이중추출법은 모집단 정보가 충분하지 않아 층화 추출법을 사용할 때 정확한 층화 정보가 없는 경우에 흔히 사용하는 표본추출법이다. 특히 최근에는 이중추출법을 위해 1차 조사에서 얻어진 보조 정보를 이용하여 추정의 정확성을 향상시키는 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 최근 제안된 일반화 ratio-cum-product 추정량에서 사용하는 가중치를 이상점 처리를 위한 가중치 보정에 맞도록 보정하여 추정의 정밀성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 방법과 기존의 이상점 가중치 보정법의 성능을 비교하였으며 사례 분석을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 조사에서 모집단이 양적속성을 갖는 여러 개의 층으로 구성되어 있을 때, 층의 크기를 모르는 경우 층화표본을 위하여 이중추출법을 이용하는 층화이중추출법에 의한 양적속성의 무관질문모형을 제안하였다. 그리고, 층화이중추출에 있어서 각 층의 표본배분에 관해 비례배분, 최적배분으로 나누어 각 층의 크기를 알고 있는 경우에 층화추출법에 의한 양적속성의 무관 질문모형과 그 효율성을 비교하였다.
축산물 생산비 조사는 우리나라에서 생산되는 7종의 주요 축산물에 대한 생산비를 산출하는 것을 목적으로 한다. 따라서 2005년 농업총조사 자료를 바탕으로 전국의 양축 농가 현황을 파악하였으며, 축산물별 평균 생산비에 대한 추정오차가 3%이내가 되도록 표본 축산농가수를 결정하고, 표본의 대표성을 유지하면서 조사 업무의 수월성을 고려하여 농업특성화 조사구를 1차 추출단위로 활용하였다. 본 연구에서는 농업특성화 조사구들을 양축 특성에 따라 층화하고 각 층에서 예비 표본 조사구를 추출하였다. 다음으로 예비 표본 조사구를 실사하여 1단계 표본을 구성하고, 1단계 표본 양축 농가로부터 최종 표본 농가를 계통추출하는 이중추출법을 이용하였으며 이에 따른 추정법을 제시하였다.
유방촬영술은 유방암의 조기검진을 위해 시행되는 대표적인 검사이다. 하지만 유방 구성물질의 물리적 특성에 의존하는 유방촬영상은 병변의 악성 또는 양성 여부에 대한 정보 제공이 불가능하다. 이중에너지 영상 감산법을 시행하는 경우 유방촬영상에서 특정 물질에 대한 정보를 추출할 수 있지만 피폭선량을 증가시킬 뿐만 아니라 물질분리의 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 본 연구에서는 물질의 선감약계수를 적용한 유방팬텀을 모사하여 광자계수검출기 기반 이중에너지 유방촬영에서 특정 물질에 대한 가중함수를 적용하여 분리의 정확도를 향상시킬 수 있는 기술을 제안하였다. 그리고 유방팬텀영상으로부터 물질분리의 정확도를 평가하기 위해 대조도 및 잡음 특성을 분석하였다. 분석 결과 이중에너지 가중 영상 감산법의 악성종양에 대한 대조도는 일반적인 유방촬영과 이중에너지 영상 감산법에 비해 각각 0.98, 1.06배로 큰 차이가 없다. 그렇지만 이중에너지 가중 영상 감산법 적용 시 양성종양에 대한 대조도가 0에 근사하기 때문에 양성종양에 대한 악성종양의 상대적인 대조도가 13.54배로 크게 향상된 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구에서 제안하는 이중에너지 가중 영상 감산법은 유방촬영 진단의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 라만 분광법과 레이저 유도 플라즈마 분광법(LIPS)을 단일 유닛으로 결합한 새로운 형태의 이중 펄스 레이저 시스템을 제안하였다. 본 연구는 라만 분광법으로부터 분자 신호를 추출하면서, 동시에 레이저 유도 플라즈마 방출 신호를 향상시키고자 하였다. 달의 대기압과 같은 저압 조건에서는 플라즈마 신호 검출은 낮은 전자 밀도와 짧은 지속시간, 빠른 플라즈마 팽창 때문에 어려움을 마주치게 된다. 또한, 우주 탐사를 목표로 하는 검출 시스템의 통합에서, 레이저 시스템의 무게 최소화는 payload의 무게 측면에서 중요하다. 0.07 torr 미만의 저압 조건에서 높은 분해능의 스펙트럼 데이터를 제공하는 본 연구의 동시 분자 및 원자 검출방식은 8개의 암석을 이용하여 증명되었다. 이중 펄스 레이저로부터 생성된 연속된 플라즈마는 종래의 플라즈마 분광과 비교하여 방해석의 산소와 칼슘 신호를 2배 향상시킬 수 있었다.
