연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 방법을 해프토닝이라 한다. 이와 같은 해프토닝 방법 중 오차확산법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적인 공간 정보를 이용하여 에지를 강조하는 방법을 제안한다 제안 방법은 인간의 시각이 한 점을 인식하지 않고 국부 평균을 인식함을 고려하여 한 화소와 인접 화소의 평균을 이용한 비율 값을 국부 평균에 가중치로 적용하고 에지 강조 정보량(EEI : Edge enhancement information)을 구한다. 이때 국부 평균에 적용되는 가중치는 원 화소와 3$\times$3 블록의 평균과의 차이 값과 공간 활성도(LAM : Local activity measure)의 비율을 이용하여 계산된다 공간 활성도는 국부 공간의 변화량을 표현하는 척도로 3$\times$3 블록의 평균과 블록의 화소의 차이 값의 제곱의 합으로 구한다 EEI를 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수로 평가했으며 제안 방법을 영상에 적용한 결과 이진 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이며 미세한 에지도 잘 보존되었다. 또한 눈에 거슬리는 규칙적 패턴도 줄어 개선된 화질을 보여주었다.
AE기법을 이용하여 PSC보부재에 대한 음파의 전파속도와 음원위치 산정방법의 타당성을 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 이를 위해 길이가 5m 인 PSC보 콘크리트 표면에 7개의 AE센서를 부착하였으며, 슈미트 햄머를 이용하여 콘크리트 표면에 인위적인 충격을 가하였다. 음파의 전파속도는 각각의 AE센서로부터 감지한 음파의 도달시간 차이와 음원과 센서와의 거리 차이를 이용하여 산정하였다. 또한 각 AE센서로부터 감지된 음파의 도달시간과 음파의 전파속도를 토대로 최소제곱법을 이용하여 역으로 음원 발생위치를 산정해 보았다. 실험결과 프리스트레스트콘크리트 매질에 대한 음파의 평균전파속도는 대략 4,000 m/sec 정도이며, 음원과 AE 센서 사이의 거리가 길어짐에 따라 음파의 감쇠현상에 의해 속도가 감소되었다. 최소제곱법을 이용한 음원위치 산정결과, 음파의 전파속도를 전체 AE센서의 평균전파속도를 이용하는 경우보다, 각 AE센서로 부터 산정된 음파의 전파속도를 이용하는 경우 오차가 감소되는 것을 확인하였다.
비모수능형회귀분석법을 이용하여 수문응답을 추정하는 방안에 대하여 연구하였다. 응답을 추정하기 위하여 평균제곱예측오차에 대한 추정량인 CL 통계량을 최소화하는 방법을 적용하였으며 가중행렬은 전통적으로 이용도는 단위행렬과 특수한 형태인 행렬인 Laplacian 행렬을 각각 이용하여 비교하였다. 또한 추정응답의 오차분산을 추정하는 방안에 대한 검토도 실행하였다. 합성자료와 실제자료에 대한 분석 결과 가중행렬과 Laplacian 행렬을 오차분산은 편기 수정된 추정치를 이용하는 것이 좋은 결과를 보여 주었다. 본 연구에서 제시된 절차 및 방법은 수문응답 분리에 있어서 안정적이고 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
GPS (Global Positioning System)를 이용하여 위치를 결정하기 위해서는 4개 이상의 가시위성이 있어야 한다. 하지만 도심지역과 같은 환경에서는 이러한 조건을 만족하기 어려운 경우도 있다. 특히, 가시위성이 3개뿐인 경우 외부로부터 위치결정에 필요한 시계오차정보를 활용하는 측위기법이 대안으로 사용되기도 한다. 본 연구에서는 먼저 수신기 시계오차특성을 분석한 후 시계오차의 보간에 적합한 방법으로 LSC (Least-Squares Collocation)을 제안하였다. 실험을 위해 국내 상시관측소와 상시관측소 근처에 설치된 수신기로부터 수신된 GPS 데이터를 이용하였다. DGPS (Differential GPS)기법을 통해 먼저 시계오차를 계산했으며 효율적인 보간을 위해 구간을 나눈 후 보간하는 방법을 적용하였다. 시계오차의 계산이 불가능한 epoch에 대해 LSC 보간법을 적용함으로써 시계오차를 계산하였다. 실험결과를 분석하기 위해 원래 데이터로부터 계산된 시계오차와 보간된 시계오차와의 차이인 잔차를 계산하였다. 계산결과 잔차의 평균은 0.24m 그리고 표준편차는 0.49m로 충분한 정확도의 확보가 가능한 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.251-260
