홍수 발생 시 제내지에 존재하는 도로 및 상·하수도시설물은 저지대를 중심으로 생성되는 침수지역이 아닌 대부분 집중호우, 태풍으로 인해 발생한 유출량이 지표면 유출로 이어져 지면 경사를 따라 유하하면서 흐름을 방해하거나 노후된 시설물 등에서 피해가 발생한다. 이러한 피해발생 특성을 고려하여 홍수피해액을 추정하기에는 침수면적과 시설물 현황 등을 활용하는 기존의 손실 함수 개발 방법으로는 부족한 부분이 존재하며, 유수 흐름의 주요 인자인 침수심, 유속 등과 같은 수리특성을 고려하여 시설물에 대한 홍수피해액을 추정하는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 수리특성을 고려한 시설물의 홍수피해액을 추정하기 위한 손실함수를 개발하고자 국가재난정보관리시스템(NDMS) DB에서 해당 시설물의 상세주소를 이용하여 피해 발생위치와 피해액을 파악하였으며, 2차원 수리해석 모형인 FLO-2D를 활용하여 시설물의 피해위치에서 발생된 수리특성 인자인 침수심과 유속을 분석하였다. 시설물의 단위면적 당 피해액을 종속변수로, 분석된 평균 침수심과 평균 유속을 독립변수로 선정한 후 변수 자료들의 신뢰성과 함수의 설명력을 향상시키기 위하여 이상자료들을 제거한 후 손실함수를 개발하였다. 본 연구에서 개발된 손실함수는 수리특성 인자인 침수심과 유속에 의하여 홍수피해액을 직접적으로 추정하는 방법으로 향후 홍수재해에 대한 사전 재산피해 추정을 통하여 합리적인 선제적 예방조치 등의 홍수재해 예방 활동 등에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.229-234
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1996
로우버스트 추정에서 자주 사용되는 Huber의 ${\phi}$-함수의 선형 결합을 통해 새로운 재하강 ${\phi}$-함수를 도출한다. 이 함수를 사용하면 적절한 조건하에서 앞의 두 함수를 사용할 때보다 위치 모수(location parameter)에 대한 추정량의 점근분산(asymptotic variance)을 감소시킬 수 있음을 보였다.
데이타베이스를 이용하여 연속적인 이동 객체를 관리할 경우 매 시간마다 변경된 모든 위치 정보를 저장하는 것은 불가능하다. 그러므로, 일정한 비율의 시간 주기를 결정한 후 매 주기마다 이동 객체의 위치 정보를 이산적으로 저장하게 된다. 그러나 연속적인 모델의 이동 객체를 이산적인 형태로 관리하게 될 경우, 데이타베이스에 저장되지 않은 불확실한 과거 및 미래의 위치 정보에 대한 질의에 적절히 응답할 수 없는 문제점이 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 동일한 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체 외 과거 및 미래의 위치 추정 방법과 알고리즘을 제안한다. 이 때 3차 스플라인 보간법을 적용하여 이동 객체의 과거 위치를 추정하고, 이력정보의 평균 이동 값을 구하여 미래의 위치를 추정한다. 결국, 가상 이동경로 및 위치 샘플을 이용한 위치 추정 실험을 통해 제안한 3차 스플라인 함수가 선형 함수보다 더 적은 오차를 발생시킴을 보였다.
본 논문에서는 상관함수와 최소자승 기법에 기반하여 단일 음원의 위치가 원거리 혹은 근거리 모두 가능한 경우, 이에 상관없이 닫힌 형태로 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 최근 균일 환영 배열에서 상호상관함수를 이용하여 원거리 단일 음원의 위치를 2차원으로 추정하는 기법이 제안되었으며, 이를 확장하여 근거리 단일 음원의 위치를 3차원으로 추정하는 기법이 제안되었다. 그러나 기존 기법은 음원의 위치가 원거리, 혹은 근거리로 제한된 상황만 다루고 있다. 반면 제안 기법은 먼저 원거리 음원으로 가정하여 거리 독립적으로 방위와 고각을 구하고 이후 거리 추정에서 원거리와 근거리 음원을 구분하여 혼합 환경에 적용가능하다. 시뮬레이션에서는 두 가지 경우 모두에 대해 실험하여 제안 기법의 타당성을 검증하였다.
실세계의 움직이는 여러 이동객체들은 시공간적인 특성을 지니고 있다. 이들 객체는 실세계의 공간 즉, 점들의 집합 내에 위치해 있으며 이들을 데이터베이스로 표현 및 관리하기 위해서는 점 흑은 영역 형태로 표현하고 저장하게 된다. 이 논문에서는 샘플링되지 않은 시점에 대한 이동객체의 위치 질의시 발생할 수 있는 이동객체의 불확실성을 처리하는 데 있어서, 기존의 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회함수(polynomial regression function)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정 방법을 제시하였으며, 이동객체의 이동경로를 구현하였다. 다항회귀모형을 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치간에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.
