본 연구에서는 우리나라 56개 연구지역에 대해서 증발량 산정방법 중에 하나인 공기동력학적 방법의 적용성을 검토하였다. 이를 위해 과거 연구자들에 의해서 제안된 공기동력학적 증발량 산정식들을 7가지 형식으로 구분하고 일반화하여 증발량 산정모델을 유도하였다. 또한, 공기동력학적 방법 적용에 필요한 기상요소자료들(풍속, 포화미흡량, 기온, 대기압)을 이용하여 4가지의 다변량 선형회귀모델을 유도하고 그 적용성을 검토하였다. 기상자료들의 자기상관의 영향을 고려하기 위해 변수들을 차분시켜 회귀분석을 실시하고 자기상관을 고려하지 않은 경우와 비교한 결과 결정계수 값에 큰 차이가 없음을 확인하였다. 연구결과에 의하면 공기동력학적 모델이나 다변량 선형회귀모델 모두에서 산정된 월 증발량과 관측된 월 증발량 사이에 매우 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 하지만 대부분의 증발량 산정모델에서 8, 9, 10, 11, 12월에 증발량을 과다 산정하고 있는 것으로 나타났다. 다변량 선형회귀모델들에 사용된 기상요소자료들은 모두 증발량 산정에 유의한 영향력이 있는 것으로 나타났으며, 특히 포화 미흡량이 가장 중요한 기상요소이며, 두 번째로는 기온, 세 번째로는 풍속, 그리고 마지막으로 대기압인 것으로 나타났다.
녹화된 아날로그 영상에 내재하는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해서는 잡음의 실제 특성과 정도를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 실제 방송되는 아날로그 영상을 녹화하여 잡음의 특성을 분석한 후, 녹화된 아날로그 영상을 위한 효과적인 학습기반 잡음개선 방법을 제안한다. 먼저 녹화된 아날로그 영상의 잡음을 분석하여 무시할 수 없는 잡음의 연관성이 존재하는 것을 보임으로써, 전통적인 부가 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 모델에 기반을 둔 잡음의 추정과 잡음 제거 방법이 가지는 한계를 설명한다. 또한 잡음의 연관성을 고려한 자기회귀 모델을 이용해서 녹화된 아날로그 영상에 내재하는 잡음을 추정하고 합성할 수 있음을 보이며, 추정된 자기회귀 모델을 이용해 학습기반 잡음제거 기법에 적용함으로써 비디오 잡음을 제거한다. 실험결과는 제안된 방법이 무시할 수 없을 정도로 잡음 연관성을 가진 실제 녹화된 아날로그 영상의 잡음 제거에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 부가 잡음에 오염된 음성신호에 이득 적응을 가지는 음성인식을 시간 영역에서 다루었다. 잡음은 유색잡음이라고 가정한다. 전화망에서 마찰음 (fricative), 운음 (glides), 유음 (liquds), 그리고 천이영역(transition region)과 같은 음성 신호의 뚜렷한 비정상상태를 극복하기 위해서 NAR-HMM (nonstationary autoregressive HMM)7을 제안하였다. 비정상상태 AR 처리는 M개의 알고 있는 기저 함수 (basis function)의 선형 결합으로 이루어진 다항 함수 (polynomial function)로 나타낼 수 있다. 오염된 신호만을 이용할 수 있을 때, 잡음의 추정 (estimation)문제는 필연적으로 발생한다. 다중 Kalman 필터를 사용함으로써, 잡음모델의 추정과 음성의 이득곡선 (gain contour)을 수행하였다. 제안한방법의 잡음 추정은 오염된 신호로부터 효과적으로 잡음을 제거하여 깨끗한 음성신호를 얻을 수 있었다. 또한 잡음 추정을 하는 일반적인 ARHMM보다 제안한 NAR-HMM이 약 2-3%의 인식성능을 향상시켰다.
항만 구조물의 건전성 평가 기술의 개발을 위한 기초 연구로서, 강제진동해석을 통하여 케이슨 구조-지반 경계부의 손상에 대한 진동응답을 분석하고자 한다. 이를 위해 세 단계의 연구를 수행하였다. 첫째, 케이슨 구조물의 진동특성 분석을 위해 시간영역기반의 AR(auto-regressive)모델을 선정하였다. 둘째, 모형 케이슨 구조물을 대상으로 진동응답 계측실험을 수행하였으며, AR-모델을 통해 진동특징을 실험적으로 분석하였다. 셋째, 대상 케이슨 시스템의 유한요소모델을 구성하고, 구조-지반 경계부의 손상에 따른 동적응답 특성의 변화를 수치적으로 분석하였다. 이를 위해 강제진동을 모사 하였으며, 구조-지반 경계부의 강성변화에 따른 케이슨 구조물의 진동응답의 변화를 분석하였다.
운전자의 경험과 판단에 전적으로 의존하는 빙축열 시스템의 기존 운전방식에서는 운전자의 그릇된 판단과 미숙한 운전으로 인해 과잉 축열이나 냉방공급량 부족현상이 자주 초래된다. 본 논문에서는 경제적이고 효율적인 빙축열 시스템의 운용을 위해 다음날의 구간별 온도, 습도와 냉방부하를 예측하는 자기구성퍼지모델 구축방안을 제안한다. 제안된 방법의 성능과 실제 적용가능성을 검증학기 위하여 한국전력 속초 생활연수원을 대상으로 제안된 방법과 신경회로망, 퍼지모델, 선형회귀모델 등을 이용한 기존의 방법을 적용하여 구한 냉방부하, 온도, 습도의 예측정확도를 비교 분석한다.