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2009
이 논문에서는 단순 선형회귀 모형에서 회귀 계수의 최적 추정량을 구할 수 있는 자기공분산에 근거한 추정 방법을 제시하였다. 이 방법이 직관적으로 매혹적이지는 않지만 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수가 0과 1사이의 균등간격의 값을 가지면, 오차가 자기회귀 이동평균 모형을 따르면 성립하는 조건 하에서 이 최적 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 통일한 분포를 가진다는 것을 보였다. 추가적으로 똑같은 조건 하에서 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수에 확률상 수렴한다는 것을 자체적으로 입증하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권5호
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pp.839-847
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2011
이 연구에서는 다중 선형회귀 모형에서 자기공분산에 근거한 회귀 계수의 추정량을 도출하였다. 자기공분산에 근거한 방법은 Park (2009)에 제시된 방법으로 직관적으로 매혹적이지는 않지만, 이것에 근거한 추정량이 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수 벡터가 어떤 정칙조건을 만족한다면, 오차가 자기회귀이동평균 모형을 따르면 만족되는 약한 조건 하에서 이 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 동일한 분포를 가지며 또한 회귀 계수에 확률 상 수렴한다는 것을 보였다. 마지막으로 모의실험을 통해 이 성질들이 소표본에서도 성립하는 것을 보였다.
본 연구에서는 국내에서 발생한 가스사고를 분석하여 가스사고의 건수예측모델에 대하여 제시하였다. 가스사고 건수를 예측하기 위하여 단순이동평균법(3,4,5기간), 가중이동평균법 및 지수평활법을 적용해 본 결과, 4기간 이동평균법과 가중이동평균법에 의한 모델의 평균오차제곱합이 44.4와 43으로 가장 정확성이 높은 것으로 나타났다. 가스사고 발생건수 예측시스템을 개발함으로서 가스사고 예방활동에 적극 활용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 선형추세를 갖는 모집단에 대한 효율적인 표본추출방법과 모평균 추정법을 제안하였다. 이 방법은 계통추출을 확장한 중심균형계통추출을 써서 표본을 뽑은 뒤 표본평균보다 수정된 추정량을 써서 모평균을 추정하는 것이다. 수정된 추정량을 정하는 데에 보간법의 개념을 사용하였다. 제안된 추정량과 기존의 방법에 으한 추정량들의 효율을 Cochran(1946)의 무한초모집단모형에 근거를 둔 기대평균제곱오차를 기준으로 하여 비교하였다. 제안된 방법은 표본크기 n($\geq$5)이 홀수이고 추출률의 역수인 $textsc{k}$가 짝수인 경우에 사용하기 위한 것이다. 모의실험을 이용한 예어서도 역시 좋은 결과가 얻어졌다.
최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.
시계열자료 분석에 있어 주요 목적 중에 하나는 미래에 대한 예측 값을 추정하는 것이다. 이 논문에서는 정상자기회귀이동평균 모형에서 변환-역변환 방법을 이용하여 예측값을 구하는 과정에서 발생하는 문제에 대해 알아보고 회귀분석에서 제안되었던 smearing 추정방법을 시계열분석에서 사용할 수 있도록 붓스트랩을 이용하여 수정한 추정법을 소개한다. Yeo-Johnson 변환 (2000)을 이용한 KOSDAQ지수의 수익률 실증분석을 통해 기존에 사용되고 있는 방법의 문제점과 제안된 방법의 적절성에 대해 고찰해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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