영상 크기 변환은 응용 환경에서의 다양한 목적을 위하여 사용되며, 변환 함수의 성능을 평가하기 위하여 처리전과 후의 두 영상의 화질을 비교한다. 변환 함수의 객관적 성능 평가를 위하여 화질 비교의 정확한 지표가 요구되며, 실제 다양한 관점에서의 접근이 이루어졌다. 하지만 영상 크기 변환 과정에서 생략되거나 새롭게 생성되는 화소들의 위치를 고려한 화질 비교 척도에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 크기 변환에서 발생하는 화소들의 생략 및 추정 위치를 고려한 객관적 영상 화질 측정방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 영상 화질 척도를 이용하여 위치 변화를 고려한 새로운 영상화질 측정 방법을 만들고, 위치 변화에 대한 민감도를 평가하였다. 실험을 통해서 기존에 널리 사용되는 영상 화질 측정 방법이 화소들의 생략 및 추정 위치의 변화에 많은 영향을 받는 것을 알 수 있었고, 제안하는 방법이 화소들의 생략 및 추정 위치 변화를 고려한 영상 화질 표현의 객관적 척도임을 확인하였다. 제안하는 방법은 영상 복원 및 개선 함수의 성능을 평가하는 척도로서 유용하게 사용될 수 있다.
이동 통신과 무선 단말기의 보급이 보편화되면서 사용자의 위치정보를 이용한 위치 기반 서비스(Location Based Service)에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 이동객체 위치 정보의 효율적인 저장 및 관리가 필요하며 이를 위해 일정 시간 간격을 두고 위치 정보를 획득하여 저장, 관리하는 방법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 이동 객체의 이동경로에 대응되는 위상 정보(Topology)를 이용하여 이동 객체의 위치 정보를 관리하는 기법을 제안한다. 본 기법은 이동 객체가 위상 정보의 노드에 해당하는 위치에 도착할 예상 시점을 계산하고, 그 시점을 위치 획득 시점으로 결정하여 위치 정보를 갱신하며, 또한 명시적으로 저장되지 않은 불확실한 위치 정보의 요청에 대해 위상 정보 노드의 속성 정보와 선형 함수를 이용해 위치 정보를 추정하여 제공한다. 본 기법은 위상 정보의 노드에 대응되는 위치를 획득하여 저장하기 때문에 갱신 횟수와 데이터의 양을 감소시키고, 불확실한 위치 정보에 대한 위치를 추정할 경우, 명시적으로 저장된 위치 정보에서 유추된 이동 객체의 정보와 더불어 이동 객체의 이동 경로를 고려한 위상 정보 속성을 사용하므로, 선형 함수나 스플라인 함수만을 적용하는 것보다 적은 오차를 발생시켜 위치 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권3호
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pp.707-716
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2006
분산함수는 회귀함수와 더불어 회귀모형의 연구에 매우 중요한 함수이며 이 함수가 불연속일 때의 연구는 Delgado and Hidalgo (2000)와 Perron (2001)은 시계열모형에서는 비모수적 추정법에 의해 분산함수의 추정을 연구하였으며 Kang and Huh (2006)은 Perron의 추정법을 회귀모형에 적용하여 분산함수의 불연속점의 추정에 대하여 연구하였고, Huh (2005)는 Kang and Huh의 잔차제곱들을 이용한 분산함수의 불연속점의 추정 대신 이차적률함수를 이용하여 분산함수의 불연속점을 추정하였다. 이는 Kang and Huh의 연구에서 잔차제곱들을 구하기 위하여 회귀함수의 추정이 우선되어야 하기에 전체적인 계산량이 늘어나게 되고, 늘어난 만큼 불연속점 추정의 정도가 떨어지게 됨으로 반응변수의 표본의 제곱을 이용하여 이차적률함수의 추정으로 불연속점을 추정하는 것이 더 용이하기 때문이다. 이러한 연구를 바탕으로 본 연구에서는 Huh의 점프의 크기 추정량의 점근분포를 이용하여 불연속점의 존재 유무에 대한 가설검정법을 제안하였다. 즉, 점프의 크기 추정량의 귀무가설 하의 점근분포가 가지고 있는 장애모수인 불연속점의 위치에서 확률밀도함수와 4차적률함수를 비모수적 방법으로 추정하는 방법을 제안하고 이들의 균일 일치성을 보여 가설검정법을 제안하였다. 불연속점의 추정에 앞서 불연속점의 존재 여부의 가설검정이 우선되어야 하기에 다른 통계적 함수에 대한 불연속점의 연구에서도 이러한 본 논문에서 연구한 방법으로 불연속점의 존재 유무에 대한 가설검정법을 제안 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 외향 기반 접근법을 기반으로 한 로봇의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 우선, 제안한 알고리즘은 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis)을 이용하여 취득한 영상들을 eigenspace로 투영시킴으로써 영상을 압축한다. 추출된 주성분은 eigenspace에서의 연속 외향 함수(continuous appearance function)로 나타낼 수 있다. 신경 회로망은 로봇의 위치추정을 위해 새로운 영상이 주어지면 이것을 eigenspace로 투영 시킨 후 연속 외향 함수를 통해 로봇의 현재 위치를 추정한다. 최종적으로는, 영상안의 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 로봇의 정확한 위치를 추정할 수 있다. 제안한 알고리즘을 실제 이동 로봇에 탑재하여 적용시킨 결과 로봇의 위치를 정확히 추정할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권1호
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pp.51-59
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2010
일반화선형모형에서 회귀함수가 하나의 불연속점을 가질 때, Huh (2009)는 하나의 모수를 가지는 지수족의 가능도함수를 한쪽방향커널을 이용하여 그 불연속점의 위치와 점프크기를 추정하였다. 이 논문에서는 미지의 불연속점 수 q개를 가지는 회귀함수인 경우에, Huh (2009)가 제안한 점프크기 추정량의 점근분포를 이용한 가설검정법을 소개하고, 그 가설검정법을 이용한 불연속점 수를 추정하는 알고리듬을 제안하고, 모의실험을 통하여 추정의 정도를 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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