가축 육종 체계 또는 선발방법의 상호 비교를 할 수 있도록 다형질 컴퓨터 모의실험을 위한 확률모형을 개발하고, 기존 연구결과로부터 얻어진 평균과 상가적 유전효과 및 잔여오차의 분산 및 공분산 값을 실험 모수로 사용하여 모의실험 축군을 생성하였고, 선발방법은 임의교배, 표현형가, 참육종가 및 추정육종가에 의한 선발 중에서 선택할 수 있도록 하였다. 개체의 육종가는 MTDFREML package를 사용하여 추정하였다. 모의실험 프로그램의 정확성을 검증하기 위하여 크기가 다른 세 축군을 20년간 임의교배하여 모의실험한 결과, 평균값과 분산 및 공분산 값은 모의실험 모수로 주어진 값과 비슷하였고, 축군의 크기가 클수록 모의실험 모수로 주어진 값에 더욱 근접하였으며 표준오차가 작아졌다. 임의교배를 계속함에 따른 근교계수와 축군 평균 및 분산의 변화를 확인하기 위하여 종모우 1두, 종빈우 10두를 유지하는 소축군 10개를 500년간 모의실험 한 결과, 근교계수의 변화는 이론적 추정함수와 비슷하였으며, 평균값은 작은 축군에서 세대에 따라 임의부동현상을 보였지만 근교계수가 증가하여 1에 가까워지면 일정한 값으로 수렴하였다. 축군내 분산은 근교계수의 증가에 따라 감소하였다. 이상의 결과를 보면, 모의실험 모형에 의해 생성된 축군의 자료는 모의실험 모수와 같은 통계적 특성을 유지하는 것으로 사료된다.
수위-유량 관계 곡선을 나타내는 곡선식에 포함되어 있는 매개변수의 추정을 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heteroscedasticity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(pseudolikelihood estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.
특징 정규화는 음성 특징 파라미터들의 통계적인 특성의 정규화를 통해 훈련 및 테스트 조건 사이의 환경 불일치의 영향을 감소시키는 방법으로서 기존의 Gaussian mixture model-hidden Markov model(GMM-HMM) 기반의 음성인식 시스템에서 우수한 성능개선을 입증한 바 있다. 하지만 심층신경망(deep neural network, DNN) 기반의 음성인식 시스템에서는 환경 불일치의 영향을 최소화 하는 것이 반드시 최고의 성능 개선으로 연결되지는 않는다. 본 논문에서는 이러한 현상의 원인을 과도한 특징 정규화로 인한 정보손실 때문이라 보고, 음향모델을 훈련 하는데 유용한 정보는 보존하면서 환경 불일치의 영향은 적절히 감소시켜 음성인식 성능을 최대화 하는 특징 정규화 방식이 있는 지 검토해보고자 한다. 이를 위해 평균 정규화(mean normalization, MN)와 평균 및 분산 정규화(mean and variance normalization, MVN)의 절충 방식인 평균 및 지수적 분산 정규화(mean and exponentiated variance normalization, MEVN)를 도입하여, 잡음 및 잔향 환경에서 분산에 대한 정규화의 정도에 따른 DNN 기반의 음성인식 시스템의 성능을 비교한다. 실험 결과, 성능 개선의 폭이 크지는 않으나 분산 정규화의 정도에 따라 MEVN이 MN과 MVN보다 성능이 우수함을 보여준다.
일반적으로 쌍체 비교(paired comparison 또는 paired t test)가 효과적인 쌍으로의 구획을 통하여 소위 독립비교(group comparison)라고 일컫는 독립 이표본 t 검정(two-sample t test)보다 정밀한 결과를 제공하는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이와 같은 사실을 통계적으로 됫받침하기 위하여 두 방법의 정밀도를 보다 정량적으로 비교하였다. 독립 비교와 쌍체 비교가 각각 일원배치법과 이원배치법 (특히, 임의화 블록 설계법)의 특수한 경우이므로 각각에 상응하는 신뢰구간의 길이의 비로 정의된 비교 통계량은 분산분석의 통계량으로 표현된다. 다시 말해서, 이 통계량은 t 와 F 분포함수로 표현되므로 쉽게 독립비교와 쌍체비교의 정밀도를 비교할 수 있다. 실제로, 자주 쓰이는 유의수준에서는 쌍체표본 내에 구획 간의 유의한 변동이 있으면 쌍체비교가 독립비교보다 정밀할 가능성이 더 높다.
현재 국내에서 활발히 이루어지고 있는 GPS 정밀측지측량은 GPS 관측성과가 관측값의 통계적 검증없이 이루어지고 있단 문제점이 있다. 그리고 육지와 해상의 통합지리정보시스템구축을 위한 수치지형도와 수치해도의 통합투영의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구를 통하여 GPS 망조정에 사용되는 3점의 기준선에 대한 기하학적인 강도에 따른 정밀도 분석과 분산계수의 변화에 따른 GPS 관측 값들의 정밀도 분석방법으로 GPS 관측값의 정밀도 향상을 위한 방법을 제시하였다. 또한, GPS 관측값의 정밀도를 향상시키는 방법과 수치지도와 전자해도의 통합투영으로 GPS 기준점을 이용한 수지지형도와 수치해도의 경계선 오차량을 비교 검토하여 수치지형도와 수치해도의 통합관리의 방향을 제시하였다. 그리고 이렇게 산출된 GPS 관측결과를 이용하여 EDM 측량결과를 산출하고 수치지형도와 수치해도를 이 정계값들로 맞추었을 때 전체적인 경계점 오차량을 비교 검토하였다.
