이 논문에서 제안한 ICA기반 피처추출 알고리즘은 다차원 영상에서 각 픽셀의 반사도 분광영역이 서로 다른 물체타입(목표피처와 배경피처)으로 이루어진 선형 혼합 분광영역으로 가정되는 픽셀에 대한 목표피처 탐지를 목적으로 한다. Landsat ETM+ 위성영상은 다차원 데이터구조로 이루어져 있으며, 영상에는 추출하고자하는 목표피처와 여러 종류의 배경피처들이 혼재한다. 이 논문에서는 목표피처(김양식장) 주변의 배경피처(갯뻘, 바닷물 등)들을 효과적으로 제거하기 위하여 목표피처의 픽셀 분광영역을 배경피처의 픽셀 분광영역으로 직교투영하게 된다. 픽셀내의 나머지 목표피처 분광영역의 양은 배경피처의 분광영역을 제거함으로써 추정하게 된다. 이 논문에서 제안한 ICA기반의 피처추출 방법의 우수성을 확인하기 위하여 Landsat ETM+ 위성영상에서 김양식장 피처를 추출하는데 적용하였다. 또한 피처추출 후 제거되지 않고 남아 있는 잡음(noise)정도와 피처추출 정확도 측면에서 전통적으로 가장 많이 사용되고 있는 최대우도 분류방법과 비교실험을 하였다. 결과적으로 이 논문에서 제안하는 방법이 목표피처 주변의 혼합분광영역에서 배경피처를 효과적으로 제거하여 추출하고자 하는 목표피처를 추출하는데 있어 우수한 탐지 성능을 보임을 알 수 있었다.
정상조건에서 수명이 상당히 긴 두 개의 부품으로 구성된 직렬형 시스템의 생명검사(Life Test)를 현실적으로 수행하기 위하여 제안된 단계적 충격생명검사에 관하여 고찰하였다. 모형화 단계에서 우리는 특별히 시스템내에서 작동하는 두 부품의 수명을 나타내는 확률변수가 Block과 Basu(1974)에 의해서 제안된 이변량 지수분포를 따르는 경우를 논의하여, 이에 상응하는 충격누적에 관련된 기존모형을 변형 제안하였고, 직렬형 시스템내의 부품간 수명의 종속관계를 포함하는 정보와 부품의 독자적인 생명검사로부터 얻는 정보를 통합하는 모형을 제안하여 시스템내에서 갖는 부품의 분포에 관하여 논의하였다. 한편 자료분석 단계에서는 기본적으로 최대우도 추정법을 초기값의 설정방법을 중심으로 토의하고 모수의 근사 분산, 공분산의 구조를 이용하여 단순검사의 최적시점을 설정하는 방안을 제시하였다.
영상분할의 대부분의 방법들은 각 화소에서 관측되는 특징벡터로 표현하며 이들에 대하여 적절한 확률모델을 가정하게 된다. 이들 확률 모델을 결정하는 파라미터들을 통계적 방법으로 추정하여 이용하거나 각 특징 벡터간의 유사 도를 기반으로 하는 군집 알고리즘을 사용하여 분할을 수행하는 방법들을 이용한다. 이의 대표적인 방법인 EM알고리즘은 불완전한 데이터에서 미지의 파라미터에 대한 최대 우도를 계산하는 경우나 사후 확률 분포의 최대 값을 구하는 문제 등의 응용 분야가 매우 다양하지만 몇 가지의 구조적 문제점을 가지고 있다. 먼저 추정량의 성능이 시작점에 크게 의존한다는 것이며 따라서 우도 함수가 국부적 최대 값에 수렴한다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 영상의 모든 레벨 값을 중심으로 형성된 가우시안 함수와 원 영상의 히스토그램을 혼합하여 영상의 새로운 히스토그램을 통해 임계 값을 설정하는 최적화된 영상분할 기법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 MFC를 통해 구현하였으며 영상을 임계 값의 개수에 따라 다양하게 나누어 보았을 때 에지부분이 선명하게 나타나며 세밀하고 정확한 영상으로 분할됨을 확인할 수 있다.
우리는 자명하지 않은 상관 구조를 갖는 복잡한 다변량 자료에 직면하는 경우가 있다. 예를 들어 군집 구조 자료의 경우 생략된 변수들이 한 개 이상의 관측값에 동시적으로 영향을 줄 수 있기 때문에 결과들 간에 상관 구조를 모형화하는 것은 추정량의 효율성과 정확한 표준오차의 계산 등의 타당한 추론을 위해서 중요하다 관측값들 간에 종속성을 두는 표준 방법으로는 관측 값들이 관찰되지 않은 어떤 변수를 공유한다고 가정하는 것인데, 이러한 가정에 대해 본 연구에서는 다수준 모형을 고려한 상관된 임의효과 모형을 적합시켰다. 추정은 준모수적 접근방법으로 임의계수 분포에 대한 모수적 가정 없이 유한혼합 EM-알고리즘을 통하여 수행되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권4호
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pp.627-641
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2012
본 연구는 다차원 분할표 형태로 정리된 범주형 자료가 결측치나 무응답을 가지고 있을 때 주어진 자료를 가장 잘 설명하고 예측의 정확도를 높일 수 있는 모형의 추정과 모형의 선택 문제를 다루었다. 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response)체계하에서 최대우도 추정에서 발생할 수 있는 변방값 문제를 해결하기 위하여 계층적 베이지안 모형을 고려하였다. 또한 모형 적도를 높이기 위한 변수 조합을 찾는 모형 선택의 문제를 함께 다루었다. 베이지안 접근하에서 모형 선택의 문제를 다루기 위하여 베이즈 인자 (Bayes factor)를 모형 선택의 기준으로 이용하였다. 제시된 방법은 2004년 실시된 우리나라 국회의원 선거를 앞두고 수행된 여론조사 데이터를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 분석결과 무시할 수 없는 무응답 체계하에서 설명변수로 투표참여여부를 이용하는 것이 가장 적합한 모형으로 판명되었다.
