무선 환경에서의 방송은 클라이언트의 수에 상관없이 다수의 클라이언트들에게 데이타를 보낼 수 있기 때문에 많은 관심을 이끌어왔다. 다수의 이전 연구들에서는 한 개의 독립적인 데이타를 최단시간에 획득하는 것을 목표로 했고, 한 질의어 내에 포함된 상호 관련된 데이타들을 동시에 획득하는 것에 대해서는 연구되지 않았다. 또한, 이러한 논문들에서는 질의어 내의 데이타들이 동일시간에 다른 채널 상에서 나타나지 않도록 할당하는 문제에 대해서만 연구되었고 질의어 요청 확률을 기반으로 한 각 데이터의 접근확률은 반영되지 않았다. 본 논문에서는 데이타를 할당하고 동시에 한 질의어 속에 포함된 모든 독립된 데이타들을 획득하는데 요구되는 평균응답시간을 최소화하는 새로운 기법을 제시한다. 성능 분석에서는 우리가 제시한 기법이 현존하는 다른 기법들 보다 좋은 평균응답시간을 보여준다.
교착상태의 발생 주기 및 확률은 교착상태를 다루는 알고리즘 설계 시 많은 영향을 미친다. 그러나 프로세스나 자원의 성격, 자원 요구나 반환 연산 방식, 프로세스 개수 등의 성질이 교착상태 발생에 어떻게 영향을 미치는지 분석하는 게 쉽지 않아 이 분야에 대한 연구가 매우 부족하다. 이 논문은 자원 할당 상태를 (a,b)t로 표현하는 상태 모델을 이용하여 상태의 개수를 획기적으로 감소시켰다. 또한 시스템 분석에 있어서 자원의 오류 발생 비율과 복구 비율이 미치는 영향도 함께 포함할 수 있도록 설계하였다. 그 결과 교착상태의 평균 발생 주기, 요구연산이 보류되거나 교착상태를 유발할 확률, 사이클의 길이가 2인 교착상태가 발생할 확률 등과 같은 각종 수식을 구하였다.
대부분의 임상시험에서 가장 대표적으로 사용되는 실험설계는 무작위화로, 치료 효과를 정확하게 추정하기 위해 이용된다. 그러나 무작위화가 이루어지지 않은 관찰연구의 경우 치료군과 대조군의 비교로 얻는 치료효과에는 환자 간의 특성 등 여러 조정되지 않은 차이로 인해 편향이 발생한다. 성향 점수 가중치는 이러한 문제점을 해결하기 위해 널리쓰이는 방법으로 치료 효과를 추정하는데에 있어 교란요인을 조정하여 편향을 최소화하도록 하는 방법이다. 성향 점수를 이용한 가중치 방법 중 가장 널리 알려진 역확률 가중치는 관찰된 공변량이 주어졌을 때 특정 치료에 할당될 조건부 확률의 역에 비례하는 가중치를 할당한다. 그러나 이 방법은 극단적인 성향 점수에 의해 종종 방해 받아 편향된 추정치와 과도한 분산을 초래한다는 점이 알려져있어 이러한 문제를 완화하기 위해 절사 역확률 가중치, 중복 가중치, 일치 가중치를 포함한 여러 가지 대안 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 제한된 중복, 잘못 지정된 성향 점수 모델 및 예측과 반대되는 치료 등 다양한 문제상황에서 여러 성향 점수 가중치 방법의 성능을 비교하는 시뮬레이션 비교연구를 수행하였다. 비교연구의 결과 중복 가중치와 일치 가중치는 편향, 제곱근평균제곱오차 및 포함 확률 측면에서 역확률 가중치와 절사역확률 가중치에 비에 우월한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 학습을 이용한 발음 변이 모델링을 통해 특정 영역에 최적화된 발음 사전 자동 생성의 방법을 제시하였다. 학습 방법을 이용한 발음 변이 모델링의 오류를 최소화 하기 위하여 본 논문에서는 발음 변이 규칙의 적응 기법을 도입하였다. 발음 변이 규칙의 적응은 대용량 음성 말뭉치에서 발음 변이 규칙을 유도한 후, 상대적으로 작은 용량의 음성 말뭉치에서 유도한 규칙과의 결합을 통해 이루어 진다. 본 논문에서 사용된 발음 사전은 해당 형태소의 앞 뒤 음소 문맥의 음운 현상을 반영한 발음 사전이며, 학습 방법으로 얻어진 발음 변이 규칙을 대용량 문자 말뭉치에 적용하여 해당 형태소의 발음을 자동 생성하였다. 발음 사전의 평균 발음의 수는 적용된 발음 변이 규칙의 확률 값들의 한계 값 조정에 의해 이루어졌다. 기존의 지식 기반의 발음 사전과 비교 할 때, 본 방법론으로 작성된 발음 사전을 이용한 대화체 음성 인식 실험에서 0.8%의 단어 오류율(WER)이 감소하였다. 또한 사전에 포함된 형태소의 평균 발음 변이 수에서도 기존의 방법론에서 보다 5.6% 적은 수에서 최상의 성능을 보였다.
