본 연구는 2011년 100ha 이상의 대형산불 피해지인 울진과 영덕지역을 대상으로 하였으며 산불피해강도를 평가하기 위해 현장조사와 고해상도 위성영상자료 분석을 병행하였다. 위성영상자료 분석 시 산불피해지역의 피해강도를 가장 적절하게 평가할 수 있는 영상분류기법들을 비교 분석하여 최적의 피해강도 평가방법을 선정하였다. 대형산불 피해지역의 최적의 피해강도 평가기법으로는 현장조사에서 획득한 트레이닝 지역의 정보를 이용한 최대우도법을 적용하였을 때 가장 좋은 평가결과를 보였다. 산불피해강도의 정확도 검증 결과, 평균 전체정확도는 88.38%와 Kappa coefficient는 0.8147로 나타났다. 분류정확도는 최대우도법, NDVI, 최소거리법 순으로 나타났다. 산불피해강도 현장조사 결과와 위성영상자료에서 추출한 피해강도의 상관관계는 울진산불 피해지에서 r = -0.544, 영덕산불 피해지는 r = -0.616으로 나타났다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.71-76
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2001
인공위성을 이용하여 산불피해지역을 분석하기 위해 KT(Kauth-Thomas)변환기법과 IHS(Intensity-Hue-Saturation)변환기법을 적용하여 비교해 보고 산불피해등급지도를 작성하였다. 방사보정과 지형보정을 수행한 영상을 각각 IHS와 KT로 변환시킨 후 최대우도법에 의하여 분류하였다. 정확도 평가에서 KHAT statistic은 각각 0.67와 0.76을 나타내었다. 현장데이터가 부족하여 cross-validation을 수행하였으며, 일관되게 KT변환기법에 의한 분류결과가 IHS기법에 의한 분류결과보다 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 KT feature space 와 IHS 컴포넌트의 분광 분포를 그래프 상에서 분석해 보았다. 3개의 KT feature 중, greenness와 wetness가 brightness 보다 각 클래스에 대해서 보다 높은 분리성을 제공하였다. 하니만 IHS 컴포넌트의 분광분포는 뚜렷한 분리성이 나타나지 않고 서로 섞여 있는 것을 볼 수 있었다. 따라서, KT변환기법이 IHS변환기법보다 산불피해지역을 추출함에 있어 더 높은 정확도를 나타내고, 산불과 관련된 지표의 물리적 특성을 더 잘 반영한다고 할 수 있다.
본 연구는 Health and Retirement Study(HRS) 패널 자료를 사용하여 민간장기요양보험과 재가요양서비스 이용의 결정요인을 파악하고, 민간장기요양보험이 재가서비스 이용에 미치는 영향을 고찰하였다. 민간장기요양보험은 해지율이 높아 시간 경과에 따라 가입상태가 크게 달라지는 특성을 지닌다. 본 연구는 이러한 시간 의존적 변수의 영향력을 살펴보기 위하여 이산시간모델을 사용하였다. 또한 완전정보 최대우도법을 사용하여 민간장기요양보험 가입과 재가요양서비스 이용 간의 내생성을 설명하고자 하였다. 본 연구에 따르면 민간장기요양보험과 메디케이드 가입자가 재가요양서비스를 이용할 확률이 비가입자에 비하여 유의하게 높지 않았고, 소득이나 자산 등의 경제학적 변수도 재가요양서비스를 이용할 확률에 유의한 영향을 미치지 못하였다. 반면, 건강관련 변수는 재가요양서비스를 이용할 확률에 결정적인 영향을 미쳤고, 비공식 수발자가 존재하는 경우에는 재가 요양서비스를 이용할 확률은 유의하게 낮았다. 민간장기요양보험 가입에 영향을 미치는 요인을 보면, 소득과 자산 등의 경제적 요인과 민간장기요양보험 가입은 유의한 정적 관계에 있었으며, 건강상태가 나쁘고 나이가 많을수록 민간장기요양보험에 가입할 확률이 낮았다. 자녀와 거주하는 경우는 다른 가족과 거주하는 경우보다 민간장기요양보험에 가입할 확률이 유의하게 낮았고, 배우자와 둘만 거주하는 경우는 다른 가족과 거주하는 경우보다 장기요양보험에 가입할 확률이 유의하게 높았다. 마지막으로 위의 연구결과가 미국과 한국의 장기요양시장에 시사하는 바를 제언하였다.
