생명현상의 복잡한 시스템에 대한 이해를 위한 융합분석의 중요성이 점점 커지고 있다. 하나의 연구대상을 다양한 관점에서 관찰하여 얻게 되는 여러 데이터의 융합분석은 통해 좀 더 대상에 대한 깊은 이해를 가능하게 한다. 본 연구에서는 그중에서도 특히 하나의 샘플에서 두개의 고차원 데이터가 생성된 경우 다룰 수 있는 분석인 공관성분석과 정준상관분석을 비교하였다. 정준상관분석의 경우 고차원 데이터를 다룰 수 없는 단점이 있기에, 해당 문제를 극복하기 위하여 능형상수를 이용하는 방법(CCA-ridge)과 각 데이터의 공분산행렬을 항등행렬로 가정하여 벌점화 특이값분해를 이용한 방법(CCA-PMD) 두 가지를 고려하였으며 각 방법을 NCI60 세포주 패널에서 얻은 RNA 시퀀싱 데이터와 단백질 시퀀싱 데이터 분석에 적용하였다. 그 결과 정준상관분석의 경우 두 정준변수간의 상관관계에 좀 더 집중하는 반면 공관성분석은 각 데이터의 선형조합간의 상관관계뿐 아니라 각 선형조합의 변동성을 함께 고려함을 확인할 수 있었다. 또한 공관성분석의 경우 여러가지의 가중치행렬을 고려하여 그 결과값을 비교하고 중요 시사점을 도출하였다.
텍스트 순위 알고리즘은 키워드 추출을 위한 대표적인 방법이며 그 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 텍스트 랭킹 알고리즘에서 대표적으로 사용되는 TF-IDF, SMART, INQUERY, CCA 알고리즘이 적용된 최근 연구와 실험해비교한다. 먼저, 각 알고리즘을 설명한 후 뉴스와 트위터 데이터를 기반으로 알고리즘의 성능을 분석한다. 실험 결과에 따르면 네 가지 알고리즘 모두 뉴스 데이터에서 특정 단어의 추출 성능이 좋다는 것을 알 수 있다. 그러나 Twitter의 경우 CCA는 특정 단어를 추출하는 최고의 성능을 가지며 INQUERY는 가장 낮은 성능을 보여준다. 또한 6 가지 비교 메트릭을 통해 알고리즘의 정확성을 분석한다. 실험 결과 CCA가 뉴스 데이터에서 최고의 정확도를 보여주고, 트위터의 경우 TF-IDF와 CCA는 비슷한 성능을 보이며 높은 정확도를 보인다.
음성 신호와 함께 섞인 자동차 배기 소음을 서로 분리해 내는 기술은 점점 음성을 중심으로 발전해가는 인터페이스를 현실화하는데 실질적으로 필요한 기술이다. 따라서 자동차 배기음이 섞인 음성신호를 두 신호간의 독립성이 보장되지 않고 두 신호에 대한 사전 정보가 없는 상태에서 분리해 내기 위해 정준 상관 분석을 사용하여 두 신호를 분리해 내는 연구를 진행하였다. 정준 상관 분석을 이용하여 음성을 분리해 내기 위해서는 분석에 쓰이는 신호의 구성이 중요하다. 정준 상관 분석에 대해 알아보고 음성과 자동차 배기 소음이 섞인 두 개의 신호를 받아서 이를 재구성하여 정준 상관분석을 이용하여 자동차 소음과 음성을 분리해 내었다. Blind Source Separation에 쓰이는 다른 방법과 비교했을 때 독립성이 보장되지 않는 신호에 대해서도 분리가 가능하므로 응용 대상이 상대적으로 넓어 실용적 응용이 가능하다고 할 수 있다.
