석탄가스화 복합발전소는 기존 석탄화력 발전소에 비해 온실가스 및 대기오염물질을 적게 배출할 뿐만 아니라 국제적으로 쉽게 확보할 수 있는 저렴한 저품위 석탄을 사용할 수 있어서 연료를 안정적으로 공급받을 수 있다. 이에 본 논문에서는 석탄가스화 복합발전 건설의 에너지안보 확보편익을 추정하고자 한다. 이를 위해 무작위로 추출된 전국 600가구를 대상으로 설문조사를 수행한 후 얻은 자료에 조건부 가치측정법을 적용하여 분석한 결과를 제시한다. 통계적 효율성의 확보를 위해 이중경계 모형을 적용하며 영(0)의 응답자료를 적절하게 다루기 위해 스파이크 모형을 적용한다. 분석결과 석탄가스화 복합발전소로부터 생산되는 전력 1kWh에 대해 응답자들은 평균적으로 6.05원의 추가적인 지불의사액을 가졌다. 즉 석탄가스화 복합발전소로부터 생산되는 전력에 대한 에너지안보 확보편익은 6.05원/kWh이다. 올해 완공되는 태안 석탄가스화 복합발전소의 예상 연간 발전량은 2.27TWh이므로 에너지안보 확보편익은 연간 13,740백만원으로 추정된다.
본 연구에서는, Markov 연쇄 모형에 의해 산정된 모의 일 강우량을 일 유출모형인 Tand 모형에 입력시켜 모의 일유출량을 산정함으로써 저수유량계열을 확장하는 방법을 개발하였다. 또한, 모의된 일 유량계열로부터 지속기간별 연 최저치 계열을 작성하였으며, 지속기간별 연 최저치계열에 대한 빈도분석을 시행하였다. 분석에 사용된 분포형은 Lognormal-2, Lognormal-3, Gamma-2, Gamma-3, LogGamma-3, Gumbel-2, Weibull-2 분포이었으며, 모수추정은 모멘트법과 최우도법을 사용하였다. Kolmogorov - Sminorv 검정방법으로 지속기간별 연 최저치 계열에 적합한 확률분포형을 결정하고, 용담댐 지점을 대상으로 하여 지속기간별 갈수 빈도곡선을 산정하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 적용하면 과거 저수 유량계열의 통계적 특성을 잘 나타내는 일 유량의 모의가 가능 하여, 갈수유량계열 자료가 빈곤한 유역에서 확률 갈수량을 추정하는데 유용하리라고 판단된다.
본 논문에서는 음성과 온라인 문자를 단일시스템으로 인식할 수 있는 음성 문자 공용인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)은 음성인식과 온라인 문자인식을 위해 매우 유용한 도구로 잘 알려져 있으나, 인식을 위해서는 각각을 독립 시스템으로 구현하고 있어 추가적인 메모리와 계산량을 요구한다. 제안한 공용인식 시스템은 음성인식과 문자인식을 결합하기 위하여 이들을 동일한 CHMM모델로 구성한 후 상태단위로 지속정보를 제어하는 OPDP(One Pass Dynamic Programming) 알고리즘을 통하여 음성과 문자를 인식할 수 있는 확률 통계적 시스템을 구현하였다. 음성은 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 파라미터, 문자는 위치 변화량 파라미터와 비트맵 파라미터를 사용하였으며, MLE(Maximum Likelihood Estimation) 추정법을 이용하여 음소와 자소를 결합한 115개의 3상태 9천이 CHMM모델을 구성하였다. 공용인식기의 실험결과 음소 인식률 51.65%, 음성 단어 인식률 88.6%, 자소 인식률 85.3%, 필기체 단어인식률 85.6%를 나타내어 공용인식의 유효함을 확인할 수 있었다.
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.
