온실가스 증가에 따른 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하기 위하여 전구기후모델(AOGCM)의 기온과 강수 자료를 이용하여 한반도 지역에 대한 통계적 규모 상세화(statistical downsacaling, SDS) 기법을 개발하였다. 개발된 기법은 Cyclostationary Empirical Orthogonal Function (CSEOF) 분석과 회귀분석을 결합한 것으로 관측과 AOGCM 시계열의 통계적 상관성을 이용하고 있다. 20세기말(1973-2000) 동안의 광역규모의 기온(ECMWF)과 강수량(CMAP) 및 AOGCM의 기온과 강수량 자료에 통계적 상세화 기법을 적용하고 비교함으로써 이 기법의 유효성을 검증하였는데, 상세화된 기온과 강수량 자료는 관측된 계절변동성과 월변동성을 잘 모사하였다. 특히, 여름철 관측에 비해 저평가된 AOGCM의 강수량 크기와 변동성이 상세화를 통해 관측치에 근접하게 되었다. AOGCM의 미래 강수량 변화는 21세기 후반에 계절적으로 봄과 여름에 증가할 것을 예상되었다. 상세화된 AOGCM의 강수는 겨울을 제외한 모든 계절에서, 특히 여름철에 가장 많이 증가할 것으로 전망되었다. AOGCM의 미래 기온변화는 21세기 후반으로 갈수록 상승하며, 계절적으로 겨울철의 기온 상승폭이 더 클 것으로 전망되는데, AOGCM을 상세화한 결과에서는 겨울과 더불어 여름에도 기온 상승폭이 클 것으로 전망되었다. 개발된 기법은 역학적 결과와 관측과의 통계적 상관성을 이용하기 때문에 광역규모의 기후적 특성뿐만 아니라 한반도 지형 등 지역적 특성도 모두 반영함과 더불어 광역규모의 자료를 빠른 시간내에 효과적으로 상세화시킬 수 있는 장점도 지닌다. 한편 상세화에 사용된 CSEOF의 모드수 등에 따른 불확실성 등은 통계적 상세화 과정에 개선될 여지가 남아있음을 보여준다.
시스템의 특성을 이해하고 신뢰성 있는 제어를 위해서는 시스템에 대한 정확한 모델을 필요로 한다. 이러한 목적을 위해서 많은 연구자들에 의한 다양한 방법의 모델링 방법이 계속되어 연구되어지고 있다. 현재 많이 사용하는 모델링 방법 중에는 통계적 기법을 이용하는 것, first principle 방법을 이용하는 것, 지능형 기법을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법인 fractional factorial 방법을 이용한 모델, Taguchi 방법을 이용한 모델, 그리고 지능형 방법인 신경회로망을 이용한 모델의 3가지 모델을 사용해서 각 모델의 학습오차와 예측오차 등의 특성을 비교하였다. 모델에 사용된 데이터는 비선형 시스템인 플라즈마 화학 증착 장비(Plasma-Enhnaced Chemical Vapor Deposition : PECVD)에 의해 증착된 산화막 실험 데이터이다. 각 모델에 대해서 PECVD 데이터를 사용하여 모델을 만들었을 때 각 모델의 학습오차와 학습오차 변위, 그리고 예측오차와 예측오차변위를 조사하였다. 세가지 모델 모두 학습오차가 예측오차보다 작았으며 변위 또한 학습오차변위가 예측오차변위보다 작았다. 본 연구 결과는 일반적으로 신경회로망에 의한 오차가 다른 통계적인 방법에 의한 오차보다 작음을 보여준다.
텍스트 자동분석을 통해 얻어진 통계적인 용어연관성은 정보검색 및 언어 처리와 관련된 여러 분야에서 폭넓게 이용되고 있다. 용어연관성을 구하기 위한 연관계수는 여러 가지가 있지만 적용분야에 관계없이 유사계수 공식이나 상호정보량 공식이 주류를 차지하고 있다. 이런 공식들은 그 통계적 특성이 서로 다르기 때문에 알맞은 적용분야를 파악할 필요가 있다. 이 연구에서는 필요 연관계수 공식의 특성을 이론적으로 파악하였고, 실험으로 검증하기 위하여 240만 어절 분량의 실험용 한국어 신문기사 데이터베이스를 구축하였다.
