• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제1회(2012년)
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• pp.109-112
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• 2012

선박의 저항을 추정하는 일은 선박설계에 있어 가장 기본적인 작업이다. 그러나 선박의 크기는 매우 크기 때문에 일반적으로 모형선 실험을 통해 선박의 저항을 추정한다. 이 때, 모형선 실험은 Froude 수를 기준으로 수행하게 되는데 이 때문에 모형선과 실선의 Reynolds 수가 서로 다른 영역에 놓이게 된다. 따라서 모형선 실험에서 얻어진 데이터를 실선에 그대로 적용할 수 없기 때문에 모형선-실선 저항추정법을 사용하게 된다. 본 연구에서는 이러한 모형선-실선 저항추정법에 사용되고 있는 2 차원 외삽법을 살펴보고 이 기법에 사용되고 있는 ITTC 마찰저항곡선을 등가평판 주위의 유동장 해석결과와 비교하였으며 ITTC 마찰저항곡선에 대해 고찰하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제53권4호
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• pp.297-302
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• 2011

본 연구는 지금까지 보증 및 후보씨수소로 선발된 씨수소에 대하여 연도별 평균 근교 및 혈연계수를 추정하고 씨수소의 유효집단크기를 추정하여 현재 한우개량 체계의 문제를 도출하여 발전된 대안을 제시하고자 실시하였다. 분석에 이용된 자료는 한우개량사업소로부터 1983년부터 2008년까지 1,128두의 당 후대검정 씨수소자료와 한국종축개량협회로부터 3,760두에 대한 혈통자료를 받아 이용하였다. 보증 및 후보씨수소의 평균 근교계수는 0.04에서 0.97%의 분포로 추정되었으며, 평균 혈연계수는 0.10에서 6.82%의 분포로 추정되었다. 유효집단 크기는 1983년부터 2008년까지 26년간 평균 근교비율을 이용하였을 때 220두로 추정되었다. 근교수준은 최근 2년간 급격히 증가하였고, 평균 혈연계수 역시 점차 증가하는 추세이다. 유효집단크기도 최근 5년의 근교비율로 추정하였을 때 47두로 작게 추정되었다. 보증씨수소 선발시 후대검정우의 도체성적에 의한 유전능력평가 자료의 활용뿐만 아니라, 근교 및 혈연계수를 고려하고 한우의 유전적 다양성의 보존과 근교를 피하기 위하여 현행의 보증씨수소 두수를 증가시켜 유효집단크기를 높여야 될 필요성이 있다고 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.130-139
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• 2021

본 연구에서는 매실에 가장 큰 피해를 주는 복숭아 씨살이좀벌의 방제 적기 안내를 위해 3D 영상을 활용한 매실 인식 및 크기 추정 프로그램을 통해 매실 크기를 예측하였다. 3차원 영상 측정이 가능한 Kinect 2.0 Camera 및 RealSense Depth Camera D415를 사용하여 야간 영상 촬영을 진행하였다. 획득한 영상을 토대로 MATLAB R2018a를 이용하여 영상 전처리, 크기 추정이 가능한 매실 추출, RGB 및 Depth 영상 정합 및 매실 크기 추정의 4단계로 구성된 매실 인식 및 추정 프로그램을 구현해 매실 성장 단계를 고려하여 2018년의 5개 영상 및 2019년의 5개의 영상을 분석하였다. 10개 영상에 대해 프로그램을 구동하여 얻은 결과를 통해 매실 인식률의 평균 61.9%, 매실 인식 오류율 평균 0.5% 및 크기 측정 오차율 평균 3.6%를 도출하였다. 이러한 매실 인식 및 크기 추정 프로그램의 지속적인 개발은 향후 정확한 열매 크기 모니터링 및 복숭아 씨살이좀벌의 적기 방제 시스템 개발을 가능하게 할 것으로 예상한다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.305-312
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• 2023

기포 크기 분포를 음파 감쇄 손실을 이용하여 역산하기 위해 Physics-Informed Neural Network(PINN)을 사용하였다. 역산에 사용되는 선형시스템을 풀기 위해 이미지 처리 분야에서 선형시스템 문제를 해결한 Adaptive Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm(Ada-LISTA)를 PINN의 신경망 구조로 이용하였다. 더 나아가, PINN의 손실함수에 선형시스템 기반의 정규항을 포함함으로써 PINN의 해가 기포 물리 법칙을 만족하여 더 높은 일반화 성능을 가지도록 하였다. 그리고 기포 추정값의 불확실성을 계산하기 위해 딥앙상블 기법을 이용하였다. 서로 다른 초기값을 갖는 20개의 Ada-LISTA는 같은 훈련데이터를 이용하여 학습되었다. 이 후 테스트시 훈련데이터와 다른 경향의 감쇄 손실을 입력으로 사용하여 기포 크기 분포를 추정하였고, 추정값과 이에 대한 불확실성을 20개 추정값의 평균과 분산으로 각각 구하였다. 그 결과 딥앙상블이 적용된 Ada-LISTA는 기존 볼록 최적화 기법인 CVX보다 기포 크기 분포를 역산하는데 더 우수한 성능을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.207-224
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• 2000

