자기회귀 모형(autoregressive model)은 일변량(univaraite) 시계열자료의 분석에서 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 그러나 이 방법은 자료에 일정한 추세가 있다고 가정하기 때문에 자료에 분절(structural break)이 존재할 때 적절하지 않을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 국면전환(regime-switching) 모형인 임계자기회귀 모형(threshold autoregressive model)이 제안되었는데 최근 지연 모수(delay parameter)을 포함한 이 국면전환(two regime-switching) 모형으로 확장되어 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이 국면전환 임계자기회귀 모형을 베이지안(Bayesian) 관점에서 살펴본다. 베이지안 분석을 위해 모수적 임계자기 회귀 모형 뿐만 아니라 디리슐레 과정(Dirichlet Process) 사전분포를 이용하는 비모수적 임계자기 회귀 모형을 고려하도록 한다. 두 가지 베이지안 임계자기 회귀 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo) 방법을 통해 사후추론을 실시한다. 모형 간의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 통한 자료 분석을 고려하고, 더 나아가 한국과 미국의 국내 총생산(Gross Domestic Product)에 대한 실증적 자료 분석을 실시한다.
본 연구에서는 $100^{\circ}C$의 저온 열원을 이용하여 구동되는 랭킨 동력 사이클에 대하여, HFC-134a를 이용한 아임계 운전을 할 경우의 출력과 HFC-125 를 이용한 초월임계 운전을 할 경우의 출력을 서로 비교함으로써, 초월임계 운전에 의한 출력 향상 가능성을 연구하였다. 서로 다른 두 사이클들의 출력을 공정하게 비교하기 위하여, 각 사이클들을 3 개의 설계인자를 이용하여 최적화 하였다. 이 때, 보다 현실적인 결과를 위하여 기존의 연구와는 달리, 열교환 과정에서 작동유체의 열전달 및 압력강하 특성을 고려하였다. 시뮬레이션 결과, HFC-125 초월임계 사이클의 출력이 HFC-134a 아임계 사이클의 출력에 비해 본 연구의 시뮬레이션 조건 하에서 9.4% 향상 될 수 있음을 보였다.
장면 텍스트 추출은 현대 스마트 시대에서 쏟아져 나오는 다양한 영상 기반 응용에 중요한 정보를 제공하기 때문에 중요하다. 기본적인 MSER(Maximally Stable Extremal Regions) 추출 후에 캐니 연산자를 이용하여 경계를 강화시키는 Edge-Enhanced MSER은 텍스트 추출 측면에서 뛰어난 성능을 보인다. 하지만 캐니 연산자의 임계값 설정에 따라 Edge-Enhanced MSER의 결과영상이 다르게 나타나므로 임계값 설정을 계산하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 캐니 연산자의 임계값을 설정하는 방법 중 히스토그램의 중앙값을 이용하여 경계를 추출하고 이를 Edge-Enhanced MSER에 적용한 AEMSER(Adaptive Edge-enhanced MSER)을 제안한다. 이 방법은 명확한 경계에 대해서만 영역을 추출하기 때문에 기존의 방법보다 더 좋은 결과영상을 얻을 수 있다.
하천수 가뭄을 평가하기 위하여 임계수준 방법을 이용한 하천수 가뭄지수 (streamflow drought index)를 소개하고 섬진강댐의 유입량을 대상으로 적용하였다. 사용한 임계수준은 고정, 월별 및 일별로써 연도별 가뭄의 1~3순위 분석결과, 1984년, 1988년과 1995년이 수문학적 가뭄의 크기도 컸고 오랫동안 지속되었다. 총 물 부족량과 지속기간의 극한값을 연도별로 비교해 본 바, 1984년, 1988년, 1995년과 2001년에 발생하였던 사상이 심각한 수준이었다. 또한 고정 임계수준은 계절 변동성을 반영하지못하는 단점이 있어서 최소한계절 이하의 임계수준 사용이 요구되었지만 월별과 일별로 정해진 임계수준은 적정한 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제안한 방법론은 갈수예보 및 저수지 용량결정에 활용될 수 있겠다.
GPD 모형은 수문학 극치확률량 해석에 주로 적용되어 왔다. 극치 통계의 주목적은 드문 사상의 예측이며, 주요 문제점으로는 임계값 또는 임계값 초과치들에 대한 정확한 산정방법이 없어 그 추정이 매우 어렵다는 것이다. 본 연구에서는 임계값 또는 임계값 초과치들을 산정하기 위하여 4가지 방법을 적용하였다. 그 비교를 위하여 GPD 모형에 적용하여 7개의 지속시간(1, 2, 3, 6, 12, 18 및 24시간)과 10개의 재현기간(2, 3, 5, 10, 20, 30, 50, 70, 80 및 100년)에 대한 매개변수 및 Quantile을 추정하였다. 3변수 GPD의 매개변수 및 Quantile을 추정하기 위하여 MOM, ML과 PWM을 적용하였다. 적합도를 추정하기 위하여 K-S, CVM 및 A-D 검정을 수행하였고 Monte Carlo 실험으로 상대 제곱근오차를 산정하였다. 이러한 방법들을 이용하여 임계값 산정방법들을 비교하여 최적화된 방법을 추정하였다.
