 분배 후 각 프로세서가 갖는 부하의 크기는 최악의 경우, logn~단위부하 만큼 분배오차를 갖게 된다. 이러한 오차를 억제하기 위하여 본 논문에서는 두 프로세서간에 부하를 분배할 때, 가능하면 동일 유형(홀수개 또는 짝수개)의 단위부하를 동일 방향으로 재분배하는 기법을 제안하였다. 그 결과 최대 분배 오차를 LCEIL logn over {2} RCEIL 까지 줄일 수 있었다. 시뮬레이션에 의한 실험을 통해 기존 DEM 방법에 비해 약 30% 정도 시스템의 속도가 향상됨을 보임으로써 제안된 기법이 DEM 기법보다 타당성함을 입증하였다.
미래 값을 예측할 때, 학습 오차(training error)를 최소화하여 추정된 모형은 보통 많은 테스트 오차(test error)를 야기할 수 있다. 이것은 추정 모델이 주어진 데이터 집합에만 집중하여 발생하는 모델 복잡성에 따른 과적합(overfitting) 문제이다. 일부 정규화 및 리샘플링 방법은 이 문제를 완화하여 테스트 오차를 줄이기 위해 도입되었지만, 이 방법들 또한 주어진 데이터 집합에서만 국한 되도록 설계되었다. 본 논문에서는 테스트 오차 최소화 문제를 학습 오차 최소화 문제로 변환하여 테스트 오차를 줄이기 위한 새로운 최적화 방법을 제안한다. 이 변환을 수행하기 위해 주어진 데이터 집합에 대해 의사(pseudo) 데이터라고 하는 새로운 데이터를 추가하였다. 그리고 적절한 의사 데이터를 만들기 위해 결측 데이터 보정법의 세 가지 유형을 사용하였다. 예측 모델로서 선형회귀모형, 자기회귀모형, ridge 회귀모형을 사용하고 이 모형들에 의사 데이터 방법을 적용하였다. 또한, 의사 데이터로 조정된 최적화 방법을 활용하여 환경 데이터 및 금융 데이터에 적용한 사례를 제시하였다. 결과적으로 이 논문에서 제시된 방법은 원래의 예측 모형보다 테스트 오차를 감소시키는 것으로 나타났다.
국내 철근콘크리트공사 현장에서는 철근량을 산출하기 위해 2D도면을 이용하여 복잡한 식을 사용한다. 내역서상의 철근 내역이 전체 철근량으로 작성되는 것을 고려했을 때, 현행 철근량 산출방식은 다소 비효율적이라고 판단된다. 이에 본 연구는 공공청사, 학교, 공동주택 각 유형별 10개의 프로젝트에 실적데이터를 바탕으로, 콘크리트량 대비 철근량 비율을 산출하여 사례를 검증하였다. 연구결과 AACE가 제시한 상세견적 단계의 정확도 범위 안에 포함되었으며, 프로젝트 전체 철근량은 상세견적 단계 오차율범위에도 포함 되는걸 확인할 수 있었다. 향후 부재별 유형에 따라 적용할 수 있는 보정 값을 산출하여 오차범위를 줄여 부재별 철근 산출량 오차율이 상세견적단계에서도 적용이 가능한 연구가 필요하다고 판단된다.
Levey-Jennings 정도관리는 측정치가 관리 허용치(평균 ${\pm}2SD$ 또는 ${\pm}3SD$)를 벗어나는 우연오차만 관리를 했었다면, Westgard Multi-Rules 정도관리는 우연오차와 계통오차의 분리분석을 할 수 있고 복합적용이 가능해 병원 인증 내부정도관리에서도 적극 권장하고 있다. 하지만 검체검사 정도관리에서는 kit 내 같은 기질의 정도관리 물질을 사용해 계통오차의 인지가 쉽지 않고 잦은 농도 변경으로 목표치 설정이 어려워 Westgard Multi-Rules의 적용이 힘들었다. 따라서 본 연구는 정도관리 물질을 상용화된 제 3의 물질을 사용해 신뢰성 있는 목표치를 산출하고 Westgard Multi-Rules을 적용함으로써 정도관리를 개선하고자 한다. 갑상선 검사인 Total T3를 대상으로 정도관리 물질을 B사의 Immunoassay Plus Control Level 1, 2, 3를 사용하여 ${\pm}2SD$를 벗어난 값을 제외한 1개월 동안 295회 데이터의 평균값으로 목표치를 설정하였다. 그리고 20일간 총 194회 실험의 정도관리 물질 측정치를 표준편차 지수를 이용하여 하나의 관리도상에 놓고 Westgard Multi-Rules 중 12s, 22s, 13s, 2 of 32s, R4s, 41s, $10\bar{x}$, 7T의 규칙들을 적용하여 우연오차와 계통오차를 분리하여 분석하였다. Total T3의 목표치는 정도관리 물질 1, 2, 3번이 각각 84.2 ng/dl, 156.7 ng/dl, 242.4 ng/dl로 설정되었고 표준편차는 각각 11.22 ng/dl, 14.52 ng/dl, 14.52 ng/dl로 설정되었다. 설정된 목표치를 기준으로 Westgard Multi-Rules을 적용한 뒤 유형을 분석한 결과 우연오차인 12s가 48회, 13s가 13회, R4s가 6회로 분석되었고 계통오차인 22s는 10회, 41s가 11회, 2 of 32s가 17회, $10\bar{x}$가 10회로 분석되었으며 7T는 적용되어지지 않았다. 통제 불가능한 우연오차의 유형들은 전체실험과정을 재확인하고 재검사 비중을 높이는 등의 조치를 취하였으며 통제 가능한 계통오차의 유형들은 원인을 찾아 조치사항 양식에 기록하고 필요 시 내부정도관리 위원회에 보고하였다. 상용화된 제 3의 물질을 정도관리 물질로 사용하고 목표치를 설정함에 따라 하나의 관리도 상에서 3가지 정도관리 물질에 대한 Westgard Multi-Rules의 적용이 가능하게 되었고, 그 결과 12s, 22s, 13s, 2 of 32s, R4s, 41s, $10\bar{x}$, 7T 규칙들의 분석으로 우연오차와 계통오차의 정밀분석이 가능해 졌다. 또한 ${\pm}3SD$ 내의 모든 데이터를 분석 할 수 있어 Error 검출을 최대화 할 수 있게 되었다. 이와 같이 체계적으로 Westgard Multi-Rules을 적용한 정도관리는 검체검사의 정도관리에 질적 향상을 가져다 줄 것이다.
In this paper, made was a study on a mesh generation method based on the pollution error. This method is designed for the control of the pollution error in any patch of elements of interest. It is a well-known fact that the pollution error estimates are much more than the local one. When the pollution error is significant, nothing can be said about the reliability of any estimator based on local computations in the patch. Reliable a posteriori error estimation is possible by controlling the pollution error in the patch through proper design of the mesh outside the patch. This design is possible by equally distributing the pollution error indicators over the mesh outside the patch. The mesh generated from the conventional feedback pollution-adaptive mesh generation algorithm needs many iterations. Therefore, the solution time is significant. But the remeshing scheme in the proposed method was used here. It was shown that the pollution-adaptive mesh improves the E.I., simply denoted as Effectivity Index, on the patch of interest, and the pollution error reduces less than the local error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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