본 연구에서는 복잡한 형상을 가진 음원으로부터 방사하는 음장을 등가음원법 (equivalent source method)을 이용하여 재구성한다. 일반적인 등가음원법의 기본 원리는 진동하는 물체의 표면 또는 내부에 등가음원을 분포시켜서 등가음원의 강도를 계산하는 방법이다. 각 등가음원의 강도는 음원의 경계 조건이나 측정된 음장 음압을 통해서 구할 수가 있으며 사용된 등가음원의 차수, 개수 그리고 위치 등은 고려되어야 할 중요한 변수들이다. 기존의 HELS (Helmholtz equation least square) 방법은 한 곳의 위치에 다양한 차수로 이루어진 등가음원을 사용하여 각 차수의 계수를 구하는 방법으로써 구형에 가까운 음원에 대해서 좋은 결과를 보이나 음장의 결과가 최대 차수의 선택에 따라서 큰 오차를 유발하는 문제점이 있다. 따라서 정규화 기법을 사용하여 음장을 재구성하기 위해 필요한 등가음원의 최적 차수를 구하고, 음원 내부에 최적 차수로 이루어진 등가음원을 여러 개의 점에 위치시켜서 재구성 정확도를 향상시켰다. 정규화된 등가음원법의 타당성 검증을 위하여 표면 일부가 진동하는 구에 대한 수치 해석 및 청소기 모델에 대한 음장 재구성 실험 을 수행하였다.
기존의 정규문법 학습에 사용된 이차순환신경망의 학습 알고리즘은 최대 epoch 설정에서 좀더 분석적이지 못하여 학습이 실패한 경우 학습비용의 낭비가 발생하고 학습효율이 낮아진다. 이 논문에서는 학습알고리즘의 미비점을 학습과정에서 발생될 수 있는 상황을 통해 분석하여 적절한 최대 epoch를 정함으로써 학습효율을 향상시키고자 한다. 그러기 위해 정규문법의 학습과정에서 소요되는 계산시간과 최대 epoch의 학습비용함수를 이론적으로 표현하고 이에 따라서 최대 epoch가 400-500일때 최소 비용을 갖게 됨을 보이고 이것을 실험을 통해 확인한다.
음원별 음량 차이가 심하여 청각적 불편함을 초래하는 상황을 음량정규화 기술을 통해 완화하려고 한다. 그러나 현재 상용화된 관련 기술을 보면 대부분 음량을 조정하는 경우에 음원의 품질을 보장할 수 없거나, 반대로 음원의 품질을 보장하는 경우에 음량 조정이 지극히 미세한 수준이다. 또한 음원 제공 플랫폼이나 음원의 형태에 따라 적용 가능한 대상이 제한되는 문제도 존재한다. 이러한 품질 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 쾌적최대음량(CML)과 절대음량 체계를 도입하고 음원 손실을 최소화한 음량평준화 시스템을 제안한다. 그리고 일반적인 음원 파일뿐만 아니라 실시간 스트리밍 콘텐츠의 음원을 음량정규화할 수 있도록 설계하여 기존 상용 기술의 대상 제한 문제를 완화하고자 한다. 본 논문은 청자 혹은 서비스 이용자의 만족스러운 음원 감상에 기여한다는 점에서 의의를 가진다.
