이 논문에서는 평균-이동모형(mean-shift model)을 이상점을 위한 대립모형으로 사용하여 변량모형(random effect model)에서의 이상점 검출을 위한 베이즈인자(Bayes factor)를 제시한다. 그러나 가능한 사전 정보가 없어서 무정보사전분포(noninformative prior distribution)가 사용되어야만 할 때, 대부분의 무정보사전분포는 부적절분포(improper distribution)이기 때문에 베이즌 인자에는 사전분포로부터 나온 미지의 상수가 포함되어 잇다. 이 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 Berger와 Pericchi (1996)가 제시한 내재베이즈인자(the intrinsic Bayes factor;IBF)를 사용한다. 또한 이 베이즈인자를 계산상 어려움을 해결하기 위해 Verdinellidh Wasserman(1995)의 일반화 세비디지키 밀도비를 이용하여 수정하고 이것을 이용하여 이상점을 검출하는 방법을 제시한다. 마지막으로 인위적으로 이상점을 포함하고 있는 데이터를 만들고 제시된 방법으로 가상실험을 하고 또한 실제 데이터에서 제시한 방법으로 이상점을 찾아보았다.
본 논문에서는 기존의 음질 평가 방법들보다 우수할 뿐 아니라 다양한 채널 경로의 음성 신호에 대해서도 일관된 성능을 갖는 새로운 음질 평가 방법 PLP-CMS(Perceptual Linear Predictive-Cepstral Mean Subtraction)를 제안한다. CDMA PCS 이동 전화 환경에서 음성 신호의 주관적 음질을 효과적으로 예측할 수 있는 PLP-CMS는 심리 음향 선형 예측 분석(PLP Analysis: Perceptual Linear Predictive Analysis)을 이용하여 주관적 음질과의 상관 관계를 높였으며, 겝스트럼 평균 차감(CMS: Cepstral Mean Subtraction) 과정을 통하여 PSTN 경로에 무관하게 일관된 성능을 갖음을 확인하였다.
본 레터논문에서는 컬러라이제이션(Colorization)기반 영상압축방법을 위해 평균이동기반의 영상분할법을 사용하여 컬러라이제이션 행렬을 분할하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법을 사용할 경우 계산 속도는 대략 30배 이상 빨라지고, 기존의 역컬러라이제이션 기반의 압축방법에서 생기는 번짐(smearing) 현상도 많이 제거가 되는 것을 볼 수 있었다.
수치지형모형 (DTM)은 지형정보의 추출과 보간의 두 분야로 이루어진다. 본 연구는 이중, 보간에 관심을 두고 이동평균법과 선형예측법의 두 보간방법을 수치시험에 그의 정확도 및 효율성을 비교 조사하는데 목적이 있다. 기본입력자료로는 사진측량에 의하여 얻어진 정규격자망 형태의 표고값을 이용하였으며. 격자의 간격, 지형의 종류, 보간에 이용되는 기준점의 형태에 따른 정확도 및 효율성이 연구 조사되었다.
우리나라의 기후가 아열대 몬순기후로 변화가 이루어지고 있는 현재에 있어 과거의 강수패턴과 현재의 강수패턴은 많은 변화가 나타나고 있다. 우리가 일상생활에서 많이 사용되고 있는 계절의 변화를 나타내는 24절기의 경우 과거와 달리 기온이나 강수 등의 변화로 인해 절기의 구분이 상이한 경우가 많이 발생하고 있으며, 특히 농업에 있어 24절기를 기준으로 작물의 생육을 관리하는 인식이 기후변화로 인한 기온, 강수의 패턴이 과거와는 많은 차이가 발생하고 있다. 이러한 절기별 강수량의 변화는 농업용수의 계획에 있어 많은 영향을 미칠 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라의 관측소에서 관측된 기온, 강수를 24절기로 구분하여 과거와 현재의 변화정도를 분석하였다. 24절기의 강수량의 이동평균법을 이용하여 변동성을 분석한 결과에서는 서울, 대구, 부산의 경우 증가하였으며, 가장 많이 증가한 절기는 망종으로 서울의 경우 245%정도 증가된 것으로 분석되었으며, 전반적으로 120%이상 증가된 것으로 나타났다. 20년 이동평균 분석결과에서는 망종과 백로에서 120%이상 증가되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 저대역 이동법에 적합한 다해상도 움직임 추정을 제안하였다. 저대역 이동법(Low Band Shift Method)은 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질을 극복하기 위하여 제안된 방법으로 동영상 부호화시 참조 프레임에 적용하면 정확한 움직임 추정이 가능하여 일반적인 방법보다 압축대비 화질면에서 우수한 성능을 가지지만, 단점으로 메모리와 계산량이 일반적인 방법에 비해 많아지게 된다. 본 논문에서 제안된 방법(LBS-MRME)은 저대역 이동법에 적합한 다해상도 움직임 추정을 적용하여 3단계 웨이블릿 변환시 기존의 방법의 약 15.6%의 계산량으로 움직임 추정을 한다. 그리고 부호화시 움직임 벡터가 각 부대역마다 존재하게 되므로 움직임 벡터가 약 7배 늘어나게 되지만, 더 세밀한 움직임 추정을 할 수 있게 되므로 움직임 보상 예측 오차의 부호화량이 줄어들게 되어 부호화 효율이 기존의 방법보다 좋아지게 된다. 압축을 하지 않았을 경우 평균 MAD면에서 약 0.3∼11.6% 가량 개선되었고, 압축을 할 때 동일한 비트율에서 PSNR이 약 0.3∼3.0㏈ 정도 개선되었다.
