이변량 반복측정자료에서 Chinchilli 등(1996)이 제안한 가중일치상관계수는 두 변수의 일치성을 나타내는 측도이다. 기존에 제안된 가중일치상관계수 추정법은 변동효과 및 측정오차의 분산성분을 각각 최소제곱법으로 비편향 추정하여 구하는 것이다. 본 연구에서는 반복측정자료의 주변 우도함수를 설정한 후, 우도함수에 기초한 분산성분을 구하여 가중일치상관계수를 추정하는 방법을 제안한다. 이때, 각 분산성분은 유사/의사 우도함수 및 사후 분포에서 반복시행을 통하여 구해진다.
본 논문에서는 잡음이 존재하는 환경에 강인한 것으로 알려져 있는 투영 방법을 우 도 측정에 가중 함수와 결합하여 사용하는 방법을 제안하였다. 반연속 HMM을 이용한 고립 단어의 인식 실험 결과, 제안한 방법이 실험에 사용된 잡음의 환경들에서 모두 좋은 성능을 나타내었다. 아울러 병렬 모델 결합 방법을 반연속 HMM에 적용하였는데 이는 코드북의 변 환반으로 쉽게 잡음의 특성을 반영할 수 있다. 가중 투영 우도 측정 방법을 병렬 모델 결합 방법에 적용한 경우에도 우수한 성능을 거둘 수 있었다.
홍수범람도의 정확성은 입력자료, 모형변수, 모델접근방법 등을 포함한 전반적인 구축과정에 포함된 모든 변수들로부터 전달되는 불확실성에 의해 결정된다. 본 연구의 목적은 미국 Missouri주 Boonville시에 위치한 Missouri 강에 대한 홍수범람도 구축과정에서 모델 변수들 가운데 주 요소 (흐름조건, 조도계수)로부터 발생하는 불확실성을 조사하는 것이다. 본 연구를 수행하기 위하여 홍수범람면적의 불확실성 구간을 정량화하기 위한 GLUE (generalized likelihood uncertainty estimation)를 이용하였다. GLUE 수행과정에서 불확실성 구간은 두 개의 우도함수를 선택함으로 산정되었는데 선택된 우도함수는 제곱오차 합의 역 (1/SSE)과 절대오차 합의 역 (1/SAE)이다. GLUE의 결과는 제곱오차 합의 역에 의한 우도측정이 절대오차 합의 역에 의한 우도측정보다 관측 자료에 더 민감하였고, 두 개의 변수에 포함된 불확실성은 관측 자료의 약 2 %에 해당하는 홍수범람면적의 불확실성 구간에 전달되었다. 이러한 결과를 토대로, 본 연구는 홍수의 특성을 알아내는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 멀티터치 추적 및 제스처 인식을 위하여 MRF기반 입자필터와 제스처 우도 측정 방법을 제안한다. 멀티터치 추적에서 자주 발생하는 문제 중 하나는 강탈 문제이며 터치 객체 추적기가 이웃 터치 객체에게 빼앗기는 현상을 가리킨다. 강탈 문제의 원인은 입자필터의 예측 입자들이 이웃 터치 객체에 가까이 갈 경우 입자의 가중치(우도)가 낮아야 하지만 이웃 객체 영향으로 높게 계산되는 오류 때문이다. 따라서 MRF를 기반으로 이웃 객체에 가까운 입자의 가중치를 낮추는 벌점함수를 정의한다. MRF가 멀티터치를 노드로 정의하고 거리가 가까운 이웃 멀티터치들을 에지로 표현한 그래프정보이므로 이웃 멀티터치들에 대한 데이터구조로 활용되기 쉽다. 또한 MRF 그래프 정보를 바탕으로 멀티터치 제스처 분석이 가능하다. 본 논문에서는 MRF를 기반으로 다양한 제스처 우도를 정의할 수 있는 방법을 서술한다. 실험 결과에서는 제안 방법이 효과적으로 강탈 현상을 회피하고 멀티터치 제스처 우도를 정확히 측정할 수 있음을 확인할 수 있다.
