기종점자료(Origin-Destination 자료: 이하 OD)는 교통수요예측에 있어 필수적인 정보로서 이를 실제조사하거나 또는 추정하기 위하여 수많은 기법들이 활용되었다. 기존의 OD 추정기법은 일정한 가구 표본을 추출하여 이를 전수화하는 것이 일반적이었으나, 정확도의 문제점을 내포하고 있었다. 이를 보완하기 위하여 링크 교통량, 표본링크이용비 등의 추가 정보를 활용하여 OD를 추정하는 연구들이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 프로브 차량자료에서 수집된 정보를 추가 정보로 활용하여 OD를 추정하는 연구로 시 공간적으로 변동하는 적정 표본율을 찾아내는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 각 링크의 교통량 오차율을 목적함수로 설정하였으며, 가상 네트워크에 대한 사례분석 결과 전수화된 OD와 실제OD 간의 MAE는 약 5.28%로 나타났다. 유비퀴터스 환경 하에서 획득된 다양한 실시간 정보는 본 연구에서 제시된 방법에 의해 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이와 관련한 연구의 한계와 향후 과제를 제시하였다.
귤응애의 예찰방법을 개발하기 위하여 제주지역의 온주밀감원에서 귤응애 분산형태에 대해 2개년(1999~2000년)에 걸쳐 잎 표본에 대하여 각 조사일에 평균밀도를 조사하였다. Taylor's power law와 Iwao's patchiness regression을 이용하여 분산지수를 비교하였으며, 잎 표본 조사에서는 일반적으로 Taylor's power law가 Iwao's patchiness regression보다 평균-분산 관계를 더 잘 나타내었다. Taylor's power law의 기울기와 절편은 조사한 포장 간에 차이가 없었으며, 여기에서 얻어진 상수값을 이용하여 잎 표본 조사에 의한 귤응애 약 .성충에 대한 고정정확도수준에서의 표본조사법을 개발하였다. 이 조사법에 대해 resampling 기법을 이용하여 독립된 4개의 조사자료를 이용하여 분석한 결과 실질 고정정확도(D)값이 요구되는 D값보다 항상 낮았으며, 나무당 귤응애 밀도가 8마리 이상에서 필요한 조사 나무수는 18주보다 작았다.
영상 평활화(Image Smoothing) 작업은 영상 신호 표본화, 정량화, 통신 이동과 같은 과정을 거치면서 잡음 등의 불필요한 신호가 포함된 디지털 영상의 잡음을 감소키는데 많이 이용되고 있다. 이와 같은 영상 평활화 작업에는 대부분 전역적인 공간 영역 혹은 주파수 영역의 전역적인 필터링 기법이 이용되고 있다. 그러나, 기존의 방법들은 왜곡된 잡음 픽셀들의 정보를 그대로 반영하기 때문에 잡음 제거 결과 복원 영상의 선명도는 크게 저해된다. 본 논문에서는 특히나 양자화 과정을 통해 잡음 정보의 변형이 극대화되어지는 압축 영상을 대상으로 하여 적절한 잡음제거 기법을 제안하고자 한다. 특히, 압축 영상의 잡음 추출은 1차 복호화 후의 공간 도메인에서, 추출된 잡음 제거는 주파수 도메인에서 수행함으로써 2차 복호화 후의 잡음제거 결과 영상은 압축 영상의 잡음 제거에 따른 본질적인 문제를 해결하였으며, 실험 결과 역시 다른 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 발휘하였다.
본 논문에서는 신경회로망에서 가장 널리 쓰이고 있는 오차 역 전파 알고리즘(Error Back-propagation) 을 사용하여 스캐너를 모델링함으로써 스캐너의 원색 재현을 위한 방법을 제시하였다. 이것은 스캐너의 하드웨어적 특성을 고려, 입력된 영상의 원색과 출력물의 색과 일치시키는 방법이다. 우선, 오차 역전파 알고리즘에 대하여 학습 규칙을 살펴보고 학습을 위한 데이터를 추출하기 위해 고르게 분포된 색 샘플들을 계측기로 측정하여 칼라 공간에서의 X, Y, Z 값을 얻어낸다. 그 중에서 표본 샘플을 추출한다. 그리고 이를 스캐너로 스캐닝하여 얻은 R, G, B값을 오차 역전파 알고리즘의 입력값으로, 목표값은 X, Y, Z값을 사용하여 학습시킨다. 학습하는 동안 샘플 색상의 수와 중간층의 수, 노드의 수를 변화시킴으로써 최적의 결과를 얻도록 실험하였다. 결론에서는 서로간의 결과를 분석한다.
빙산 질의란 대용량의 데이터들에 대해 집단 함수를 수행하여 임계값 이상인 데이터를 결과로 반환하는 연산을 의미한다. 빙산 질의는 도메인의 크기가 대단히 큰 대용량의 데이터에 대해 적용되므로 집단 함수의 수행을 위한 카운터를 전부 메모리에 적재할 수 없는 상황이 발생한다. 지난 연구에서는 이러한 빙산 질의를 표본 추출과 해싱을 사용하여 수행하였다. 하지만 많은 수행시간을 필요로 하는 질의를 대용량의 데이터 전체에 대해 매번 수행하여야 하며, 결과를 얻기 위한 후보 수가 커질 수 있다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 빙산 질의에 대한 저장뷰를 통해, 사용자의 질의 중 많은 부분을 차지하는 큰 임계값으로 구성된 질의에 대해서는 즉각적인 결과를 돌려주고, 빙산 질의 결과 후보의 수를 감소시키며, 별도의 표준 추출 과정을 생략할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 빙산 질의 히스토그램을 통해 빙산 순위 질의를 수행하는 방법을 제시하여 사용자로 하여금 보다 직관적인 질의를 작성할 수 있도록 하였다.