영상의 이진화는 문자 인식, 영상 분석 등 다양한 영상 처리 분야의 전처리 과정으로 자주 적용되고 있다. 영상 이진화는 임계치의 설정에 따라 처리 성능이 좌우되며, 대부분의 기존 이진화 방법은 밝기 값의 히스토그램을 사용하여 평균 밝기 값이나 히스토그램의 골짜기를 임계치로 설정한다. 이와 같은 방법은 양봉의 특징을 보이지 않거나 특정 영상을 추출하려는 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 그레이 스케일 영상에서 밝기 값을 여러 구간으로 분할하여 각 구간의 밝기 평균값을 구하고, 두 개의 구간에 대해 평균값 사이의 거리를 각 구간에서 평균값과 양극과의 거리 비율로 나누어서 계산된 값을 두 개의 구간을 합친 새로운 구간의 임계치로 설정한다. 최종적으로 하나의 구간이 생성될 때까지 구간 통합과 임계값 계산을 반복함으로써 이진화 임계값을 산출한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 종류의 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 조명과 배경에 강인한 동적임계값을 이용한 손 영상 분할방법을 제안한다. 먼저 시간단위 입력 차영상을 구하여 움직이는 물체에 대한 손의 실루엣을 추출한다 그 후, 추출된 손 실루엣에 해당하는 영상의 R,G,B 히스토그램 분석을 통하여 R,G,B 각각에 대한 임계구간을 동적으로 구한다. 마지막으로 획득된 동적 임계값을 이용하여 영상에서 손영역을 분할한 다음 모폴로지, 연결요소 분석, 플러드필 연산을 이용한 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제시하는 기법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 기법들과 비교하여 별도의 고정임계값을 두지 않고 실행시간에 정확한 임계값을 추출 할 수 있으며, 다양한 배경과 조명에 대해서도 정확하게 손을 분할할 수 있다. 본 연구에서 제안한 기법은 혼합 현실 응용을 위한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.
고추력 액체 로켓 엔진용 터보펌프의 무부하 회전 시험을 통하여 얻어진 임계속도를 회전체동역학해석으로부터 예측된 임계속도와 상호 비교하여 해석 모델의 타당성을 검토하였다. 질량 불평형 하중만을 고려한 베어링 무부하 하중조건에서 해석으로부터 얻어지는 1차 임계속도의 예측치는 시험에서 얻어진 결과와 잘 일치하였다. 상기 회전체동역학 모델을 이용하여 유동해석 및 성능시험 결과를 바탕으로 얻어진 펌프와 터빈의 반경하중으로부터, 반경하중 상대 각도에 따른 베어링 강성 변화를 고려하여 임계속도 변화를 예측하였다. 수치해석 결과 펌프와 터빈의 반경하중 상대 각도는 임계속도에 지대한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 반면 추가로 축하중이 부과되는 경우 반경하중의 상대 각도에 대한 영향은 감소하는 것으로 나타났다.
전라남도 연안에서 대량 생산되고 있는 해조류 5종(다시마 미역 김 파래 톳)을 대상으로 새로운 추출방법인 아임계 추출법을 도입하여 기존의 추출방법(열수, 용매추출)과 비교를 통하여 전남산 해조류의 기능성 측정 및 효율적인 추출물에 대한 자료를 확보하기 위해 조사를 실시하였다. 해조류 추출물 제조는 열수($80^{\circ}C$, 4시간), 용매추출(methanol, ethanol, 실온, 4시간)과 아임계 추출(압력 3 MPa, 온도 90, 150, $210^{\circ}C$)을 이용하여 제조하였다. 추출 수율은 아임계 추출>열수 추출>용매 추출 순으로 높게 나타났으며, 아임계 추출의 경우 추출 온도 조건이 높아지면서 수율 또한 증가하였으며 $210^{\circ}C$에서 가장 높은 수율 결과를 나타냈다. 해조류 추출물의 총당 분석 결과 열수와 용매 추출의 경우 모든 시료에서 열수 추출이 높은 총당 함량을 보였으며, 아임계 추출의 경우 모든 조건(90, 150, $210^{\circ}C$)의 추출물이 용매 추출보다는 높은 총당 함량을 보였다. 시료별 총당 함량의 경우 열수 추출물은 파래, 김, 톳, 미역, 다시마 순으로 당 함량이 높았으며, 이러한 결과는 아임계 추출의 경우에서도 동일한 결과를 보였다. 환원당 분석 결과도 총당 결과와 유사하였다. 5종 해조류 추출물의 총 폴리페놀 함량은 $210^{\circ}C$ 아임계 추출물> $150^{\circ}C$ 아임계 추출물> $90^{\circ}C$ 아임계 추출물>열수 추출물>methanol 추출물>ethanol 추출물 순으로 높게 나타났다. 해조류 추출물의 DPPH radical 소거능을 측정한 결과, 모든 해조류 시료에서 열수 추출, 용매 추출, 3 MPa, $90^{\circ}C$ 아임계 추출물의 $SC_{50}$ 값은 서로 유사한 결과를 보였으며, $150^{\circ}C$ 아임계 추출물의 경우 농도가 조금 낮아졌으며, 특히 $210^{\circ}C$아임계 추출물의 경우 $SC_{50}$ 농도가 현저히 낮아져 항산화 활성이 크게 증가하는 것으로 나타났다. 미백효과 실험을 위해 tyrosinase 저해 효과를 살펴본 결과 톳과 김이 가장 효과가 좋았으며 미역, 다시마, 미역귀 순으로 나타났고, 파래의 경우 거의 효과가 없는 것으로 나타났다. 결론적으로 새로운 추출방법인 아임계 추출법은 다른 방법에 비하여 높은 항산화 활성을 보여준다는 사실을 확인할 수 있었고, 이러한 추출공정은 식품소재로부터 기능성 성분을 보다 더 효과적으로 추출하는 방법으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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