자연 하천의 종단면도를 살펴보면 상류 지역의 경사는 가파른 반면, 하류 지역으로 내려갈수록 완만해지는 부드러운 오목한 형태가 나타난다. 이러한 종단은 유량, 유사량, 수리기하, 하상 입자의 크기와 분포 등이 복합적으로 작용하여 형성되는 것으로 알려져 있다. 이러한 종단면도에 대한 모의는 지형이 동적평형상태에 이를 때까지 장기간에 걸친 모의를 통해 살펴볼 수 있을 것이다. 단, 그러한 가정은 하천종단 형성에 관여하는 모든 변수에 대한 정량화가 잘 이루어졌을 때 가능할 것이다. 여기서 가장 불확실성이 큰 것은 하천의 유사량을 추정하는 공식일 것이다. 이 연구에서는 유사량이송공식의 변수에 어떠한 값을 적용하느냐에 따라 자연스러운 하천 종단이 형성되는지 지표변화모형을 통해 밝히고자 하였다. Schoklitsch 식을 적용한 LEGS 수치 모형으로 모의를 진행하였으며, 각각의 조건에서 도출된 종단면도의 오목도와 적용한 변수 간의 관계를 비교하였다. 또한, 이에 대한 민감도 분석 수행을 통해 자연 하천에서 확인할 수 있는 특징의 원인을 찾고자 하였다.
본 논문은 3차원 얼굴영상으로부터 얼굴의 구성 요소 중의 하나인 코의 종단면과 횡단면을 이용한 특징값과 얼굴의 다를 구성 요소들로부터 구해진 특징값을 이용하여 얼굴을 인식하는 알고리듬을 제안한다. 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출 및 얼굴의 최고점인 코끝을 찾은 후, 3차원 영상으로부터 얼굴의 주요 특징영역인 코 정보와 얼굴의 종단면 및 횡단면의 정보를 이용하여 회전 보상 전, 후의 특징값을 구한다. 코의 최고점, 코와 이마 사이의 미간점, 코의 밑점, 그리고 코의 앙쪽 끝점을 탐색하여 코의 종단면과 횡단면을 기준으로 한 면적, 깊이, 각도, 체적, 그리고 눈과 입의 간격을 특징값으로 사용하였다. 제안된 방법을 이용한 유사도 비교는 입력과 데이타 베이스에 대하여 각각 두 개의 깊이 데이타에 대해 유클리드 거리를 사용하였으며, 실험결과 임계 순위 값 5위 이내의 인식률이 95.5%로 나타났다.
산란기 직전의 산천어, Oncorhynchus masou 2배체와 유도 3배체를 대상으로 체장과 체중 및 형태측정을 실시하였다. 체중, 내장괴 제거 체중, 체장, dressing 비, 비만도, 생식소 무게와 생식소 지수, 복강두께 및 내장괴 무게와 내장괴 지수가 조사되었으며 체둘레 측정이 등지느러미, 배지느러미 및 등지느러미의 각 종단면에서 이루어졌다. 종단면 면적과 2가지 복강두께 형질이 등지느러미, 배지느러미 및 뒷지느러미의 종단면에서 조사되었으며 아울러 각 종단면에서의 높이, 전체높이, 폭, 3가지 체형질과 9가지 종단절단형질이 조사되었다. 2배체의 체장과 체중은 유도 3배체와 비교시 크게 나타났으며 dressing 비, 생식소 무게, 생식소지수, 내장괴 지수 및 간 지수 역시 2배체가 유도 3배체 보다 크게 나타났다. 반면 유도 3배체는 2 배체에 비해 가슴지느러미 및 등지느러미 종단면에서의 1가지 복강두께 형질과 일부 종단형질에서 높은 치를 나타내었다. 2배체에 비해 유도 3배체의 이러한 형질특성은 유도 3배체 자체의 불임에 기인된 것으로 산란기 직전 유도 3배체의 경제적 가치성을 시사한다고 할 수 있다.
39개 동해 해수욕장에 대한 대표 입경과 유영폭, 포말대 경사 등을 조사하였다. 이 자료를 근거로 입경과 포말대 경사의 상관 관계를 살폈으며 해수욕장의 유영폭을 추정하는 데 있어 어떤 인자의 영향력이 더 큰가를 분석하였다. 분석 결과 대상 해수욕장에서는 유영폭과 대표입경의 상관성이 더 우월하며 유영폭이 대표입경의 1.15승에 반비례하는 결과를 얻을 수 있었다. 분석하는 데 있어 해빈 종단면 $h=Ay^{2/3}$ 식이 사용되었으며 해빈 종단면 축척 계수 A는 대표입경의 0.77승에 비례하는 것으로 분석되었다.
휴대용 방광 용적 측정시스템을 위한 새로운 추정 알고리듬을 제안하였다. 먼저 주어진 화상 데이터로부터 방광벽과 소변의 경계 끝점을 추출하고, 이로부터 축의 길이를 계산한 후 필터링하여 단면을 얻는다. 방광의 모양의 불규칙성을 고려하여 종단면과 횡단면 두 개의 데이터로부터 단면을 얻은 후 종단면으로 면적을 구하고 이를 횡단면에 적용하여 부피를 계산한다. 반대의 과정을 거쳐 또 하나의 부피 추정치를 얻고 이를 평균하여 실제 부피를 추정하였다. 제안된 알고리듬과 기존의 추정방법을 비교한 결과 제안된 방법에서 좋은 결과를 얻었다.
