마이크로어레이를 이용한 발현실험이 기하급수적으로 늘어남에 따라 마이크로어레이이미지를 자동으로 처리하는 기술에 대한 요구가 커지고 있고, 이에 대한 연구도 많아지고 있다. 마이크로어레이 이미지를 자동으로 처리하기 위해서는 각 이미지가 가지고 있는 스팟 패턴를 알아보고, 자동화 정도를 측정할 수 있는 품질평가함수가 필요하다. 우리는 본 논문에서 마이크로어레이 이미지 분석의 자동화에 대한 평가를 도와주는 스팟 패턴의 품질평가함수(quality measure)를 정의하고, 각 실험이 얼마나 잘 이루어졌는지를 예측할 수 있는 품질제어평가함수(quality control measure)를 정의한다. 또한 마이크로어레이 실험과 이미지에 대한 품질을 평가하기 위해서 이미지내의 블럭들과 스팟들에 대한 통계량을 이용하고, 스팟들의 발현값에 대한 정확도를 측정하기 위한 품질평가함수들을 정의한다. 이러한 품질평가함수의 측정을 위해서 최대정규정점의 집합(maximal regular point set)과 메타그리드를 이용한다.
이 논문은 눈의 형태에 대한 정보를 이용하여 눈동자를 효과적으로 찾는 방법과 얼굴 특성을 반영하는 평가함수를 이용하여 눈동자, 입의 위치와 같은 얼굴 특징들을 인식하는 방법을 제안하였다. 색 정보를 이용하여 입술과 얼굴 영역을 추출하고 눈동자와 흰자위간의 명도 차를 이용하는 함수를 사용하여 눈동자를 인식하였다. 마지막으로 얼굴 특성을 반영하느 평가함수를 정의하고 이를 이용하여 최종적인 얼굴과 눈, 입을 인식하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 영상들에 대해 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
본 논문에서는 MIT 머리전달함수(Head-Related Transfer Function; HRTF)와 Neumann의 머리전달함수를 이용하여 머리전달함수가 음성정위에 미치는 영향을 비교분석하였다. 이를 위하여 머리전달함수의 측정조건과 시간 및 주파수특성을 비교 분석하였고 청취실에 헤드폰 재생을 통하여 $10^{\circ}$간격으로 음상정위에 대한 주관평가들 실시하였으며, 주관평가 자료를 이용하여 개인과 전체 평균에 대한 방향 지각 에러(각도)를 계산하였다. 실험결과, MIT 머리전달함수에 비하여 Neumann 머리전달함수를 이용한 음상정위가 양호하게 나타났으며 음질에 대해서도 청취자들은 Neumann 머리전달함수에 의한 재생음이 보다 자연스럽고, 명확한 품질을 갖는다고 답하였다.
위기허용수준(RAC)은 시스템의 안전성 평가를 위한 확률적인 기준으로, 소형 해상 부유체의 롤, 피치, 히브 등 세 가지 동적운동의 위험수준 평가에 적용할 수 있다. 부유체의 동적운동 값들은 모델을 통해서 획득한 후, 이에 관한 누적확률분포함수를 추론하여 상대적인 위기수준을 결정하게 된다. 이 연구는 모델에서 획득한 세가지 동적운동에 대한 최적의 누적확률분포함수 선정에 관한 것이 목적이다. Exponential, Extreme Value, Gamma, Lognormal, Normal, Poisson 등 6가지 대표적인 누적확률분포함수를 세가지 동적운동에 적용하여 평가한 결과, 롤과 히브 운동의 경우는 Beta 누적분포함수가 최적임을 나타냈고, 피치 운동의 경우는 Gamma 누적분포함수로 대표하는 것이 최적임을 나타냈다. 아울러 향후 본 연구 결과의 적용방법에 대해서도 검토하였다.