본 연구에서는 수도권매립지 반입 음폐수에 대한 성상분석을 통하여 음폐수의 일반적인 특성을 살펴보고, 음폐수 유래 공정(사료화, 퇴비화)에 따른 음폐수 성상 특징을 비교하였다. 음폐수는 고농도의 유기물을 함유한 폐수이며 습식 혐기소화가 가능한 범위의 함수율을 나타내었다. 음폐수는 산성을 띠며 비교적 높은 세부 성상(탄수화물, 단백질, 지방, 에탄올, 아세트산, 프로피온산 등)의 변화율을 나타냈다. 사료화 및 퇴비화 공정 유래 음폐수 성상을 비교한 결과, 평균값 기준으로 사료화가 다소 낮은 농도를 보였으나 분산분석에 따른 통계적 차이는 유의성이 없었다.
본 연구에서는 일방향(unidirectional)으로 섬유가 강화된 복합재료를 다루게 되는데, 섬유는 직경이 모두 같고, 길이가 무한이며, 서로 평행하게 정렬되엉 불규칙 하게 분포된 원형실린더로 가정한다. 먼저, 임의의 한 기준 산란체에 의한 압축파 및 SV파의 산란을 수식화하고, 기준 산란체에 대한 나머지 산란체들이 존재할 확률을 이용하여 산란계수의 통계적 기대값을 구함으로써 그 매질내에 존재하는 파동의 전파 특성을 지배하는 분산 관계식의 해를 수치적으로 구함으로써 매질의 평균전파속도, 유 효 동탄성계수 및 감쇠계수를 주파수와 체적비의 함수로 구한다. 또 구하여진 동탄 성계수의 저주파 극한값과 정적하중상태에서 구한 Hashin-Rosen의 값들과 비교하여 봄 으로써 본 연구의 타당성을 입증한다.
본 논문에서는 쌍직교 웨이브릿 영역에서 워터마크를 삽입할 수 있는 연속 부대역 양자화 및 스토케스틱 다해상도 특성을 갖는 지각 모델을 제안한다. 적응 워터마킹 알고리즘을 갖는 지각모델은 보다 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)에 의해서 텍스쳐 및 에지 영역에 삽입한다. 워터마크 삽입은 국부 영상 특성을 갖는 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이 방법은 워터마크가 노이즈 특성을 갖기 때문에 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary state) 가우스 모델과 정상상태(stationary state) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한다. 정상상태 GG모델의 삽입은 다해상도 내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. 형상계수를 추정하기 위하여 모멘트 정합 방법을 사용한다. 비정상상태 가우스 모델은 각 부대역의 국부 평균 및 분산을 이용한다. 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였으며, 공격에 대한 실험으로 Stirmark 3.1 benchmark test를 수행하였다.
본 연구는 3년간 가정용수의 실측사용량 자료를 바탕으로 표본가구의 가구특성, 주택특성, 월 특성을 나타내는 항목들을 조사하여 가정 용수 수요예측모형을 개발하는 것이다. 그러나 가정용수 사용량의 분포가 왼쪽으로 치우쳐져 있는 형태를 가지므로 정규분포를 따르지 않는다. 따라서 반응변수가 정규분포를 가정하는 다중회귀모형 적용 시 추정치가 편의 되며, 모형의 설명력이 매우 낮은 결과를 초래한다. 그리고 자료의 대용량화로 인하여 오차분산이 매우 작아지므로 분산분석표에 나타나는 설명변수들의 검정 시 항상 유의하게 나타나는 결과를 초래한다. 이에 대한 대안으로 와이블 회귀모형 및 대수정규 회귀모형을 이용하여 가정 용수 수요량 예측 모형을 통계적으로 분석하고자 한다. 분석결과를 토대로 가정용수의 수요예측, 수요관리 정책수립, 수도 관련 기자재 및 시설 규격결정 등에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 국내에서 활발히 이루어지고 있는 GPS 관측성과가 관측값의 통계적 검증없이 이루어지고 있는 문제점이 있다. 그리고 육지와 해상의 통합지리정보시스템구축을 위한 수치지형도와 수치해도의 통합투영의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구를 통하여 GPS 망조정에 사용되는 3점의 기준점에 대한 기하학적인 강도에 따른 정밀도 분석과 분산계수의 변화에 따른 GPS 관측값들의 정밀도 분석방법으로 GPS 관측값의 정밀도 행상을 위한 방법을 제시하였다. 또한, GPS 관측값의 정밀도를 향상시키는 방법과 수치지도와 전자해도의 통합투영으로 GPS 기준점을 이용한 수치지형도와 수치해도의 경계선 오차량을 비교검토하여 수치지형도와 수치해도의 통합관리의 방향을 제시하였다. 그리고 이렇게 산출된 GPS 관측결과를 이용하여 EDM 측량결과를 산출하고 수치지형도와 수치해도를 이 경계값들로 맞추었을 때 전체적인 경계점이 오차량을 비교 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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