아미노산공업은 추출법으로부터 합성법, 발효법으로 발전되어 왔다. 현재 일부의 아미노산(L-cytine, L-tyrosine 등)은 추출법으로 제조하고 있지만 대부분의 아미노산은 합성법, 발효법에 의해서 생산되고 있다. 이중 합성법은 유독의 시안화수소를 이용하며, 산 및 알카리에 의한 가수분해과정에서 다량의 공업폐수가 발생한다. 이러한 관점에서 환경에 미치는 영향을 고려하여 개량된 새로운 합성법이 요구되고 있다. 본 총설에서는 근년에 주목받고 있는 phenyl alanine의 새로운 합성법에 대해서 소개하고 보다 특수한 아미노산을 합성하기 위해서 전구체인 ${\alpha}$-케토산 유도체의 합성법에 대해서 최근의 연구결과를 소개한다.
역전사 중합효소 연쇄반응(RT-PCR)을 이용하여 담배(Nicotiana glutinosa)에 증식시킨 7종의 오이 모자이크 바이러스(CMV)를 검정하였다. RT-PCR을 위한 간단하고 신속한 바이러스 핵산의 조즙액 추출법이 개발되었으며, CMV 외피단백질 유전자 부위를 기초로 하여 제작한 20개의 염기로 구성된 primer를 사용하여 RT-PCR을 실시한 결과, 약 490 염기쌍의 DNA 단편들이 이병식물의 조즙액으로부터 증폭되었다. EcoRI 및 MspI을 이용한 RT-PCR 산물의 분석에 의하여, 공시한 7종의 바이러스는 모두 CMV subgroup I으로 동정되었다. Ouchterlony 한천젤 이중 확산법을 이용한 항혈청 검정에서도 7종의 바이러스 모두 CMV-Y의 항혈청과 단일의 침강선을 형성하였다.
범주형 자료에서 오분류는 자료를 수집하는 과정에서 발생될 수 있다. 오분류되어 있는 자료를 정확한 자료로 간주하여 분석한다면 추정결과에 편의가 발생하고 검정력이 약화되는 결과를 초래하게 되며, 정확하게 분류된 자료를 오분류하고 판단한다면 오분류의 수정을 위해 불필요한 비용과 시간을 낭비해야 할 것이다. 따라서 정확하게 분류된 표본인지 오분류된 표본인지를 판정하는 것은 자료를 분석하기 전에 이루어져야할 매우 중요한 과정이다. 본 논문은 I$\times$J 분할표로 주어지는 범주형 자료에서 두 변수 중 하나의 변수에서만 오분류가 발생되는 경우에 오분류 여부를 검정하기 위해서 오분류 가능성이 없는 변수에 대한 주변합은 고정시키고, 오분류 여부를 가능성이 있는 변수의 주변합을 Sebastiani와 Ramoni(1997)가 제안한 Bound와 외부정보로 표현되는 Collapse의 개념, 그리고 베이지안 방법을 확장하여 자료에 적합한 모형과 사전정보를 고려한 사전모수를 다양하게 설정하면서 재분류하는 연구를 하였다. 오분류에 대한 정보를 얻기 위해서 Tenenbein(1970)에 의해 연구된 이중추출법을 이용하여 오분류 검정을 위한 새로운 통계량을 제안하였으며, 제안된 오분류 검정통계량에 관한 분포를 다양한 모의실험을 통하여 연구하였다.
