본 연구의 목적은 1979년부터 2008년까지 30년 기간 동안 중국에 있어서 경제성장에 영향을 미치는 중요 요소와 요소별 기여수준을 파악하기 위한 것이다. 이를 위하여 고정효과모형과 확률효과모형을 활용하였으며, 적합모델을 선택하기 위하여 Hausman 검정을 활용하였다. 본 연구의 결과 지역금융변수(rsav)가 6개 모형에서 그리고 사회간접자본변수(rsoc)가 2개 모형에서 경제성장에 대해 부(-)의 관계를 보였으나 나머지 3개 변수는 전 모델에서 경제성장에 대해 정(+)의 관계를 보이고 있는 것으로 나타나고 있다. 그리고 노동력 변수의 영향은 서부지역과 동북지역의 경우를 제외하고는 기여율이 상당히 낮은 것으로 파악되었다. 본 연구는 중국의 1인당경제성장률에 대한 각 성장요인의 의미를 찾았는데, 전국모형의 경우 자본의 기여율이 35.9%로 나타난 반면 노동기여율은 4.7% 수준에 불과한 것으로 분석되었다. 그리고 모든 모형에서 자본(rcap)이 중국경제 성장에서 가장 중요한 요인으로 입증되었다.
보행자 기반의 카메라 자가 보정 방법들은 복잡한 보정 장치나 절차가 필요하지 않기 때문에 비디오 감시 시스템에 적합하다. 하지만 임의 보행자를 보정 대상으로 사용하는 경우 보행자들의 키를 모르기 때문에 보정 정확도가 저하될 수 있다. 본 논문은 실제 감시 환경에서 이 문제를 해결하기 위한 베이지안 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 감시 지역 사람들의 키에 대한 통계가 있다고 가정하고, 발-머리 호몰로지(foot-head homology)를 사용하여, 발과 머리의 좌표와 보행자 키의 불확실성을 모두 고려하는 확률 모델을 구성한다. 이 확률 모델을 직접 푸는 것은 난해하므로, 본 연구에서는 근사적 방법인 변분 베이지안 추론(variational Bayesian inference)을 사용한다. 따라서, 이를 통해 관측된 보행자들의 키를 추정함과 동시에 정확한 카메라 파라미터를 구할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법이 노이즈에 강하며, 보정에 대한 정확한 신뢰도를 제공함을 보였다.
본 논문은 GrabCut 알고리듬을 기반으로 적외선(infrared; IR) 영상에서 물체를 배경으로부터 분할하는 방법을 제안한다. GrabCut 알고리듬은 관심 있는 물체를 둘러싸는 윈도우가 필요하며, 이는 사용자가 설정한다. 그렇지만 이 알고리듬을 영상 시이퀀스에서 물체인식에 적용하려면 윈도우의 로케이션이 자동으로 결정되어야만 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 Otsu 알고리듬으로 한 영상에서 관심은 있으나 알져지지 않는 물체를 적당히 분할하고 블랍 해석을 통해 윈도우를 자동으로 로케이션한다. 그랩 컷 일고리듬은 관심있는 물체와 배경의 확률분포를 추정해야한다. 이 경우에 관심 있는 물체의 확률분포는 자동으로 로케이션된 윈도우 내부의 화소들로부터 추정하고, 배경의 확률 분포는 물체의 윈도우를 둘러싸고 면적은 동일한 영역으로부터 추정한다. 다양한 IR 영상에 대한 분할 실험을 통해 제안한 분할 방법이 IR 영상의 분할에 적합함을 보이고, 기존의 IR 영상 분할 방법과의 비교 및 분석을 통해 제안 알고리듬이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.
