본 연구에서는 비슬산 강우레이더 관측반경 내 표준유역별 정규화오차 정확도를 이용하여 강우량, 유역특성 등 강우레이더 관측의 수문학적 평가요소와의 상관 특성을 분석하였다. 이를 분석하면 강우레이더 관측 오차 또는 정확도가 수문학적 특성에 따라 얼마나, 어떻게 발생하는지를 추정할 수 있고, 이를 이용하여 홍수예보에 활용되는 입력 자료의 오차를 유역단위로 명확히 정량화 할 수 있어 보다 정확하고 신뢰도 높은 홍수예보에 도움이 될 것으로 기대된다. 강수량 크기와 강수추정 정확도 간의 상관 특성을 분석하기 위해 표준유역 평균 최대 강수량과 강수추정 정확도 간의 분포특성을 분석하였다. 단기간의 자료를 분석하여 오차특성을 정규화 하기는 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 비슬산 강우레이더로 관측된 2012년에서 2016년(5년)사이의 236개 강우사상에 대하여, 동기간의 기상청 AWS 지점 강우량을 기준으로 비슬산 강우레이더의 정규화오차 정확도(1-NE)를 산정한 후 이를 이용하여 850개 표준유역 별 유역평균 정규화오차 정확도를 재산정 하였다. 분석결과 표준유역 평균 최대강수량과 정규화오차 정확도 간에는 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 표준유역 평균 최대강수량의 크기에 따라 정규화오차 정확도가 상대적으로 일정한 경향이 나타났고 후처리 단계에서의 편파변수 최적화 이후에는 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도가 표준유역 평균 최대강수량 크기에 상관없이 일정해 지는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 일정한 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도는, 편파변수 최적화에 의해 관측 가능한 최대 기대 정확도 수준 도달에 도달했다고 볼 수 있으며, 표준유역에서 강우레이더의 강수추정 기대 정확도 수준은 84%(정규화오차 16%에 해당) 정도로 추정되었다.
fast fading 채널 특성을 갖는 DS-CDMA 다중 사용자 환경에서 Normalized CMA(Constant Modulus Algorithm)와 Newton 방식을 이용한 CMA를 이용하여 빠른 수렴속도와 작은 평균 자승 오차(Mean Square Error)를 동시에 개선할 수 있는 등화 방법을 제안하였다. Normalized CMA는 Newton 방식을 이용한 CMA에 비해 작은 평균 자승오차를 갖지만 수렴속도가 느리다는 단점이 있다. 반면 Newton 방식을 이용한 CMA는 Normalized CMA에 비해 수렴속도는 빠르지만 큰 평균 자승 오차를 갖는다는 단점이 있다. 따라서 빠른 수렴 속도와 작은 평균 자승 오차를 동시에 얻기 위한 구조를 제안하였으며, 이 구조는 각각의 알고리즘을 사용하는 방법과는 달리 두 개의 알고리즘을 동시에 이용한다. 모의 실험 결과, 제안한 기법이 Normalized CMA보다 약 320번, Newton 방식을 이용한 CMA보다는 170번 정도 빠른 수렴 속도를 나타냈으며, 동시에 수렴시의 평균 자승 오차는 Newton 방식을 이용한 CMA보다 약 0.6dB, Normalized CMA보다 약 0.4dB 정도 낮은 수치를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 강수의 계절성에 따라 면적평균강수의 추정오차가 어떻게 달라지는지를 평가하였다. 공간상관을 고려하는 경우와 고려하지 않는 경우 모두를 다루었으며, 각각의 경우에 대해 추정오차의 변화를 살펴보았다. 유사한 경우로서 계절성을 무시하고 누가시간을 증가시켜 추정오차가 어떻게 변하는지도 살펴보았다. 본 연구는 금강유역에 적용하였으며 30년 이상의 일 강수 기록을 가진 28개 지점의 자료를 이용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다: (1) 월 단위의 면적평균강수량에 대한 추정오차는 대체로 강수량에 비례하여 나타나며, 따라서 강한 계절성을 나타낸다. 그러나 이를 평균 강수량으로 나눈 상대오차는 1월과 12월을 제외하면 대략 5 - 8% 정도로 유사한 값을 보인다. (2) 연 강수량에 대한 추정오차는 연강수량의 3% 정도인 것으로 나타났다. (3) 그러나, 강수량이 아닌 강수량의 표준편차를 기준으로 삼는 경우 면적평균강우의 추정오차는 월 단위 및 년 단위에서 동일하게 표준편차의 11% 정도로 계산된다. (4) 마지막으로, 공간상관을 고려하지 않는 경우의 추정오차는 고려하는 경우의 2배 정도까지 커짐을 확인할 수 있었다.
