웨이블릿 영역에서의 영상 보간은 웨이블릿 계수들의 통계적 특성과 스케일간 의존성을 표현하는 확률모델을 이용한다. 본 논문에서는 보간할 영상에 대해 스케일간 웨이블릿 계수의 절대치를 선형 모델링하여 분산을 추정하고 이를 바탕으로 고주파 부대역의 확률모델을 실현하여 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 확률 모델에 대한 추정된 파라미터에 의해 웨이블릿 계수를 난수 형태로 발생시키는 방법을 사용한다. 확률모델을 따라 난수를 발생할 경우 추정 부대역에 난수에 의한 잡음이 발생하게 된다. 본 논문에서는 후처리 과정으로 Wiener filter를 사용하여 부대역의 잡음을 제거하였다. 제안 방법으로 외삽한 부대역에 대한 확률 밀도함수를 비교적 정확하게 추정한 것을 볼 수 있다. 실험을 통해 제안방법이 bicubic과 같은 전통적인 방법뿐 아니라 웨이블릿 영역에서의 다른 영상보간법보다 나은 주관적, 객관적 성능을 가지고 있음을 보였다.
본 논문에서는 레이더 시스템에서 원하는 목표물 추정을 위한 효율적인 임계치 방법을 연구였다. 관심있는 목표물 탐지 검출 방법은 오 경보 확률을 변화 시켜 가면서 원하는 목표물을 추정한다. 이때 오 경보의 확률은 임계치와 밀접한 관계가 있다. 임계치를 낮게 하면 원하는 목표물의 정확도를 향상시킬 수 있지만 잡음 까지 추정하여 효율적인 신호처리 방법이 되지 못한다. 효율 적인 임계치 방법을 제안하여 원하는 목표물을 추정하는 연구 방법을 제안하다. 모의실험을 통해서 기존의 방법과 본 연구에서 제안한 방법을 비교 분석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1093-1101
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2009
분위수 회귀모형은 확률변수들 사이에 확률적인 관계구조를 포함한 함수 모형을 좀 더 완벽하게 추정하도록 제공한다. 본 논문에서는 함수 추정에 로버스트하다고 알려져 있는 서포트벡터기계 기법과 이중벌칙커널기계를 이용하여 분위수 회귀모형을 추정하고자 한다. 이중벌칙커널기계는 고차원의 입력변수에 대한 분위수 회귀가 요구될 때 분위수 회귀모형을 잘 추정한다고 알려져 있다. 또한 본 논문에서는 광범위한 형태의 분위수 회귀모형 추정을 위해서 정규분포보다 비대칭 라플라스 분포를 이용한다. 본 논문에서 제안한 모형은 분위수 회귀모형 추정을 위해서 서포트벡터기계 기법에 이중벌칙커널기계를 이용하여 각각의 평균과 분산을 동시에 추정한다. 평균과 분산함수 추정을 위해 사용된 커널함수의 모수들은 최적의 값을 찾기 위해 일반화근사 교차타당성을 이용한다.
도심지 지하에 매설된 열수송관 등 지하매설관이 점차 노후화함에 따라 파손에 의한 인적, 경제적 피해가 증가하고 있다. 외부로 노출되지 않아 파손 등 문제점을 즉시 확인하기 어려운 열수송관의 특징을 고려할 때, 시설물 유지관리를 통해 주기적으로 수집하는 이력정보를 기반으로 시설물의 상태를 간접적으로 확인하는 방법이 현실적이다. 본 논문에서는 열수송관 이력정보를 검토하여 파손확률과 연관성을 가지는 평가인자를 도출하고, 이를 통해 파손확률을 추정하는 방법론을 제시하고자 한다. 파손확률 추정을 위한 영향인자는 유럽의 사례, 국내 열수송관 관리기준 등을 분석해 도출하였으며, 데이터의 확보 가능성도 함께 고려하여 선정하였다. 열수송관 설치기준이 변경된 1999년을 기준으로 매설시기에 따라 2가지 파손확률 추정 함수를 달리 제시하고 관경, 용도, 관리주체 등 평가인자별 정보에 따른 가중치를 부여하여 파손확률을 보정하여 파손확률추정의 신뢰성을 확보하였다.
철근콘크리트부재의 강도는 여러 가지 요인으로 인하여 변이를 보이고 있다. 주요 요인들은 콘크리트나 철근의 강도 및 역학적 특성의 변이, 시공오차등이다. 이들중 콘크리트의 강도는 상대적으로 높은 불확실성을 가지며, 다양한 요인(배합, 운반, 타설, 양생등)에 의해 변화정도가 영향을 받는다. 본 연구에서는 국내 철근콘크리트 구조물이 가지는 신뢰도의 수준을 분석하기 위한 기초자료 조사로서, 현장에서 타설되는 콘크리트를 설계강도별로 직접채취하여 습윤양생과 현장조건양생을 통하여 콘크리트의 28일 압축강도의 확률적 특성을 분석하였다. 분석된 결과를 이용하여 현장타설 부재내에서의 콘크리트의 압축강도를 추정하였다.
본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.