적은 수의 광센서를 사용하는 검출기를 설계하고, 최대우도함수를 통해 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치를 디지털 위치로 측정하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 섬광체 내에서 빛의 이동을 모사할 수 있는 DETECT2000을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 위치 측정의 정확도를 평가하였다. 6 × 6의 섬광 픽셀 배열과 4개의 광센서를 사용하여 검출기를 구성하였으며, 각 섬광 픽셀 중심에서 감마선 이벤트를 발생시켜 수집된 빛의 비율을 통해 순람표를 작성하였다. 새로운 위치에서 발생된 감마선 이벤트를 최대우도함수의 입력값으로 적용하여 순람표와 비교후 섬광 픽셀의 위치를 디지털 위치로 변환하였다. 모든 섬광 픽셀들에서 평가하였으며, 그 결과 99.1%의 높은 정확도를 획득하였다. 이러한 방법을 현재 사용되는 시스템에 적용할 경우 섬광 픽셀의 위치를 판별하는 과정의 간소화를 이룰 것으로 판단된다.
실제 구조물의 정확하고 합리적인 압축강도 추정을 위해서는 통계학적으로 많은 실험데이타가 필요하다. 그러나, 실제로 압축강도 자료가 제한되어 있기 때문에 추정에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 적은 자료를 가지고 콘크리트의 실제적인 압축강도 추정을 위해 합리적인 베이시안 기법을 도입하여 콘크리트 강도추정 방법을 제시하였다. 여기서, 콘크리트의 평균 압축강도는 확률변수로 고려한다. 콘크리트 압축강도의 베이시안 업데이팅을 위해 사전확률분포는 기존의 자료를 반영하여 표현하며, 우도함수는 측정치의 특성을 반영하였다. 사후확률분포는 사전확률분포와 우도함수를 조합하여 나타내었다. 콘크리트 교량 현장에서 제작한 실린더 공시체로부터 측정한 자료를 이용하여 수치해석을 수행하였다. 수치해석결과는 상대적으로 적은 개수의 측정자료를 사용하고도 실제에 가까운 사후확률분포를 추정할 수 있는 것을 보여 주고 있다. 또한, 우도함수 분포의 신뢰구간에 대한 사전확률분포의 신뢰구간의 상대적인 크기는 사후확률분포의 결정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제시된 방법은 적은 현장측정자료를 가지고도 합리적인 강도추정이 가능함을 보여주고 있으며, 실제에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권1호
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pp.69-74
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2016
낙동강 하구를 둘러싸고 있는 울타리 섬들 중 하나인 진우도 남측 해역에서의 해저지형 변동을 2006년 6월부터 2015년 4월까지 총 16회의 수심측정 자료를 이용하여 연구하였다. 이 해역의 동쪽은 진우도와 신자도 사이로 서낙동강과 낙동강 하구둑에서 유입되는 담수의 이동 통로로 해수와 담수의 유입 및 유출 수로가 위치해 있으며, 서쪽은 눌차도와 진우도 사이로 부산신항의 연결잔교를 통하여 해수가 이동하는 수로가 존재한다. 동쪽 수로 연장에서의 변화가 이 해역의 해저지형 변화를 주도한다. 지형 변동은 퇴적 또는 침식만이 일방적으로 진행되는 것이 아니라 퇴적 또는 침식이 진행되다가 어느 일정한 단계가 지나면 급격한 변형을 통하여 회귀하는 형태를 보이고 있다. 특히 연구 지역의 총 퇴적량은 2006년 6월부터 2013년 3월까지 증가하다가 2013년 10월 자료부터 급격히 감소하여 2015년 4월까지 큰 변동없이 유지되고 있는 것을 보여주고 있다는 결론을 얻었다. 이것은 2013년 10월 초에 한반도에 영향을 준 제 24호 태풍 '다나스' (Danas)에 의해 진우도 남측해역의 토사가 외해로 쓸려나간 현상으로 판단된다. 