한국의 농업에서 쌀 생산량조사는 매우 중요한 조사로 알려져 있다. 특히 쌀 예상 생산량조사는 농업정책결정과 관련하여 유용한 기초자료를 제공한다는 점에서 가능한 한 정확한 예측을 필요로 한다. 본 논문에서는 통계적 모형을 이용한 쌀 예상 추정방법을 제안하고 기존의 주관적 추정방법인 달관추정과 비교함으로써 쌀 예상 생산량 추정과정 통계적방법의 응용 가능성과 타당성을 제시하고 있다.
본 연구는 공간통계적 방법을 이용하여 산불발생의 위험도를 통계적으로 예측하고자 하였다. 연구 재료는 전국에서 발생한 1991년부터 2008년까지 산불발생 위치자료를 이용하였다. 점사상을 양적데이터로 전환하기 위해 전국을 공간격자로 구성하여 격자형 자료화 하여 사용하였다. 전국산불 발생위치를 산불발생위치들 간의 공간상관성을 고려하여 일반적인 통계모형에 공간통계적인 기법을 더하여 산불발생의 위치를 더욱 정확하게 추정하고자 하였다. 이를 위해 회귀모형과 공간모형의 혼합모형의 한 방법인 regression kriging 방법을 적용하였다. 그 결과 공간상관성을 고려한 공간통계적 방법은 산불발생의 공간적 군집을 더욱 정확하게 예측할 수 있었다.
현재 네트워크 기반의 침입 탐지는 대부분 오용 탐지 기법을 사용한다. 하지만 이는 알려지지 않은 침입을 탐지하는 능력이 떨어지는 기법으로서 이를 보완할 수 있는 비정상행위 탐지 기법을 찾는 것이 필요하다. 따라서 수집된 감사 자료로부터 정상행위를 프로파일링하고 침입임을 판정하는데 통계적인 기법을 사용하였다. 수집된 로그로부터 통계적인 방법으로 정상행위를 프로파일링하기 위해 우선 패킷으로부터 수집되는 감사 자료의 통계적인 특성을 대변하는 분포와 파라미터를 추정하고 카이스퀘어 검정법을 사용하여, 감사 자료가 가설하는 이론적인 분포의 특성을 가지고 있다고 판정되면 이를 정상행위의 기준으로 삼는다. 이후에 수집되는 감사자료를 감시하기 위해 추정된 분포와 파라미터를 따르고 있는지의 여부를 Kolmogorov-Smirnov 적합도 검정을 이용하여 판별하고, 이를 벗어나는 경우 침입으로 판정할 수 있도록 한다.
본 논문은 기존의 단일값(점추정)으로 제시하던 검지기 성능평가 결과를 통계적 신뢰구간(구간추정)으로 제시하기 위한 검지기 성능평가 방안을 제시했다. 일반적으로 구간추정은 점추정에 비해 표본 통계의 더 많은 정보를 제공하기 때문에 기존 단일값으로 제시해 오던 검지기 성능평가 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 방법론은 크게 표본 추출, 평가척도 분석, 평가결과 제시의 세 부분으로 나누어진다. 표본추출 방법에는 다양한 통계적 표본 추출 방법이 있지만 교통, 조도, 기상조건에 따라 변화하는 차량검지기 성능의 특성상 층화추출법이 통계적 신뢰구간 제시를 위한 가장 적합한 방법론으로 간주되었다. 또한 기존에 널리 사용된 검지기 성능평가 척도들의 특징을 면밀히 분석하여 평가자로 하여금 해당 검지자료에 적합한 평가척도를 선택할 수 있는 프로세스를 정립하였다. 마지막으로 평가기간 전체(예. 30분)와 개별분석 단위(예. 1분) 평가결과의 통계적 신뢰구간을 반영하기 위한 방법론을 제시했다. 본 연구는 기존 검지기 성능평가 결과의 단일값 제시로 인해 불가능 했던 신뢰구간 제시를 가능하게 함에 따라 검지기 성능평가 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
