최근 임상도의 신규 속성으로 임분의 평균 수고인 임분고를 추가하기 시작하였으나 전국 940만개의 포인트를 스테레오 항공사진에서 수동 측정해야 하는 어려움이 예상된다. 아울러, 항공사진에서 수고 측정 시 임연부나 묘지 주변의 수고를 측정하기 쉬워 임분 대표성이 떨어지는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 스테레오 항공사진에서 추출한 영상 기반 3차원 점군과 FUSION S/W를 활용한 임분고 추정 방법을 제안하고 임분고를 자동 분석할 수 있는 모듈을 개발하였다. 스테레오 항공사진에서 수치표면모델 3차원 점군을 추출한 후 지면점 필터링을 거쳐 수치지면모델을 추출하고 이 두 모델을 차분하여 정규수치표면모델을 제작하였다. 정규수치표면모델에서 표본점별 개체목 수관을 육안판독한 후 수관별 최고점을 추출하여 정규수치표면모델 수고를 산출하였다. 표본점에서의 실측 수고와 정규수치표면모델 수고의 RMSE를 분석한 결과 전체 표본점 평균 수고의 RMSE는 0.96m로 나타났다. 대상지 전체의 개체목 수고를 추출하기 위해 FUSION S/W를 이용하여 항공사진의 정규수치표면모델에서 개체목 수고를 자동 추출하고 이를 임상도의 임분 폴리곤 단위로 평균하여 최종 임분고를 산출하였다. 마지막으로 임분고를 보다 손쉽게 분석할 수 있는 환경을 구현하기 위해 임분고 분석 프로세스를 ArcGIS add-in 모듈 형태로 자동화하였다.
본 연구는 비정규직 보호법의 시행이 비정규직의 노동시장 차별 개선에 기여하였는지 실증적으로 규명한 연구이다. 이때 기존 연구와 달리, 임금뿐 아니라 사회보장 혜택을 포괄하여 비정규직에 대한 차별 시정 효과를 살폈다. 이는 사용자의 고용 관련 의사결정에 영향을 미치는 노동비용에 사회보장기여금 부담도 상당한 부분을 차지하기 때문이다. 분석에서는 기업을 분석 단위로 하여 기업 규모별 시행 시기의 차이를 반영한 패널토빗모형을 적용하였다. 분석 결과, 비정규직 보호법이 일부 심각한 사회보장 배제를 경험한 집단에서 차별 개선의 효과를 가졌다. 하지만 이는 제한적인 효과로 전반적으로 비정규직 보호법이 임금과 사회보장에서 차별 해소에 기여했다고 보기는 어렵다. 게다가 비정규직 내부에서도 특히 임금과 사회보장 차별에 취약한 집단들이 존재한다. 이와 같은 비정규직에 대한 임금과 사회보장 차별이 이들의 삶의 질과 직결된다는 점을 감안할 때, 이들에 대한 차별 해소를 위한 적극적인 제도 개선 노력이 필요하다. 이에 본 연구에서는 비정규직 보호법의 차별을 정당화하는 이유를 제한하는 것과 함께 차별 금지 영역에 대한 개방적 접근 및 보완적 크레딧 제도의 도입 그리고 비정규직 사용 사유 규제를 적극적으로 검토할 것을 제안한다.
본 논문에서는 동적인 실제 객체로부터 얻어진 깊이 맵으로부터 3차원 메쉬 모델을 생성할 때, 영상의 경계정보를 기반으로 효율적인 비정규 메쉬를 생성하는 기법을 제안한다. 우선 깊이 맵으로부터 소수의 특징점과 경계영역에서의 실루엣 점을 추출한다. Delaunay 삼각화 기법을 적용할 때 경계 피부에 발생하는 불필요한 삼각형들을 효율적으로 제거하기 위해 실루엣점으로 구성된 경계 라인을 제약조건으로 사용한다. 즉 깊이 맵으로부터 경계 영역 정보를 추출하고 이를 기반으로 관심 객체의 비정규 삼각 메쉬에 존재하는 불필요한 외부 삼각형을 제거한다. 최종적으로 생성된 3차원 메쉬에 포함된 형상 노이즈를 제거하기 위해 메쉬 스무딩 기법을 적용하고, 깊이 맵과 동시에 획득된 컬러 영상을 텍스쳐링하여 3차원 메쉬를 생성한다.