비행경험이 많을수록 자신을 비행청소년으로 인식할 것으로 예상되지만, 청소년들의 일탈적 자아개념의 변량 중 비행경험으로 인해 설명되는 변량은 비교적 작은 수준에 불과하다. 본 연구의 목적은 비행경험을 통제한 후에도, 또는 비행경험이 없음에도 불구하고 자신을 문제아 또는 비행청소년으로 인식하게 만드는 요인이 무엇인지 규명하는데 있었다. 특히 비행경험 이외에 청소년기 중요한 발달과업(성취와 관계)에서의 실패가 일탈적 자아개념과 어떠한 관계에 있는지, 더 나아가 이러한 관계에 내재한 성별 차이를 규명하는데 목적을 두었다. 한국청소년패널조사의 중2에서 고3까지 5년 종단자료에 대해 잠재 상태-특성 자기회귀 모델(latent state-trait autoregressive model)을 적용하여 일탈적 자아개념에 내포된 변동적 상태요인을 통제한 후 청소년기에 걸쳐 안정적인 특성적 일탈자아를 설명하는 예측요인이 무엇인지 알아보았다. 연구결과, 비행경험 이외에 학업성취, 친구관계 및 부모관계가 청소년기 일탈적 자아개념의 특성적 요인을 유의미하게 설명하는 것으로 나타났다. 비행경험의 효과에 유의미한 성별 차이가 나타난 바, 남자청소년에 비해 여자청소년이 비행경험으로 인해 자신을 문제아로 인식하였다. 비행경험을 통제한 후에도 학업성취 및 관계에서의 실패와 유능감 부족은 청소년기 일탈적 자아개념의 형성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 친구관계에서의 실패는 남자보다 여자에게 더 중요한 예측요인인 반면, 학업성취에서의 실패는 남녀에게 모두 유의미한 일탈적 자아개념의 예측요인으로 나타나 한국사회의 성취지향적 가치체계와 문화가 청소년기 일탈적 자아개념에 반영되고 있음이 검증되었다
정보통신기술의 급격한 혁신은 디지털 경제의 도래를 가져왔으며. 정보를 생산ㆍ소비하는데 있어서 인터넷의 중요성을 증대시켰을 뿐만 아니라 상업적 도메인의 급속한 증가를 가져왔다. 도메인이란 인터넷상에서 정보 전달을 위한 주소의 기능을 담당하지만, 실제로 등록된 도메인의 주소는 공간적 특성을 지니고 있다. 본 연구에서는 상업적 도메인의 공간적 분석을 위해 도메인 등록 원시자료를 데이터베이스로 구축하여 공간통계와 지리정보체계를 활용하였다. 서울의 경우 상업적 도메인의 분포는 44%가 단지 3개 구에 집중되어 있을 정도로 매우 불균등하게 나타나고 있으며, 상업적 도메인이 입지한 장소들 간에는 강한 공간적 자기상관을 보이고 있다. 본 연구에서는 상업적 도메인의 공간적 변이에 영향을 주는 요인들을 추출하기 위해 공간적 자기상관을 효율적으로 제거할 수 있는 공간자기회귀모델을 사용하였다. 본 연구 결과, 상업적 도메인 업체들의 선별적 입지와 이들의 경제활동은 동태적인 공간 특성을 보여주면서 도시내부의 공간구조 변화에 영향을 미치고 있다.
본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 반복 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다 Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고, 자기구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 비선형 다변수 정적 함수의 데이터, 하수처리 활성오니 공정과 Mackey-Glass 시계열 데이터의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.
하천수위와 지하수위는 수문학적 순환과정에서 나타나는 수문학적 요소로 상호 연관성이 높으며 이러한 수문학적 요소에 대해 확률적 시뮬레이션을 독립적으로 수행하는 경우 상호 관련 정보손실과 같은 문제가 발생할 수 있다. 하천수위와 지하수위는 수문학적·농업적 가뭄을 평가하는 중요한 지표로 활용되지만 하천수위의 경우 건기 중에는 정확한 관측을 얻기가 매우 어려우며, 지하수위의 경우 데이터 기간이 상대적으로 짧아 이를 활용한 가뭄지수 사용이 제한적이다. 이와 관련하여 손실 없이 자료를 최대한 이용하기 위해 본 연구는 각 변수의 시간 의존성을 고려하는 동시에 상호 연관된 변수의 시간 의존성을 고려하는 벡터자기회 모형VAR)을 구성했다. 하천수위와 지하수위 사이의 자기 상관 및 상관관계를 확인하고, 정보 손실을 최소화하는 하천수위 및 지하수위를 예측할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 벡터 자기 회귀 모델의 최적 순서 결정과 매개변수를 결정하였다. 또한, 두 변수 간의 상관관계를 반영하지 않는 자기회귀모형(AR)을 구축하고 모의에 대한 DIC와 상관계수를 VAR 모형과 비교하여 VAR 모형 더 적합함을 보이고 하천수위와 지하수위의 간의 상호관계성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.
측정잡음이 시간에 순차적으로 상관된 경우의 동적 시스템에서의 다중 고장들을 검출하고 진단하는 효과적인 방법을 제시하였다. 제안된 고장검출 및 진단기법은 수정된 상호간섭다중모델 추정 알고리즘을 기반으로 하며 이것은 유색잡음에 대해 자기회귀 모델을 사용하고 측정 차분법을 적용함으로써 일반 비상관 프로세스를 설계하여 상호간섭다중모델 추정 알고리즘에 적용한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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