옥수수전분과 분리대두단백 혹은 옥수수전분과 카제인으로 제조된 이상혼합물(二相混合物)의 수분흡수율 측정 분석 하였으며, 다중회귀분석법을 이용(利用) 혼합물(混合物)의 구성비와 수분활성도의 수치(數値)로부터 혼합물(混合物)의 수분함량을 예측가능케 하는 다중회귀방정식을 구하였다. 옥수수전분과 분리대두단백으로 구성된 13개의 실험구에서 수분함량 측정치(値)와 예측치(値)를 비교했을때 최대오차는 6.06%이었고, 오차의 절대치(値) 평균은 2.60%로 나타난다. 그리고 옥수수전분과 카제인으로 구성된 이상혼합물(二相混合物)은 최대오차 -4.39%, 오차의 절대치 평균은 단지 2.12%로 측정치(値)와 예측치(値) 거의 일치함을 보여 주었다. 또한 중량비(比) 50 : 50인 이상혼합물(二相混合物)의 수분흡습곡선을 비교 분석하였을 때도 측정한 흡습곡선과 예측한 흡습곡선 간(問)에는 거의 일치하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 이웃 블록과 중첩된 탐색영역에서 현재 블록 평균 절대치 오차 (mean absolute difference; MAD)의 최소 및 최대 범위를 이용한 고속 블록 정합 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저, 이웃 블록과 중첩된 탐색 영역에서 MAD의 최소 및 최대 범위를 이웃 블록의 MAD와 현재 블록과 이웃 블록간의 MAD를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합을 행하여야 할 탐색점 수를 줄임으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정 오차 측면에서 전역 탐색 블록 정합 알고리듬 (full search block matching algorithm; FSBMA)에 매우 근접한 성능을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 블록 MAD의 최소 및 최대 범위뿐만 아니라 블록 내 화소의 부표본화를 이용하여 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정에 필요한 계산량을 현저하게 줄일 수 있었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 컴퓨터 모의 실험결과로부터 제안한 방법이 움직임 추정 오차 측면에서 FSBMA에 근접한 성능을 유지하면서도 계산량을 현저히 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이웃 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absoulte error, MAE) 및 탐색여역 줄임을 이용한 고속 블록 정합 알고리듬 제안하였다. 이 알고리듬은 두 단계로 구성되어있다. 첫 번째 단계에서는 탐색영역을 3$\times$3 크기의 영역으로 겹치지 않게 나눈 뒤, 각 영역의 중심 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAE를 구하고, 이들 중 가장 작은 MAE를 기준 MAE로 정한다. 그리고, 두 번째 단계에서는 각 영역의 중심 탐색점에서의 MAE를 이용하여 각 3$\times$3 영역의 나머지 탐색점에서의 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 최소 범위가 기준 MAE로 결정된 탐색점 근처에 존재할 가능성이 매우 큼을 이용하여 기준 MAE로 결정된 탐색점을 중심으로 탐색영역의 크기를 줄인 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 모의 실험을 통하여 본 제안한 방법이 우수한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 이웃 탐색점에서의 평균 절대치 오차(mean absolute error, MAE)를 이용하여 전역 탐색 알고리듬(full search algorithm, FSA)과 거의 같은 움직임 추정 성능을 얻으면서도 고속으로 움직임을 추정할 수 있는 2단계 고속 블록 정함 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 현재 탐색점에서 블록 정합을 통하여 얻을 수 있는 MAE의 최소 범위를 이웃 탐색점에서의 MAE를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행하였다. 즉, 제안한 방법에서는 블록 정함이 필요한 탐색점 수를 줄임으로써 고속으로 움직임을 추정하였으며, 움직임 추정을 두 단계로 나누어 수행하였다 모의 설험을 통하여 제안한 방법이 FSA와 거의 같은 움직임 추정 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다