최근, 다중 센서 영상과 GIS 주제도 정보를 이용한 토지 피복 분류에 대해 관심이 증가하고 있는 추세이다. 그러나. 분류에 필요한 효과적인 GIS 정보를 충분히 보유하고 있음에도 불구하고, 최대우도법(MLE) 같은 전통적인 방법은 기존의 컴퓨터 프로그램들이 GTS 자료를 제대로 다룰 수 없다는 이유로 유용한 정보의 이용에 제한을 받아 왔다. 본 연구에서는 다중 파장대 및 다중 시기 영상을 이용하여 새로운 영상 분류기법을 제안하고자 한다. 특히 MLE기법을 확대하여 다중 스펙트럼 영상 자료 및 토지 피복 분류 자료 등을 함께 사용할 수 있도록 하였다. 또한 파라미터가 데이터에서 추정되는 경우 우도비(LRE) 추정법이 오히려 더 적합할 수 있어서 LRE기법도 함께 사용하였다. 연구 지역은 서해안 안면도 지역이며, 자료는 Landsat ETM+ 영상과 Landsat TM 영상을 이용하여 만든 토지 피복도이다. 연구 결과. 제안된 방법은 단일 스펙트럼 자료를 사용하는 것보다 현저히 개선된 분류 정확도를 나타낸다. 즉, 개선된 분류 영상들은. MLE를 사용했을 때는 $6.2\%$, LRE를 사용했을 때는 $9.2\%$의 분류 정확도 개선을 보였다. 또한 본 연구는 제시된 알고리즘이 토지 피복 변화에 따른 그 지역의 변화 지역 추출도 가능할 것으로 판단된다. 향후 토지피복 분류 결과는 실 세계에서 보다 정확한 의사결정을 위한 보완적인 자료로써 유용하게 사용될 수 있을 것이라는 판단된다.
사회조사 자료를 활용한 통계분석에 있어서 불완전 자료의 문제는 거의 모든 연구자들이 경험하는 하나의 보편적인 문제이다. 불완전 자료의 문제는 특히 패널조사와 같은 종단적 자료를 활용한 연구에 있어서 중요한 이슈가 된다. 본 연구의 목적은 최근까지 이루어진 불완전 자료에 대한 보정방범을 소개하는 것이다. 특히, 본 연구는 패널자괴에서 발생한 불완전 자료의 처리에 대한 관심이 부족한 점을 고려하여 최근까지 이루어진 보정방법들을 반복측정 패널자료 분석에 적용하는데 초점을 맞춘다. 첫째, 본 연구는 불완전 자료에 대한 적절하지 못한 사후처리는 분석결과에 있어서 유의미한 차이로 이어 수 있음을 시사한다. 특히, 분석결과는 반복측정 자료를 사용하는 연구의 경우 불완전 자료의 발생은 궤적의 초기값보다는 시간의 경과에 따른 궤적의 변화를 적절히 추정하는데 문제를 가질 수 있음을 시사하고 있다. 둘째, 분석결과는 완전제거법이나 평균대체법이 EM, FIML, MICE 방법들에 비해 불완전 자료의 처리효과가 상대적으로 떨어짐을 보여준다. 특히, 완전제거법이나 평균대체법과 같은 방법에 비해 최대우도법이나 다중대체법이 갖는 상대적 우위는 MCAR 가정에 비해 보다 현실적인 가정이라고 할 수 있는 MAR 조건하에서 크게 나타난다. 본 연구의 분석결과는 또한 비록 결측치의 발생기제가 MNAR 상황이라고 하더라도 연구자가 결측치의 발생과 관련된 변수들을 보정과정에서 적절하게 활용하면 편의의 상당부분을 감소시킬 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 신뢰성 개념을 도입하여 최근 10년간의 한국도로공사 관할의 교량부재별의 유지보수 이력 데이터를 기반으로 적합한 모수적 수명 분포를 찾고 최대우도법으로 구해진 모수를 이용하여 교량 부재별 평균수명 및 신뢰도를 산정하는 방안을 제안하였다. 교량 부재별의 수명 데이터를 가장 잘 설명하는 모수적 수명 분포형태를 찾기 위해 많이 활용되는 지수분포, 와이블분포, 대수정규분포를 대상으로 분석한 결과 대수정규분포와 와이블분포가 해당 수명 데이터의 특성을 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다. 이 때 모수 추정을 위해서 최대우도법을 사용하였으며, 적합성 검정을 위해서는 AD통계량을 이용하였다. 추정된 모수를 기반으로 교량 부재별 평균수명을 산정한 결과, 강교도장이 18.51년으로 가장 길었으며, 바닥판이 17.56년으로 그 다음 순이었다. 배수시설과 교량받침의 경우 평균수명이 각각 12.27년, 12.57년으로 가장 짧았다. 또한 교량의 평균수명일 때 추정된 신뢰도 지표는 현재 교량 부재별 유지보수 시점이라고 할 수 있다. 교량받침, 바닥판, 하부구조, 배수시설의 경우 다른 부재보다 빠른 시기에 유지보수를 하는 것으로 분석되었다.