충격적인 헤드라인 중 하나는 심각한 연쇄추돌 교통사고(chain collision accident, CCA)이다. CCA의 진행과정은 시공간적으로 국부성을 가지며, 그 정보는 시간 임계적(time-critical)이다. 따라서 연쇄추돌을 감소시키기 위해서는 1차 사고 발생 직후 교통사고 정보를 운전자에게 신속하게 전파시켜야 한다. 국부적 긴급 정보전파의 유력한 대안 중 하나는 Ad hoc 통신에 기반을 둔 차량 간 통신(Inter-Vehicle Communication, IVC)이다. 이러한 IVC의 잠재력에도 불구하고, CCA 감소에 대한 IVC의 효과에 대한 연구는 현재까지 보고되지 않고 있다. 따라서 본 연구는 미시적 차량 시뮬레이터와 IVC 시뮬레이터가 결합된 병렬 플랫폼을 개발하고, 이를 이용하여 CCA 감소에 대한 IVC의 효과를 분석하였다. CCA를 감소시키기 위한 IVC기반 긴급 교통사고정보 전파의 가능성을 증명하기 위하여, IVC 장치의 시장 점유율과 교통량 시나리오에 따른 차량의 접근속도 감소, 사고정보의 전파속도, 그리고 CCA의 감소를 분석하였다. 분석결과, IVC 장비의 시장 점유율 10%와 50%에서 CCA는 40~60% 그리고 80~82%로 각각 감소될 수 있는 것으로 나타났다.
다변량 금융시계열의 변동성분석을 다변량 기법인 정준상관분석(canonocal correaltion analysis)을 이용해 분석하였다. 변동성의 특성상 계수들이 비음(non-negative)인 정준상관분석, 즉, non-negative and sparse canonical correlation analysis (NSCCA)를 이용해 보았다. 본 논문은 다변량 시계열의 변동성 커브에 대해 연구하고 있으며 제시된 방법론을 이변량 주식자료분석을 통해 예시해 보았다.
방부 목재는 일반 목재에 비해 사용 수명이 20-40년 정도 길기 때문에 사용이 점차 증가하고 있다 국내에서 가장 널리 사용되는 방부제는 chromate copper arsenate(CCA)이다 CCA 성분인 구리, 크롬 및 비소는 생태계 및 인체에 대한 위해성 때문에 많은 나라에서 처리 목재의 사용을 금지하거나 제한하고 있는 실정인 반면에, 국내에서의 사용은 늘어만 가고 있는 실정이다. 이 연구에서는 방부 목재를 사용하여 지은 3년 된 통나무집 한 곳과 8년 된 통나무집 두 곳에 인접한 토양시료를 채취, 분석하여 방부 목재 사용으로 인한 토양 오염도를 평가하였다. 건물에 인접한 지점부터 수평 방향으로 25cm 간격으로 100cm까지 5개의 표토 시료를 채취하였다. 또한 배경 농도를 알아보기 위해서 건물에서 조금 떨어진 곳에서 토양시료를 2개 채취하였다. 토양시료는 입도, 전기전도도, pH, 유기물 함량 등의 물리 화학적 성질에 대해 분석하였으며, CCA성분은 microwave oven을 이용하여 추출한 후 분석하였다. 0cm에서 CCA성분은 배경 농도보다. 높게 나타났다. 용출양은 3년 된 통나무집의 경우 크롬(67.2mg/kg)>구리(20.3mg/kg)>비소(4.14mg/kg)의 순으로 측정되었으며, 8년 된 통나무집의 경우 크롬(36.6mg/kg)>구리(21.3mg/kg)>비소(1.93mg/kg)의 순으로 측정되었다. 구리를 제외하고 크롬과 비소의 경우 3년 된 통나무집에서 많이 용출되는 것을 알 수 있었다. 3년 된 통나무집의 구리와 크롬은 100cm농도가 배경농도보다. 높게 나타났으며, 비소의 경우는 100cm농도가 배경농도보다. 낮게 나타났다. 이는 구리와 크롬이 100cm이상으로 이동을 한다는 것을 알려주며, 8년 된 통나무집의 경우는 크롬과 비소가 100cm이상으로 이동한다는 것을 알 수 있었다. 이 연구를 통해 CCA로 처리된 방부목재에서는 CCA성분이 용출되는 것을 알 수 있었으며, 크롬과 비소의 경우는 초기에 많이 용출되고, 구리의 경우는 꾸준히 용출되는 것을 알 수 있었다. 3년 된 통나무집이 8년 된 통나무집보다. 용출양이 더 컸으며, 이는 CCA성분이 초기에 많이 용출된다는 것을 의미한다.