이차형식 통계량의 분포함수에 대한 연구는 주로 다변량 정규분포의 가정하에서 진행되어 왔다. 최근 다변량 정규분포를 포함하는 다변량 왜정규분포에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 다변량 왜정규분포의 가정하에서 이차형식 통계량의 분포함수에 대한 근사를 다루었다. 근사의 방법으로는 소표본에서도 정확도가 뛰어난 근사법으로 알려진 안장점근사를 사용하였으며, 모의실험을 통해 그 정도를 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.11-23
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1996
본 연구에서는 선형회귀분석에서 Hadi와 Simonoff의 다중이상점 식별방법을 수정하여 새로운 알고리즘을 제시하였다. Hadi와 Simonoff의 알고리즘 첫 단계에서 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출할 때 가장효과와 편승효과에 영향을 받을 수 있음으로, 이 첫 단계를 수정하였다. 우리는 잔차가 일정한 분산을 갖는 정규분포에 다르다는 가정하에서 잔차의 신뢰구간을 생각하고, 이 구간안에서 잔차의 MAD가 최소인 새로운 모형을 탐색하고, 이를 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출하는데 일용하는 새로운 알로리즘을 제시하였다. 제시된 방법은 실제자료에서 다른 방법에 비해 효율적으로 이상점을 식별할 수 있었다.
민주노조운동과 노동계급 형성의 후퇴기에 비정규직 노동자들이 투쟁과 함께 새로운 계급형성의 잠재적 주체로 등장했다. 하지만 주체 형성의 효과는 아직 나타나지 않고 있다. 그렇다면, 왜 투쟁은 성과를 내지 못했는가? 어떤 변인들과 인과적 메커니즘을 통해 투쟁의 성과가 결정되는가? 이러한 물음들에 대한 답변을 구하는 것이 본 연구의 목적이다. 정규직 투쟁에 비해 비정규직 투쟁은 자본의 공세에 대응하는 수세적 방어적 성격이 짙고, 생산현장 접근성 제약으로 파업 투쟁 이외의 방식에 의존하며, 사측의 비타협성으로 인해 장기화되고, 교착상태를 타개하기 위해 극단적 투쟁 방식에 호소하며, 정규직 연대 확보가 어려워 외부연대에 크게 의존하는 차별성을 지니고 있다. 비정규직 투쟁은 승리보다는 패배, 조직력 강화보다는 약화로 귀결되는 경향이 강하다. 패배 경향성을 상쇄하고 승리하기 위해서는 비정규직 주체들의 조직 동원 역량과 정규직 노조의 연대가 절대적으로 필요한 조건이며, 강력한 사회적 연대나 위치적 권력은 정규직 연대의 대체재 역할을 할 수 있다. 또한, 투쟁이 조직력 강화로 이어지기 위해서는 투쟁의 승리가 필요하지만 투쟁의 승리로 쟁취한 정규직화가 승리의 덫이 될 수도 있다. 정규직 노조의 연대와 투쟁 주체의 내적 통합은 비정규직 투쟁이 승리하고 조직력을 강화하는데 크게 기여하는 것으로 나타났다. 투쟁을 전개하는 부분은 비정규직 노동자들 가운데 조직력이 가장 강한 부분인데 이들이 투쟁 과정에서 조직력 위축 혹은 조직 와해를 겪으면서 비정규직 주체 형성을 어렵게 한 것이다. 하지만, 비정규직 투쟁이 없었더라면 자본의 공세가 그대로 관철되었을 것이라는 점에서 비정규직 투쟁은 적어도 자본의 공세를 약화 혹은 지연시킨 효과는 거두었다고 할 수 있다. 또한 유형 설정자 역할의 부담 속에서 강경투쟁 전략과 양보타협 전략 사이의 투쟁 전략 딜레마는 투쟁 주체의 분열을 심화하여 투쟁의 승패와 조직력 변화에 부정적 영향을 미치게 된다. 비정규직 투쟁의 실천적 함의는 비정규직 투쟁의 궁극적 목표를 노동계급 형성을 위한 주체형성으로 재정의한다면 비정규직 투쟁의 전략적 목표는 당면 요구조건의 완전한 쟁취보다 조직의 보전 강화에 두는 것이 합리적 선택이라는 점이다.