이 논문은 분수공적분 개념을 이용하여 KOSPI200지수와 지수선물가격간에 장기균형관계가 있는지를 살펴보고 있다. 이것을 위해 로그변환 현 선물가격 각각의 분수차분계수를 주파수영역 (frequency domain)의 GPH 추정량을 구한 다음, 현 선물 회귀식의 추정을 통해 도출한 균형오차의 차분계수와 비교하였다. 이 방법은 전통적인 공적분방법에서 규명하지 못한 금융시계열자료의 통계적인 특성을 분석할 수 있는 장점이 있다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정수차원의 차분구조모형에서는 공적분검정을 통한 장기균형관계의 증거를 찾기가 어려웠다. ADF 단위근 검정과 KPSS 정상성 검정에서 상반된 결과가 제시되어 두 시계열을 I(1)으로 확정하기가 불가능하였다. 둘째, GPH 추정량를 이용하여 차분계수를 추정한 결과, 두 시계열 모두 불안정한 장기기억구조를 가지는 것으로 식별되었고 균형오차는 정상적인(stationary) 장기기억구조를 가져 현 선물가격간에 분수공적분관계가 있는 것으로 파악되었다. 이 논문은 선물시장과 현물시장이 장기균형관계를 국내 선행연구에서 이용하지 않았던 분수공적분을 이용하여 분석했다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
본 연구에서는 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회 감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는 데 목적이 있다. 52명(남 26명, 여 26명)의 피험자가 실험에 참여하였다. 실험은 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 얼굴 표정 모방 과제와 자발적 표현과제로 구분되어 두 사람은 상호작용하였고 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이상 데이터 제거 기법을 활용해 눈 깜빡임 노이즈를 제거하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t 검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석 결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.050 ± 1.817)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.659 ± 1.514) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(92) = -4.629, p = 0.000). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감 유무를 추정하는 규칙을 정의하였고, 새로운 실험참가자 12명(남 6명, 여 6명, M ± SD = 22.84 ± 1.57세)을 대상으로 규칙을 검증(추정 정확도 75%)하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회 감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 가상 현실 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
목 적 : EBV는 전 세계적으로 다양한 질환을 일으키고, EBV는 지역과 EBV에 노출된 사람의 면역 또는 병적 상태에 따라 감염형이 달라 EBV 감염형에 관한 연구는 EBV의 역학연구와 EBV 관련 질환의 병인연구에 제일 기본적이다. EBV의 잠복감염 유전인자들에 의한 세포독성 T 림프구 면역상태는 EBV에 의한 다양한 질환의 병인적 역할이 있으며 HLA에 의하여 유발되어지는 것으로 알려져 있다. 과거에 시행한 많은 연구에서 EBV 감염과 HLA형과의 연관성은 객관적으로 입증되지 않았으나, HLA II형에 속한 항원이 EBV의 인체 내 침투에 관여한다는 사실이 최근에 보고됨으로써 이에 대한 관심이 재조명되고 있다. 이에 저자들은 EBV 감염에 의한 국내 급성 전염성 단핵구증 환아에서 주된 EBV 감염형의 분포를 확인하고, 급성 전염성 단핵구증의 발생이 HLA형과 연관성이 있는 지를 분자생물학적 분류법으로 알아보고자 이 연구를 실시하였다. 방 법 : 연구 대상은 6세에서 13세 사이의 급성 전염성 단핵구증으로 확진된 24명의 환아 이었다. 감염형의 비교 대조군은 건강한 정상 소아 중 면역혈청학적 검사로 EBV 노출이 확인된 동일한 연령의 58명이었고, HLA형 분류의 비교 대조군은 연구대상 환아와 동일한 연령의 정상 소아 200명을 대상으로 실시하였다. EBV에 의한 급성 전염성단핵구증 환아에서 중합 효소 연쇄반응법으로 EBV 감염형을 분류하여 주된 감염형을 확인하고, ARMs PCR법으로 HLA-A, B, C 항원형을, PCR-SSOP법으로 HLA-DRB 항원형을 분류하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 결 과 : 1) EBV 감염형 결과 : 연구 대상 환아 24명에서 EBV A형이 20명(83.3%)이었고, B형은 4명(16.7%)이었다. 비교 대조군의 경우에는 58명 중 14명(24.1%)이 EBV가 검출되고 이들 중 A형은 11명(78.6%)이었고, B형이 3명(21.%)이었다. 2) HLA 형 분류 결과 : HLA I형 결과는 HLA-A24형에서 비교 대조군 200명 소아 중 69명이 양성이었고, 연구 대상 환아 24명 중 14명이 양성을 보여 RR치가 3.5724, chi-square치가 5.26, P<0.05으로 통계적 유의성을 보였다. 그러나 HLA-B, C항원형에서는 통계적으로 유의한 결과가 없었다. HLA II형 결과는 HLA-DRB1*07형에서 비교 대조군 200명 소아 중 18명이 양성이었고, 연구 대상 환아 24명 중 8명이 양성을 보여 RR치가 5.6173, chi-square치가 9.73, P<0.01로 통계적 유의성을 보였다. 결 론 : 위의 연구 결과를 통하여 국내 급성 전염성 단핵구증 환아의 EBV 감염형은 정상 비교 대조군의 소아에서 주된 감염형인 A형과 동일한 감염형임을 확인하였다. 그리고 HLA형 연구에서 HLA-A24형과 HLA-DRB1*07형이 정상 대조군과 비교하여 통계적 유의성을 보여 EBV에 의한 급성 전염성단핵구증 발생이 HLA형과 연관성이 있음을 추정하였다.