본 연구에서는 일본전국을 연구대상지로 선정하고 대상지에 서식하고 있는 대표 외래어종인 배스와 블루길의 공간적 서식분포 특성을 평가하였다. 또한 GAM, GLM, CTA 등의 세가지 통계 기법을 이용하여 일본전국에서의 해당 어종에 대한 공간적 분포패턴을 예측하였다. 그 결과 배스와 블루길 등의 외래어종은 인구 및 댐 풍의 인위적인 환경인자와 유의한 정의 관계를 보임에 따라 외래어종의 확산에 미치는 인간활동의 부정적인 영향이 확인되었다. 또한 회귀모델을 통한 해당어종의 서식확률 예측을 통한 배스와 블루길의 서식 분포는 각각 GAM (AUC: 0.88, Kappa: 0.42)과 CTA (AUC: 0.92, Kappa: 0.44)에 의해서 가장 정확하게 예측되는 것으로 평가되었고, 가장 유의한 환경인자는 연평균기온으로 나타났다. 따라서 각 생물종별로 서식확률을 추정하고 예측하는데 있어서 적합한 통계모델에 대한 검증은 생물종별로 선행되어야 할 필요가 있을 것으로 판단된다. 비록 본 연구의 연구대상지는 일본이지만 국내의 경우도 최근 들어 어류를 포함한 생물조사가 다수의 조사연구에서 광역적으로 시행되고 있기 때문에 본 연구와 같은 다량자료를 이용한 광역 스케일에서의 생물종의 서식확률 및 출현종수에 대한 연구가 충분히 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 점오염원 형태의 유류누출이 발생되었던 실트질 토양층에서 BTEX와 TPH 성분의 오염특성이 연구되었다. TPH 성분의 토양오염기준별 초과율은 BTEX 성분에 비해 $1.5{\sim}1.7$ 배정도 높았다. BTEX와 TPH 성분의 채취지점별 평균과 최대값은 B-zone>A-zone>C-zone의 순이며, 두 성분 모두 지표면하 $1{\sim}2m$구간에서 오염농도가 가장 높게 나타났다. 오염원에서 수리경사 하부 방향으로 120m와 80m 이내인 지역에서는 BTEX와 TPH 농도가 이격거리에 따라 증가하였으며, 120 m 이상 이격된 지역에서는 토양오염기순 이하인 것으로 나타났다. BTEX와 TPH 성분에 대한 지시크리깅의 제한값으로는 토양오염 확인기준, 우려기준 및 대책기준 값이 적용되었다. 지시변환된 자료의 베리오그램 분석에 의하면, BTEX와 TPH성분 모두 선형모델이 가장 적합한 것으로 나타났다. 선형모델을 적용한 BTEX와 TPH 성분의 확률도에서 토양오염 확인기준과 우려기준의 오염 범위는 유사하게 나타났으나, 대책기준의 오염 범위는 매우 축소되었다. 토양오염 확인기준, 우려기준 및 대책기준에 의해 작성된 확률도에서 BTEX와 TPH 성분의 최대 오염 확률은 BTEX성분이 26%, 26% 및 13%, TPH 성분은 44%, 38% 및 26%인 것으로 추정되었다.
본 논문에서는 시간 선택성 다중경로 이동 무선 채널을 다양한 방법으로 모델링 하고 그에 따른 여러 가지 특성평가를 제시하였다. 모델링 방법에는 Jakes 방식과 시간 영역에서 독립적인 두 개의 가우시안 잡음 발생기와 정형필터(shaping filter)를 사용하는 방식 및 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 있다. 이 세 가지 모델링 방법의 성능을 진폭의 자기상관함수, 상호상관함수, 누적분포함수(Cumulative Distribution Function), 레벨 교차율(Level Crossing Rate), 평균 페이딩 지속 시간(Average Duration of Fades), 위상차의 확률 밀도, 위상차의 자기상관함수 등의 측면에서 시뮬레이션하고 그 결과치와 이론치 간의 특성 비교를 제시하였다. 특히, 확산 대역 시스템을 고려했을 때 이상적인 채널 추정을 가정한 레이크 수신기에서의 BER 성능을 다중경로 개수에 따라 보임으로써 여러 가지 채널 모델링 중에서 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 이동 무선 채널을 모델링 하는데 있어 가장 적합하다는 것을 보였다. 마지막으로 비대칭 도플러(Doppler) 스펙트럼을 모델링 하는 것도 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 편리하다.
