적외선 영역에서의 밴드갭 에너지를 가지고 있는 III-V 족 화합물 반도체 물질인 $InAs_xSb_{1-x}$는 좋은 성장 안정성과 높은 전자, 홀 이동도를 가지며, 제작 비용이 적게 드는 등 적외선 광소자 제작에 많은 이점을 가지고 있기 때문에 그에 관한 연구가 최근 활발히 진행 되고 있다. 하지만 이러한 $InAs_xSb_{1-x}$를 소자 제작에 이용하기 위해서는 임의의 As 함량에 따른 InAsSb의 물질의 광학적 특성 정보가 필요하다. 본 연구에서는 1.5~6.0 eV 에너지 구간에서 $InAs_xSb_{1-x}$ ($0{\leq}x{\leq}1$) 화합물의 임의의 As 함량에 따른 유전함수를 분석하고 그 분석 변수들을 보고하고자 한다. 기성박막층착장치 (molecular beam epitaxy)를 이용하여 GaAs 기판 위에 성장 시킨 $InAs_xSb_{1-x}$ (x = 0.000, 0.127, 0.337, 0.491, 0.726, 1.000) 박막의 순수한 유전함수 $\varepsilon$을 화학적 에칭을 통해 산화막 층을 제거하여 타원편광분석법을 이용하여 얻었다. 측정된 유전율 함수는 Gaussian-broadened polynomial 들의 합으로서 반도체 물질의 유전함수를 정확히 기술하는 변수화 모델을 이용하여 재현하였다. 변수화 모델을 통해 얻어진 각각의 변수들을 As 조성비 x 에 대한 다항식으로 피팅하여 임의의 As 조성비에 대한 변수 값을 얻었다. 그 결과 임의의 조성비에 따른 $InAs_xSb_{1-x}$ ($0{\leq}x{\leq}1$) 의 유전율 함수를 얻어낼 수 있었다. 우리는 이러한 결과가 물질의 실시간 성장 모니터링이나 다층구조 분석, 광소자의 제작 등에 유용한 정보를 제공할 것으로 확신한다.
본 연구는 주관 감성에 따른 생리 데이터의 패턴을 분류하고, 임의의 생리 데이터의 패턴을 확인하여 각성-이완, 쾌-불쾌의 감성을 추론하기 위해 베이지안 이론(Bayesian learning)을 기반으로 한 추론 모델을 제안하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안하는 모델은 학습데이터를 분류하여 사전확률을 도출하는 학습 단계와 사후확률로 임의의 생리 데이터의 패턴을 분류하여 감성을 추론하는 추론 단계로 이루어진다. 자율 신경계 생리변수(PPG, GSR, SKT) 각각의 패턴 분류를 위해 1~7로 정규화를 시킨 후 선형 관계를 구하여 분류된 패턴의 사전확률을 구하였다. 다음으로 임의의 사전 확률 분포에 대한 사후 확률 분포의 계산을 위해 베이지안 이론을 적용하였다. 본 연구를 통해 주관적 평가를 실시하지 않고 다중 생리변수 인식을 통해 감성을 추론 할 수 있는 모델을 제안하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.131-143
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1996
다변량 층화임의추출에서 한 변수의 Neyman 최적배분은 다른 변수에 대한 층화분산을 최소화시키지 못하는 결과를 초래할 수도 있다. 따라서 다변량 자료의 경우 '최적'배분 대신에 '절충'배분이 도입되어 왔다. 이 연구에서는 각 변수별 Neyman 최적배분에 근거해서 얻은 층화표본평균벡터의 공분산 행렬에 가장 잘 적합되는 층별로 동일한 크기의 절충배분을 찾고자 한다. 이에 적절한 기준 다섯가지를 제시하고 예를 통해 비교, 분석하였다.
