기준탐사를 이용하여 IAEA의 기준에 부합하는 방사능 함량도를 제작하는 일련의 절차 중에서 기존의 자료를 기준탐사 자료를 이용한 자료 맞추기(leveling)는 기존 자료들이 가지고 있는 정보들을 보존하면서도 자료들을 부드럽게 취합할 수 있도록 해야 한다. 기존의 논문에서 제시된 방법은 기존의 자료가 갖고 있던 소규모 이상대 정보가 많이 손상되는 등 원자료의 특성을 잃어버릴 염려가 있다. 이 논문에서는 기존 방사능 자료를 기준탐사 자료에 맞추는 방법에 대해 자세히 논술하고, 새로운 맞추기 방법을 제안한다. 새로운 방법은 기존의 자료를 모두 그대로 이용하는 것이 아니라 기준탐사의 측점과 일치하는 격자 자료만을 이용하여, 광역장(regional field)과 남은장(residual field)으로 나누어 광역장만으로 맞추기 계수를 결정하고 광역장과 남은장에 별도의 방법으로 적용하여 더해주는 것이다. 이 방법은 기존의 방법보다 자료를 보다 부드럽게 일치시키고, 자료 분포의 경향성을 더욱 잘 보여주며, 높은 진동수 정보를 잘 보존한다는 것을 보여준다.
사회가 발전함에 따라 이용자의 다양한 분석 요구에 대응하기 위해 개인 단위로 구성된 마이크로데이터 제공이 증가했다. 나아가 센서스, 행정자료와 같은 전수자료를 마이크로데이터 형태로 제공받아 연구하고자 하는 요구 역시 커지고 있다. 정책결정, 학술목적 등을 위한 마이크로데이터 분석은 가치 창출 측면에서 대단히 바람직하다. 하지만 자료 유용성이 확보된 마이크로데이터 제공은 개인정보가 노출될 가능성이라는 위험을 가질 수 밖에 없다. 이에, 자료의 유용성을 확보하면서 개인정보보호를 보장할 수 있는 여러 방법들이 고려되어 왔다. 이러한 방법 중 하나로 재현자료(synthetic data)를 생성해서 활용하는 방법이 연구되어 왔다. 본 논문은 재현자료 생성과 관련된 방법론 및 주의사항을 소개하여, 재현자료의 이해를 도모하고자 한다. 이를 위해 재현자료 작성에 필수적인 다중대체, 베이지안 예측 모형 및 베이지안 붓스트랩 등의 개념들을 먼저 설명하고, 완전 재현자료 및 부분 재현자료에 대해 살펴본다. 특히, 재현자료 작성을 심도 깊이 이해하기 위해 순차회귀 다중대체(sequential regression multivariate imputation)를 이용해 경시적(longitudinal) 자료를 재현자료로 작성하는 구체적 사례를 살펴본다.
저수지 수문자료는 강우량, 유입량, 저수량, 방류량이다. 이 중에서 관측되고 있는 것은 저수량과 일부 수로방류량에 불과하다. 그럼에도 모의에 의해 유입량을 고정시키면, 물수지에 의해 방류량을 계산할 수 있다. 그러나 저수량 오차로 모의 유입량과 계산 방류량의 신뢰도는 반드시 확인돼야 한다. 신뢰도가 낮으면 모의 유출량과 계산 방류량을 조정하며 신뢰도를 높여야 한다. 신뢰도는 평가주기가 짧을수록 보장된다. 여기서는 유역면적 218.80km2, 유효저수량 3,494만m3, 수혜면적 5,117ha인 탑정지에 대해 2020년 1월1일부터 12월31일까지 1시간 단위로 1달, 10일, 3일, 2일 간격의 주기로 저수지 운영자료를 생산하고, 그 신뢰도를 평가하여 평가주기가 짧을수록 오차가 감소되는 것을 관찰코자 했다. 1시간 간격의 유입량은 ONE 모형으로 모의했고, 저수지 물수지 모형을 구축하여 모의 유입량에 저수량 변화를 더해 방류량을 계산했다. 또한 저수지 물수지에 의해 저수위를 모의했으며, 관측 저수위와의 오차제곱근(RMSE)으로 신뢰도를 평가한 결과는 다음과 같다. 1달 간격으로 신뢰도를 평가한 경우 RMSE는 132.466m, 10일 간격은 46.922m, 3일 간격은 0.520m, 2일 간격은 0.349m로 나타났다. 