시간의 흐름에 따라 사회 구성원들에 대한 행태 연구나 사회의 변화가 개인의 행동양식에 미치는 영향 등에 대한 조사에서는 어느 한 시점에서의 구성원들에 대한 횡단면 조사와는 다르게 다년간 지속적으로 조사개체를 추적조사 해야 하는 종단면 조사 또는 패널조사를 수행해야 한다. 패널조사는 횡단면 조사와는 달리 최초 표본이 시간이 지남에 따라 조사 대상 표본으로부터 탈락함으로서 발생하는 표본의 마모와 그에 따른 대표성 상실의 문제이다. 그러므로 이러한 표본의 대표성 상실 문제를 적절히 해결하기 위해 적용 가능한 방법이 가중치 조정 방법이다 횡단면 조사에서는 (1)추출가중치의 조정, (2)무응답 가중치 조정, (3)사후층화 가중치 조정과 같이 3단계의 가중치 조정과정을 수행하지만, 패널 조사의 경우 이와 더불어 원 표본의 대표성을 유지하기 위해 종단면 가중치(longitudinal weight)를 함께 고려해야 한다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 다양한 패널형태에 따른 가중치 조정 방법에 대해 고찰하고, 향후 수행될 한국복지패널(Korea Welfare Panel Study: KWPS)의 가중치 산정에 관한 이론적 근거를 마련함과 동시에 현재 국내에서 수행되고 있는 패널조사의 가중치 조정방법과 비교하고자 한다.
본 연구에서는 2003년 시작된 한국청소년패널조사 중학교 2학년 패널자료 분석을 위해 필수적인 각 연도별 횡단면, 종단면 가중치 산출방안을 소개하고 있다. 패널 모집 당시 추출된 표본이 대표하는 모집단의 종단면적 변화 분석을 위한 종단면 가중치는 로지스틱 회귀분석을 이용한 무응답 보정과 사후 층화를 통해 산출되었으며, 조사 연도의 표본 대응 모집단 분석을 위해 필수적인 횡단면 가중치는 전년도 대비 응답률과 사후 층화를 통해 산출되었다.
동굴측량은 지하에 존재하는 암흑의 동굴을 측정하는 것이어서 그 위치 규모를 표현하는 새로운 분야의 측량이다. 측량은 대별하여 평면, 횡단면, 종단면의 삼도를 나눌 수가 있는데, 여기서 서술하고자 하는 것은 하나의 기선을 중심으로 하여 앞에서 말한 삼도를 동시에 측량할 수 있는 방법이다.(중략)
영상인식 분야에서 원형 검출은 가장 많이 사용되는 기술 중의 하나이다. 기존에 제안된 많은 원형 검출방법들은 허프변환에 기초하고 있고, 충분히 강인한 알고리즘을 제공한다. 그러나 허프변환은 해석적 곡선의 각점을 원의 중심 좌표와 반지름으로 대응시키는 과정을 도입함으로써 매우 많은 메모리와 실행시간을 필요로 하고, 또한 가끔씩 부정확한 원을 검출하는 경우가 발생하게 된다. 본 논문에서는 광섬유 연결 종단면 검사에 적합한 최적의 원형 검출방법과 근사화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 에지 검출에 기초하여 초기 중심좌표와 반지름을 바탕으로 간단화된 K-means알고리즘을 도입함으로써 차 영역의 넓이가 최소가 되도록 하는 방법으로 원을 근사화 한다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 오픈라이브러리로 제공되는 OpenCV의 허프변환에 비해 원 검출 및 근사화에 있어 약 67% 정도의 성능 개선이 이루어졌고, 또한, 실행 시간에 있어 약 80% 정도 개선됨을 보인다.
본 논문에서는 패널조사에서 발생하는 웨이브 무응답을 대체하는 방법을 고찰하였다. 패널조사에서는 이전 조사 데이터를 무응답 대체에 활용할 수 있기 때문에 이러한 성질을 이용하면 횡단면 무응답 대체보다 더 효과적인 웨이브 무응답 대체법을 찾을 수 있다. 먼저 웨이브 무응답 대체를 사용하는 해외의 주요 패널조사를 살펴보고, 웨이브 무응답 대체방법 중 종단면 회귀대체법, 이월대체법, 최근방 회귀대체법, 그리고 행렬대체법을 고찰하였다. 그리고 웨이브 무응답 대체법의 성능을 비교하기 위하여 한국복지패널 데이터를 대상으로 모의실험을 실시하였다. 성능을 비교하기 위하여 평균대체, 회귀대체, 비대체, 최근방 대체, 핫덱 대체를 고려하였고 성능평가 지표로는 예측 정확성 지표와 추정 정확성 지표를 이용하였다. 모의실험 결과 비대체, 행렬대체는 두 지표 모두 우수했고, 회귀대체, 종단면 회귀대체, 이월대체는 예측 정확성은 우수한 반면 추정 정확성은 다소 떨어졌으며, 반대로 최근방 회귀대체, 최근방 대체, 핫덱 대체는 예측 정확성은 떨어지나 추정 정확성은 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 평균 대체는 두 지표 모두 좋지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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