Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권3호
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pp.391-401
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2011
본 논문에서는 자료 내의 군집 중에 '부(父) 군집'과 모(母) 군집'이라 부르는 두 군집 사이에, 합성된 평균 분산을 가지는 '합성군집' 즉 '자식 군집'이라 부르는 한 군집이 있을 경우에 주목하여, 그들의 관계를 평균과 분산에 관해 모형화하고 각각의 군집을 식별하는 방법을 제공하였다. 관측치는 정규혼합모형을 따른다고 가정하고, EM 알고리즘을 통해 모형 추정을 시도하였다. 추정 과정에 여러 난제가 있었으나, 근사적 방법으로 비교적 잘 극복할수 있었다. 그리고 수치실험을 통해 제안방법은 성공적으로 주어진 세 군집 즉 '군집족(族)'을 식별할수 있음을 보였다.
영상처리 분야의 중요한 주제인 영상의 잡음 제거 과정은 원래의 순수한 영상이 다양한 원인으로 발생한 잡음에 의해 오염되었을때 이 잡음을 제거하거나 줄이는 것을 의미한다. 잡음 제거 과정에서는 영상에 추가된 잡음과 원 영상이 가진 고유한 특징들을 구별해내는 것이 중요하며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 적응적 필터와 시그마 필터는 잡음 제거를 위하여 사용하는 대표적인 잡음 제거 필터이며 이 필터들의 효용성은 정확한 잡음 추정에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 디리클레 정규 혼합모형을 토대로 영상을 오염시키고 있는 잡음의 분포를 생성하고 이를 토대로 영상의 특징과 잡음을 구별하기 위한 베이지안 방법을 제시한다. 특히 잡음의 분포와 특징의 분포를 구별하기 위해 베이지안 추론을 전개하고 영상에 포함된 잡음을 제거하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 비닐스트립-시멘트로 보강된 느슨한 중간 모래의 정규화 전단탄성계수 및 감쇠비 산정식을 제안하였다. 상대밀도 40%의 모래시편을 다양한 비닐스트립 혼합비(0.0, 0.1, 0.3, 0.4%)와 시멘트 혼합비(0, 1, 2%)로 보강한 후 15, 30, 60kPa의 구속압조건에서 수행한 공진주시험 자료(Yu, et al., 2018)를 분석하여 정규화 전단탄성계수와 감쇠비 산정식을 보강조건과 구속압조건의 함수로 제안하였다. 제안된 산정식을 적용한 결과와 시험결과를 비교한 결과 결정계수 0.9 이상의 높은 신뢰도를 보여주었다. 본 연구에서 제안된 산정식을 이용하면 비닐스트립-시멘트로 보강된 느슨한 중간모래의 전단탄성계수와 감쇠비를 공진주시험 수행없이 간단히 산정할 수 있어 시간과 비용이 절감될 것으로 기대한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권1호
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pp.1-9
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2010
본 논문은 분할구 실험에서 반복측정 요인이 처치의 한 요인으로 고려될 때, 실험자료의 분석을 위한 혼합모형과 모형내 미지모수의 추론을 위한 방법을 논의한다. 반복측정 요인으로 공간요인을 고려하고 공간요인의 수준은 분할구에 할당되나 연구자가 임의로 배정할 수 없는 실험환경이 가정된다. 이러한 실험의 특성을 갖는 자료벡터의 확률분포로 복합대칭의 공분산 구조를 갖는 다변량 정규분포를 논의하고 있다. 또한, 가정된 실험환경에 부합하는 적합한 자료의 예를 통하여 제시된 모형의 타당성과 관련모수들의 추론방법을 다루고 있다.