미국(美國) 남부(南部) 지역(地域)의 주요(主要) 경제(經濟) 조림수종(造林樹種)인 테에다소나무(Pinus taeda L.)와 엘리오티소나무(Pinus elliottii Engelm.) 조림지(造林地)에 대한 지위지수식(地位指數式)을 개발(開發)하였으며, 지위지수(地位指數)의 값들에 대한 오차(誤差)의 크기를 규명(糾明)하기 위하여 영구적(永久的)으로 설치(設置)된 plot으로부터 측정(測定)된 data sets을 이용(利用)하였다. 분석(分析)에 이용(利用)된 자료(資料)는 3년(年)을 측정주기(測定週期)(measurement cycle)로 하여 측정(測定)하였으며, 각각(各各)의 누적(累積) 측정(測定) 주기(週期) 자료(資料)와 이들 모두를 종합(綜合)한 자료(資料)를 이용(利用)하였다. 최종적(最終的)인 지위지수(地位指數) 예측식(豫測式)의 유도(誘導)는 모든 측정(測定) 자료(資料)를 종합(綜合)하여 Chapman-Richards의 생장함수식(生長函數式)을 사용(使用)하였으며, 이를 기초(基礎)로 하여 두 수종(樹種)의 동형(同形)(anamorphic) 지위지수(地位指數) 곡선(曲線)을 작성(作成)하였다. 임령(林令)의 변화추이(變化推移)에 따른 지위지수(地位指數)값에 대한 오차(誤差)의 크기를 규명(糾明)하기 위하여, 최종적(最終的) 측정주기(測定週期)의 누적(累積) 자료(資料)를 이용(利用)한 지위지수(地位指數) 예측치(豫測直)와 각각(各各)의 주기별(週期別) 누적(累積) 자료(資料)를 이용(利用)한 지위지수(地位指數) 예측치(豫測直) 간의 차이(差異)에 대한 절대(絶對) 평균치(平均値)를 사용(使用)하였다. 그 결과(結果), 지위지수(地位指數)의 값들은 임령(林令)이 5년(年) 이하(以下)에서 예측(豫測)되었을 경우(境遇), 두 수종(樹種) 모두 절대치(絶對値)의 평균(平均) 오차(誤差) 약(約) 5 meter 정도로 크게 나타났다. 따라서 임령(林令)이 5년(年) 이하(以下)인 유령(幼令) 임분(林分)에 대한 지위지수(地位指數) 값의 예측치(豫測直)들은 많은 오차(誤差)를 내포(內包)하고 있는 것으로 판단(判斷)다.
신호 교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 영향인자는 도로조건, 교통조건, 환경조건으로 분류된다. 이러한 요인들의 복합적인 관계가 포화차두시간에 영향을 미친다. 현재 포화교통류율은 이상적인 조건일 때의 포화차두시간을 산출하고, 이를 이용해서 기본 포화교통류율을 구하고, 여기에 좌 우회전, 차로폭, 경사, 중차량 보정계수을 고려함으로써 특정 차로군의 포화교통류율을 산정하고 있다. 포화차두시간에 영향을 미치는 인자들 중에서 정량적으로 나타내기 어려운 인자 즉, 퍼지적 성격을 가진 인자들은 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 퍼지 근사추론 방법을 이용하여 정성적 인자의 영향을 고려한 모형을 구축하였다. 모형의 입력자료는 강우조건과 주변밝기의 정도, 중차량 구성비의 언어적 표현를 사용하였다. 이러한 변수들에 대하여 설문조사를 통해서 퍼지집합의 멤버쉽함수를 설정하였으며. 이에 기초하여 교차로에서 각 조건별로 포화차두시간을 관측하였다. 이러한 현장 관측치를 바탕으로 퍼지 제어규칙을 설정하고 모형을 구축하였다. 모형의 평가는 추론치와 실측치를 비교함으로써 이루어 졌으며, 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE)와 평균제곱오차(MSE)를 사용하여 분석한 결과 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가되었다. 본 연구의 과정에서 강우에 의한 교통용량 감소는 중차량 구성비가 클수록 주변밝기의 정도가 나쁠수록 더욱 큰 것으로 나타났으며 그 감소율은 5.3%에서 21.8%에 이르는 넓은 범위의 값을 보였고. 주변밝기 정도에 따른 교통용량 감소는 4.7$\sim$7.5% 수준으로 나타났다.