모집단을 집략화하여 층화 2-단 표본 추출을 할 때에 일반적으로 집락의 크기는 정해져 있다. 그러나 집락이 아파트 단지 등과 같은 경우에 집락의 크기는 큰 차이를 보인다. 이 경우 집락을 합치거나 또는 분할할 필요가 생긴다. 대 표본조사(large sample survey)에서 행정상 또는 조사 편의상 동질의 원소들이 집락화 되어 있고 집락의 크기를 결정할 필요가 있을 경우가 고려되었으며 본 논문에서는 집락의 최적크기를 결정하는 문제를 다루었다. 또한 주어진 비용 하에서 최적의 일차 추출 단위 수와 최적의 이차 추출 단위 수를 구하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.383-391
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• 2011

이 논문에서는 역가우스분포의 적합을 위한 변형된 엔트로피 기반 검정을 제시한다. 이 검정은 자료생성분포와 역가우스분포의 엔트로피 차이에 기초를 두고 있으며 검정통계량은 엔트로피 차이의 추정량을 사용한다. 엔트로피 차이의 추정량은 자료생성분포에 대한 엔트로피 추정량으로 Vasicek의 표본엔트로피와 역가우스분포에 대한 엔트로피 추정량로 균일최소분산불편추정량을 사용하여 얻는다. 모의실험을 통해 얻은 표본크기와 윈도크기에 따른 검정통계량의 기각값들을 표의 형태로 제공한다. 제안한 검정의 검정력 알아보기 위해 여러 대립분포와 표본크기에 대해서 모의실험을 수행하고 기존의 엔트로피 기반 검정과 비교한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.100-105
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• 2014

본 논문에서는 레이더 시스템에서 탐지 거리 추정에 영향을 미치는 레이더 단면적의 크기에 대한 집적 방식을 비교 분석한다. 본 논문에서는 레이더 단면적의 크기에 따라 크기가 작을 경우 스웰링 케이스 1, 클 경우에는 스웰링 케이스 3의 탐지 확률을 레이더 방정식에 적용하여 탐지 거리를 추정하였다. 모의실험을 통해서 스웰링 케이스의 차이에 따른 코히런트 집적과 비 코히런트 방식을 비교 분석하였다. 모의실험을 통해서, 비 코히런트 집적 방식이 추정 거리가 가장 우수하였고 코히런트 집적 방식은 스웰링 케이스를 적용한 탐지 거리 추정에 적합하지 않음을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.113-117
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• 2014

본 논문에서는 레이더 시스템에서 탐지 거리 추정에 영향을 미치는 레이더 단면적의 크기에 대한 집적 방식을 비교 분석한다. 본 논문에서는 레이더 단면적의 크기에 따라 크기가 작을 경우 스웰링 케이스 1, 클 경우에는 스웰링 케이스 3의 탐지 확률을 레이더 방정식에 적용하여 탐지 거리를 추정하였다. 모의실험을 통해서 스웰링 케이스의 차이에 따른 코히런트 집적과 비 코히런트 집적을 비교 분석하였다. 비교 분석 결과, 비 코히런트 집적 방식이 추정 거리가 가장 우수하였고 코히런트 집적 방식은 스웰링 케이스를 적용한 탐지 거리 추정에 적합하지 않음을 알 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제43권4호
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• pp.638-654
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• 2008

본 연구에서는 설문조사를 통해 중학생들의 도형표현도 인지 능력을 알아보려 했다. 분석 결과 3가지 사실을 확인할 수 있었는데, 우선 과소추정 경향은 지수함수로 나타나며, 선기호, 사각기호, 원기호, 입체기호 순으로 과소추정 정도가 증가하였다. 둘째, 범례의 수(3, 5, 7개), 범례 표현방법(나열, 포섭), 기호 크기 척도 체계(비례적, 심리적)에 따라 기호의 크기가 상이하게 인지되고 있음을 확인하였다. 마지막으로 범례에 비해 기호의 크기를 과대추정 하는 경향이 있었고, 1학년과 3학년의 기호 인지 능력에서는 차이를 보이지 않았다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권8C호
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• pp.795-802
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• 2003

영상 잡음의 제거를 위해서는 영상에 대한 통계적 모델을 설정하고, 잡음이 섞인 영상에서 원 영상의 분산을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 분산을 추정하기 위해서는 일반적으로 유한한 크기의 주변 영역 정보를 이용한다. 주변 영역의 크기는 평탄 영역 및 에지 영역과 같이 영상의 영역에 따라 달라진다. 즉, 에지 영역인 경우는 주변 영역의 크기를 작게 설정할수록 추정 분산이 보다 정확하며, 평탄 영역의 경우는 주변 영역의 크기가 크면 분산의 추정이 정확해 진다. 이와 같이 추정된 원 영상의 분산을 이용하여 잡음 영상에 Wiener 필터를 적용함으로써 영상의 잡음을 제거하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 영역의 부모-자식 관계를 이용하여 중요도를 작성하고, 이를 이용하여 분산을 구하기 위한 이웃 영역의 범위를 결정하는 방법을 제안한다. 먼저 웨이블릿 계수의 중요한 특성을 획득할 수 있는 중요도를 작성하기 위해 간단한 분류 방법을 사용한다. 중요한 웨이블릿 계수의 수에 근거하여 웨이블릿 계수의 범위를 결정한 뒤 ML 방법을 이용하여 원 신호의 분산을 추정한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 나은 결과를 보여줌을 알 수 있다.