• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.47-75
• /
• 2010

Two experiments were conducted to explore whether the Or structure works as a default causal model in inferring the causal structure from the contingency data. The contingencies of three unfamiliar variables were used in Experiment 1. Participants inferred the Or structure quite well from the OR data, but incorrectly inferred the Or structure from the And data for about a little less than half of the time, and almost always inferred the Or structure from the chain data. The results suggested that the Or interpretation can be the default causal model. The prevalence of the Or interpretation from the contingency data was reported even when the three variables were familiar ones in Experiment 2. Multinomial modeling performed on the results of the two experiments strongly suggested that the Or interpretation work as a default causal model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.339-339
• /
• 2022

본 연구는 최신 강우 자료를 사용하여 자료의 기간을 네 가지 경우로 나누어 기간별 확률강우량을 산정하고 각 기간에 따른 확률강우량의 변화 특성을 파악하고자 하였다. 2020년을 기준으로 시강우 자료 관측기간이 40년 이상이 되는 62개 국내 강우관측소를 연구 대상으로 선정하였으며, 지점별 강우자료의 분석 기간은 최근 10년, 20년, 30년, 40년의 경우로 나누어 분석하였다. 분석기간에 따른 확률강우량은 Gumbel 분포형에 확률가중모멘트법을 적용하여 산정하였고, 이를 연강수량과 함께 공간적으로 분포시킨 결과, 연강수량의 분포에서 나타나지 않는 변화들이 확률강우량의 분포에서 명확히 드러나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 지속기간의 시간이 증가되고 재현기간이 커질수록 경기 북부와 전라남북도 경계 및 영동지방의 확률강우량이 증가하는 경향을 보였고, 최근 40년과 비교하였을 경우, 최근 10년, 20년, 30년 확률강우량의 변화량 결과에서 전라남도 지역은 지속기간 길어질수록 변화 양상이 뚜렷하게 보였으며, 강원도 지역은 최근 10년, 20년 변화량이 상이하게 나타났다. 기간에 따라 확률강우량의 변화량이 크거나 작은 대표 지역들을 선정하여 기간별 확률강우량의 IDF 곡선을 도시하여 비교 및 분석하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.26 no.6
• /
• pp.1409-1416
• /
• 2015

The change of temperature influences on the various aspect, especially human health, plant and animal's growth, economics, industry, and culture of the country. In this article, the autoregressive error (ARE) model has been considered for analyzing the monthly temperature data at the Suwon monitoring site in Korea. In the ARE model, five meteorological variables, four greenhouse gas variables and five pollution variables are used as the explanatory variables for the temperature data set. The five meteorological variables are wind speed, rainfall, radiation, amount of cloud, and relative humidity. The four greenhouse gas variables are carbon dioxide ($CO_2$), methane ($CH_4$), nitrous oxide ($N_2O$), and chlorofluorocarbon ($CFC_{11}$). And the five air pollution explanatory variables are particulate matter ($PM_{10}$), sulfur dioxide ($SO_2$), nitrogen dioxide ($NO_2$), ozone ($O_3$), and carbon monoxide (CO). Among five meteorological variables, radiation, amount of cloud, and wind speed are more influence on the temperature. The radiation influences during spring, summer and fall, whereas wind speed influences for the winter time. Also, among four greenhouse gas variables and five pollution variables, chlorofluorocarbon, methane, and ozone are more influence on the temperature. The monthly ARE model explained about 43-69% for describing the temperature.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.16 no.5
• /
• pp.38-48
• /
• 2017

Link attributes, such as speed, occupancy, and flow, are essential factors for transportation planning and operation. It is, therefore, one of the most important decision-making problems in intelligent transport system (ITS) to determine the optimal location of a sensor for collecting the information on link attributes. This paper aims to develop a model to determine the optimal location of a sensor to minimize the variability of traffic information on whole networks. To achieve this, a network sensor location model (NSLM) is developed to reflect discrete characteristics of data collection. The variability indices of traffic information are calculated based on the summation of diagonal elements of the variance-covariance matrix. To assess the applicability of the developed model, speed data collected from the dedicated short range communication (DSRC) systems were used in Daegu metropolitan area. The developed model in this study contributes to the enhancement of investment efficiency and the improvement of information accuracy in intelligent transport system (ITS).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.89-89
• /
• 2011