식생은 증발산, 강우, 토양 수분 등 다양한 수문기상 요인과 밀접한 관계가 있기 때문에 식생의 상태는 가뭄 발생 시 물 부족에 매우 큰 영향을 받는다. 가뭄에 따른 식생의 변화와 영향을 파악하기 위해서는 식생-기후의 피드백을 이해해야 한다. 식생과 기후변수의 상호관계를 묘사하고 결합 확률을 구성하는 것은 식생-기후의 피드백을 이해하는데 적절하다. Copula 함수는 모든 변수를 연결하는 이점을 가지기 때문에 다양한 확률 변수를 결합하는 강력한 접근방법으로, copula를 통한 확률론적 접근방법은 수문 기상 스트레스에 대한 식생의 반응을 효과적으로 조사할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 copula 기반의 식생-기후의 상호관계를 통해 가뭄 발생 시 식생이 받을 수 있는 영향을 정량화하고자 한다. 이를 위해 위성 자료를 활용한 식생건강성지수(Vegetation Health Index, VHI)와 위성관측된 강수 및 잠재증발산 자료를 적용하여 높은 공간 해상도에서 한국 전역의 식생 가뭄 가능성을 추정하고자 하였다. 강수 및 잠재증발산 자료를 통해 다양한 가뭄지수를 산정하고, copula 결합 이론을 기반으로 VHI와 가뭄지수 간의 이변량 결합 확률모델이 제안된다. 이에 조건부 확률을 적용하여 다양한 가뭄 시나리오에서 식생의 가뭄 가능성을 추정하고, 가뭄에 취약한 지역을 공간적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 가뭄 스트레스에 따른 식생 변화와 생태학적 가뭄의 공간적 특성을 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 최근 10년간의 수원과 의정부지역의 국도 포장구간의 수명 데이터를 기반으로 신뢰성 개념을 도입하여 포장 수명의 고장확률, 신뢰도, 평균 수명 등의 정보를 산정하는 방안을 제시하였다. 모수적 추론 방법인 최우추정법과 확률지를 이용하여 최적 수명분포형태가 대수정규분포임을 확인하였으며, 본 연구에서 제안한 대수정규수명분포에 의해 추정된 누적 고장확률이 실제 관측값과 차이가 거의 없음도 확인하였다. 나아가 추정된 모수를 기반으로 신설 포장과 덧씌우기 포장의 하중별 평균 수명을 산정한 결과, 각각 6.5년~7.9년과 7.3년~9.1년으로 추정되었으며 상대적으로 덧씌우기 구간의 평균수명이 더 길게 추정되었다. 본 연구에서 제안한 신뢰성 개념을 이용한 분석 방법은 포장관리 및 유지보수 데이터가 축적되어감에 따라 비교적 용이하게 계속 보완이 가능하며 보다 정확한 포장수명에 대한 신뢰도 값에 접근해 갈 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 작업일정계획에서 부하평준화 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 tabu 탐색을 적용함에 있어서 확률적 선별에 기반하여 이웃해를 생성하는 방법을 제시한다. 이웃해 생성은 부하평준화를 위해 일정을 조정할 대상 작업을 선택하는 단계와 선택된 작업에 대해 일정 조정의 방향을 결정하는 단계로 구분된다. 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성은 우선 무작위로 추출된 작업에 대해서 탐색의 질을 개선시킬 수 있는 가능성에 대한 추정치에 따라 확률을 부여하고, 이 확률에 기반하여 선택여부를 결정함으로써 이웃해를 선별하는 방법이다. 실제 현장의 부하평준화 문제를 대상으로 이웃해 생성 방법으로 무작위 방법, 그리디(greedy) 방법과의 비교 실험을 통해 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성 방법의 성능을 검증하였다.
기후변화에 따른 기상이변의 동시다발적인 발현은 농촌 지역의 홍수 발생 빈도를 증가시키고 있다. 현재의 기후시스템은 과거의 강우빈도를 기준으로 산정한 설계기준을 벗어나는 강우 사상을 빈번하게 발생시키므로 설계변수의 불확실성을 보다 합리적인 방법으로 정량화할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 기후변화에 대응하여 확률론을 이용한 농업용 저수지의 홍수 취약성을 산정하는 데 있다. 먼저 홍수 취약성 해석에 필요한 과거와 미래 수문 자료를 수집하고 전처리 과정을 통해 해석에 적합한 자료로 구축하였다. 설계변수의 불확실성을 분석하기 위해 지속시간별 최대강우량, 유입 설계홍수량에 대해 부트스트랩 (bootstrap) 기법을 적용하여 자료를 재추출하였다. 부트스트 랩은 표본집단의 확률분포에 대해 가정을 하지 않고 표본집단의 통계적 특성을 이용하여 모집단의 통계적 추론을 할 수 있는 비모수적인 리샘플링 기법이다. 부트스트랩 추론은 표본집단의 추정치, 편의, 표준오차를 산정하고 신뢰구간을 추정한다. 부트스트랩 추론을 통해 산정하는 신뢰수준을 이용하여 농업용 저수지의 홍수 취약성을 산정하였다. 본 연구는 설계변수에 내재하는 불확실성을 부트스트랩 기법을 이용하여 정량화하고 확률적인 값을 가지는 홍수 취약성으로 산정하여 제시할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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