음원 위치 추정은 여러 방면에서 쓰임이 있는 응용 기술이다. 음원의 위치를 추정하기 위한 기본 기법 중에는 시간 지연 추정 기법이 있다. 이 기법에선 음원의 위치를 추정하기 위해서 두 개 또는 그 이상의 수신기에 들어오는 신호간의 상대적 시간 지연을 알아내야 한다. 시간 지연 추정 기법에는 일반화 된 상호 상관(Generalized Cross-Correlation, GCC) 대표적이지만, 정준형 상관 분석(Canonical Correlation Analysis, CCA)을 이용한 방법도 있다. 본 논문에서는 시간 지연 추정용 정준형 상관 분석의 고유벡터의 희소성을 이용하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 로그-합(log-sum) 정규화를 이용한다. 본 논문에서는 서로 다른 여러 신호 대 잡음비 환경 하에서 비교 모의실험을 하였고, 이 비교 실험을 통하여 얻는 데이터를 통해서 제안한 새 정준형 상관 분석 기반 알고리즘이 이전의 정준형 상관분석 기반 알고리즘이나 기존 GCC보다 더 우수하다는 것을 보인다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 ns-2에 추가한 두 가지 기능을 소개한다. 첫째는 전체 노드의 수와 은닉 노드의 수가 정해짐에 따라 노드들의 배치를 자동으로 결정하는 은닉 노드 배치 방안과 은닉 노드로 인한 신호 충돌을 구별하는 방안이다. 둘째는 2003 표준만 구현되어 있는 현재의 ns-2 2.33 버전에 2006 표준에 기술된 CCA 지연 처리 방안을 구현하였다. 기능이 확장된 ns-2를 이용하여, 802.15.4 네트워크의 성능에 은닉 노드와 CCA 지연에 대한 처리 방안이 미치는 영향을 정확하게 분석할 수 있게 되었다. 시뮬레이션 결과 은닉 노드가 없을 때에 비하여 은닉 노드가 단 하나 존재할 때 네트워크 처리량이 약 66% 감소하며, 충돌율은 65%에서 90%로 급증한다. CCA 지연 처리 알고리즘의 2003 표준과 2006 표준에 따르면, 충돌 확률은 약 19%까지 차이를 보이고, 처리량은 약 38% 차이를 보이며 2006 버전이 우수한 성능을 보인다.
Steady state visual evoked potential (SSVEP)는 뇌파의 종류 중 하나로서 다른 뇌파에 비해 훈련 시간이 짧고, 비교적 높은 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio)와 높은 정보전달량 (information transfer rate)을 가지고 있어서 최근에 뇌-컴퓨터 접속 장치 (brain-computer interface; BCI)에 많이 사용되고 있다. SSVEP 신호를 분석하는 기존 기법에는 전력 스펙트럼 밀도 분석 (power spectral density analysis; PSDA)과 정준상관분석 (canonical correlation analysis; CCA)이 있다. 그러나 PSDA는 단일 전극만을 사용하기 때문에 잡음에 취약한 단점이 있고, CCA는 PSDA보다 높은 정확도를 가지지만 사인-코사인을 기준 신호로 가지므로 짧은 시간 윈도우 길이를 가질 경우 실시간 BCI 시스템에 적용되기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 기존의 기법들의 한계점을 보완하기 위해 CCA의 결과로 얻을 수 있는 정준변수 간의 전력차이를 이용하는 CCA와 PSDA를 결합한 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해, SSVEP 기반 BCI 시스템이 짧은 시간 윈도우 길이를 가질 때 제안된 기법이 기존의 CCA 기법에 비해 더욱 높은 주파수 인식 정확도를 가짐을 보여준다.
이 연구에서는 chromated copper arsenate(CCA)로 처리된 방부목재가 실외환경에 노출될 때 금속들의 용탈 특성을 알아보았다. CCA 방부목재를 수평 또는 토양에 묻은 채 수직으로 1년 동안 노출시켰다. 수평으로 노출된 목재의 옆면에서 매월 드릴로 목재 시료를 채취하였고, 노출이 종료된 후에는 톱밥 시료를 채취했다. 수직으로 노출시킨 목재 주변에서는 표토를, 그리고 깊이별로 토양 시료를 채취하였다. 채취한 시료는 원자흡광광도계(AAS)로 분석하였다. 목재 표면 부위에서의 농도는 강우에 따라 매월 변하였고, 목재가 수평으로 노출된 경우보다는 수직으로 노출된 경우 금속들이 더 많이 용탈되었다. 비소의 경우에는 노출 전에 비해 80 % 정도까지 용탈되었다. 또한 지상보다는 지하 부위에서 더 많이 용탈되었으며, 수직으로 세운 말뚝 주변의 토양은 금속으로 오염되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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