본 연구에서는 2005년부터 2008년 사이 한반도에서 고농도 $SO_2$가 관측된 날에 대하여 Ozone Monitoring Instrument (OMI) 이산화황자료 및 역궤적 계산을 통해서 중국으로부터 한반도로 장거리 수송되는 이산화황 flux의 계산 방법을 처음으로 소개하였다. 지표공기에서 측정된 이산화황 농도값과 OMI 센서에서 측정된 이산화황 층적분농도값을 이용하여 장거리 수송된 지표공기에서의 이산화황 flux와 지표부터 특정고도 사이 공기층 내에서의 평균 이산화황 flux를 각각 계산하였다. 위성관측을 이용하여 산출된 평균 flux값은 0.81 이고 최대 $2.11g{\cdot}m^{-2}{\cdot}h^{-1}$ 까지 산출되었고, 지점관측을 통한 지표공기로 유입되는 이산화황의 flux값은 평균 0.50 이고 최대 $1.18g{\cdot}m^{-2}{\cdot}h^{-1}$ 까지 산출 되었다. OMI센서와 지점관측 자료를 바탕으로 산출된 각각의 flux를 상호 비교하였으며 대부분의 경우 수용지역의 지표공기로 유입되는 이산화황 flux 값들이 지표부터 최대 1.5 km 사이의 장거리 수송되어 유입된 공기층 내의 평균 이산화황 flux 값들보다 높은 것으로 계산되었다. 발생원 지역에서 강한 저기압이 발견되는 경우를 포함하여 중국 발생원 지역으로부터 장거기 수송된 공기덩어리가 수용지역의 1.0에서 1.5 km 고도로 빠르게 유입되는 경우 지표부터 최대 1.5 km 사이 공기층 내의 평균 이산화황 flux 는 지표공기에서 산출된 flux 보다 높게 산출되는 경향을 보였다. 추가적으로 산출된 $SO_2$ flux값의 오차를 계산하고 오차값에 영향을 주는 인자들에 대해서 논의 하였다.
프로야구경기의 승패 예측의 문제는 그리 쉬운 일이 아니다. 왜냐하면 경기에 영향을 미치는 요소가 무한하기 때문이다. 예를 들어, 경기당일의 선수들의 컨디션이나 사기, 경기당일의 날씨, 구장요건, 상대팀에 대한 심리적 요인등 사전에 경기영향을 미치는 요소가 무한하다. 본 연구실에서는 과거 경기기록 자료를 기반으로 유용한 규칙을 찾아내어 분류트리를 만들어 학습하는 ID3 알고리즘을 프로야구 승패예측 시스템 구성에 사용하여 보았으나, 이산적인 자료의 처리로 인해 연속적인 경기자료를 고려하지 못하는 문제로 예측율이 더이상 향상되지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 휴리스틱 방법을 이용한 경기전 예측과 경기중 예측을 이닝별 득점으로 세분화하여, 실제 경기상황을 고려한 일반적인 예측모형을 만들어 예측율을 향상시키고자 한다. 향후에는 더욱 세분화시켜 Case-based에 의한 예측을 하고자 한다.
자연 현상을 연구 대상으로 하는 공학적인 접근법이나 과학적인 접근법에 있어서 컴퓨터를 활용한 수치모의는 이제 거의 모든 분야에서 활용되고 있으며, 복잡한 자연 현상을 해석하고 예측하기 위한 필수적인 하나의 도구로 자리매김하고 있다. 하지만, 컴퓨팅 기술의 눈부신 발전에도 불구하고, 과거에 개발되어 현재까지도 활용되고 있는 기술의 보완점은 항상 제기되고 있으며, 또한 필요성에 의한 새로운 기술들이 끊임없이 새롭게 개발되고 있다. 하천 또는 지하수 모의를 위해서 모형을 구축할 때 가장 기본적이며, 가장 중요한 준비 과정은 모의 영역에 대한 격자 형성이다. 연속성을 지닌 모의 대상을 수치적으로 접근하기 위해서는 연속성을 가정한 불연속적인 격자를 생성하는 과정이 반드시 필요하며, 연속성을 지닌 자료로부터 이산적인 자료를 얻어 내삽과정을 통해 격자점에 할당하게 된다. 모의준비 과정뿐만 아니라 모의 결과의 활용과정에서도 내삽이 필요할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 trend-surfaces법, 역거리 가중치법, spline법 등 기존에 알려진 공간자료 보간법들을 지형 자료 또는 지하수위 자료 등의 2차원 공간 자료에 적용하여 비교, 분석하며, 보다 효과적인 내삽기술에 대해서 알아보고자 한다.