본 연구는 버스정보가 도로의 통행속도 정보로 활용될 수 있는지를 검토하기 위한 연구이다. 도로통행속도를 파악하기 위해 설치된 지점검지기, 구간검지기로부터 수집되는 정보와 경기도에서 수집되는 버스정보를 속도정보로 가공하여 비교하였다. 버스정보가 교통정보 검지기의 기능을 할 수 있다면, 통행속도 정보를 제공할 수 있다. 이를 위해서는 도로구간의 교통류에 대한 패턴을 인식할 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 접근방법보다는 기존에 검증된 방법을 중심으로 버스정보를 이용한 교통류 패턴 인식 방법을 적용하여 버스정보의 활용 가능성을 제시하였다. 또한 버스정보를 이용하여 모형을 추정하였는데, 단순이동, 지수평활법과 이중이동, 이중지수평활법, ARIMA(p,d,q)모형을 적용하였다. 이 모형들은 평가지표인 100-MAPE, MAE, EC로 비교한 결과 상호 비슷한 결과를 나타냈으나, 단순평균이동법이 가장 우수한 결과를 나타냈다. 이로서 버스정보를 구간의 통행속도로 이용할 경우, 모형의 추정도 가능하다는 것을 확인하였다.
Optical flow는 물체의 속도 결정과 추적 뿐만 아니라 영상분할과 물체의 3차원 정보로서도 중요하다. 순차적인 영상으로부터 optical flow를 계산하기 위하여 경사법 알고리듬이 많이 사용된다. 본 논문에서는 경사법의 문제점인 영상전체에 대한 속도벡터의 평활화 현상을 국부적으로 한정시키기 위하여 스칼라 경계선을 이용하는 새로운 주위평균 계산방법을 제시하였으며, optical flow의 분산의 역치로 가중된 평균을 이용하여 이동경계 주위와 폐색영역에서 발생되는 속도오차를 감소시켰다.
지수혼합 시계열 모형인 EARMA(1,1) 모형이 율-워커 추정법과 조건최소제곱 추정법으로 추정되었다. 율-워커 추정량은 이동평균모수가 포함된 ERAMA(1,1) 모형인 경우 유일하지 못하므로 가역 조건을 만족하는 추정량이 유일한 추정량으로 얻어졌고, 조건최소제곱 추정량은 근사추정량이 얻어졌다. 모의 실험을 통하여 근사조건제곱 추정량은 율-워커 추정량보다 평균제곱오차면에서 훨씬 좋은 추정량으로 나타났다.
본 논문은 이자율의 기간 구조가 차익 거래의 기회가 없도록 움직일 때 새로운 평균만기 측 정치인 AR 평균만기(arbitrage-free duration)을 도출하고 선물가격과 선도가격과의 관계를 분석한다. 지금까지 평균만기에 관한 많은 연구들은 수익률 곡선이 특정한 형태로 이동한다는 가정 하에서 평균만기를 유도하고 이에 근거하여 채권가격의 변동치를 측정하고 있다. 본 논문에서는 기존의 평균만기의 가정을 완화한 AR 평균만기를 도출하였다. 여기서 제시하는 AR 평균만기는 기존의 Macaulay 평균만기를 포함하는 일반화한 측정치라고 할 수 있다. 아울러 본 논문에서는 선물가격과 선도가격사이에 존재하는 이론적 관계를 규명하고자 하였다. 선물가격은 선도가격에 비해 할인된 가격이라는 것을 보이고 이자율 변동위험이 선물가격의 할인정도에 미치는 영향을 모형화 하였다. 최근 들어 선물을 이용한 채권 면역화에 대한 실증연구에 관심이 지속적으로 증가하고 있다. 전통적 실증연구 방법론에서는 먼저, 선물가격과 기초채권 가격사이에 존재하는 분산-공분산 행렬을 추정한다. 그런 후 추정된 분산-공분산 행렬을 바탕으로 이자율 위험 헤징 전략을 수립한 후 이 전략에 대한 실증 분석을 수행하였다. 그러나, 전통적 접근법의 가장 큰 문제는 비안정적(non-stationary)인 분산-공분산 행렬을 적절히 고려할 수 없었다는 점이다. 따라서, 본 연구의 결과를 기반으로 하면 최적의 헷징 전략을 수립하기 위한 이론적 기틀을 수립할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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