일반화된 선형 혼합 모형(GLMM)은 자료가 계수의 형태로 나타나는 범주형 자료의 경우, 혹은 집락의 형태나 과산포된 비정규 자료, 또는 비선형 모형에 따르는 자료를 다루기 위한 모형 설정에 사용된다. 본 연구에서는 이에 대한 개요와 더불어, 이 모형의 적합을 위해 제시된 통계적 기법들중 의사가능도(quasi-likelihood: QL)를 이용한 추정 방법 및 Monte-Carlo 기법을 이용한 추정 방법들에 대해 조사하였다. 또한 GLMM에 대한 현재의 연구 방향 및 앞으로의 연구 가능 주제들에 대해서도 언급하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.633-644
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1998
혼합설계의 교호작용에 대한 F 검정이 유효하려면 다표본 구형성(multisample sphericity) 가정과 다변량 정규분포 가정이 만족되어야 한다. F 검정을 실시하기 위한 가정들이 위반된 조건하에서 혼합설계의 교호작용에 대한 검정법들의 1종오류가 비교되었다. 비교된 검정법들은 (1) F 검정(F), (2) 절사평균을 사용한 F 검정($F_T$)(3)$\varepsilon$-수정 F 검정($\varepsilon)$(4) 절사평균을 사용한 $\varepsilon$-수정 F 검정$(\varepsilon_T$) (5) CIGA검정(CIGA), (6) 절사평균을 사용한 CIGA검정($CIGA_T$)이었다. 결과는 CIGA와 $CIGA_T$는 1종오류를 대체로 잘 관리하나, F검정들과 ($\varepsilon$)검정들은 일부 조건에서 아주 작은 1종오류나 아주 큰 1종오류를 갖는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 얼굴영상 인식의 전처리 단계인 피부 영역 자동 검출시 적용 가능하며 조명변화에 강건한 피부 영역 검출을 위한 혼합 컬러모델을 제시한다. 또한, 사용자별로 차이를 보이는 다양한 피부색을 자동으로 인식하고 사용자에 적합한 피부색 영역을 결정하기 위하여 제시한 컬러 모델을 기반으로 한 피부색 영역 모델링 전처리 단계를 제시한다. 우선, 사용자 및 사용 카메라에 따라 차이를 보이는 피부색에 대한 영역 모델을 구축하기 위하여 화면상의 가운데에 손이나 얼굴 영역이 위치하도록 하고 일정 프레임의 화면 정보를 취득한다. 취득 화면 정보로서 각 픽셀에 대한 정규화 된 RGB 성분 및 H 성분, V 성분 정보를 추출하고 이에 대한 평균화된 혼합 컬러 모델을 구축한다. H성분으로 피부색과 비슷한 배경을 제거하고 여기에 YUV 성분 중 적색에서 밝기 값을 뺀 성분인 V 값을 한 번 더 사용하여 밝기 값을 제거한 보다 뚜렷한 얼굴영역을 검출한다.
본 논문은 저가형 고정도 아날로그 디지털 혼합형 엔코더에서 센서 취부 오차에 의해 발생하는 정지 2축 좌표상의 두 아날로그신호의 크기, 위상오차 문제 보상에 관한 연구이다. 기존의 혼합형 엔코더에서 문제시되고 있는 두 아날로그 위치정보 신호의 크기문제는 상대 크기에 대하여 정규화 함으로써 해결하였으며, 센서 취부시 발생하는 위치오차문제는 정지 2축 좌표축을 센서의 위치 오차분을 보상할 수 있도록 회전함으로써 보상할 수 있었다. 또한 제안된 새로운 방식의 위치 검출기법을 DSP의 QEP기능과 A/D변환기를 사용한 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
디지털 디바이스와 네트워크의 발전에 의해 커뮤니케이션 기술은 용이해졌지만, 반대로 광고에 대한 소비자의 인식은 가장 부정적인 모습이다. 이런 배경에서 소셜 미디어를 이용한 브랜드 스토리텔링은 효율적인 마케팅 수단으로 주목받고 있다. 하지만 빠르게 성장하고 있는 VR(가상현실), AR(증강현실), 그리고 MR(혼합현실) 미디어 환경은 브랜드 스토리텔링 마케터들에게 새로운 가능성을 제공하고 있다. 본 연구는 서사몰입 이론을 중심으로 MR 미디어 서비스에 대한 논의를 통해 브랜드 마케팅의 방향과 시사점들을 제시하는데 목적을 가지고 있다.
강에서 유출된 담수가 연안지역에 영향을 미치는 영역을 결정하는 요인 중 하나인 담수풍선의 특성을 비정규격자계를 사용하는 유한체적모델(FVCOM)을 이용하여 연구하였다. 강에서 바다로 유출된 담수는 하류 쪽(강에서 바다를 보면서 오른쪽)으로 이동하는 연안경계류와 강 하구에서 반시계방향으로 회전하며 시간이 지남에 따라 커지는 와류형태의 담수풍선(bulge)을 만든다. 이 담수풍선의 중심에서 수직운동이 유도되어 담수가 해저면 까지 이동한다. 조석을 고려하면 담수풍선이 사라지고, 연안경계류의 폭이 넓어진다. 간단한 염분비교방법을 이용하여 조석에 의한 성층 및 혼합의 변화를 비교하여 조석이 연직혼합을 강화시킴을 정량적으로 평가하였다. 담수가 방출되기 시작한 초기에는 조석에 의한 왕복운동에 의해 조석이 고려된 경우에 수평혼합이 더 크게 나타나나, 일정시간이 지나면 수직혼합에 의해 하구역의 염분이 낮아져 있어, 강 하구에서 담수의 왕복운동이 전체적인 수평 확산계수에 미치는 영향이 작아진다. 조석이 없는 경우 연직혼합 없이 주로 표층에서만 관성불안정에 의해 수평 확산/혼합이 이루어져 수평 확산계수가 시간이 지남에 따라 계속 증가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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