Wyner-Ziv 부호화에서의 시간예측은 원본 영상을 알 수 없는 Wyner-Ziv 복호화기에서 이루어지기 때문에 압축성능 저하를 피할 수 없었다. 이를 해결할 방안으로 Wyner-Ziv 부호화기의 가장 큰 장점인 부호화기의 경량화를 유지하면서도 최소한의 시간예측을 부호화기에서 하기 위하여 제안된 기술이 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술이다. 이 기술은 키 프레임과 부호화 하는 Wyner-Ziv 프레임간의 단순한 차로 만들어진 잔차 신호를 분산비디오 부호화 하는 것이다. 하지만, 화소 영역에서 이잔차 신호 부호화 기술을 적용할 경우 기존의 화소영역 Wyner-Ziv 부호화보다는 성능이 개선되지만, 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 기술과는 유사한 성능에 그쳤다. 이에 변환영역 WZ 잔차 신호 부호화 기술개발의 시도가 있었으나, 기존의 변환영역 WZ 부호화가 사용하는 양자화와의 호환성 문제로 성능 저하가 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 고정적인 양자화 행렬과 양자화 레벨을 WZ 프레임의 잔차 신호에 따라 적응적으로 바꿀 수 있는 양자화를 제안한다. 제안 방법은 Wyner-Ziv 프레임만 고려하였을 때, 4개의 영상에서 평균 약 22%의 BDBR 이득과 약 1.2dB의 BDPSNR 이득을 보인다.
집단축차설계법은 중간분석을 실시하여 임상시험용 의약품의 유효성 또는 무용성이 조기에 발견되면 임상시험을 조기에 종료할 수 있는 시험설계법이다. 적응적 설계법은 중간분석 결과를 이용하여 시험설계를 변경하거나, 확률적으로 독립인 두개의 임상시험 결과를 결합하는 등 다양한 적응법으로 임상시험의 설계를 수정할 수 있는 시험설계법이다. 집단축차설계법과 적응적 설계법에서 주요하게 고려할 점은, 시험 전체적으로 제1종 오류를 적절히 분배하고 통제하여 임상시험 전체의 일관성을 유지하도록 하는 것이다. 반복측정자료 또는 경시적자료의 통계적 모형이 고려되는 경우에는 통계적 추론이 더욱 복잡하고 어려워진다. Lee 등 (2002)에서는 반복측정치를 가지는 임상시험에서 집단축차설계에서 미리 정한 기준에 의하여 임상시험이 종료된 후, 독립증분과 단계적 순서관계를 고려한 신뢰구간 추정법을 제안한 바 있다. 본 연구는 Lee 등 (2002)를 적응적 설계로 확장하였다. 적응법을 실시한 전과 후의 임상시험을 확률적으로 독립인 관계로 정의하는 검정통계량을 유도하여 적응적 집단축차검정법이 가능하게 하였다. 또한, 임상시험이 종료된 후 단계적 순서관계를 고려한 신뢰구간 추정법을 제안하였으며, 모의실험을 통하여 그 안정성을 확인하였다.
본 연구는 수위-유량 관계곡선식의 매개변수 추정을 수행하기 위하여 Bayesian 회귀분석을 적용하였다. 또한 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 최소자승법(ordinary least square, OLS)에 의한 회귀분석의 추정치를 각각 산정하여 산정결과의 신뢰구간을 비교분석 하였다. 등분산케이스의 통계적 실험결과 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았으나, 비등분산 케이스의 경우에는 Bayesian 회귀분석이 참값에 가까운 추정치를 산정함을 알 수 있었다. 또한 불확실성 측면에서 평가해 볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 수위-유량 관계곡선식의 매개변수를 추정하는 경우 Bayesian 회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 적용된 두 가지의 추정방법은 비등분산성을 고려한 통계적 실험을 통하여 장점과 단점이 비교되었으며, 안양천 유역의 5개 지점으로부터 얻어진 유량측정성과를 이용하여 적용성을 알아보았다. 현장 적용결과는 참값을 알지 못하므로 정량적 우수성은 평가할 수 없었으나, 기존에 사용되는 불확실성 산정방법보다 Bayesian 회귀 분석 불확실성은 감소시켜 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 다시점 예측기법과 MPEG 동영상 압축 표준 기법을 이용하여 CCD 카메라로부터 광학적으로 획득되거나 컴퓨터에 의해 생성된 디지털 홀로그램(프린지 패턴)을 효율적으로 압축하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 RGB의 각 색차신호를 분리하여 처리하고, 각 색차신호의 객체영상을 $N{\times}N$ 크기로 분할한 부분영상들을 기본단위로 하며, 이때의 각 부분영상은 객체 전체에 대한 정보를 보유하고 있다. 본 논문의 방법은 분할되고 주파수 변환된 한 열의 부분영상들을 다시점 예측기법을 이용하여 집적영상을 만들고, 이 영상을 기준으로 데이터압축을 수행한다. 즉, 이 집적영상에서 역으로 생성된 부분영상과 원 부분영상에 대해 MPEG의 움직임 예측/보상방법으로 데이터를 압축한다. 따라서 압축된 데이터는 집적영상을 만들기 위한 각 부분영상의 변위벡터, 집적영상, 각 부분영상에 대한 움직임벡터 및 보상영상이다. 이 방법을 구현하여 실험한 결과 기존의 방법에 비해 동일 압축율에서의 NC(Normal Correlation) 값이 약 4% 이상 높은 값을 보여 압축효율이 더 좋음을 알 수 있었다. 따라서 본 논문의 방법은 디지털 홀로그램 데이터를 전송하여야 하는 응용분야에서 보다 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