본 논문에서는 멀티웨이브릿 변환영역에서 통계적 모델과 지각적 동조특성을 이용한 적응적 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크는 4레벨로 분해된 멀티웨이브릿 변환영역에서 최저주파 영역과 최고주파 대역들을 제외한 중간 및 고주파 영역에, 인간 시각 시스템(human visual model BWS)을 이용한 JND(just noticeable difference) 특성과 NVF(noise visibility function)를 이용한 통계적 특성을 기반으로 정상상태 가우시안 모델과 비정상상태 가우시안 모델에 따라 지각적 동조 특성을 이용하여 적응적으로 삽입된다. 실험 결과 제안한 방법에서 에지나 텍스쳐 영역에 더 강하게 삽입할 수 있었고, 평탄영역에서 보다 적응적으로 은닉할 수 있었으며 정상상태 가우시안 모델에서 지각적 동조특성을 이용한 방법이 더 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
시간 영역에서의 초음파 강쇄계수 추정방법은 일반적으로 감쇄매절을 통과하면서 반사된 초음파 신호의 통계적인 특성의 해석을 기초로 한다. 따라서 선뢰할 수 있는 추정결과를 얻기 위해셔는 대게 충분히 많은 초음파 신호의 샘플을 펼요로 하게 된다. 감쇄계수를 추정하는 문제에 있어서, 이것은 감쇄계수 영상의 공간 해상도 체적내에서 통계적으로 다른 특성을 갖는 많은 스렉클 패턴이 필요하다는 것을 의마한다. 이 논문에서는 스펙클 패턴이 초음파 빔의 정확산함수에 따라 다른 통계적인 특성을 갖는다는 성질을 이용하여 초음파 선행변환자플 회전시키면서 각 회전각도에서 측방향 스캔을 함으로써 통계적 상관이 적은 다수의 샘플틀을 얻는 방법을 제안하였다. 이 방법은 최근에 우리가 제안한초음파 감쇄계수의 추정을 위한 엔트로피 방법과 결합되어 감쇄계수추정의 정확성을 증가시카고 공간해상도를 줄얼 수 있다. 인체의 연조직과 유사한 특성을 갖는 팬텀을 제작한 후 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 검증하도록 하겠다.
이 연구는 안면도 지역의 관광 개발에 대한 지역주민의 영향지각을 측정하여 이러한 관광영향요인에 대한 지역주민의 세분화된 특성에 따른 차이를 각각 분석하고 그 유용성을 다시 종합적으로 확인함으로써 효율적인 안면도 관광지의 관리전략을 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 안면도 관광개발에 대한 지역주민의 영향 지각은 요인분석 결과 지역환경훼손, 지역문화발전, 지역경제발전, 지역문화훼손의 네 요인으로 구분되었다. 이 네 가지 요인에 영향을 미치는 변수를 각각 인구통계적 특성, 거주 특성, 관광인식 특성별로 세분화하여 분석해 본 결과 거주 특성과 관광인식 특성이 인구통계적 특성에 비해 지역주민의 관장영향에 대한 집단간 지각의 차이분석에 상대적으로 유용한 것으로 밝혀졌다. 이러한 견과는 향후 지역주민의 관광영향 지각 연구에서 인구통계적 특성뿐만 아니라 거주 특성이나 관광인식 특성을 비교 분석하여 종합적으로 검토하여야 함을 시사한다. 지역관광개발에 대한 지역주민의 적극적인 호응과 참여를 유도하기 위해서는 지역주민의 인구통계적 특성뿐만 아니라 지리적, 관광인식 특성별로 세분된 집단에 대해서 각각 별도의 정책대안이 필요할 것이다.