한 유역에서 유출 모형의 성공을 좌우할 수 있는 중요한 요소 중 하나는 강수 손실량(precipitation loss)을 결정하는 것이다. 손실량은 홍수 예측이나 수자원 평가를 위한 유출 모형의 주요 입력 자료가 된다. 만족할 만한 유출 모형을 구현하기 위해서는 손실량의 정확한 평가가 요구된다(Najafi, 2003). 총 강우량 중에서 손실량을 뺀 초과 강우량 또는 유효 강우량은 치수적 측면이든 이수적 측면에서 요구되는 직접 유출량(direct runoffs)에 상당하는 규모로서 유출 모형에서 매우 중요하다. 이제까지 많은 경우에 직접 유출되는 유효 강수량은 총강수량에서 주요 손실량 성분인 침투량을 감하여 산출하여 왔다. 이 때 침투량은 호우사상별로 적게는 유출량의 30%에서 많게는 100%까지 차지할 만큼 주요한 손실 성분으로 취급되었다(Chow, 1964 ; Singh, 1989). 침투량을 산정하기 위한 기존 모형내 포함되는 매개변수 값은 실용적으로 잘 정립되지 않았기 때문에 유출 모형에 실제 적용하는데 어려움이 있다. 한편 침투량 산정 모형 중에 Horton 모형은 가장 잘 알려져 있는 모형 중 하나이다(Horton, 1939 ; 1940). 후속 성과(Blake et al., 1968; Rawls et al., 1976)은 있었지만 모형내 매개변수 값을 결정해야 하는 실용상의 어려운 점이 있다(Singh, 1989). 그리고 국내 초과 강수량 산출 모형에 관한 연구사례가 다수(조홍제,1986; 남선우와 최은호, 1990; 정성원과 김승, 1991; 안태진 등, 2000; 박햇님과 조원철, 2002; 유주환, 2006) 있었지만 시간적으로 연속함수를 갖는 Horton 침투 모형을 실무적으로 이산화 하여 적용할 수 있도록 하는 방법의 절차 및 원칙이 제시되지 않아 유출 모형에 직접 적용하기 쉽지 않은 형편이다. 이에 본 발표에서는 한 유역에서 Horton 매개변수를 결정한 기존 연구(2006, 유주환)의 성과를 적용한 Horton 침투모형을 강수사상별 이산화한 시간별로 적용하는 절차와 적용 원칙을 소개하고자 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.15 no.10
• /
• pp.6317-6321
• /
• 2014

Multimedia documents can be transferred quickly and easily across the Internet, and has attracted considerable interest in multimedia security and multimedia copyright protection. This paper proposes an animage watermarking scheme embedding a binary watermark image using Discrete Wavelet Transform (DWT) coefficients. The original image is transformed to the wavelet domain and decomposed in subbands. The binary watermark image, as a sequence of bits, is embedded into the middle frequency subbands. The original image is not needed to detect the watermark image. The proposed method detected fewer watermark bits but produced an approximately 10dB higher PSNR than the max/min method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10a
• /
• pp.511-515
• /
• 2006

집합이나 배열의 원소, 트리의 노드, 그래프의 정점과 간선 등과 같은 이산 객체는 일반적으로 주기억장치의 논리적 주소 값과 같은 정수로 표현되어 왔다. Succinct 표현은 이와 같은 n개의 이산 객체를 O(n) 비트에 표현하는 방법이다. 대부분의 succinct 표현은 rank와 select라는 함수를 기본적으로 사용하며, 다양한 연구들에 의해 현재 rank와 select 함수는 o(n)?? 비트만을 사용하여 ??O(1) 시간에 수행될 뿐만 아니라, 실제로도 실용적으로 구현되었다. 본 논문에서는 $n{\times}n$ 배열, 즉 2차원 비트 스트링에 대한 Rank 및 Select 함수를 새롭게 정의한다. 또한, $O(n^2log\;n)$ 비트를 사용하여 O(1) 시간에 Rank 질의를 수행하고 O(log n) 시간에 Select 질의를 수행하는 방법과, 보다 적은 $O(n^2)$ 비트를 사용하면서 O(log n) 시간에 Rank 질의를 수행하고 $O(log^2\;n)$ 시간에 Select 질의를 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 정의하는 2차원 배열 상의 Rank와 Select 함수는 이미 개발된 2차원 상의 써픽스 트리 등을 기반으로 향후 개발될 2차원 상의 압축된 인덱스 자료구조나 이미지 프로세싱 등에 유용하게 사용된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.24 no.2
• /
• pp.289-301
• /
• 2013

We analyze respondents' reaction to Obama's advertisement, titled 'Fix the Economy'. These respondents are divided into three groups of democratic party, republican party and independent group. By manipulating the skin complexion of the Obama photo, participants were either exposed to the dark or light version of the Obama photograph. In order to obtain decorrelated stationary data, we have applied the discrete Fourier transform to each curve and then we have applied Fan (1998)'s adaptive Neyman test to the discrete Fourier transformed data. As a result, a significant difference is found out only in the independent group.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.27 no.6
• /
• pp.923-932
• /
• 2014

The Hurdle model can to analyze zero-inflated count data. This model is a mixed model of the logit model for a binary component and a truncated Poisson model of a truncated count component. We propose a new hurdle model with a general heterogeneous random effects covariance matrix to analyze longitudinal zero-inflated count data using modified Cholesky decomposition. This decomposition factors the random effects covariance matrix into generalized autoregressive parameters and innovation variance. The parameters are modeled using (generalized) linear models and estimated with a Bayesian method. We use these methods to carefully analyze a real dataset.

• The Journal of Engineering Geology
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.51-61
• /
• 1993

Restricted maximum likelihood(RML) method was used to determine the parameters of generalized covariance, and universal krigig with RML was applied to estimate a groundwater level distribution of nonstationarv random function. Universal kriging with RML was compared to IRF-k with weighted least squares method for the comparison of their accuracies. Cross validation shows that two methods have nearly the same ability for the estimation of groundwater levels. Scattergram of estimates versus true values and contour maps of groundwater levels have nearly the same results. The reason why two methods produced the same results is thought to be the non-Gaussian distribution and the snaall number of sample data.