물리계에서 일어나는 동적 현상들은 선형해석 만으로 설명하기에는 불충분한 점이 많이 있다. 이는 기계구조물과 같은 실제 계의 진동이 기하학적 비선형성, 강성 의 비선형성 또는 경계조건의 비선형성 등의 영향으로 비선형적인 거동을 하기 때문 이다. 비선형 진동을 하는 기계 계는 우리 주변에서 쉽게 찾아 볼 수 있는데, 그 예로써 진자운동을 포함하여 동흡진기, 회전체계, 공작기계의 절삭운동, 건마찰 (dry friction) 관련 기계장치, 치차 및 기차의 바퀴와 레일 간의 접촉에서 볼수 있는 구분적 선형(piecewise linear) 진동계, 충격 진동계 등을 들 수 있다. 비선형 진동 연구는 limit cycle, 준주기운동(quasiperiodic motion), 점프현상(jump phenomena) 등의 인식에서 시작되어, 과거에는 설명이 안되어 회피되 왔던 랜덤(random) 형태의 비주기운동에 대한 연구로 까지 발전하고 있다. 비선형 진동을 다루는데 있어서 정규모드(normal mode)를 이용하는 방법이 있다. 일반적으로 선형계는 선형 정규모드 (linear normal mode)가 존재하는 것과 같이 비선형계에도 이와 유사한 정규모드가 존재한다는 사실이 연구 보고된 바 있다. 비선형계에 존재하는 정규모드는 계의 매개 변수(system parameters)에 따라 그 안정성이 바뀔 수 있으며, 만일 안정한 정규모드 가 어떤 매개변수에서 그 안정성이 바뀐다면 선형이론으로는 설명될 수 없는 새로운 운동이 일어나고 이러한 운동을 분기모드(bifurcation mode)라고 한다. 안정한 정규 모드 및 분기모드를 포함하여 비선형계를 다류는 것을 "정규모드 동역학(normal mode dynamics)"이라고 한다. 정규모드 동역학은 앞에서 언급된 비선형 현상들의 원인규명, 예측, 안정성해석 및 강제진동 해석을 가능하게 한다. 또한 최근에 활발히 연구되고 있는 혼돈운동(chaotic motion)의 해석도 가능하다. 이 글에서는 비선형 진동해석을 위한 정규모드 동역학에 대한 연구동향 및 기본 이론을 살펴 보았고, 그 적용 예를 통하여 실험결과와 비교 고찰 함으로써 정규모드 동역학의 적용성을 서술하여 보았다. 선형이론으로 이해하기 어려운 현상들에 대하여는 비선형의 관점에서 새롭게 접근하 려는 노력이 필요하며 비선형 이론에 대한 연구가 지속적으로 진행되어야 한다. 진행되어야 한다.
고립단어 인식기의 오 인식 단어를 거절하기 위한 방법으로 정규화 신뢰도가 제안되어 논문 [1-2]에서 성공적으로 적용된 바 있다. 그러나 정규화 신뢰도의 성능 측정을 위해 고정된 단어 셌을 대상으로 실험을 하였다. 본 논문에서는 정규화 신뢰도를 가변어휘 음성인식 영역에 적용하여 신뢰도의 거절성능을 밝히고 특히, 벡터양자화기를 이용하여 미 출현 트라이 폰의 문제를 극복하는 방법을 제안한다. 이때 정규화 신뢰도는 트라이 폰 신뢰도들의 통계적 특징(평균과 표준편차)을 사용한다. 가변어휘 인식실험 결과음소 단위의 정규화방법이 트라이 폰 기반 정규화방법에 비하여 우수한 성능을 보였으며 이러한 결과는 논문 [1-2]의 결과와는 상이한 것으로 트라이 폰 기반 정규화 방법이 미 출현 트라이 폰에 대하여 강인하지 못하다는 점을 시사하고 있다. 따라서 정규화 신뢰도가 음소 또는 트라이 폰에 상관없이 기준 신뢰도인 RLTC 신뢰도 [3]에 비하여 우수한 성능을 보였으며 가변어휘 인식에서도 동작함을 확인 할 수 있었다.
영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시점, 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 얻은 영상들의 위치 관계를 대응 시켜주는 기법이다. 본 논문에서는 가시광선 영상 및 적외선 영상과 같은 다중센서 영상을 정합하기 위한 방법을 제안한다. 영상정합은 두 영상에서 특징점을 추출하고, 특징점 간의 대응 관계를 구함으로써 이루어진다. 기존의 다중센서 영상 정합을 위한 방법으로 정규상호정보를 이용하여 대응 특징점을 선별하는 방법이 제안되었다. 정규상호정보 기반의 영상정합 기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제한다. 그러나 가시광선 영상과 적외선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 대응 특징점의 정확도가 저하되기 때문에 기존의 방법은 안정적인 정합 성능을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 영상의 공간정보로서 기울기 방향정보를 정규상호정보와 결합함으로써, 대응 특징점의 정확도를 향상시켰으며 이를 통해 정확성 및 안정적인 영상 정합 결과를 도모하였다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 효용성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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