수중 과도 신호는 주변 소음과는 구별된다. 과도 신호는 음향학적 특색에 따라 특징들이 다양하기 때문에 데이터베이스화가 요구된다. 이에 본 논문에서는 해양에서 국지적이고 일시적으로 존재하는 과도 신호를 추출하기위해 사운드 마스크 필터링 방법을 활용하였다. 표준 신호를 선택하여 원 음원과의 상호상관관계를 구하였다. 상호상관신호의 포락선에서 최대우도법에 의해 결정된 역치를 사용하여 과도 신호를 위한 사운드 마스크 필터를 구하였다. 사운드 마스크 필터를 활용하여, 수중 소음원에서 바다메기의 과도 신호를 추출하였다. 유사하게, 원 음원에 인위적으로 인공 신호를 추가한 신호에서 동일한 방식으로 바다메기와 인공 신호를 과도 신호로서 추출하였다. 또한 표준신호에 따라서 다르게 추출된 과도신호의 비교를 통해 표준신호 선택의 중요함을 제시하였다. 본 논문에서 제안된 사운드 마스크 필터링 방법은 해양 주변 소음원에서 과도 신호의 데이터베이스 구축에 활용될 수 있고, 특히, 임의의 신호에서 원하는 신호를 추출하는 데에 활용 가능성이 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.419-425
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2010
커널기계 기법은 최근 대용량 또는 고차원 비선형 자료를 분석하는 방법으로 인기를 많이 얻고 있다. 본 논문에서는 주식시장 수익률의 조건부 변동성을 예측하기 위한 일반화 이분산자기회귀모형을 추정하기 위해 커널기계 기법을 사용한다. 일반화 이분산자기회귀모형은 자료가 정규분포를 따른다고 가정한 후 주로 최대우도법을 사용하여 추정된다. 본 논문에서는 꼬리가 두꺼운 분포를 갖는 금융시계열자료의 변동성을 추정할 때 커널기계 기법이 최대우도법과 서포트벡터기계 보다 더 정확한 예측능력을 가진다는 것을 보이고자 한다.
본 연구에서는 원격탐사 데이터의 분류방법으로서 이차계획법을 토지피복 추출에 적용하였으며, 주제도 추출에 일반적으로 사용되는 최대우도와 신경망의 분류결과와 정확도를 비교하여 그 적용성을 검토하였다. 그 결과, 이차계획법에 의한 분류방법이 최대우도법에 비하여 평균 6%정도의 향상된 분류결과를 도출할 수 있어서 원격탐사 데이터의 분류에 이차계획법을 적용할 수 있으리라 판단되었다. 또한 이차계획법에 의한 분류에서는 클래스 구성비가 클래스 결정에 직접적인 영향을 주어 기존의 이진적인 분류방법에서 무시되었던 결과 값들을 명확하게 나타낼 수 있었다.
본 연구에서는 두만강 하류지역 다분광 TM영상의 변환기법과 그에 대한 감독분류방법을 비교 분석하였다. 총체적 분류 정확도는 최대우도법이 높으며 식생은 MNF와 TC 변환 영상에서 비교적 좋은 분류 결과를 얻을 수 있다. MNF, TC, NDVI 등 영상들로 구성된 7차원 영상은 3차원 영상보다 좋은 결과를 나타내며 그 중에서도 최대우도법의 분류 결과가 제일 좋았다. 다분광 영상은 두만강 지역 경제 개발 계획과 산업 입지 선정에 중요한 기초자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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