도시화에 따른 도시문제발생이라는 결과로 미루어 볼 때, 지속적인 도시 성장을 위한 도시 성장 관리는 필수적이며, 이것을 위해서 도시지역을 추출하는 것은 도시의 성장 추이를 파악할 수 있게 한다는 점에서 매우 의미 있는 일이다. 본 연구에서는 도시 성장 모니터링에 있어서 정규식생지수(NDVI)와 정규시가지화지수(NDBI)를 결합한 방법의 활용성을 규명하는데 목적을 두었다. 이를 위해 토지피복분류에 일반적으로 사용되는 감독 분류기법과 도시지역추출에 이용되는 NDVI와 NDBI를 결합한 방법(식생지수결합법)으로 1988년과 2000년 두 시기의 Landsat TM 영상을 이용하여 도시지역을 추출하고 일치도를 분석하였다. 분석 결과, 1988년 식생지수결합법과 감독분류기법으로 추출한 도시지역의 일치도는 98%, 식생지수결합법 비도시지역으로 추출된 지역이 감독분류기법으로는 도시지역으로 추출될 확률은 37.35%로 나타났고, 같은 경우 2000년은 각각 99.3%와 7.7%로 나타났다. 이를 통해 식생지수결합법을 사용한 도시지역 추출 결과와 감독분류기법을 사용한 도시지역 추출 결과의 일치도가 비교적 높게 나타남을 알 수 있었다. 또, 각 기법을 통한 도시지역 추출 결과와 실제 도시 검사점과의 일치도의 분석을 통해서도 도시지역 추출 결과의 일치도가 비교적 높게 나타났다. 따라서 분류를 통한 도시지역 추출 방법에 비해 식생지수결합법을 이용한 도시지역 추출이 절차상 수월한 점을 감안하면 도시지역 추출에 있어서 식생지수결합법의 효율성을 입증할 수 있었다.
우리나라의 수직기준은 인천만의 평균해수면을 기준으로 전역의 수준점 표고가 결정된다. 현재 국토지리 정보원에서 제공하는 고시성과는 실제 중력의 영향을 고려하는 대신 정규중력식에 의한 타원보정량을 이용하여 수준점 간 높이차를 보정한 뒤 인천의 수준원점을 고정하고 최소제곱법을 수행하여 산출한 정규정표고이다. 하지만 우리나라의 경우 국토의 70%가 산지로 이루어져 있으며 지형의 기복이 심하고, 남-북 방향으로 뻗어있는 산맥을 가로지르는 수준노선이 있으므로 중력에 의한 영향을 무시할 수 없음에도 불구하고 아직까지 그 영향을 고려하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 항공중력데이터를 이용하여 각 수준점에서의 중력값을 산출한 뒤 수준점에서의 정표고를 산출하고 현재 우리나라에서 사용하고 있는 고시 좌표와 비교해보았다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1211-1219
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2013
최근 많은 통계 이론과 응용 문제에 정규분포의 대안으로 왜정규분포에 대한 활용이 높아지고 있다. 본 논문에서는 왜정규분포에 기반한 표본평균의 분포함수에 대한 안장점근사를 다루었다. 안장점근사는 기존의 정규근사에 비해 매우 뛰어난 정확성을 보일 뿐 아니라, 소표본에서도 정확한 근사결과를 제공한다. 본 논문에서 제시한 왜정규분포에 관련된 안장점근사는 복잡한 계산이 요구되는 기존의 Gupta와 Chen (2001)과 Chen 등 (2004)에 대한 근사적 방법으로 사용될 수 있다. 모의실험을 통해 표본평균의 분포함수에 대한 제안된 안장점근사의 정확도를 확인하고, 실제 자료에 대한 응용으로 Roberts (1966)의 쌍둥이 자료의 분석에 적용하였다.
본 논문에서는 정규화 혼합 norm을 이용한 다중 채널 영상 복원 기법을 제안한다. 채널 영상 간 및 채널 영상내의 결정론적 정보를 이용한 다중 채널 영상 복원에 관한 문제를 고려한다. 제안 방식에서는 각 채널 영상에 대해 LMS (Least Mean Square) 및 LMF (Least Mean Fourth) 및 완화 함수를 결합시킨 부가 함수가 제안된다. 더불어, LMS 및 LMF의 상대적 기여도를 제한하기 위한 혼합 norm 매개 변수 및 완화 함수의 중요성을 제어하는 정규화 매개 변수는 반복 영상으로부터 예측된 각 채널의 노이즈 분포에 의해 결정되어 진다. 제안된 방식은 각 채널 영상의 첨부 노이즈 형태에 대한 사전 정보 없이 복원 과정이 가능하다는 점과 두 매개 변수를 반복 과정에서 부분적으로 복원된 영상으로부터 조절할 수 있는 특성을 갖고 있다.