제5차 국가산림자원조사는 다양한 산림자원의 현황을 평가하고 시간경과에 따른 산림자원의 변화를 모니터링하기 위하여 연년조사체계로 개편되었다. 본 연구는 충청북도를 대상으로 연년조사체계에서 수집된 현지조사 표본점 자료를 이용하여 일정시점의 평균임목축적을 추정하기 위한 방법을 모색하기 위해 수행되었다. 연년통계량의 산출을 위하여 임상구분의 표본층을 고려하지 않은 단순임의추출법과 표본층을 고려한 사후층화이중추출법의 추정식을 이용한 추정치를 비교한 결과, 사후층화이중추출법에 의한 추정치의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 최근 5년간 수집된 현지조사 자료를 통합하기 위하여 조사년도의 차이를 고려하지 않은 시차 무시법(Temporally Indifferent Method), 조사년도별 추정치를 산출한 후 통합하는 단순이동평균법, 그리고 연도별 표본개수에 의해 가중치를 부여하는 가중이동평균법에 의한 평균임목축적과 추정분산을 비교하였다. 평균임목축적은 시차 무시법과 가중이동평균법에서 동일한 것으로 나타났지만, 추정치의 정도를 나타내는 추정분산은 가중이동평균법을 이용한 것이 약간 향상되었으며, 결과적으로 연도별 변이를 반영할 수 있는 가중이동평균법이 보다 적합한 것으로 평가되었다.
입 모양 인식은 음성 인식의 중요 부분 중 하나로 음성 인식을 위한 입 모양 인식 시스템에서 입 모양 인식 성능을 개선하기 위한 여러 연구가 진행됐다. 최근의 연구에서는 인식 성능을 개선하기 위해 입 모양 인식 시스템의 모델 구조를 수정하는 방법이 사용됐다. 본 연구에서는 모델 구조를 수정하는 것으로 인식 성능을 개선하는 기존의 연구와 달리 모델 구조의 변화 없이 인식 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. 모델 구조의 수정 없이 인식 성능을 개선하기 위해, 사람이 하는 입 모양 인식에서 사용되는 단서를 참고해 입 모양 인식 시스템의 기존 관심 영역인 입술 영역과 함께 턱, 뺨과 같은 다른 영역을 관심 영역으로 설정하고 각 관심 영역의 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 관심 영역을 제안한다. 또한, 관심 영역 크기를 정규화하는 과정에서 보간법의 차이로 인해 발생하는 정규화 결과의 차이가 인식 성능에 영향을 준다고 가정하고 최근접 이웃 보간법, 이중 선형 보간법, 이중 삼차 보간법을 사용해 동일한 관심 영역을 보간하고 각 보간법에 따른 입 모양 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 보간법을 제안한다. 각 관심 영역은 객체 탐지 인공신경망을 학습시켜 검출하고, 각 관심 영역을 정규화하고 특징을 추출하고 결합한 뒤, 결합된 특징들을 차원 축소한 결과를 저차원 공간으로 매핑하는 것으로 동적 정합 템플릿을 생성했다. 생성된 동적 정합 템플릿들과 저차원 공간으로 매핑된 데이터의 거리를 비교하는 것으로 인식률을 평가했다. 실험 결과 관심 영역의 비교에서는 입술 영역만을 포함하는 관심 영역의 결과가 이전 연구의 93.92%의 평균 인식률보다 3.44% 높은 97.36%의 평균 인식률을 보였으며, 보간법의 비교에서는 이중 선형 보간법이 97.36%로 최근접 이웃 보간법에 비해 14.65%, 이중 삼차 보간법에 비해 5.55% 높은 성능을 나타내었다. 본 연구에 사용된 코드는 https://github.com/haraisi2/Lipreading-Systems에서 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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