대부분의 국내 선행연구들은 이분산성은 GARCH모형으로, 꼬리위험은 EVT모형으로 따로 고려하였다. 이 경우 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 동시에 고려하지 못한 VaR값은 실제 위험량을 적절히 반영하지 못할 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 고려할 수 있는 GARCH-EVT모형이 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 나타내는지 살펴보았다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주식수익률은 정규분포보다는 꼬리부분이 두꺼운 형태를 보이고, 이분산성을 가진다. 이 경우 정규분포하에서 산출된 VaR는 실제 손실금액을 과소평가할 위험성이 있어 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 감안할 수 있는 모형의 도입이 필요함을 알 수 있다. 둘째, 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 고려한 GARCH-EVT모형하에서의 VaR는 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 보였다. 셋째, 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 고려한 GARCH-EVT모형하에서의 ES는 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 일관되게 보여주지 않았다. 결론적으로 이분산성과 꼬리의 두꺼움을 동시에 반영한 GARCH-EVT모형하에서 VaR가 금융기관의 위험관리의 유용한 도구가 될 수 있는 가능성을 발견하였다. 비록 상대적으로 높은 성과를 보이지는 않지만 ES는 VaR함께 위험척도로 같이 사용할 때 보수적인 위험관리 차원에 부합될 것이다.
본 연구 논문의 주제는 국제금융위기와 관련한 전이효과를 고려하여 설정된 표본기간 (즉, 국제금융위기 이후 6년간) 동안, 국내 자본시장에서의 재벌소속 계열사들의 연구개발비 비중에 대한 재무적 결정요인들 분석에 관한 분석이다. 이와 관련하여, 연구의 실증분석 시행을 위하여 국내 유가증권시장에 상장된 재벌그룹 소속 계열사들을 표본자료로 선정하였으며, 상대적으로 다양한 계량경제 모형들을 활용하여 연구결과의 신뢰도 제고를 추진하였다. 첫 번째 가설 검정 결과와 관련, 국내 재벌기업들로 구성된 표본기업들의 연구개발비 비중에 산업간 효과가 통계적으로 유의하게 검정되었으며, 이와 관련된 심화 연구에서 동 유의성은 국내 산업들 중, 소수의 고성장 산업들에게만 존재함이 판명되었다. 두 번째 가설 검정에서는 표본산업들을 고기술 군(그룹)과 저기술 군(그룹)으로 양분화하여, 전자의 경우 모형에 사용된 전체 설명변수들 중 전년도의 연구개발비 비중, 기업규모 그리고 현금유동성의 변화 등의 설명변수들이 재벌기업들과 비재벌기업들 간의 재무적 측면에서 차이점을 나타내는 결정요인으로서 판명되었다. 반면에 저기술 군에 대한 분석 결과, 상기 2가지 변수 (즉, 전년도 기준 연구개발비 비중과 기업규모) 이외에도 총자산 대비 유형자산의 비율이 양 비교 기업군들 간에 재무적 차별성을 나타내는 유의 변수들로서 판명되었다.
본 연구는 국내 자본시장에서의 최근 주요 관심이슈 중 하나인 국제금융위기 이후 재벌그룹 소속 계열사들의 수익성 분포 편향가능성과 관련된, 동 지표에 대한 재무적 결정요인의 분석이다. 연구대상으로 공정거래위원회에서 규정한 대규모기업집단과 유사한 의미인 국내 재벌그룹 중심의 소속 계열사들이며 특히, 시장가치 산정을 위하여 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 기업들로만 구성된다. 또한, 동 연구기간은 국제금융위기 이후의 기간인 2009년부터 2012년 사이로 선정되었다. 관련 분석을 위하여 2가지 가설들이 설정되었으며, 전자는 분위회귀모형을 이용한 각 해당 비율 구간별 재벌 계열사들의 수익성 결정요인들을 각각 판명하여 비교분석하는 것이며, 후자는 5가지의 요인들로 구성된 '확장적' 듀퐁공식을 기준으로, 프로빗 모형분석을 이용한 표본기업들의 재무적 차별요인들을 분석하는 것이다. 도출된 결과와 관련하여, 수익성에 대한 재무적 결정요인으로서 부채비율, 비유동자산회전율, 외국인지분율, 그리고 주식거래시장의 구분 등이 통계적인 유의성을 나타냈으며, 두번째 가설검정 결과는 자기자본수익률에 영향을 미치는 요인들로서, 자기자본(시장가치 기준) 대비 매출액 비율과 부채비율 등이 재벌소속 기업들의 금융위기 시점과 최근까지의 변화되는 재무적 특성으로 판명되었다. 또한, 현재 정책적인 측면에서 기업들의 사내유보금에 축소에 대한 논리와 관련하여 본 연구에서는 기업의 유보금과 수익성 증대의 상관관계에서 통계적 비유의성을 보였다.