현재 원자력발전소의 확률론적 위해도 평가에 사용되는 사상 수목이나 고장수목 기법은 부품이나 계통의 이원적상태와 정적 묘사에 근거하고 있다 이 기법이 대부분의 안전해석에는 적합하지만, 요사이 점차 중요관심사가 되고 있는 발전소의 이용률 측정이나 기술 사양서 평가 같은 문제를 정확하게 다루기 위해서는 마코프 신뢰도 분석과 같은 보다 진보된 기법이 필요하다. 이 논문은 가압경수로의 원자로 보호계통을 위한 마코프 신뢰도 모델을 기술하고 기술사양서의 두 검사 절차를 분석한 결과를 제시한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.309-314
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1998
언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소를 정의하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 37개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 각 음성신호 구간에 해당되는 의사 형태소가 인식되면 언어모델을 사용하여 구성된 의사 형태소 단위의 상위 5개 문장을 기반으로 시작 시점과 끝 시점, 그리고 확률 값을 가진 의사 형태소 격자를 생성하고, 음성 사전으로부터 태그 정보를 격자에 추가하였다. Tree-trellis 탐색 알고리즘 기반에 의사 형태소 접속정보를 사용하여 음성언어 형태소 해석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 의사 형태소를 문장의디코딩 단위로 사용하였을 경우, 사전의 크기면에서 어절 기반의 사전 entry 수를 현저히 줄일 수 있었으며, 문장 인식률면에서 문자기반 형태소 단위보다 약 20% 이상의 인식률 향상을 얻을 수있었다. 뿐만 아니라 형태소 해석을 수행하기 위해 별도의 분석과정 없이 입력값으로 사용되며, 전반적으로 문자을 구성하는 디코딩 수를 안정화 시킬 수 있었다. 이 결과값은 상위레벨 언어처리를 위한 입력?으로 사용될 뿐만 아니라, 언어 정보를 이용한 후처리 과정을 거쳐 더 나은 인식률 향상을 꾀할 수 있다.
비정상 확율함수인 지하수위 자료의 추정을 위하여 k계의 고유확율함수를 이용하였다. IRF-k의 우수성을 판정하기 위해 지하수위 자료가 정상 확율하수라고 가정하여 ordinary kriging과 비교 검토하였다. 교차 타다성에 의하며 IRF-k가 ordinary kriging에 비해서 지하수 분포 추정에 더 적합한 모델이다. 또한 추정치의 통계적 오차에 의하여도 IRF-k가 ordinary kriging에 비해 우수하다. IRF-k와 ordinary kriging은 지하수위 등고선과 3차원 표면 그림에 있어서 차이를 보이는데, IRF-k에 의해 만들어진 도면들이 더 정밀하다.
배기속도 2,500 L/s, 최고진공도 10-10 mbar를 구현할 대용량 복합 분자펌프 설계를 위한 2차원과 3차원 형상을 대상으로 실시하였다. 진공도가 10-5 mbar 이상이 되는 고진공도에서는 Knudsen 수가 102~107에 이르러 분자간 충돌을 거의 무시할 수 있게 되며, 이때의 유체해석 방법으로서는 통상 희박기체 해석법으로 많이 쓰이는 Direct Simulation Monte Carlo (DSMC) 방법보다, 충돌이 없는 분자의 자유운동을 모사하는 Monte Carlo 방법이 더 적합하게 된다. 본 연구에서는 다단계 rotor와 stator로 구성되는 복합분자 내 유동장에 Monte Carlo 해석법과 DSMC 방법을 모두 적용하여 유동해석을 실시하였다. 먼저 2차원 모델에 대한 해석을 실시하여 분자펌프의 성능에 중요한 영향을 미치는 설계변수로 날개각과 날개간격이 현저함을 확인하였으며, 이 설계변수들이 펌프의 주요성능 지표인 최대펌핑효율과 최대압축비에 미치는 영향을 다양한 3차원 유동해석을 통해 도출하였다. 유동해석 결과, 기체분자와 rotor 날개사이의 충돌 확률을 높이는 방안이 대체적으로 펌프의 성능을 향상시키는데 도움이 되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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