산림의 바이오매스 탄소저장량을 추정하는 것은 산림의 공익적인 가치를 평가하기 위해 선행되어야 하는 연구이다. 하지만 기존의 바이오매스 탄소저장량 추정에 관한 연구는 대부분 결정론적 모델이 사용되어 오차에 의한 영향을 알 수 없다는 한계를 가진다. 본 연구에서는 단양군의 지상부 바이오매스 탄소저장량 추정의 경우를 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위치 오차에 의한 추정오차의 영향을 분석하고자 하였다. 기본적인 추정 방법으로는 kNN 알고리즘이 사용되었으며, 표본점의 위치에 우연오차 및 계통오차를 추가하여 RMSE의 변화를 통해 추정오차에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 일반적인 위성영상에서 발생 할 수 있는 0.5~1 영상소의 위치오차에 의해 추정의 평균 RMSE가 24.8 tonC/ha에서 26 tonC/ha로 증가하는 것으로 확인되었으며, 추정 오차의 범위는 23.8 tonC/ha에서 28.1 tonC/ha로 나타났다. 하지만, 대상지역의 특성에 의해 0.8 영상소 이상의 우연오차에 대해서는 더 이상의 RMSE 증가가 없이 수렴하는 것으로 확인되었다. 방향을 고려한 계통오차에 대한분석의 경우 실험자료에서 특정한 경향은 발견되지 않았다.
본 논문에서는 배열센서에서 DOA(Direction Of Arrival)를 수행하는 경우 크래머 라오 하한을 이용하여 표적신호가 수신되는 방위오차의 최소분산을 계산하고, 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 추정하는 방안을 제시한다. 신호 대 잡음비는 DOA의 정확도 즉, 표적의 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 결정한다. 일반적으로 신호대 잡음비는 음원준위, 소음준위, 전달손실, 배열센서의 형상, 빔 조향 방위에 따라 달라진다. 표적의 공간상 상대적 위치와 소음준위가 달라지는 경우, 신호 대 잡음비의 변화에 따른 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 확률적으로 추정하는 몬테카를로 시뮬레이션을 수행함으로써, 제안된 방법을 검증하였다.
최적의 유한요소분할은 모든요소의 해석오차가 허용수준이내에 들고 균일하도록 함을 의미한다. 이러한 유한요소분할은 구조해석을 효율적으로 수행하기 위하여 필요하다. 최적요소분할을 위해서는 오차추정과 그 결과를 고려하여 요소분할을 수행할 수 있는 순응형 요소생성기법이 요구된다. 이러한 과정의 유한요소해석은 초기의 해석결과의 정보로 부터 해석오차를 추정하고 순응형 유한요소를 생성하여 다음단계의 유한요소해석을 효율적으로 수행 가능하게 한다. 본 연구에서는 유한요소해석 오차추정과 이를 다음 단계의 유한요소해석에 적응하는 다단계 유한요소해석기법 개발을 위한 기초연구를 수행하였다. 본 연구의 순응형 유한요소분할에는 삼각형요소를 사용하였고 해석 후 오차추정에는 응력투영법을 사용하였다. 또한 오차추정, 요소분할과 유한요소해석을 효율적으로 수행하는 다단계기법의 알고리즘을 제안하였다.
본 연구에서는 현행 경제활동인구조사 체계에 근거하여 대영역 내의 시군구 단위 행정자치구역들에 대한 실업통계들을 생산할 수 있는 소지역 추정법이 제안된다. 고려된 소지역 추정량들은 합성 추정량, 복합추정량과 같은 설계기반 간접 추정량들이며 이러한 추정량들에 대한 평균제곱오차 추정식이 경제활동인구조사 체계 하에서 산정되어 시군구 단위 소지역 추정값들에 대한 정확도의 측도로써 활용된다. 2000년 12월 충북지역의 경제활동인구조사 자료로부터 이 지역 내의 10개 시군구 단위 행정자치구역들에 대한 실업자 총계 및 잭나이프 평균제곱오차가 본 연구에서 제시된 추정절차에 의해 추정된다. 시군구 단위 실업자 총계 추정값들의 신뢰성은 이들 추정값들의 상대편향(Relative Bias)과 상대오차제곱근(Relative Root Mean Square Error)에 의해 평가된다. 현행 한국 경제활동인구조사체계 하에서 복합추정량이 다른 추정량들에 비해 매우 안정적임을 밝힌다.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 내포오차성분을 가지는 패널회귀모형에서 회귀계수에 대하여 다양한 추정량들을 유도하고, 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 평균제곱오차의 기준에서 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 FGLS 추정량들은 GLS추정량과 효율성에서 서로 큰 차이를 보이지 않았으며, 계산상 더욱 복잡한 ML, REML 추정량 및 MIVQUE와 거의 비슷한 효율성을 보여주었다.