위의 결과로부터 저수지 수문자료의 평가주기를 짧게 할수록 신뢰도는 개선된다고 말할 수 있다. 이상의 결과는 과거 자료에 대해 1년 동안 1시간 간격으로 유입량을 모의하고 방류량을 계산한 결과를 고정시키고, 평가주기를 달리하며 수위오차를 분석한 결과이다. 만약 평가주기별로 유입량과 방류량을 실제 상황에 적합하게 조정하면, 그 신뢰도는 훨씬 더 개선될 것이다. 현재 저수지 수위만을 관리하고 있는 현장의 상황에서 이 연구결과가 시사하는 바는 매우 크다. 첨언하면 AI 시대의 핵심은 자료다. AI의 먹이는 자료다. 다시 말해 자료 없는 AI는 시체와 같다. 자료는 기본이고 진실이다. 자료 없는 결과는 가짜다. 또한 위의 결과는 자료는 상시 관찰돼야 한다는 것을 말한다. 1년에 한 번 수문자료를 평가하는 제도로는 고품질의 자료를 생산할 수 없다. 무엇보다 자료는 상시 관찰하는 제도가 정착돼야 하며, 그 때 비로소 AI와 공존과 협력으로 물관리 기술의 혁신을 이룰 것이라 확신한다.
문화체육관광부 1차 소속기관으로 격상된 국립장애인도서관이 현 단계 가장 주력해야 할 과제는 독립청사 확보와 함께 전국장애인서비스를 총괄·선도하기 위한 전제조건으로서의 국내외 장애인자료를 전략적으로 수집하는 것이다. 본 연구는 국립장애인 도서관의 독립청사 건립 준비 및 외연 확대를 위하여 수집할 자료의 기초목록을 제시하였다. 법적 제약과 현실적 한계로 인하여 국립장애인도서관이 장애인자료를 수집하기 위해서는 연차적으로 자료구입비를 투입하여 구입에 주력해야 하며, 교육·학술자료와 미소장 및 소급 장애인자료의 망라적 수집을 위한 전략 수립이 요구된다. 이에 본 연구는 국립장애인도서관의 현행 장서개발정책을 기반으로 장애인자료를 포괄적으로 수집하기 위한 기초연구를 수행하였다. 구체적으로 국가도서관 및 주요 대학도서관의 소장자료를 대상으로 장애인 및 장애 관련 자료의 발행 및 수집동향을 분석하고 국립장애인도서관이 앞으로 확보할 현행 및 소급자료의 규모, 실물자료 및 다운로드 혹은 아카이빙 대상 자료군을 설정하기 위한 기초목록을 구축하였다.
ISCST 등의 대기확산모델은 모두 EPA에서 개발된 것으로 모델 운영에 사용되는 모든 데이터가 미국의 실정에 맞게 프로그램 되어 있다. 특히 ISC모델을 운영하기 위하여 필요로 하는 기상자료를 생성하는 MIXHTS와 PCRAMMET등은 미국 기상청이나 기타 기상관련 기관에서 발표하는 자료를 사용하도록 되어있다. 따라서 ISC를 운영하는데 있어 국내 기상자료를 해당하는 형태로 전환해야 하는 번거로움이 있으며 우리나라 기상청에서 발표하는 기상자료의 형태와 MIXHTS PCRAMMET에서 요구하는 기상자료형태를 모두 알고 있어야만 ISC를 운영하기 위한 올바른 기상자료를 만들 수 있었다. (중략)
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.599-605
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1998
본 연구에서는 단순구조 순환신경망을 이용한 신경망예측과 전통적인 시계열예측 방법을 이용하여, 순환변동이 있는 시계열자료의 단기예측 오차를 비교한다. 순환신경망모형의 입력자료를 변화시키는 개선된 학습방법을 적용하여 시계열자료를 학습하고, 신경망예측의 결과는 선형 AR(9)모형, 비선형 SETAR모형 그리고 이들의 결합모형을 이용한 예측결과와 비교한다. 실증분석에 적용된 시계열자료는 1700년부터 1987년 까지의 태양흑점 자료이며 예측에 이용된 검정자료는 1980년부터 8년 간의 자료이다.
