본 연구에서는 뇌파를 AR모델로 모델링하여 선형예측계수를 특징 파라미터로 이용할 때와 뇌파의 주파수 대역별 상호상관계수를 이용할 때의 감정상태 분류 성능을 비교해 보고자 하였다. 이를 위하여 분노, 슬픔, 기쁨, 안정의 4가지 감정상태에 따른 뇌파를 4개 채널로부터 수집하여 선형예측계수와 ${\theta}$, ${\alpha}$, ${\beta}$ 대역의 주파수 영역에서의 상호상관계수를 추출하여 이들을 특징 파라미터로 한 감정상태 분류 실험을 수행함으로써 두 방법의 감정상태 분류 성능을 비교하였고, 패턴 분류기로는 신경회로망을 이용하였다. 감정 분류 실험 결과 뇌파의 특징 파라미터로서 선형예측계수를 이용한 결과가 상호상관계수를 이용할 때보다 성능이 월등히 좋은 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 불성실한 응답자를 제거시키기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 상관분석의 크론박 알파 계수와 선형판별함수의 계수를 이용한다.
본 논문에서는 aspect model을 이용한 차원 축소 기반의 유전자 발현 데이터 분석을 제시한다. Aspect model은 은닉변수모델의 하나로서, 이를 이용하여 유전자 발현 데이터에 대한 확률적 학습 과정을 통해 특징적 발현 패턴을 추출할 수 있다. 또한 모델로부터 커널함수를 유도함으로써 발현패턴에 기반한 유전자간의 유사도를 자연스럽게 측정할 수 있다. 모델에 의해 정의되는 은닉공간 차원 수는 데이터 permutation 기반의 검증을 통해 결정한다. 효모 (yeast)의 세포 주기(cell cycle) 관련 발현데이터네 대한 실험에서, 주기별 특징 발현 패턴을 추출할 수 있었다. 또한 aspect model로부터 유도된 커널 기반의 유사도 척도를 이용함으로써, 동일 기능 또는 동일 complex 범주에 속하는 유전자 쌍 예측에서 기본적인 상관계수에 의한 방법에 비해 보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 주파수 영역에서의 가우시안 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM) 기반의 새로운 동시통화 검출 (Double-talk Detection, DTD) 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 주파수 영역에서의 음향학적 반향억제 (Acoustic Echo Suppression, AES)를 위한 동시 통화 검출 알고리즘을 구성하기 위해 기존의 시간 영역에서의 동시통화 검출에 사용되는 상호 상관계수를 이산 푸리에 변환을 통해 16개 채널의 주파수 영역으로 변환하였다. 이러한 주파수 영역에서의 상호 상관계수를 GMM의 보다 효과적인 구성을 위해 통계적 분류 특성에 근거하여 우수한 7개를 선별하였다. 본 논문은 이러한 특징 벡터로 패턴인식에서 우수한 성능을 보이는 GMM을 구성하였으며 원단화자만 있는 구간, 동시통화 구간, 근단 화자만 있는 구간을 우도 (Likelihood) 비교에 따라 분류함으로써 별도의 원단 화자 신호에 대한 음성 검출기 (Voice Activity Detector, VAD)의 사용 없이 잡음환경과 반향 경로 변화에서 강인한 동시통화 검출 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안된 방법은 기존의 상호 상관계수를 고정된 문턱 값과 가부 비교하여 동시 통화 구간을 검출하는 hard decision 방법에 비해 검출 오류 확률 (Detection Error Probability)을 비교한 결과 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 패턴 분석 기반의 비접촉 사용자 인터페이스 제어 기법을 제안한다. 본 기법은 카메라가 장착된 기기에서 입력 받은 실시간 영상을 사용하여 패턴의 정보를 분석한다. 정의된 패턴을 기반으로 최초의 패턴 위치를 예측하고, 특징점 추출 기반 추적 기법을 통해 패턴의 위치를 갱신한다. 휴대용 기기의 다양한 사용 환경에 적합하도록, 정규 상관 계수와 특징점 추출 정보를 사용하여 패턴의 예측, 추적을 수행함으로써 밝기 변화에 강인한 사용자 인터페이스 기법을 제안한다. 실험을 통하여 본 논문이 제안하는 알고리즘이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인한다.