본 논문에서는 동영상 부호화에 있어서의 영상 간 중복성을 제거하기 위한 수단으로 사용되는 움직임 추정 방식에 관련된 내용으로 특히 밝기가 변하는 영상에 대해 부호화 성능을 높여 주는 움직임 추정방식에 대해 부호화 제안하였다. 제안한 움직임 추정은 기존의 평균 절대 오차나 평균 제곱 오차를 기반으로 하는 기존의 움직임 추정에 의한 움직임 벡터와 매크로블록 간 오차의 최소 분산을 가지는 움직임 벡터 중 부호화 시 적은 비트를 필요로 하는 움직임 벡터를 이용함으로써 일반 영상에는 기존의 방법과 유사한 부호화 성능을 나타내고, 화면의 밝기가 급격하게 변하는 영상에서는 기존의 방법보다 우수한 부호화 성능을 나타내도록 하는 방법이다.
스테레오 영상은 서로 다른 카메라에 의해 취득되기 때문에 잠재적으로 서로 차이가 있고, 이것은 디스패리티 추정시 큰 오차를 유발할수 있으며, 오차분포를 크게하여 전송될 비트레이트에 영향을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 밸런싱함수 추정을 통해 스테레오 영상을 밸런싱하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 본 논문에서는 FFT방법을 이용하여 스테레오 영상을 정합하고, Occlusion된 영역의 픽셀들을 고려하기 위해, 디스패리티 벡터 추정 오차값이 큰 블록의 픽셀들을 밸런싱함수 추정에서 제외하였다. 밸런싱함수는 히스토그램 specification방법과 영상의 국부정보, 오차영상을 이용하여 추정하였다. 밸런싱될 영상의 각 레벨들의 맵핑 구간을 히스토그램 specifation 방법을 통해 계산하며 다중 맵핑되는 픽셀들의 경우, 오차영상에서 그 픽셀들의 근방에서 구한 평균들과 밸런싱될 영상(타깃 영상)에서 맵핑될 픽셀의 근방에서 구한 평균이 최소값을 갖는 위치값을 통해 추정하였다. 또한, 추정된 밸런싱함수의 정확성을 향상하기 위해, 오차분포값이 최소가 될 때까지 반복하여 추정하였다. 제안된 방법은, 실험 결과와 같이, 작은 오차분포와 향상된 PSNR 결과를 나타내며 디스패리티 벡터 추정에도 향상된 결과를 보여준다. 그러므로, 스테레오 코딩 시스템에 적용되어 효과적으로 전송량 데이터양을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.685-694
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1998
임상실험이나 신뢰성공학 분야에서 임의 중단자료를 이용한 비모수적 신뢰도 추정량으로 Kaplan-Meier 추정량과 Nelson형 추정량이 많이 사용되고 있다. 그러나 Nelson형 추정량은 평균제곱오차의 관점에서 Kaplan-Meier 추정량보다 추정능력이 우수한 반면 편의는 신뢰도가 감소함에 따라 양의 방향으로 점증하는 소표본 특성을 갖는다. Nelson형 추정량의 이러한 특성 때문에 신뢰도의 함수로 표현되는 잔여수명 분위수함수 등의 추정시에는 평균제곱오차의 관점에서 Kaplan-Meier 추정량보다 추정능력이 떨어짐을 볼 수 있다. 이러한 점을 고려하여 이 두 추정량을 가중평균으로 통합한 새로운 비모수적 신뢰도 추정량을 제안하고 추정량의 특성을 비교 분석하였다.
레이더에서 목표물을 예측하기위해서 입사 방향 추정 방법을 사용한다. 본 논문에서는 적응 배열 입사 방향 방법과 단일 지향 오차 입사 방향 추정방법을 사용하여 목표물에 대한 입사방향을 추정하였다. 적응 배열 입사 방향 방법으로 주엽 재밍과 부엽 재밍을 제거하여 목표물에 대한 신호 입사 방향을 추정하였다. 단일 지향 방법은 신호 입사 방향의 지향오차가 크기 때문에 목표물의 정확한 추정은 어렵다. 원하는 목표 신호를 수신하기 위해서는신호의 입사 방향과 지향방향사이에 지향오차가 거의 없어야 한다. 입사 방향 추정시 공분산을 구하기 위해서 생기는 지연 시간문제와 단일 지향조건을 이용하여 발생하는 지향오차 문제를 감소시켰다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안된 입사 방향 추정방법이 기존의 방법에 비해 목표물 추정면에서 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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