본 연구의 목적은 노년층 남성과 여성의 인구통계적 특성이 의복태도, 의복행동, 쇼핑행동에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 설문지를 통하여 나이 55세 이상의 미국 남부에 거주하는 67명의 남성과 75명의 여성이 자료분석에 이용되었다. 의복 및 쇼핑과 관련된 변수로 의복태도, 유행의사 선도력, 기성복에 대한 만족, 쇼핑관심, 점포충성도가 사용되었으며, 인구통계적 특성은 수입, 결혼여부, 사회참여도, 학력, 나이, 성으로 구성되었다. 결과로 의복태도는 미혼일수록, 사회참여도가 높을수록, 학력이 높을수록 그 수치가 높은 것으로 낱났다. 기성복에 대한 만족은 수입과 학ㄱ력이 높을수록 또 남성이 여성에 비해 만족도가 큰 것으로 나타났다. 쇼핑에 대한 관심의 정도는 결혼여부, 학력, 성과 관련이 있었다. 즉 미혼일수록 교육수준이 높을수록 남성보다는 여성이 쇼핑에 관심이 큰 것으로 나타났다. 그 외 유해의사선도력은 오직 성에 의해서만 영향을 받았으며, 점포충성도 역시 학력에 의해서만 영향을 받았다. 남성과 여성 각각의 차이에 대한 분석에서는 남녀에 따라 인구통계적 특성이 의복태도, 의복행동, 쇼핑행동에 미치는 영향이 다르게 나타나 남녀간의 차이를 보여주었다. 예로 남성에게 있어 결혼여부는 쇼핑관심에 영향을 미치는 중요 변수이나 여성의 경우 교육수준이 쇼핑관심에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 유통업 종사자들은 노년층 남성 중 미혼자를, 노년층 여성 중 고학력자를 주요 표적으로 삼아 마케팅 전략을 세울 필요가 있다 하겠다.
산란강도의 변동에 따른 통계적 특성은 능동소나의 성능에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 주요 산란과정을 이해하는 측면에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 천해에서 측정한 해저면 후방산란 신호의 통계적 특성 분석에 대한 내용을 기술하였다. 천천히 움직이는 30kHz의 실험용 소나로 해저면에 대한 자료를 수집하였다. 신호의 진폭변화에 대한 시${\cdot}$공간 상관함수를 계산하였다. 또한, 넓은 빔과 좁은 빔 신호의 포락선에대한 분포함수와 오경보 확률을 계산하고, 이론 모델과 비교를 시도하였다. 분석 결과에서 이동음원에 의한 해저면 후방산란 변동의 통계적 특성은 고정된 음원의 경우와 다른 특징을 나타냈다.
Graphic image data의 효율적인 coding을 위해서, 한글 image와 영문 image의 통계적인 특성들이 측정 비교되었다. 또한 Markov model에 의한 run length의 확률분포와 측정된 run length의 확률분포가 비교 검토되었다. 측정된 run length 분포는 negative-power 분포에 유사하며, 이것은 한글 image 에서 더욱 뚜렷한 것으로 나타났다. 대표적 네가지 run length code의 coding 특성이 비교되었는데, 영문 image보다 한글image의 coding 특성이 더욱 우수한 것으로 밝혀졌다.
무선 통신에서 다중 전파 경로에 의하여 발생하는 Rayleigh 신호의 페이딩 현상에 대한 시뮬레이션은 정현파의 합으로 구성된 수학적 모델을 사용하여 구현될 수 있다. Jakes 모델 역시 이러한 정현파의 합에 근거한 매우 간단한 페이딩 채널 모델로서 널리 사용되어 왔다. 그러나 Jakes 모델은 시뮬레이션을 통하여 얻어지는 시간적 관계 특성이 통계적인 특성과 일치 하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Jakes 페이딩 채널 모델의 통계적 특성과 시간적 특성의 차이점을 비교 분석하고 새로운 시뮬레이션 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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