The infrared signature of a ship is largely influenced by the ocean environment of the operating area, which has been known to cause large changes in the signature. As a result, the weather condition has to be clearly set for an analysis of the infrared signatures. It is necessary to analyze meteorological data for all the oceans where the ship is supposed to be operated. This is impossibly costly and time consuming because of the huge size of the data. Therefore, the creation of a standard environmental variable for an infrared signature research is necessary. In this study, we compared and analyzed sampling methods to represent ocean data close to the Korean peninsula. In order to perform this research, we collected ocean meteorological records from KMA (Korea Meteorological Administration), and sampled these in numerous ways considering five variables that are known to affect the infrared signature. Specifically, a simple random sampling method for all the data and 1-D, 2-D, and 3-D stratified sampling methods were compared and analyzed by considering the mean square errors for each method.
몬테칼로법은 복잡한 특히 비선형문제를 푸는데 강력한 공학도구중의 하나이다. 이 방법은 컴퓨터에서의 통계적인 표본추출방법을 이용하여 각종 공학적인 문제에 근사적인 해를 준다. 교량 하나의 요소나 전체교량의 시간 의존적 파괴확률을 예측하는 방법중의 하나로 생애함수가 있다. 이 논문에서는 교량의 요소나 전체 교량의 파괴확률을 예측하기 위하여, 시스템 신뢰성과 생애함수를 이용하여 포트란 프로그램을 개발하였다. 몬테칼로법은 생애함수의 매개변수를 생성하는데 이용되었다. 적용례로서, 개발된 프로그램은 콘크리트-강 합성 교량에 적용되어, 파괴확률을 예측하는데 이용되었다.
우리나라 주요기관의 표본조사에서 폭넓게 활용되고 있는 패널조사에서는 시간의 경과에 따른 모집단의 변동을 추정과정에 적절히 반영하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 층화추출에 의한 패널조사에서 모집단에 층간변동이 발생하는 경우 이를 추정과정에 반영하지 않으면 심각한 편의가 발생한다는 사실을 밝히고, 층별 가중값을 조정하여 이런 편의를 제거할 수 있는 보정된 불편추정량들을 제시하였다. 또한 제시된 추정량에 대한 분산의 식을 유도하고 이에 대한 추정방법을 제안하였다. 아울러 모의실험을 통하여 제시한 추정량과 이에 따른 분산 추정방법이 매우 효율적이라는 사실을 보였다.
본 연구의 목적은 청소년의 직업훈련만족도가 중소기업 진로적응에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 서울시 6개 직업전문학교 학생들을 대상으로 설문지를 배포하였으며 회신된 1128부를 연구에 활용하였다. 표본추출방법은 비확률표집방법에서 편의표집방법을 활용하였다. 청소년의 직업훈련 만족도가 진로적응에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 청소년의 직업훈련만족도가 진로적응의 주도성에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 청소년의 직업훈련만족도가 진로적응의 목표성에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 따라서 향후 예비직업인인 청소년을 대상으로 중소기업 활성화를 위해 다양한 직업교육 프로그램, 직업체험프로그램이 필요하다.
산업의 발전에 따라 기반시설 및 인구 등이 대도시에 밀집되어, 도시홍수방어는 인명피해 뿐만 아니라 재산피해 저감 차원에서도 매우 중요한 문제가 되었다. 요즘은 이러한 도시유역의 유출해석을 보다 정확하게 하기 위해 시강우나 분단위의 강우자료를 활용하고 있다. 하지만 기후변화 시나리오와 같은 미래 강우시나리오는 현재 일단위 수준으로 제공되므로 미래 강우에 대한 확률빈도 해석에 제한이 있다. 이에 본 연구에서는 추계학적 기법을 이용해 일강우 자료를 시강우 자료로 분해하고자 하였다. 일자료를 시자료로 분해하기 위해 과거 시강우 자료를 기반으로 Gram Schmidt 변환과 K개의 최근접 표본 중 하나를 재추출하는 비모수적인 기법(KNNR)을 적용하였다. 이 방법은 연유출량을 월유출량으로 분해하기 위해 개발된 것이다. 하지만 강우자료는 유출량 자료와 달리 확률밀도가 작아 일강우를 시강우로 분해하는 데 직접 적용하는 경우 결과가 실제와 유사한 통계 패턴을 갖는다고 보기 어려웠다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 분해하고자 하는 일자의 전일과 후일을 포함한 3일 강우패턴을 7개로 구분하고 동일 패턴을 가진 자료들만 분해에 이용하도록 하여 강우자료에 대한 적용성을 높였다. 과거 52년간의 서울기상관측소 시강우 자료를 이용하여 강우자료의 분해에 대한 결과를 분석한 결과, 분해된 시강우 자료가 관측된 시강우자료와 통계적으로 매우 유사한 것을 확인하였다. 향후 기후변화자료의 시강우 분해 등에 활용하여 보다 정확한 도시유출에 대한 빈도해석 등에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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