차량추종모형은 차선변경모형과 함께 미시적 시뮬레이션 모형의 핵심 모형으로서 정확한 차량추종모형의 적용은 시뮬레이션 모형 분석결과의 신뢰성에 영향을 미친다. 기존의 차량추종모형은 대부분 가속상황과 감속상황에 동일한 모형을 적용하거나 자극부문과 민감도 부분은 거의 동일한 형태를 취하고 있으며, 가상자료를 토대로 모형이 개발되었다. 본 연구의 목적은 첫째, 모형을 추정하기 위한 연구체계를 구성하고, 둘째, 이러한 연구체계를 이용하여 신호교차로 미시적 시뮬레이션에 직접 적용이 가능한 차량추종모형을 정립하는 데 있다. 본연구에서는 이를 위해서 신호교차로에서 미시적 실측자료를 수집하였으며, 수집된 자료에서 통계적 기법을 통해서 모형 추정에 적합한 자료를 구축하였다. 현장에서 실측된 이산적인 원시자료는 차량추종모형 추정에 직접 이용할 수 없다. 따라서, 이산적 원시자료를 모형추정에 적합한 자료로 구성하기 위하여 비선형 곡선적합 알고리즘을 이용하여 연속적인 궤적함수를 구성하였고, 이를 통해서 모형추정에 필요한 선두차량과 후행차량의 현재시점과 반응시간 이후 시점에서의 위치, 순간 가속도와 순간속도 등을 도출하였다. 본 연구에서는 차량추종상황을 가속상황, 감속상황, 출발상황, 그리고 정지상황으로 구분하여 차량추종모형을 구축하였다. 가속상황과 감속상황에 대해서는 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였으며, 출발상황과 정지상황에 대해서는 추정된 가/감속상황의 모형을 바탕으로 출발상황과 정지상황에서의 차량행태를 설명할 수 있는 모형을 구축하였다 또한, 민감도와 자극부분을 새롭게 정의하여 각 상황별로 미시적 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였다. 이렇게 추정된 모형들 중에서 통계적 기법과 실측치와의 비교를 통해서 가장 적합한 모형을 선택하였다. 선택된 모형은 통계적 검정, 가상자료 그리고 실측치와의 비교를 통해서 분석하였으며, 분석결과 구축모형의 적용성은 우수한 것으로 분석되었다.
위성에 탑재된 전자광학 카메라(Electro-Optical Camera)로부터 획득된 영상에서는 카메라의 스캔 방향과 통일한 방향으로 "줄무늬잡음"이 발생하게 된다. 이는 센서의 특성이 통일하지 않고, 우주라는 열악한 환경에서 영상의 획득이 일어나기 때문이다. 똔 논문에서는 줄무늬잡음을 제거하기 위해 비선형 보정방법을 제안한다. 영상의 준균일성(quasi-homogeneous)과 센서특성의 시불변성(time-invariancy) 가정을 바탕으로, 보정하려는 열의 이웃 열을 참조하여 줄무늬잡음에 의한 오차를 추정하고 이를 최소화한다. 줄무늬 잡음 정도를 추정하기 위해 줄무늬잡음을 바이어스에 의한 것과 특성곡선의 경향 차이에 의한 것으로 나눈다. 바이어스에 의한 오차는 센서가 스캔하는 방향과 통일한 방향으로 통계적 특성을 이용하여 추정한다. 특성곡선의 경향차에 의한 오차는 보정하려는 열에서 동일한 박기 레벨을 갖는 화소들을 조사하고, 이들과 이웃하는 열의 동일 위치에 있는 화소의 밝기 레벨의 통계적 특성을 파악하여 추정한다. 이렇게 추정된 오차를 최소화함으로써, 줄무늬잡음을 효과적으로 제거하였다.적으로 제거하였다.