본(本) 연구(硏究)는 주식시장의 변화가 경기변동에 대하여 갖는 선행성(先行性)의 유무(有無)와 선행기간(先行期間) 및 선행패턴을 검정하였다. 기존의 경기 정점(peak)과 저점(trough)에 따른 선행시차분석(先行時差分析)이나 주식시장과 경기변동간의 단순회귀모형에 의한 ${\beta}$계수 측정 방법과는 달리, 교차상관관계(交叉相關關係)에 의한 선행 결합여부를 검정하고 Granger 정의에 입각한 인과관계검정(因果關係檢定)을 시도하였다. 1975년부터 1991년까지의 월별자료를 이용하여 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정을 실시한 결과 주식수익률과 경기동행지수 순환변동치는 선행결합(先行結合)하고 있음을 알 수 있었으며, t-7기의 주식수익률과 t기의 경기동행지수 순환변동치간의 계수가 가장 크게 나타났다. 또한 주식수익률의 lead 1에서 3기까지 보다는 lead 4기 이후에 크게 나타났으며 업종별(業種別)로는 제조업(製造業) 관련분야에서 유의적으로 나타났다. Granger 정의에 의한 인과관계(因果關係) 검정(檢定)을 실시한 결과, 12개월 내지 9개월 전부터 1개월 전까지의 주식수익률을 이용하는 것이 경기동행지수 순환변동치의 과거 정보만을 이용하는 것보다 예측오차를 줄일 수 있는 것으로 나타나 주식수익률이 경기동행지수 순환변동치의 원인변수라 할 수 있을 것이다. 업종별(業種別) Granger 검정결과는 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정결과와 유사하게 나타났는데 이는 검정결과의 신뢰성을 높여주었다.
본 연구의 목적은 한국의 도시들을 대상으로 산업의 공간분포특성을 규명하고 그 결과를 이용하여 산업분류를 수행하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 15개 산업부문에 대하여 한국 내 82개 도시를 분석하였다. 분석에서는 지리적 및 비지리적 측정방식을 이용하여 산업부문의 집중과 산업 간의 연계패턴을 파악하였다. 집중과 연계도의 측정을 위해 입지지니계수, 모란지수, 상관계수, 이변량모란지수를 이용하였으며 이들의 추정값에 기초하여 15개 산업부문을 분류하였다. 연구의 결과 화학공업은 높은 수준의 지리적 및 비지리적 집중을 보인 반면 조립기계전자산업은 지리적 측면에서만 높은 수준의 집중도를 보였다. 인쇄출판업, 도매업, 사업서비스업은 비지리적 측면에서 다른 부문들과 높은 연계를 나타냈다. 한편, 그 밖에 10개 부문은 의미 있는 분포양상을 보이지 않았다. 본 연구는 산업의 공간적 분포패턴을 종합적으로 분석할 수 있는 방법론을 제공하였다는데 의의가 있으며 이를 통해 산업클러스터 등 산업입지정책을 집행하는데 있어 유용한 정보를 제공해 줄 수 있다.