유한수심에서의 불규칙파에 적용할 수 있는 파고의 확률분포함수를 2가지 해석적 방법으로 유도하였다. 첫번째 방법으로 새로이 유도된 확률분포함수는 Rayleigh 확률분포함수에 대한 직교 다항식을 유도함으로써 급수형태로 표시된다. 유도된 확률밀도함수를 비정규성이 강한 천해에서 측정한 파랑자료와 비교하였다. 확률밀도함수가 자료의 막대그래프와 잘 일치하였으나, 확률밀도함수가 급수로 표시되어 있기 때문에 파고가 큰 부분에서 음의 확률값이 된다. 비록 음의 확률값의 크기가 작다 하더라도 파고의 극치분포함수를 구하기에 부적절하다고 판단된다. 두번째 방법은 최대 엔트로피 법(maximum entropy method)을 적용하여 파고 분포와 매우 잘 일치하며, 극치파고분포와 파고의 통계적인 특성 등을 추정하는 데 매우 유용함을 알 수 있다. 그러나 최대 엔트로피 법을 사용했을 경우, 비정규분포 특성을 나타내는 변위의 분포함수와 파고의 분포함수 사이의 함수관계를 구할 수 없었다.
공구상태 감시기술은 지능형 생산시스템 구축을 위하여 중요한 요소 기술이다. 다양한 생산 공정 분야에 걸쳐 연구가 진행되었지만 기어 세이빙 공정에서 공구파손을 검출하는 연구가 발표된 바가 없다. 본 연구에서는 기어 세이빙 공정 중에 세이빙 공구의 상태를 검출하기 위하여 베타확률분포를 활용하는 통계적 기법을 제안하였다. 신뢰성 있는 공구상태 감시를 위하여 선행되어야 할 특징값 추출을 위하여 공정 중에 발생하는 진동 신호를 베타확률분포로 모델링하였다. 신호의 양봉 분포를 단봉 분포로 변환한 후 모멘트법을 사용하여 베타확률분포의 파라미터들을 추정함으로써 특징값들을 추출하였다. 특징값들의 유효성을 평가 결과, 베타분포 모델의 파라미터 중 모드가 우수한 세이빙 공구상태 감시 성능을 갖고 있음을 확인하였다.
일반적으로 통계적 언어모델의 확률을 추정하는 방법은 대량의 텍스트 데이터로부터 출현빈도가 높은 단어를 선택하여 사용하고 있다. 하지만 특정 태스크에서 적용할 언어모델의 경우 시간적, 비용적 측면을 고려할 때 대용량의 텍스트의 사용은 비효율적일 것이다. 본 논문에서는 특정 태스크에서 사용하기 위해 소량의 텍스트 데이터로부터 효율적인 언어모델을 작성하는 방법을 제안한다. 즉, 언어모델을 작성할 때 출현빈도가 낮은 단어의 빈도를 개선하기 위해 같은 문장을 반복하여 학습에 참가시키므로 단어의 발생확률을 좀 더 강건하게 하였으며 제안된 언어모델을 이용하여 3명이 발성한 항공편 예약관련 200문장에 대하여 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 반복학습에 의해 작성한 언어모델을 이용한 경우가 반복학습 적용 전에 비하여 평균 20.4%의 인식률 향상을 보였다. 또한 기존의 문맥자유문법을 이용한 시스템과 비교하여 인식률이 평균 13.4% 향상되어 제안한 방법이 시스템에 유효함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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