Purpose : 체내에서 optimal한 dose distribution을 얻기 위해 도입된 IMRT를 시행할 때 사용하는 MLC는 기계특성상 장기적인 check와 교정을 요한다. 또한 MLC는 static하지 않고 dynamic하기 때문에 leaf position의 실제 위치가 매우 중요하다. MLC QA를 위해 QA 소요시간 및 노력이 많이 MLC position check 요구되는 불편이 있어, 삼성서울 병원에서 필름을 이용한 MLC position check device를 제작하여 간편하게 사용하고 그 우수성에 대해 결과를 보고하고자 한다. Materials and Method : MLC position을 check하기위해 사각형 의 device(acryl:$40{\times}40{\times}5cm$)를 제작하였다. position check device의 정확도를 위해 표면에 real scale 표시용으로 Pb marker를 2cm 간격으로 부착하였다. MLC QA film은 마주보는 (opposite) MLC leaf의 간격이 4mm로 set up한 상태에서 double exposure하여 marker를 이용하여 오차를 분석하였다. MLC position check device의 효율성을 평가하기위해 6MV photon으로 10번 반복 실험을 실시하여 MLC leaf의 평균오차를 조사하고 조사에 걸린 시간을 비교하여 유용성을 평가하였다. Results : 실험결과 MLC leaf의 평균오차를 조사하고 조사에 걸린 시간을 비교하여 유용성을 평가하였다. 범위는 1.45mm였고, 최소 오차는 0.34mm로 나타났다. 1회 조사에 걸린 시간은 평균적으로 약 30분 정도 소요되었다. MLC position check device의 효율성을 평가한 결과오차의 반복성은 관찰되지 않았다. Conclusion : MLC leaf position의 정기적인 check와 교정을 위해 본원에서는 주1회 정기 position error를 check하고 있으며, 평균 월1회 교정을 한다. 본 실험을 통해 MLC position check device를 사용하여 leaf 오차가 2mm이하의 만족할 만한 결과를 얻었다. 또한 MLC position check device를 사용하면 짧은 시간에 모든 leaf의 position error를 쉽게 측정할 수 있고 한 장의 필름으로 모든 결과를 평가할 수 있어 경제성 및 업무의 효율성도 높일 수 있었다.
본 논문에서는 기울기 추정오차잡음에 기인한 현 계수와 최적 계수와의 간격의 랜덤 변동이 유발하는 초과 자승평균오차(excess MSE)를 개별탭 LMS(ITLMS, Individual Tap LMS) 알고리듬에 대하여 유도하였으며, ITLMS 알고리듬의 초과 자승평균오차는 LMS 알고리듬 보다 항상 작거나 같음을 보였다. 페이딩 채널에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 초과자승오차에 대한 알고리듬의 성능을 나타내었고, 그 결과가 이론적으로 분석한 결과와 들어맞음을 보였다.
양식장 부표 등과 같은 해상의 소형 장애물을 탐지하고 거리와 방위를 시각화시켜 주는 해상물체탐지시스템은 선체운동으로 인한 오차를 보정하기 위해 3축 짐벌이 장착되어 있지만, 파도 등에 의한 카메라와 해상물체의 상하운동으로 발생하는 거리오차를 보정하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 외부환경에 따른 수면의 움직임으로 발생하는 해상물체탐지시스템의 거리오차를 분석하고, 이를 평균필터와 이동평균필터로 보정하고자 한다. 가우시안 표준정규분포를 따르는 난수를 이미지 좌표에 가감하여 불규칙파에 의한 부표의 상승 또는 하강을 재현하였다. 이미지 좌표의 변화에 따른 계산거리, 평균필터와 이동평균필터를 통한 예측거리 그리고 레이저 거리측정기에 의한 실측거리를 비교하였다. phase 1,2에서 불규칙파에 의한 이미지 좌표의 변화로 오차율이 최대 98.5%로 증가하였지만, 이동평균필터를 사용함으로써 오차율은 16.3%로 감소하였다. 오차보정 능력은 평균필터가 더 좋았지만 거리변화에 반응하지 못하는 한계가 있었다. 따라서 해상물체탐지시스템 거리오차 보정을 위해 이동평균필터를 사용함으로써 실시간 거리변화에 반응하고 오차율을 크게 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
이 논문에서는 현재 중등학교 수학의 통계교육에서 다루고 있는 통계용어의 의미상 혼선과 애매한 내용을 수학교사를 대상으로 알아보고, 표본평균의 확률분포에 대한 지도 영역에 있어서 표집(sampling, 표본추출)의 문맥에서 표집오차(sampling error)와 표본평균의 표집분포(sampling distribution)라는 용어를 도입하여 일관성 있게 사용할 것을 제안하였다. 현행 중고등학교의 수학과의 통계의 용어 정의와 개념설명에 있어서, 교육부가 검정한 12종의 검정 교과서와 국정교과서 간에서도 차이는 물론 의미의 혼선과 함께 정의의 일관성의 부족은 통계를 교육하는 수학교사와 학생들에게 심각한 오개념을 형성하게 만들고, 그 애매함으로 인하여 통계학의 학문 자체에 대한 흥미와 태도의 정의적인 면에서 부정적인 영향을 주고 있음이 발견되었다 본 연구에서는 표본평균의 확률분포의 효율적인 지도를 위한 표본오차 대신에 표집오차를 사용할 것과 표집분포의 용어를 도입함으로서 통계용어의 정확한 사용을 동하여 교사와 학생들에게 통계용어의 올바른 개념의 형성과 이해는 물론 통계교육의 일관성과 계열성 유지의 필요성을 제기하였다.