진우도 동쪽에 위치한 수로의 변동은 동서, 남북 방향의 측선을 이용하여 분석하였는데, 수로의 최대수심 위치가 2006년 6월에 비해 2015년 4월까지 서쪽으로 약 100 ~ 130 m, 북쪽으로 약 200 m 이동한 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 최대 우도 기반 파라미터 생성 알고리즘을 적용하여 인공 신경망의 출력인 음향 파라미터 열의 정확성 및 자연성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 인공 신경망의 출력으로 정적 특징벡터 뿐 만 아니라 동적 특징벡터도 함께 사용하였고, 미리 계산된 파라미터 분산을 파라미터 생성에 사용하였다. 추정된 정적, 동적 특징벡터의 평균, 분산을 EM 알고리즘에 적용하여 최대 우도 기준 파라미터를 추정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 파라미터 생성 시 동적 특징벡터 및 분산을 함께 적용하여 시간축에서의 자연성을 향상시켰다. 제안된 알고리즘의 객관적 평가로 MCD, F0 의 RMSE 를 측정하였고, 주관적평가로 선호도 평가를 실시하였다. 그 결과 기존 알고리즘 대비 객관적, 주관적 성능이 향상되는 것을 검증하였다.
본 연구에서는 고차 데이터 분류를 위해 순차적 베이지만 샘플링 기반의 진화연산 기법을 이용한 하이퍼네트워크 모델의 학습 알고리즘을 제시한다. 제시하는 방법에서는 모델의 조건부 확률의 사후(posterior) 분포를 최대화하도록 학습이 진행된다. 이를 위해 사전(prior) 분포를 문제와 관련된 사전지식(prior knowledge) 및 모델 복잡도(model complexity)로 정의하고, 측정된 모델의 분류성능을 우도(likelihood)로 사 용하며, 측정된 사전분포와 우도를 이용하여 모델의 적합도(fitness)를 정의한다. 이를 통해 하이퍼네트워크 모델은 고차원 데이터를 효율적으로 학습 가능할 뿐이 아니라 모델의 학습시간 및 분류성능이 개선될 수 있다. 또한 학습 시에 파라미터로 주어지던 하이퍼에지의 구성 및 모델의 크기가 학습과정 중에 적응적으로 결정될 수 있다. 제안하는 학습방법의 검증을 위해 본 논문에서는 약 25,000개의 유전자 발현정보 데이터셋에 대한 분류문제에 모델을 적용한다. 실험 결과를 통해 제시하는 방법이 기존 하이퍼네트워크 학습 방법 뿐 아니라 다른 모델들에 비해 우수한 분류 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다. 또한 다양한 실험을 통해 사전분포로 사용된 사전지식이 모델 학습에 끼치는 영향을 분석한다.
자동차 총량제에 대한 사회적 수용력 측정을 위해서는 특정 공간 지역의 이용자들이 느끼는 만족도 또는 용인 가능한 수준을 파악해야 한다. 이 때 신뢰할 수 있는 사회적 수용력을 측정하기 위해서는 무엇보다도 응답자의 전략적 편의를 줄이는 것이 중요하다. 본 연구는 응답자의 진실된 선호를 유도하기 위한 질문법으로 개발된 양분선택형 질문법을, 구체적으로 이중 경계 양분선택형 질문법을 적용하여 우도 주민들의 자동차 총량제에 대한 사회적 수용력 측정 방법론을 구체적으로 제시하였다. 사례 지역인 제주특별자치도의 우도를 대상으로 수용 가능한 차동차용량, 즉 사회적 수용력을 측정한 결과, 주민 10%가 만족하는 수준의 적정 차량대수는 390대, 90%가 만족하는 수준의 적정 차량대수는 132대로 분석되었다. 본 연구에서는 정치적 의사결정 기준을 적용하여 우도지역의 사회적 수용력을 주민 50% 이상이 만족하는 수준인 227대로 설정하였다. 이는 정치적 의사결정시, 즉 주민 투표의 50% 이상이 찬성할 수 있는 수치를 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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