홍수 피해 특성을 파악하고 영향 인자를 평가하여 홍수 피해로 인한 손실을 추정하는 것은 홍수 예방과 피해 저감을 위한 대책 마련 및 정책수립을 위해 매우 중요하다. 이 중 홍수로 인한 주거건물의 피해는 일반 주민들과 직접적인 관련이 있다. 그러나 국내의 경우, 홍수피해 정보를 수집하기 위한 체계적인 조사 방법이 확립되어 있지 않아 주거건물 및 내용물의 피해가 과소평가되는 경향이 있다. 본 연구에서는 주거건물 및 내용물에 대해 홍수피해 정보의 체계적인 수집을 위해 주거건물 설문조사지를 활용하였다. 수집된 홍수피해 정보는 주거건물과 건물내용물의 홍수피해율과 영향인자간의 관계 분석에 활용하였으며, 국내 실정에 적합한 홍수피해 손상함수를 개발하고 적용 및 분석하였다. 분석 결과, 홍수로 인한 주거건물의 피해에 영향을 주는 대표 인자는 건물내 침수심과 출입구 높이로 평가되었으며, 건물내용물에 영향을 주는 인자는 건물내 침수심, 이송잡물로 나타났다. 한편, 주거건물과 내용물에 대한 손상함수를 건물내 침수심을 활용하여 회귀분석을 통해 개발하였으며, 개발된 손상함수는 국내 홍수피해 평가 모델인 다차원법과 비교 평가하였다. 평가 결과, 주거건물 피해액은 다차원법이 크게 산정되었으며, 건물내용물 피해액은 손상함수가 크게 산정된 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행한 주거건물과 건물내용물의 홍수피해 영향인자 평가 결과는 홍수피해 저감 대책 수립 및 향후 홍수피해를 추정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
개념적 강우-유출모형에서 토양수분과 관련된 물리적 거동은 간략화 된 형태로 강우 및 온도자료를 활용하여 중간변량(state variable)으로 간접적으로 고려되고 있다. 특히 강우-유출모형에 초기함수 조건은 선행함수조건을 고려하여 수문지질학적 평가를 통하여 결정되어야 하나, 일반적으로 가정되거나 모형에서 간략화 된 분석과정을 통해 추정되고 있다. 본 연구에서는 토양의 Water Balance 모형 기반의 개념적 토양수분 추정모형을 활용하였다. 토양수분의 시간적 변동성을 평가하는데 있어서 연속적으로 측정된 In-situ 토양수분 자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하였다. Green-Ampt 방법과 중력식 침투방법과 온도를 활용한 증발산 추정기법을 연계한 토양함수 평가 모형을 개발하였다. In-situ 토양수분 자료와 유역의 강수량 및 온도자료를 이용한 관련 매개변수를 Bayesian 기법을 통해 추정하였으며 매개변수의 민감도를 평가하여 제시하였다. 최종적으로 제안된 모형의 활용측면에서 강우-유출모형의 초기함수 조건으로써의 역할을 평가하였다. 구체적으로 첨두유량 및 유출고와 초기함수조건과의 관계를 제시하고 강우-유출모형에서 활용방안을 제시하고자 한다.
TDR 함수량계는 전자기파를 이용하여 흙의 밀도와 함수비를 비파괴적으로 신속하게 평가하는 유망한 기술이다. TDR 시험법은 10~20cm 길이의 2~3개의 탐침을 지중에 관입시킨 후 전자기파의 이동시간을 측정하여 유전상수($K_a$)를 산정한다. 제안식을 이용하여 유전상수로부터 체적함수비(${\theta}$)의 산정이 가능하므로, 이 시험법은 흙의 함수비를 측정할 수 있는 비파괴시험 장치로 개발되어 활용되고 있다. 또한, 흙의 종류에 따른 보정상수가 파악되어 있는 경우에는 현장 밀도와 현장 함수비를 동시에 평가할 수 있으므로, TDR 함수량계를 이용하여 성토지만비나 노상토에 대한 신속하고 간편한 다짐관리가 기능하다.
본 논문에서는 입력의 자동화 및 교육을 위한 문자 익히기 시스템을 위하여 자소의 특징 추출과 유사도 함수를 정의하여 한글에 대한 미적평가를 수행하였다. 이를 위해 한글 문자의 자소에 대한 특징 추출 및 유사도 함수를 정의 한 후 표준 문자와 입력 문자가 얼마나 유사한지를 평가하는 방법을 제안하였다. 표준 문자와 입력 문자의 획에 대한 특징 추출 및 유사도 함수를 정의하였으며, 다양한 입력 문자 패턴에 대해 표준 문자 패턴과 얼마나 유사한지를 실험한 결과 예상한 값과 유사하게 일치하는 실험 결과를 얻을 수 있었다. 또한 일반 사람들의 미적 평가 결과와 제안한 방법의 실험 결과가 유사하게 일치한다는 결과도 얻을 수 있었다.
분산전원의 계통 연계 증가로 인하여 전력계통의 과도안정도에 미치는 영향 역시 증가하고 있으며, 이로 인하여 재폐로에 미치는 영향 역시 증가하고 있다. 과도 안정도 평가 방법으로는 등면적법, 확장 등면적법, 과도 에너지 함수법 등이 있다. 이 중 과도 에너지 함수법은 포텐셜 에너지와 운동 에너지를 이용하여 과도 안정도를 평가하는 방법으로 분산전원이 연계된 배전계통 같이 복잡한 계통에서 과도 안정도 평가를 용이하게 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 에너지 함수를 이용한 분산전원 연계 계통의 재폐로 기법을 제시하였다. 에너지 함수를 이용하여 계통의 과도 안정도를 평가하며, 그 여부에 따라 재폐로 방법을 달리한다. 또한, 제시한 기법을 EMTP MODELS로 구현하였으며, 한전 실 계통에 적용하여 그 타당성을 평가하였다.
Dempster-Shafe 증거이론은 다중센서 데이터융합을 위한 좋은 계산방법을 제공해준다. 이때 기본확률배정 함수가 절대적으로 필요하다. 본 논문에서는 신호를 평가하여 기본확률배정함수를 계산하고 결정하는 방법을 제안한다. 센서들이 보내온 신호를 구간별로 변화율을 평가하고 이 평가를 기초로 기본확률배정함수를 정하도록 한다. 센서들이 감지하여 보고한 신호들은 상황발생 요인과 관련 있는데, 시간간격에 따라서 변화하는 신호값의 추이를 평가하였다. 센서가 감지한 신호의 변화는 상황구성 및 병화와 밀접한 관련이 있으므로 신호값의 변화를 평가하는 것은 상황추론에 도움이 되는 것이었다. 이것을 기본확률배정함수 결정에 포함함으로써 사전정보가 없는 경우에 대해서도 상황추론이 가능할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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