우리나라는 국토의 60% 이상이 산지로 구성되어 있다. 현재 국내에서는 홍수유출 해석 시 집중형 모형을 주로 이용하고 있다. 집중형 모형은 대개 유역 최하류 지점의 유출구를 기준으로 홍수유출 해석 모형의 매개변수 추정 및 검증이 이루어지며, 유역의 매개변수를 소유역별로 동일하게 가정하여 입력 자료를 구성한다. 따라서 산지하천 유역의 홍수유출 해석 및 예측 시 경사가 급하고 고도가 높으며 집중시간이 빠른 산지하천의 지형적 요소 및 특징을 적절히 고려하지 못하여 정확한 예측 및 해석을 하는데 어려움이 발생한다. 분포형 모형은 하나의 유출구가 아닌 임의의 지점에서 홍수유출 해석이 가능하며, 강우자료 입력 시 유역 평균강우가 아닌 분포형 강우, 즉 역거리자승법, 크리깅 기법 등을 사용하여 분포형 강우로 변환한 지점강우와 레이더 강우를 사용하여 보다 정확한 홍수유출 해석이 가능하다. 그리고 분포형 모형은 입력하는 모든 매개변수를 지형 자료에서 추출하여 사용하기 때문에 인공적인 해석을 배제할 수 있어 인위적인 오차를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 평창강 상류유역을 시험유역으로 선정하여 연구를 수행하였으며, 분포형 모형의 하나인 $Vflo^{TM}$를 사용하여 홍수유출해석을 수행하였다. 지형자료만을 사용하여 특정 지점이 아닌 유역 내 임의 지점의 홍수유출량과 집중시간, 홍수위를 산정할 수 있어 산지하천에서 돌발적으로 발생하는 홍수를 신속하게 예측할 수 있었다. 또한 임의의 지점에서의 설계홍수량을 손쉽게 산정하여 수공구조물 설계 시 이용할 수 있으므로 홍수에 의한 인적 물적 피해를 최소할 할 수 있을 것으로 기대된다.
전통적인 매개변수적 목적함수 추정방법은 관측자료의 모든 영역에 걸쳐 선형 또는 지수함수 형태의 가정을 기본으로 매개변수를 추정하는 반면 비매개 변수적 Kernel 가중함수를 이용한 방법은 목적함수의 형태에 대한 가정이 필요 없이 관심 있는 임의의 추정지점에서 이웃하는 자료를 이용하여 목적함수를 국지적으로 근사하는 방법이다. 추계학적 수문학의 전형적인 문제인 "목적함수의 가정"에 의해 발생되는 문제를 줄이려는 노력의 일환으로 비매개변수적 Kernel 가중함수를 이용하는 방법에 연구되었고, 본 지면에서는 Kernel 가중함수를 이용한 비매개변수적 확률밀도함수의 기본이론과 빈도해석, 회귀모형 및 비동질성 천이확률 등의 수문학적 응용에 대하여 살펴보았다.
본 논문은 의학분야에서 주로 사용되는 메타분석 중 그룹화 임의효과 모형(grouped random effects model)을 프라빗 연결함수(probit link function)를 이용하여 베이즈적 관점에서 연구하였다. 이때 프라빗 함수를 강요하기 위해 잠재변수를 정의하였고, 사전 분포를 달리한 세가지 모형을 고려하였다. 주어진 세가지 모형들에게서 적합한 모형 선택을 위하여 베이즈 인자(Bayes factor, BF)와 유사베이즈 인자(pseudo-Bayes factor, PsBF)를 이용하였다. 깁스샘플러와 메트로폴리스 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산상의 어려움을 해결하였다. 예로써, 새로운 간질약에 대한 효과를 조사하기 위하여 앞에서 제시된 방법으로 해석하였다.
하천의 유량 측정은 대부분 홍수 예보지역, 댐 상류지역, 대하천 및 유역 내 주요 지점을 위주로 수행되고 있다. 유량 측정이 이루어지는 지점에 대해서 유출모의를 수행할 경우에는 과거의 측정 자료를 이용해서 모형의 검보정이 가능하며, 이러한 과정을 통해 해당 지점에 대한 유출모의의 정확도를 향상시킬 수 있다 그러나 도시유역을 제외한 대부분의 중소유역에서는 유량의 측정이 이루어지지 않고 있으며, 측정 자료가 없는 미계측 유역에 대한 유출모의 및 모의결과의 검증은 사실상 불가능 하다. 분포형 수문모형의 가장 큰 장점 중 하나는 소유역 분할과정을 거치지 않고도 유역내 임의의 여러 지점에 대한 유출을 모의할 수 있다는 것이다. 이와 같은 분포형 모형의 특징은 관측된 지점에 대해서 보정된 매개변수를 이용해서 이 지점의 유량 발생에 기여한 상류 미계측 지점의 유량을 모의할 수 있다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 분포형 모형을 이용하여 유역의 임의 지점에 대해서 모형을 보정한 후 유출모의를 수행하고, 보정된 매개변수를 이용해서 상류의 소하천 지점에 대한 유량을 모의함으로써 매개변수의 지역화를 평가하였다. 이를 통해 유량 측정이 이루어지지 않는 중소 하천의 소유역에 대한 유량 추정의 가능성을 평가하였다. 모의 결과 산지유역 또는 소하천유역과 같은 미계측 유역에서 활용성이 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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