본 연구는 교통 및 도로의 특성을 고려하여 DSRC 교통정보의 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다. 먼저, 본 연구에서는 도시고속도로에서의 DSRC 수집 데이터의 특성과 이상치 데이터 발생의 문제점을 분석하였다. 그 다음으로, 이상치 제거의 최적 방안을 적용하여 신뢰성 있는 교통정보를 생성하였다. 이상치를 제거한 후, 정확성 평가와 신뢰수준별 표본수의 적정성 여부에 대해서도 수행하였다. 그 결과, 평균절대오차백분율(MAPE)는 2.2%~9.7%이고, 평균제곱근오차(RSME)는 2.2~7.5로 분석되어, 실제 평균 통행속도와 매우 유사한 값으로 나타났다. 또한, 오전 오후 첨두시간대의 표본수는 신뢰수준 95%, 90%, 허용오차 5kph 범위에서 매우 적정한 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 실내 환경 중 TV 시청환경에서 마이크로폰 어레이를 이용하여 다양한 다중 음원 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 하나의 음원에 특화되어 있는 GCC-PHAT 기반의 방법을 GCC-PHAT 버퍼와 NMF를 도입하여 다중음원의 방향 추정을 가능하게 만들었다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해서 실 거주 환경에서 발생하는 소음원과 TV 소리 방향 추정 결과에 대한 실측치와 추정치 간의 오차인 절대 평균오차를 측정하였으며, 실험 결과 제안한 기법이 기존의 방법인 GCC-PHAT보다 우수한 추정 성능을 보임을 확인하였다.
전 세계적으로 무증상의 코로나바이러스 감염증-19 감염자가 자신이 감염된 것을 모르고 주변인들에게 전파할 수 있다는 가능성은 국민이 전염병 확산에 대한 불안과 두려움에서 벗어나지 못하고 있다는 점에서 여전히 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘 및 딥러닝 기반 군중 집계를 이용한 전염병 확진자 접촉 가능성 여부 판단 모니터링 시스템을 제안하였다. 모든 입력 학습 영상에 대해 300회 반복 학습한 결과, PSNR값은 21.51, 전체 데이터 셋에 대한 최종 MAE값은 67.984였다. 이는 확진자와 주변인과의 거리와 감염률 산출, 잠재적 환자 동선 주변 인원의 위험도 순 그룹 및 감염률 예측에 대한 영상 속 화질 정보, 관측치 간의 평균 절대 오차를 의미하며 각 CCTV 장면에서 군중의 수가 4,000명 이하일 때에는 평균 절대 오차 값이 0에 가까움을 증명하였다.
본 연구에서는 의사결정나무(CART)기법, 인공신경망모형, 인공위성 원격탐사자료와 지형자료 및 지상 기상관측망자료를 이용하여 토양수분을 산정하는 모형을 개발하였다. 본 모형의 검증을 위하여 사용된 토양수분 관측자료는 용담댐 유역에서 관측된 5개 지점의 토양수분자료를 사용하였다. 가용자료에 대해 CART기법을 적용하여 자료를 분류한 다음 분류된 각 자료집단에 대하여 인공신경망(Artificial Neural Networks)모형을 적용하여 토양수분 분포를 예측하였다. 모형의 학습에 사용된 주천, 부귀, 상전, 안천 지점의 토양수분 산정치는 관측치와 약 0.92-0.96의 상관계수, 약 1.00-1.88%의 평균제곱근오차와 약 0.75-1.45%의 평균절대오차를 보여주었다. 토양수분 추정모형을 검증하기 위해 천천2의 지점에 적용한 결과 약 0.91의 상관계수, 약 3.19%의 평균제곱근오차, 약 2.72%의 평균절대오차를 보여 CART기법과 인공신경망모형을 연계한 토양수분 산정모형이 토양수분 분포제시 활용에 적절한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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