본 연구에서는 Ozone Monitoring Instrument (OMI) 위성자료를 이용하여 2005년부터 2008년 사이에 활동하였던 Anatahan, La Cumbre, Sierra Negra, Piton 화산 플룸에 존재하는 고농도의 이산화황에 따른 Total Ozone Mapping Spectrometer (OMI-TOMS)와 Differential Optical Absorption Spectrometer (OMI-DOAS) 오존 전량 값의 차이를 정량적으로 비교하였다. 화산 플룸에서 OMI 센서로 측정한 이산화황 농도($OMI-SO_2$)에 따른 두 오존 전량 값의 사이의 차이에서 상당히 높은 상관성($R{\geq}0.5$)과 두 오존 전량 값 사이의 차이가 최대 100 DU에 가깝게 나는 것을 확인 할 수 있었다. 이는 선행연구에서 밝혀진 바와 같이 OMI-TOMS 알고리즘에서 사용하는 파장영역에서 이산화황의 흡수신호가 강하기 때문에, 이산화황의 농도가 높은 환경에서 오존 산출 시 이산화황의 영향을 받은 것으로 보인다. 이외에도 정량적인 분석을 위하여, 이산화황의 농도에 따라 구간별로 나누어 이산화황의 농도에 따른 두 오존 전량 값의 차이 및 이산화황의 농도가 1.0 DU 증가함에 따른 두 오존 전량의 차이를 계산하였다. 이산화황의 농도가 7.0 DU 이상의 높은 조건에서는 두 오존 전량 값 차이의 평균 값이 32.9 DU (표준편차 = 13.5 DU)로 이산화황의 농도가 증가함에 따른 두 오존 전량의 상당한 차이를 확인 할 수 있었다. 또한 TRM (Middle troposphere; Center of mass altitude (CMA) = 7.5 km) 과 STL (Upper troposphere and Stratosphere; CMA= 17 km) 층에서 1.0 DU의 이산화황의 농도가 증가하는 경우 두 오존 값의 차이는 3.9 DU와 4.9 DU로 계산되었다.
최근에 R은 여러 분야에서 많이 사용되고 있다. 특히 모의실험(simulation)이나 통계학 관련 연구에 많이 사용되고 있다. 모의실험을 하는 경우에는 많은 반복으로 인해 R 프로그램의 수행 속도가 매우 중요하다. 또한 데이터마이닝 분야에서도 R을 많이 사용하고 있다. 우리는 데이터 마이닝에서 데이터의 전처리 과정 중 Fayyad & Irani 방법을 사용하여 연속형 변수를 이산화하는 실험을 하였으며, 이를 위해 R을 사용하였다. 이 프로그램은 재귀 함수를 이용하고 이런 과정에서 빈도표 작성, information계산, 빈도표의 분할, 정지 규칙 등의 여러 함수를 사용하게 되어있다. 우리가 작성한 R 로드를 사용하여 UCI DB의 Iono 자료를 (속성이 35개, 사례수가 약 1000개정도) 이산화 하였을 때 7초 이상의 상당한 시간이 소요된다. 반면에 JAVA로 만들어진 Weka에서 똑같은 Fayyad & Irani 방법을 수행했을 때 위와 같은 큰 자료를 이산화하는 속도가 매우 빨라 수행시간은 거의 무시할 만하였다. 이런 차이점을 보고 R 프로그램의 수행 속도를 늘이는 방법을 찾게 되었다. 이 본 발표에서는 R 코드 중 시간이 많이 소요되는 것들을 몇 가지 선정하고 이들을 더 효율적으로 만들 수 있는 코드를 작성하여 이들 코드의 수행속도를 비교하였다. 또한 몇 가지 명령에 대해서는SAS와도 비교하였다.
본 연구는 사고요인과 사고모형의 문헌고찰을 통해 고속도로를 주행하는 버스와 화물차의 사고모형을 개발하고 그 적용방안에 대해 고찰하고자 수행되었다. 고속도로 사고 중 대형차로 인한 차량당 사고율은 승용차보다 월등히 높아 사고의 심각성을 나타내고 있으며, 따라서 이에 대한 별도의 검토가 필요한 시점에 와 있다. 특히 본 연구에 활용된 자료는 비집계된 사상자수로 구간자료를 집합화함으로써 발생하는 문제점을 해소할 수 있다. 모형의 분석기법으로 국내의 경우, 대부분 단순회귀식으로 사고모형을 개발, 적용하여 왔으나 사고수와 사상자수의 특성상 이산적 확률변수로 해석하여 포아송분포와 음이항분포로 적용하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 버스와 화물차의 사고유형별로 적합한 사고 모형을 개발하여 이로 인한 인사사고 요인에 대한 영향을 분석하고 그 적용방안을 제시하였다. 이러한 연구는 도로설계, 운영, 교통법규, 교통행정 등의 분야에서 거시적인 정책적 방향성을 제시하리라 판단된다. 특히 본 연구는 고속도로 운영주체인 한국도로공사의 고속도로사고조서를 바탕으로 사고유형별 사고모형을 개발, 적용한 것으로 고속도로의 안정성 향상을 위한 제반 정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
격자화 자료변환에서는 격자절점의 보간과정에서 경중률을 산정하는 수학적 알고리즘과 이산자료의 특성에 따라 격자화 기법들간에 상이한 보간결과를 제시하므로 격자화기법의 최종선정에 앞서 탐색거리, 탐색영역, 탐색옵션에 따른 격자화기법들의 사전 검토가 요망된다.; 이를 위해 본 연구에서는 해석 입체도화기로부터 획득한 이산지형정보에 6가지 격자화기법을 동일한 검색기준에 따라 적용하고 원자료의 보존성 및 입체도화기로부터 제작된 등고선도와의 비교를 통하여 격자화 기법에 따른 3차원 이산지형정보의 보간특성을 고찰하였으며 아울러 격자화된 DEM의 임의 종단방향에 대한 단면선형의 검토 및 토공량 산정을 통하여 격자화기법의 실 응용면도 고찰하였다.
