바이오컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 DNA 정보를 매개물로 한 DNA 워터마킹에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 DNA 정보는 일반 멀티미디어 데이터와는 달리 생물학적으로 중요한 정보이므로, 원본 DNA가 복원이 되는 가역성 DNA 워터마킹 기술이 필요하다. 본 논문에서는 최소자승 (Least square) 예측오차 확장 (prediction error expansion) 기반으로 비부호 DNA 서열의 가역성 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 비부호 영역의 4-문자 염기서열들을 인접한 개 염기에 의한 정수형 부호계수로 변환한다. 그리고 현재 부호계수에 대한 최소자승 예측 오차를 구한 다음, 예측오차 확장 조건에 따라 결정된 비트수만큼 예측오차를 확장한다. 이때 은닉된 인접 염기서열 간의 비교탐색을 통하여 허위개시코돈 생성을 방지한다. 실험 결과로부터 제안한 예측오차 확장 방법이 기존 방법과 평균 예측오차 확장 방법보다 높은 워터마크 용량을 가지며, 생물학적 변이 및 허위개시코돈이 발생되지 않음을 확인하였다.
본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.
전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.
전력수요예측은 전력계통의 운용을 위해 필수적이다. 따라서 다양한 방법이 제시되어 왔으며, 특히 특수일의 수요예측은 평일과 구분되며, 부하 패턴을 축출하기에 충분한 자료 확보가 어려워 예측 오차가 크게 나타난다. 본 논문에서는 특수일의 부하예측 정확도를 개선하기 위해 퍼지 최소자승 선형회귀 모델을 분석한다. 4종류의 퍼지 최소자승 선형회귀 모델에 대해 분석과 사례연구를 통하여 가장 정확한 모델을 제시한다.
일반적으로 지자기 전달함수는 관측치와 예측치의 차이를 최소화하는 관점에서 해가 추정된다. 오차의 구조가 가우스 분포를 따르면 최소자승 추정이 최적의 추정이지만, 그렇지 않은 경우 전달 함수 추정을 심각하게 왜곡시킬 수 있으므로 오차 구조에 대한 정보가 요구된다. 본 연구에서는 Q-Q plot을 이용한 오차 구조으 검증을 통하여 실제 오차 구조에 대한 정보를 획득하였고 가우스 분포 가정을 벗어나는 오차 구조에 대해 외치(outlier)에 의한 영향을 최소로 하며 해를 추정하는 로버스트 추정(regression M-estimate)을 적용하였다. 오차가 가우스 분포를 따르는 경우, 최소자승 추정과 로버스트 추정은 유사한 결과를 나타내나, 오차가 가우스 분포를 벗어나는 경우 로버스트 추정이 최소자승 추정보다 부드러운 결과를 나타냄을 확인하였다.
최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.
암석의 시간 의존적 거동은 기본적인 역학적 특성으로서 시간 의존적으로 거동을 분석하여 암반구조물의 파괴시간을 예측하는 것은 매우 중요하다. Voight가 제안한 재료 파괴 예측식($\ddot{\Omega}=A\dot{\Omega}^\alpha$, 여기서 $\Omega$는 변형률이나 변위와 같은 측정 가능한 물리량이고 A & $\alpha$는 상수이다)을 이용하여 터널, 사면 및 실내 크리프 시험으로부터 측정된 변위나 변형률로부터 파괴시간을 예측하고자 하였다. Voight식을 1차 및 2차 적분하여 구한 변위속도 및 변위식에 비선형최소자승법을 적용하여 A & $\alpha$를 구하였으며 이들 상수는 파괴시간을 예측하는데 사용되었다. 예측된 파괴시간은 실제 파괴시간과 잘 일치하는 것으로 나타났다. 크리프 변형률과 변형률속도에 선형역속도법을 적용하여 구한 예측 파괴시간은 변형률과 변형률속도를 이용하여 구한 파괴시간보다 오차가 큰 것으로 나타났다.
한반도의 지도 제작을 주임무로 1999년에 발사될 다목적 실용위성의 궤도 오차를 GPS 항행 해와 지상 안테나의 추적 데이터를 이용하여 분석하였다. 측정 데이터의 잡음과 모델 링의 오차를 고려하여 최소 자승 방법으로 궤도 결정과 예측 오차를 시뮬레이션 하였다. 측정 데이터의 잡음은 단기간 오차의 주 요인이 되며, 태양 플럭스의 불확실성으로 인한 오차가 궤도 예측 오차에 가장 크게 작용함을 알 수 있었다.
원자력시설에서 만일의 방사성 물질의 누출이나 화학시설에서 독성물질의 누출시 오염물질의 환경 중 거동을 파악하기 위해서 대기확산 모형이 많이 이용된다. 대기확산 모형을 통한 환경 중 유해물질의 농도 예측에 대한 정확도를 높이기 위해서는 무엇보다 모형으로 입력되는 선원항에 대한 정확한 정보를 필요로 한다. 본 연구는 이러한 선원항 추정을 위하여 최소자승법을 적용하였다. 영광원자력 시설에서 실시된 추적자 확산실험 자료를 이용하여 가우시안 모형으로 계산한 값과 비교를 시도하였으며, 가우시안 모형으로 계산한 값들과 추적자 확산실험 결과 값들의 오차의 제곱이 최소가 되도록 선원항을 추정하였다. 추정한 선원항은 확산실험시 실제추적자 방출량의 1.24정도로 비교적 정확한 예측력을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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