1989년 미국 환경청(Environmental Protection Agency : EPA)은 유독물질통제법(Toxic Substances Control Act : TSCA)에 의해 석면을 함유하고 있는 일부 제품의 제조, 수업, 가공 및 판매를 세 단계로 나누어 금지하였다. 본 논문은 석면규제를 금지여부결정과 금지우선순위결정으로 구분하여 각 결정에 내재된 EPA의 의사결정요인들을 추론한다. 특히 본 논문은 Magat et al.(1986), Asch and Seneca(1989), Cropper et al.(1992)이 EPA의 의사결정요인들로 제시한 내부신호(internal signals, 비용과 편익의 추정치)와 외부신호(external signals, 외부집단의 참여)를 석면규제에 적용하여 이들의 역할을 고찰한다. 한편 본 논문은 규제에 의해 영향을 받는 이익집단들이 EPA의 의견수렴기간(comment period) 동안에 제출한 의견서(written comments)가 외부신호를 나타낸다고 가정한다. Probit 모형으로 추정된 금지여부결정에 있어 EPA는 TSCA의 규정을 준수하여 비용과 편익을 균형하였고, 기업과 환경보호단체의 참여도 EPA의 의사 결정에 영향을 미쳤다. 즉, 어떤 제품의 금지에 소요되는 비용이 많으면 그 제품이 금지될 확률이 작았고, 그 제품의 금지를 반대하는 기업의 의견서가 많으면 그 제품이 금지될 확률이 작았다. 그러나 외부신호가 포함된 모형에서 내부 신호의 통계적 유의성이 낮아지는 문제가 나타났다. 한편 추정결과는 금지로 인해 감소된 암 한 건에 대한 EPA의 암묵적인(implicit) 평가가 5,000만 달러가 넘는다는 것을 보여 준다. Ordered Probit 모형으로 추정된 금지우선순위결정에 있어, 편익의 단위당 비용이 작을수록, 그리고 그 제품의 금지를 찬성하는 환경보호단체의 의견서가 많을수록 그 제품은 보다 이른 단계에서 금지되었다. 이 경우 외부신호의 계수의 통계적 유의성은 높은 반면 내부신호의 계수의 통계적 유의성은 상대적으로 낮았다.
위성영상의 통계적 분석에서는 트레이닝을 통하여 추정된 각 클래스의 평균과 분산을 통계적 유사성 결정의 근거로 사용한다. 따라서, 트레이닝 작업의 결과는 전체적인 분류정확도에 큰 영향을 주게 된다. 이상적인 위성영상 데이터의 분포는 정규분포에 근사한 것으로 가정되고 있으나, 실제로는 약간의 밀집도와 편의를 보이며 이러한 분포의 이상이 트레이닝 결과 추정되는 분산뿐만 아니라 분류 결과 자체에도 많은 영향을 준다. 본 연구에서는 트레이닝을 통해 추정된 분산의 특성과 이러한 특성이 화소값의 분포와 어떤 관련이 있는지를 규명하고, 그에 따른 분류결과의 변화에 대해 검토하였고, 분산 과소추정의 영향을 최소화할 수 있는 트레이닝 기법을 제시하였다.
본 논문에서는 잡음의 변화(variance)가 없는 정적인 통계적 특성(Stationary Static Characteristic)을 갖는 환경에서 잡음 추정을 통해 지각 필터의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 잡음 추정 알고리즘은 입력되는 잡음에 열화 된 신호의 묵음 구간에서 추정된 잡음을 이용하여 입력되는 잡음의 SNR을 추정 후, 대역 별로 smoothing 상수 값으로 잡음 에너지를 제어하여 첨가된 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있게 된다. 이는 신호를 열화 시킨 잡음을 보다 정확한 추정을 제공함으로써, 지각 필터의 응답을 개선할 수 있고 더불어 잡음에 의해 열화 된 신호의 음질을 개선할 수 있다. 또한 저 대역에 영향을 미치는 잡음인 경우 다른 방법들과는 달리 음질의 개선이 뚜렷하다. 기존의 방식과 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비(signal-to-noise ratio, SNR)에서 열화 된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 5dB, 10dB, 15dB와 20dB의 각각의 경우에 대하여 SSNR(Segmental SNR)과 잡음 대 마스킹 비(Noise-to-mask ratio, NMR), 음질 테스트를 수행한 결과, 청감 테스트(Mean Opinion Score, MOS Test) 결과의 향상과 음질개선의 개선을 확인할 수 있었다.
Kaiman 필터는 통계적 방법에 근거한 필터이므로, 이것을 구성할 때, 추정대상이나 잡음 등의 통계량을 미리 알고 있을 필요가 있다. 일반적으로 이러한 양을 미리 아는 것은 곤란하므로, 필터를 설계할 때에는, 적당한 통계적 모델을 가정하지 않으면 안된다. 그러나, 실제의 통계량이 이러한 값과 다른 경우, 즉, model mismatch가 발생하면, 최적의 추정이 행하여지지 않고 mismatch가 정도가 큰 경우에는, 올바른 추정이 전혀 행하여지지 않을 가능성이 있다. 본 논문에서는 Kalman 필터에 model mismatch가 발생한 경우의 추정값으로의 영향을 2가지의 방법으로 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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