데이터 마이닝에서 분석의 대상으로 하는 대용량 자료에는 연속형 자료와 범주형 자료가 모두 포함된다. 전통적인 군집분석은 연속형 자료를 대상으로 하는 방법들이다. 본 연구에서는 범주형 자료를 대상으로 하는 군집분석방법인 K-모드 알고리즘과 락(ROCK) 알고리즘을 비교${\cdot}$분석하였다. 그리고 두 알고리즘이 갖는 방법론적인 단점을 보안하여 군집의 효과를 높일 수 있는 개선 방안을 제안하였다.
최근 웹상에는 교육적으로 활용 가능한 자료들이 산재해 있다. 이에 따라 학교 현장에서도 웹 기반의 멀티미디어 자료에 대한 활용이 크게 증가하고 있다. 그러나 웹 페이지 안에 포함되어 있는 여러 멀티미디어 자료들을 실시간으로 활용할 수 있도록 관리 및 서비스하는 파일 서버 시스템은 찾아보기 어려운 형편이다. 이에 본 연구에서는 효율적인 자료 관리 및 사용을 위해 개별적으로 서비스 되고 있는 다양한 멀티미디어 교육 자료들을 수집, 관리하고 그 자료를 멀티 프로토콜 기반으로 관리 및 서비스할 수 있는 파일 서버 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 본 연구 결과는 멀티미디어 자료의 공유 및 활용을 높이는데 사용될 수 있다.
자료융합 (Data fusion)은 두 개 이상의 표본집단으로부터의 서로 다른 설문지 조사 자료를 혼합하여 하나의 통합되어진 자료를 만들어 내는 과정이다. 본 연구에서는 고객관계관리를 위해서 효율적으로 고객정보를 수집하고 관리할 수 있는 하나의 방법론으로서 자료융합 (Data Fusion) 방법을 제시하고, 그 방법의 유용성을 평가하고자 한다. 좀 더 구체적으로 말하면, 상관계수를 이용하여 기증자를 찾는 자료융합 방법과 Correspondence Analysis를 이용하여 기증자를 찾는 자료융합 방법의 정확도를 비교하는데 그 주요 목적을 두고 있다.
수심측량 자료는 선박의 항행안전을 위한 필수자료이며 해양의 합리적 이용과 보전을 위한 기초자료이다. 최근 IT기술과 측위장비(GPS와 INS), 수심관측 장비(Echo Sounder)의 발달로 멀티빔(Multi Beam Echo Sounder) 방식을 이용하여 정밀한 해저지형 자료DB를 구축하고 있다. MBES 자료에는 다양한 요인으로 인하여 오차를 포함하고 있으며, 일부 자료에서 지형이 지그재그한 물결현상을 발생하는 오차들이 발생한다. 물결무늬를 발생시키는 오차는 MBES 자료 처리결과의 정확도를 저해하는 요인이며, 발생 원인을 파악하여 이러한 오측자료 제거를 통하여 정확도를 향상시키고자 한다. 본 연구에서는 MBES 자료를 이용하여 물결 무늬 현상이 발생하는 자료에 대한 Motion sensor 값을 분석하여 오측자료의 원인을 파악하였다 분석결과, 물결무늬 현상은 Roll의 표준편차와 상관관계를 갖으며, 이러한 물결무늬 오측자료는 급격한 Roll 값의 변화로 인하여 Swath 자료와 Roll 값의 불일치 결과로 나타났다. 이를 근거로 Swath 자료의 기울기와 Roll 값의 비교하여 오측자료를 선별하여 제거하였다 오측자료를 제거한 결과. Motion sensor의 Roll 값의 표준연차 등을 이용하여 MBES 자료의 품질을 판단하고, 불일치 자료를 최소화하는 추가적인 오차 요인을 계산할 수 있을 것이라 예상된다 또한, 해황조건이 고르지 못한 상황 및 Sensor의 움직임이 크게 일어나는 소형 선박 등에 척용을 하면 수심측량 정확도 개선에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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