등방성(isotropy)은 공분산 모형(covariance model)에 기반으로 공간 예측(spatial prediction)이라 불리우는 크리깅(kriging) 을 용이하게 수행하기 위한 주요 가정 중의 하나로 알려져있다. 공간 과정에서 등방성이 충족되지 않는 경우에는, 보다 신뢰성 예측을 생성하기 위해 비등방성 공분산 모형(covariance model)과 관련된 모수들(각도 및 비율)를 추정해야 한다. 본 논문에서는 여러 방향의 기하학적 비등방성 모형(geometrically anisotropic covariance models)의 가중 평균으로 표현되는 확장된 형태의 기하학적 비등방성(geometrically extended anisotropic) 공분산모형을 제안한다. 연구에 관심이 되는 모수를 추정하기 위해 최대우도추정법(maximum likelihood estimation method)을 이용하였다. 제안한 모형의 성능을 평가하기 위해 등방성 공분산모형과 기하학적 비등방성 모형을 고려한 모의실험을 수행하였다. 또한 확장된 기하학적 비등방성 모형을 적용한 미세먼지 농도자료 분석을 실시하였다.
본 논문에서 증폭 후 전달 전송 기법을 사용하는 중계망의 채널 추정을 하는데 있어서 일어나는 문제점을 해결할 수 있는 방법으로 학습 계열(training sequence)을 이용하는 방법을 제안하였다. 현재의 고속 페이딩 채널 환경에서 기존 파일럿의 추정이 적절하지 않아 송신국(source)과 중계국(relay) 사이의 채널과 중계국(relay)과 수신국(destination) 사이의 채널을 결합하여 추정할 경우 많은 문제점이 초래되기에$^{[1{\sim}2]}$ 전송한 신호의 주파수 영역을 선택하여 얻은 정규(Gaussian) 분포에 대하여 최대 우도 함수의 평균을 내어 채널 추정량(estimator)을 유도해 낼 수 있는, 즉, 파일럿 대신에 하나의 OFDM 신호를 사용하여 모든 채널 충격 응답(CIR)을 추정할 수 있는 새로운 방법을 살펴보았다. 컴퓨터 모의실험으로 높은 SNR 영역에서 제안한 채널 추정기(estimator)의 성능이 [1]과 비교하여 약 1dB 정도 높음을 확인할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.53-64
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2014
조사를 통한 선거 예측을 수행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점 가운데 하나는 무응답이라 할 수 있으며 무응답 대체에 대한 방법에 따라 예측 결과는 완전히 다른 결과를 생산해 낼 수 있다. 특히 대통령 선거와 같은 민감한 주제에 대한 선거에서는 무응답 대체가 더욱 더 중요하다. 본 연구에서는 무응답 대체의 방법으로 모형에 기반을 둔 대체 방법에 대하여 연구를 진행하였다. 모형에 기반을 둔 대체 방법에서는 무응답 체계의 가정에 따라 무응답 모형을 구축할 수 있으며 무응답 체계에 따라 각기 다른 대체 결과를 제공할 수 있다. 모형에 기반을 둔 무응답 대체 및 추정에서 적절한 무응답 체계의 가정은 정확한 모형 추정을 위한 매우 중요한 전제 조건이다. 그러나 무응답 체계의 가정에 대한 검증 절차는 아직 정확한 해법이 알려지지 않은 상황이다. 본 연구에서는 실제 자료를 이용한 모형적합을 통하여 무응답 체계 가정에 대한 정확도를 비교하고자 하였다. 2012년에 시행된 18대 대통령 선거과정에서 수행된 출구조사 결과를 이용하여 무응답 체계의 가정에 대한 검증과 모형에 의한 예측 정확도를 비교하였다. 무응답 모형의 추정과 무응답 대체를 위하여 EM 알고리즘에 기반을 둔 최대우도 추정방법을 이용하였으며 예측 결과를 비교하기 위하여 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE(modified within precinct error)를 이용하였다.
미래 기후변화 시나리오에 따르면 극한강우사상이 현재보다 더 강화될 것으로 전망되기 때문에, 기후변화의 영향이 추정절차에 반영되지 않는다면 가능최대강수량(PMPs)을 과소 추정하게 될 가능성이 매우 높다. 본 연구에서는 미래의 강우 변동이 반영된 PMPs가 추정된다. PMPs 계산을 위하여 수문기상학적 방법이 이용되며, 기존에 사용되어오던 지형영향비를 대신하여 산악전이비가 가능최대강수량의 산정에 적용된다. 미래 주요호우사상들로부터의 DAD는 기상청 RCM (HEDGEM3-RA) RCP 8.5 기후변화 시나리오의 일 강수자료를 기반으로 편의보정 및 이동평균 된 변화인자를 이용하여 간접적으로 산출된다. 미래 PMPs 산출결과, 현재보다 증가하는 것으로 나타났으며 증가율은 2045년 기준으로 평균적으로 연간 3 mm 정도 증가하는 것으로 예측되었으며, 먼 미래로 갈수록 PMPs의 증가율은 커졌으나 미래강우자료로부터 유발되는 PMPs 추정의 불확실성 또한 증가되고 있는 것으로 파악된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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