서로 같은 분산을 가지며 정규분포를 따르는 4개의 처리평균의 대응비교에 관한 연구로서, 삼중 t-분포를 이용하여 동시포함 범위 확률값이 정확히 $1-\alpha$를 갖는 통계적 계산방법과 기법을 고찰하였다. 이 기법을 이용하여 처리사이의 표본 갯수를 변화시켜 대응되는 정확한 신뢰구간을 구하며 기존의 신뢰구간의 길이 비교, 실험적 오차 비, 효율성을 조사하였다.
최근 카메라 영상을 이용한 제스처 인식 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 카메라 영상을 이용한 제스처 인식에서 많이 사용되는 학습 알고리즘에는 확률 그래프 모델인 HMM과 CRF 등이 있다. 이 학습 알고리즘들은 다차원의 연속된 실수 데이터를 가지고 모델을 학습하면 계산량이 많아진다. 본 논문에서는 팔 관절 위치 데이터를 k-평균 군집화 과정을 거쳐 1차원의 시계열 데이터로 변환 후, 제스처별로 HMM 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 통해 얻은 팔 관절 위치 데이터에 k-평균 군집화를 적용하여 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이를 HMM의 학습 및 인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위하여, 다른 시계열 학습 알고리즘인 AP+DTW를 이용한 방법과의 비교 실험을 포함해 다양한 실험들을 수행하였다.
HEVC 표준에서 변환 계수 부호화 과정은 비트스트림에 포함되는 정보를 직접 부호화하는 핵심 부분으로 변환 계수 주사와 엔트로피 부호화를 포함한다. 최근, JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)는 HEVC 위원회 초안(Committee Draft)을 완성했다. 본 논문에서는 HEVC 표준의 변환 계수 부호화 기술을 설명하고, 화면내 부호기에서의 변환 계수 발생확률을 고려한 효율적인 변환 계수 부호화 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 HEVC 변환 계수 부호화 기술에 비해 평균 0.74%의 BD-Rate를 절약한다.
기후변화가 현실화되면서 수자원평가 (Water Resources Assessment)에 대한 관심과 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 '주민공감 문제기획리빙랩' 대상지인 순천은 동천을 중심으로 홍수량을 정량적으로 분석하였다. 순천시의 가장 시급한 사안 중 하나인 범람 및 침수 문제로, 최근 3년(2018~2020)간의 집중호우로 인한 내수배제로 주택 및 도로침수, 산사태 등의 피해를 겪었다. 시기마다 고질적으로 반복되는 동천 인근 지역의 침수문제를 사전에 예방하고 피해의 빈도나 규모를 줄이기 위하여 분석을 수행하였다. 이에 본 연구에서는 환경부의 지원을 받아 한강홍수통제소와 한국건설기술연구원이 공동으로 개발한 동적수자원평가모형(DWAT, Dynamic Water Resources Assessment Tool)을 이용하여 정량적으로 홍수량 산정을 하고자 한다. 본 모형은 전 세계가 무료로 이용할 수 있는 수자원평가도구로 사용자의 편의를 위해 GIS전처리 기능을 포함하고 있어, 자동으로 유역 매개변수 및 면적 평균강우량을 Thiessen method를 사용하여 산정할 수 있다. 또한, 물의 순환과정을 투수 및 불투수지역으로 구분되며, 투수지역은 1개의 토양층과 1개의 불압대수층으로 구성되고, 유출기여역과 함양역으로 유역을 분할하여 적용할 수 있으며, 대수층을 통하여 지하수의 흐름을 산정할 수 있다. 기상청에서 제공하는 기상자료를 분석하여 과거 관측 강우사상 3개를 선정하여 검·보정을 수행하였으며, 그 결과 모형 효율계수(Nash-Sutcliffe efficiency) 및 결정계수(Coefficient of Determination)가 0.78~0.94, 0.82~0.94로 우수한 모의 결과를 산정할 수 있었다. 빈도별 확률강우량을 Huff 4분위법을 사용하여 확률홍수량을 산정하였다. 미래 홍수량 증감량 산정을 위하여 RCP(Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오를 사용하였다. 관측값과 모의값의 누적확률분포 이용하여 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시키는 방법인 분위사상법(Quantile Mapping)을 사용하여 시나리오자료를 보정하였다. 본 연구에서 산정한 홍수량을 바탕으로 침수피해를 막기 위한 구조적 및 비구조적 방안을 위한 기초자료로 사용될 것으로 판단된다.