일반적으로 자료의 효과 연속형인 경우 분산분석과 이산형인 경우 분할표 카이제곱 검정을 통계적 분석방법으로 사용한다. 다차원의 자료에서는 계층적 구조의 분석이 요구되어지며 자료간의 인과관계를 나타내기 위해 통계적 선형모형을 채택하여 분석한다. 선형모형의 구조에서는 자료의 정규성이 요구되어지며 일부 자료에서는 비 선형모형을 채택할 수도 있다. 특히, 설문조사 자료 구조는 문항의 특성상 이산형 자료의 형태가 많아 모형의 조건에 만족하지 않는 경우가 종종 발생한다. 자료구조의 차원이 높아질수록 인과관계, 교호작용, 연관성분석 등에 다차원 범주형 자료 분석 방법을 사용한다. 본 논문에서는 확률분포의 계산을 이용한 베이지안 네트워크 모형이 범주형 자료 분석에서 분석절차를 줄이고 교호작용 및 인과관계를 분석할 수 있다는 것을 제시하였다.
본 연구에서는 처음으로 차등흡수분광기술(Differential Optical Absorption Spectroscopy, DOAS) 중 광학 두께 피팅(optical density fitting) 방법을 이용하여 지상기반 원격 측정 장비인 Pandora의 복사휘도 자료로부터 2014년 5월부터 12월 사이 서울에서의 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 산출하였다. 본 연구에서는 Pandora로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도와 Aura 위성의 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 비교하였다. Pandora로 부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도와 OMI 센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도 사이의 상관계수(Correlation coefficient, R)는 0.55로 나타났다. 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비와의 비교를 위해 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 관측 자료를 이용하여 Pandora와 OMI센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 행성경계층 내 이산화질소 혼합비로 변환하였다. 현장 측정 자료의 지표 이산화질소 혼합비는 5.5 ppbv에서 61.5 ppbv의 범위로 분포하였으며 Pandora와 OMI 센서로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비는 각각 2.1 ppbv에서 44.2 ppbv, 0.9 ppbv에서 11.6 ppbv의 범위로 분포하였다. Pandora로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비는 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 비교적 비슷한 범위로 분포하였으나, OMI센서로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비는 현장 측정 장비와 Pandora의 이산화질소 혼합비에 비해 좁은 범위로 분포하였다. 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소의 혼합비와 Pandora로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비 사이의 상관관계(R = 0.50)는 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소의 혼합비와 OMI로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비 사이의 상관관계(R = 0.36)보다 좋은 것으로 나타났다. 이는 위성 기반 원격 측정 장비인 OMI센서는 지상 기반 원격 측정 장비인 Pandora 장비와 현장 측정 장비에 비하여 높은 고도에서 측정함으로써 지표 부근에 이산화질소에 대한 민감도가 떨어지기 때문인 것으로 생각된다.
인과도식에 의한 하향처리 과정과 빈도 자료 해석에 의한 상향처리 과정이 어떻게 작동하는 지를 알아보기 위해, 세 사건들의 빈도 자료를 주고 인과관계를 판단하게 하였다. 중성 사건들을 주고 판단하게 한 실험 1에서는 Or 구조의 정답율이 높았다. 인과도식 정보와 빈도자료를 주고 판단하게 한 실험 2에서는 Or 구조의 정답율이 높았고, 인과도식과 빈도자료가 일치할 때 정답율이 높았다. 정반응 수와 오반응 수를 대상으로 반응에 이르는 인지과정을 이산적인 과정들의 조합으로 가정하는 Multinomial Processing Tree Modeling을 실시하였다. 모델 피팅 결과 사람들이 빈도자료를 이용하여 인과 구조를 판단할 때 기본적으로 작동하는 인과 도식이 Or 구조라는 점을 시사하는 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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