대규모순환패턴과 같은 기후시스템에서의 상태와 변화를 정량화하여 나타낸 기상인자는 수문기상학적 변수와 밀접한 연관이 있는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 비정상성 빈도해석의 수행에 있어서 확률분포모형의 매개변수에 대한 공변량으로 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 비정상성 강우빈도해석 시 매개변수의 공변량으로 우리나라의 극치강우의 장기경향성을 잘 반영할 수 있는 기상인자를 선정하고자 한다. 먼저, 시계열자료를 주기성을 가지는 내재모드함수와 장기경향성을 나타내는 잔여값으로 분해할 수 있는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용하여 우리나라 전역에 분포된 61개 지점에서 관측된 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 잔여값을 추출하였다. 다음으로 11개의 월 단위 기상인자에 대한 계절별 연 평균 시계열과 추출된 평균 및 분산의 잔여값과의 상관계수를 산정하였다. 그 결과, 11개의 기상인자 중 Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO), North Atlantic Oscillation (NAO)가 우리나라 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 장기경향성과 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 계절적으로는 AMM과 AMO의 경우 이전 년도 가을철 평균이 전 지점 평균 약 0.6, NAO는 이전 년도 여름철 평균이 전 지점 평균 0.3 이상의 유의한 상관계수를 가지는 것으로 나타났다.
강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 분석하는 것은 수문연구에서 중요한 주제 중 하나이며 댐유역에 대해 기상 및 유출자료를 사용하여 이를 상세히 분석함으로써 이수기에 필요한 수자원을 예측 및 확보하는 것은 중요하다. 강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 상세히 분석하기 위해서는 댐유역의 상류부터 하류까지 많은 유출관측지점의 자료를 사용해야 하지만 상류의 소유역들은 대부분 미계측유역이라는 문제점이 있다. 본 연구에서는 자료공간확장 방법을 사용하여 미계측유역의 유출자료를 생성하고 이 자료들을 분석함으로써 강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 자세히 분석하였다. 먼저 안동댐유역내 관측유역인 안동댐, 도산, 소천유역을 대상으로 1989년부터 2009년까지의 기간 중 20개의 사상에 대하여 분포형 모형인 GRM 모형의 적용성을 조사하였으며 전반적으로 0.5 Nash-Sutcliffe 계수 이상의 타당한 모형효율성 결과를 얻었다. 그 후 자료공간확장 방법을 사용하여 안동댐 상류에 위치한 47개의 미계측 소유역들의 유출자료를 생성하였으며 세 관측유역을 포함한 총 50개 유역의 유출자료를 연구에 사용하였다. 그리고 총 50개 유역의 평균강우량 시계열 자료를 생성하고 이동평균방법을 사용하여 이 평균강우량 자료를 강우강도-지속시간 곡선으로 변환하였다. 강우패턴과 유출반응간의 관계를 분석하기 위해 합리식의 유출계수와 강우강도비율을 사용하였으며 유출계수와 강우강도비율을 계산하기 위해 유역별 도달시간을 사용하였다. 여기서 강우강도비율은 강우강도지속시간 곡선을 사용하여 첨두강우강도를 도달시간에 해당하는 평균강우강도로 나눠준 값이다. 그리고 이 유출계수와 강우강도비율을 유역면적에 대해 도시함으로써 그 경향을 조사하였다. 그 결과 20개 사상은 유출계수, 강우강도비율과 유역면적을 사용하여 물리적으로 타당한 네 가지의 타입으로 분류될 수 있었다. 이 네 가지 타입은 강우의 이동 및 분포와 상관이 있었는데 첫번째 타입은 안동댐 유역전체에 강우가 거의 등분포하는 경우, 두 번째는 강우가 유역의 상류방향으로 이동하는 경우, 세 번째는 강우가 유역의 하류방향으로 이동하는 경우, 그리고 네 번째는 강우가 유역에 무작위로 분포하는 경우였다. 이것은 어떠한 사상에 대해서도 유출계수와 강우강도비율을 유역면적에 대해 도시함으로써 강우패턴과 유출간의 관계를 분석할 수 있다는 것을 나타낸다. 그리고 이 네 가지 타입에 대한 강우사상들의 비율은 각각 65%, 20%, 10%, 그리고 5% 였다. 이 타입별 강우사상의 비율은 향후 강우-유출관계에 의한 수자원 예측 및 확보에 활용될 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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