본 연구는 기업의 경영성과를 올리기 위한 방안으로 조직공정성이 고객지향성에 미치는 영향관계를 통해 호텔기업과 같은 서비스 산업에 도움이 될 수 있는 이론적, 실무적 시사점을 제공하는 것이 목적이다. 서울에서 근무 중인 호텔종사자를 대상으로 설문지를 배포하였고, 총 321명의 자료가 실증분석에 적용되었다. 조직공정성이 고객지향성에 미치는 영향관계를 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시한 결과, 조직공정성의 하위변수인 분배공정성과 상호작용공정성은 고객지향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만 절차공정성은 유의하지 않은 결과를 도출해 냈다. 또한 호텔산업의 특성상 비정규직의 채용이 늘어남에 따라 정규직과의 조직공정성에 대한 인식차이가 고객지향성에 대한 영향관계를 알아보기 위해 차이분석한 결과 정규직 종사원의 분배공정성과 절차공정성이 고객지향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 비정규직은 유의하지 않은 결과로 나타나 가설은 채택되었다. 하지만 상호작용공정성은 정규직, 비정규직 모두 고객지향성에 영향을 미치는 것으로 나타나 고용형태에 따라 다를 것이다 가설은 기각되었다.
정규경로표현은 전통적 스키마를 가정하지 않는 준구조적 데이타에 대해 질의를 고안하기 위한 기본적 질의 요소이다. 그리고 질의전지는 정규경로표현의 처리에 있어 불필요한 탐색을 제거하기 위한 중요한 최적화 기법이다. 그러나 기존 질의전지는 다중 정규경로표현들은 완전히 최적화하지 못하는 경우가 많으며, 기존 질의전지의 결과를 후처리하는 기존의 방법은 지수적으로 증가하는 많은 부분결과들의 조합들을 확인해야 한다. 본 논문에서는 전처리 단계와 전지 단계로 구성된 두 단계 질의전지라 부르는 새로운 기법을 소개한다. 우리의 두 단계 질의전지는 다중 정규경로표현의 최적화에 효과적이며, 지수적으로 증가하는 많은 부분결과들의 조합들을 화인하지 않는다는 점에서 기존의 방법보다 더 확장성이 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권4호
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pp.959-967
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2016
자산의 수익에 대한 분포 가정은 파생 상품의 가치 평가에 매우 중요한 역할을 한다. Elberlein과 Keller (1995)는 오랜 기간에 걸친 주식 자료를 바탕으로 혼합 자산의 분포에 대한 다양한 검정을 수행한 결과, 정규성 가정이 만족되지 않음을 확인한 바 있으며, 일반화 쌍곡분포가 보다 현실을 잘 반영하는 모형임을 확인하였다. 또한, Hu와 Kercheval (2007)은 6년간의 S&P500 지수의 분석에서 정규분포는 VaR (value at risk)을 과소 추정하는 반면, 일반화 쌍곡분포는 잘 적합함을 확인하였다. 일반화 쌍곡분포는, Barndorff-Nielsen (1977)이 처음 소개한 분포로, 첨도가 큰 특징을 가지는 금융 자료의 적합에 유용한 분포이다. 본 연구에서는 일반화 쌍곡분포를 모분포로 하는 선형 포트폴리오의 위험측도를 추정한다. 위험측도로는 VaR과 ES (expected shortfall)를 고려하였으며, 추정 방법으로는 안장점근사를 사용하였다. 안장점근사는 소표본에서도 정확한 근사를 제공하는 근사법으로 알려져 있다. 모의실험을 통해 위험측도에 대한 안장점근사의 정도가 매우 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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