본 논문은 저복잡도 및 고효율 분산 비디오 코딩에서 H.264/AVC로의 변환을 위한 트랜스코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 낮은 복잡도로 높은 부호화 성능을 유지하기 위하여, 보조정보 생성을 위하여 측정된 움직임 벡터를 Wyner-Ziv (WZ) 프레임뿐만 아니라 키 프레임에서도 적용하여 부화화를 수행한다. 보조정보 생성을 위하여 측정된 움직임 벡터는 키 프레임에서 이전의 키 프레임으로의 움직임 추정에 의해 결정된 움직임 벡터임으로, 이 움직임 벡터를 이용하여 인트라 키 프레임을 예측 프레임으로 변환압축하는 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법은 두 예측 움직임 벡터를 기반으로 측정된 두 움직임 벡터 중, 비트율-왜곡 최적화를 수행하여 최적의 움직임 벡터를 선택한다. 보조정보의 움직임 벡터는 보조정보를 생성하기 위하여 수행된 움직임 추정을 통하여 측정된 움직임 벡터임으로, 적은 탐색 영역을 적용하여도 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 따라서, 제안한 방법은 예측 움직임 벡터와 보조정보 기반의 예측 움직임 벡터로 적용하여 적은 탐색 영역에서 움직임 추정을 수행함으로써, 저복잡도로 높은 부호화 효율을 가질 수 있다. 실험결과는 기존 변환 방법과 대비하여, 트랜스코더의 복잡도가 2.82%로 감소하고 비트율 성능은 23.06% 상향되었다.
Simple random sampling과 P.P.S. sampling의 효율을 비교하기 위하여 오스트리아 Salzburg 부근의 침엽수 장령림 임분에서 임목조사를 실시하였다. 축적 1:10,000의 흑백 적외선 사진을 판독하여, 조사 임지를 제지, 유령림, 너도 밤나무 장령림, 침엽수 장령림으로 구분하고, 침엽수 장령림 내에서 random sampling에 의한 99개의 표본점과 P.P.S. sampling에 의한 75개의 표본점을 흉고 단면적 제수 4인 Relascope에 의하여 야외 조사한 자료를 비교한 결과는 다음과 같다. 1) random sampling에 의한 임분 재적의 추정치는 $422.0m^3/ha$이었고, P.P.S. sampling에 의해서는 $433.5m^3/ha$이었으나 이들간의 통계적 유의성은 없었다. 2) 5 %의 허용 오차내에서는 P.P.S. sampling에 의하여는 170점, random sampling에 의하여는 237점이 필요하였다. 3) P.P.S. sampling은 random sampling에 비하여 야외 조사 시간을 17% 감소시킬 수 있었다.
하천복원과 환경유량을 위한 기초자료를 확립하고자 금강수계의 초강천에서 생물학적 건강성 및 최적 생태유량에 대하여 조사하였다. 출현한 어종은 총 9과 36종 4,669개체였으며, 잉어과가 66.7%(24종)로 가장 높았다. 참갈겨니가 1,588개체로 34.0%로 우점종이었으며, 아우점종은 피라미로 22.6%, 우세종은 쉬리 13.3%로 나타났다. IBI와 QHEI는 상류로부터 하류로 내려갈수록 값이 감소하는 것으로 나타났으며, IBI 값은 27.9~38.6으로 평균 32.2로 양호상태를 나타냈다. 참갈겨니, 쉬리 및 감돌고기에 대하여 서식도적합도지수(HSI) 및 최적 생태유량을 산정하였다. 참갈겨니의 경우, 유속과 수심의 HSI 값은 각각 0.1~0.4 m/s와 0.2~0.4 m 였다. 감돌고기는 유속이 0.2~0.5 m/s, 수심이 0.4~0.6 m 및 하상재료가 가는자갈~호박돌로 나타났다. 이를 기초로 하여 각 지점의 최적 생태유량은 하류로 내려갈수록 값이 증가하는 것으로 나타났으며, 이에 따라서 WUA 값도 증가하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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