유량자료는 연속적으로 관측하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 모든 관측소에서 매년 적정한 유량자료를 생산하는 것 또한 매우 어려운 실정이다. 이에 따라 미계측 유역에 대한 유량 산정을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 영국의 "Low Flow Studies report(Institute of Hydrology, 1980)"에서는 갈수량 산정과 관련하여 기저유량비(Base Flow Index, BFI)를 사용하는 것을 추천하였다. 국내에서는 이와 관련한 적용 사례가 없기 때문에 본 연구에서는 BFI를 적용하여 미계측 유역의 갈수량을 산정하고자 하였다. 대상유역은 낙동강 권역의 22개 지점을 대상으로 실시하였으며, 기저유량비 및 평균 갈수량과 유역 및 수문인자들의 상관분석을 수행하였다. 분석을 통하여 기저유량비는 토양군 C와 지하수위를 독립변수로, 평균 갈수량은 기저유량비, 유역면적, 강수량을 독립변수로 선정하여 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 개발한 기저유량비 지역회귀모형의 상대오차는 -26.5%(기계2)~57.2%(구영)의 범위로 분포하였고, 절대오차의 평균은 17.2%로 산정되었다. 평균 갈수량 지역회귀모형은 상대오차가 -38.4%(도천)~184.4%(길안)의 범위에서 분포하고 있으며, 절대오차의 평균은 47.3%이다. 그러나 소토, 기계2, 길안 지점을 제외하면 절대오차는 30.6%이다. 상대오차는 다소 부정적이지만 기존에 개발된 지역회귀모형으로 평균 갈수량을 산정한 결과와 비교하면 상대적으로 양호한 것으로 판단된다. 사용한 자료의 기간이 6년으로 통계적인 결과로 보기에는 다소 미흡한 측면이 있지만, 유역인자로서 BFI가 미계측 유역의 갈수량 특성을 설명할 수 있는 우수한 인자라고 판단하였다.
본 연구는 세입증가율 예측을 위해 사용되는 각종 세수추계모형의 예측능력을 상호비교하는 데 목적이 있다. 본 연구에서 고려하는 세수추계 방식은 네 가지이다. 첫째는 단순 ECM 모형으로서 오차수정모형(error correction model)을 각각의 세목에 적용하여 세수를 예측하는 것이다. 둘째는 SUR-ECM 모형으로서 단순 ECM 모형의 개별 회귀방정식을 통합하여 SUR(Seemingly Unrelated Regression) 방식으로 추정한 후 이를 이용하여 세수를 예측하는 것이다. 셋째와 넷째는 흔히 사용되는 탄성치 방식으로서, 과거의 연도별 탄성치를 5년간 또는 10년간 평균하여 이를 바탕으로 향후의 세수를 예측하는 것이다. 이러한 모형비교를 통해 얻은 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 단순 ECM 모형과 5년 평균 탄성치 모형은 예측력에 있어 큰 차이가 없다. 둘째, SUR-ECM 모형과 10년 평균 탄성치 모형은 예측력에 있어 큰 차이가 없다. 셋째, 단순 ECM 모형보다는 SUR-ECM 모형의 예측력이 높으며, 5년 평균 탄성치 모형보다는 10년 평균 탄성치 모형의 예측력이 높다. 넷째, 어느 경우에든 예측 오차가 상당히 크고 이러한 오차는 예측시계가 넓어질수록 커진다. 예를 들어, 5년 후의 세수에 대한 예측치는 평균적으로 오차의 절대값이 10% 수준에 이른다. 탄성치 모형이 단순 ECM 모형이나 SUR-ECM 모형에 비해 그리 나쁜 예측결과를 낳지 않는다는 것은 새로운 사실이다. 또한 5년 평균 탄성치보다 10년 평균 탄성치를 사용하는 것이 더 나은 예측치를 낳는다는 것은 세수예측에 있어 최근의 자료만을 사용하는 것보다는 과거 꽤 오랜 기간의 자료를 사용하는 것이 바람직하다는 점을 시사한다.
본 다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여, 입력변수의 최적 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 지금까지 다중반응표면 최적화를 위하여 다양한 방법이 제안되어 왔는데, 그 중 평균제곱오차 최소화법은 다수의 반응변수의 평균과 표준편차를 동시에 고려하여 최적화하는 방법이다. 이 방법은 기본적으로 평균과 표준편차가 동일한 가중치를 가지고 있다는 것을 전제로 하고 있다. 그러나 문제의 상황에 따라 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치를 부여해야 하는 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 평균제곱오차를 확대하여 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치도 부여할 수 있도록 가중평균제곱오차 최소화법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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