이 논문에서는 freak wave가 포함된 시계열 파랑자료를 분석하였다. freak wave가 포함된 자료와 포함되지 않은 자료에 대하여 여러 가지 파랑 특성을 비교하였다. 파랑 자료는 Yura 해역에서 24시간 연속으로 측정된 자료를 분석하였고, 그 중에서 freak wave가 발생한 30분 동안 파랑과 인접한 30분간의 파랑자료를 집중적으로 분석하였다. 최대파의 파주기가 가장 긴 주기가 아닌 것을 볼 수 있다. 최대파의 파주기는 평균파주기보다 약간 길며, 유의파의 파주기보다는 짧은 것을 볼 수 있었다. 비록 해상 상태는 높지만, 레일리분포로 파고의 확률분포를 잘 표시할 수 있었다. Freak wave의 발생 전후의 파랑자료를 비교해 보면, 파랑스펙트럼의 특성은 큰 차이를 보이지 않으며, 발생한 경우에 비선형성이 증가한 것을 볼 수 있다. 그리고 freak wave 발생 직 후에 오히려 유의파고의 크기가 크게 나타났다. 따라서 유의 파고가 높은 것이 항상 freak wave의 발생확률을 높이지는 않는 것을 볼 수 있다.
본 연구는 한국과 일본의 철도업체를 노동, 동력, 차량 및 유지보수의 세 가지 생산요소를 투입하여 신칸센 인키로, 일반여객 인키로, 화물톤키로의 세 가지 산출물을 생산하는 기업형태로 상정하여 확률적 변경 접근법을 이용한 일반초월대수 함수형태의 가변비용함수모형을 설정하였다. 이 모형의 독립변수로는 준고정요소인 기반시설의 총 가치와 네트워크효과를 나타내는 궤도연장, 타 업체와의 비용구조 차이를 반영하는 더미변수, 그리고 생산성을 분석하기 위한 시간추세변수가 함께 포함된다. 가변비용함수모형은 철도청에 대한 27개 연도별 자료($1977{\sim}2003$), 일본국철(JNR, Japan National Railways)에 대한 8개 연도별 자료($1977{\sim}1984$), 그리고 7개 일본철도주식회사(JR's, Japan Railways)에 대한 17개 연도별 자료($1987{\sim}2003$)를 결합한 총 154개의 불균형통합자료를 이용해 반복결합일반화최소자승법으로 추정하였다. 확률적 변경 접근법을 이용한 비용 효율성 추정 결과 한국과 일본의 철도업체는 표본평균에서 비용 비효율성이 2.57%로 나타났으며, 비용 효율성은 평균적으로 JR서일본이 가장 높고 JNR과 JR구주가 가장 낮은 것으로 분석되었다. KNR의 경우 $1977{\sim}2003$년까지 평균적인 비용 비효율성은 1.80%이고, 특히 $1996{\sim}2000$년에 비용 비효율성이 4.16%로 가장 컸던 것으로 나타났다. 반면 일본의 경우 민영화 이후 비용 비효율성이 전반적으로 상당히 개선된 것으로 나타났다. 한편 비용 효율성 변화, 기술변화, 규모 효율성 변화 및 배분적 효율성 변화에 기인하는 생산성 변화율을 추정한 결과 전반적으로 정부부처형 공기업인 KNR과 공사체제인 JNR의 생산성은 감소한 반면, 민영업체인 JR's의 생산성은 JR동해를 제외하고 증가한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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