본 연구는 생태계 관리권역 내 남한강 상류지역을 대상으로 제5차 국가산림자원조사의 표본점자료를 기반으로 한 직접추정법과 합성추정법에 의한 층화별(임상 영급) 임목축적을 산출하였으며, 공간단위에 따른 오차검증을 통하여 최적의 추정방법을 비교 분석하였다. 직접추정법은 대상지내의 표본점 자료만을 활용하였으며, 합성추정법은 대상지뿐만 아니라 공간확장지역의 표본점 정보를 활용하여 임목축적을 추정하였고, 공간확장기준은 4가지(권역, 지역, 구역, 거리)를 적용하였다. 직접추정법에 의한 ha당 평균임목축적은 $143.5m^3/ha$이었으며, 합성추정법에 의한 ha당 평균임목축적은 구역, 거리, 지역, 권역기준의 순으로 각각 $146.9m^3/ha$, $144.8m^3/ha$, $139.8m^3/ha$, $138.6m^3/ha$ 추정되었다. 직접추정법에 의한 표준오차는 $1.79m^3/ha$이었으며, 합성추정법에 의한 표준오차는 공간확장기준에 상관없이 $1.83m^3/ha$으로 차이가 없었다. 한편, 임상별 표준오차는 추정방법과 확장지역에 관계없이 활엽수림이 ${\pm}2.3m^3/ha$으로 가장 낮았으며, 혼효림과 침엽수림이 각각 ${\pm}3.3m^3/ha$과 ${\pm}4.8m^3/ha$의 순으로 추정되었다.
주파수 영역에서 시계열 자료를 분석함에 있어 스펙트럴 추정량은 매우 유용한 도구이다. 기존의 스펙트럴 추정량은 이상치에 영향을 받을 수밖에 없는 구조로 되어있어서 M-추정법을 활용하여 로버스트 스펙트럴 추정량이 제안되었다. M-추정을 위해서는 조율모수를 적절하게 선택해 주어야 하는데 Pak (2001)이 제안한 방법을 사용할 때의 효과를 연구하였다. 모의실험과 주택가격지수에의 적용을 통하여 효과가 있음을 확인하였다.
히스토그램은 질의 최적화글 위해 사용되는 튿-계 정또 중 하나이다. 최근에는 방대한 데이타에 대한 범위 질의의 선택도 추정 방법의 하나로 사용되기도 한다. 히스토그램을 통한 범위 질의의 선택도 추정 결과는 항상 오차를 포함한다. 따라서 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 선택도에 대한 오차를 추정하는 방법이 요구된다. 추정된 선택도의 오차 추정에 대한 기존 방법은 1차원 히스토그램만을 고려하여 하나의 애트리뷰트의 값에 따라 빈도의 분포를 반영하므로 애트리뷰트가 많은 다차원 히스토그램에 바로 적용시키는데 문제가 있다. 이 논문에서는 기존의 추정된 선택도에 대한 오차 추정 기법들을 다차원에 적용할 수 있게 확장한 M-Max, M-Sum 기법을 제안하고, 두 기법을 합친 하이브리드 기법을 제안한다. 실험을 통해 M-Sum 기법과 하이브리드 기법이 M-Max 기법보다 정확한 오차 추정 기법임을 보이고, 또한 작은 기억 공간에서도 두 기법이 오차를 보다 정확하게 추정함을 보인다.
본 연구에서는 M-PRISM 모형을 이용하여 $1km{\times}1km$ 공간해상도 일강수량 추정에 대한 적용성을 검토하였다. 또한 회귀모형을 이용하여 M-PRISM 모형 매개변수를 추정하였으며, 잭나이프 방법을 이용하여 모형을 검증하였다. 기상청 385개 강수 관측지점에 대하여 M-PRISM을 이용하여 일강수량을 추정하고 PRISM 모형과 비교하였다. 비교결과, 강수의 정량적 크기를 추정에서는 두 모형에서 뚜렷한 차이를 찾아볼 수 없었으나, 강수의 발생빈도 추정에 있어서는 M-PRISM 모형이 더 우수한 결과를 나타내었다. 따라서 본 연구에서 제안한 M-PRISM 모형은 고해상도의 일강수량을 추정함에 있어서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 실내외 무선 센서네트워크 환경에서 전파특성을 고려한 수신신호세기 기반의 협력 위치추정 알고리즘을 제안하고 이에 대해 성능을 분석하였다. 기존의 수신신호세기 기반의 위치추정 기법은 장애물 등 전파환경에 따라 신호세기가 불안정하여 낮은 위치추정 신뢰도를 보였다. 이러한 불안정한 전파환경을 극복하기 위해 본 논문에서는 광선발사법을 통해 도출된 전파특성 요인을 제안하는 협력 위치추정 알고리즘에 반영하였다. 또한 협력 위치추정 알고리즘의 성능평가를 위해 4개의 가상공간에 고정위치를 알고 있는 4개의 Zigbee 노드와 위치를 알지 못하는 미지의 Zigbee 노드 5개를 배치하여 실험하였다. 실험결과, NLCA의 경우 2m-3.5m 오차를 보였으나 본 논문에서 제안하는 CLA/ECLA의 경우는 1.3m-2.5m/0.5m-1.2m로 선형적인 성능개선을 보였다. 그러므로 전파특성요인이 고려되었을 경우 기존의 수신신호세기 기반 위치추정 방식에 비해 본 논문에서 제안하는 협력위치추정 방식이 보다 효율적임을 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권1호
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pp.293-300
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1997
재하강 M-추정함수는 여러 가지 장점을 갖고 있는 반면 이를 이용하여 추정치를 구할 경우 수치 해석상의 문제점을 갖고 있다. 물론, 그러한 문제들은 인위적인 방법에 의해 해결될 수 있으나 본 논문에서는 보다 근본적으로 문제를 해결하려 한다. 그 방법으로써 재하강 함수의 문제점을 갖고 있지 않은 Huber 형태에 유사하고 재하강 함수의 장점도 갖고 있는 새로운 형태의 재하강 M-추정함수를 유도하였다.
본 연구는 레이더 강우와 분포형 수문모형의 공간해상도가 매개변수 추정 및 강우-유출 모의에 미치는 영향을 분석하였다. 레이더 강우는 비슬산 S밴드 이중편파 강우레이더에서 2012년 관측된 강우사상을 대상으로, R-KDP, R-Z, R-ZDR의 관계식에 의해 추정된 레이더 강우를 지상관측 강우와 비교하였다. 세 가지 강우 추정식에 의한 레이더 강우를 지상 관측 강우와 비교 시 유역 평균에 대해서는 모두 높은 일치도를 보였으며, 이는 지상 관측 강우에 대한 레이더 강우 보정의 영향으로 판단되었다. 그 중에서도 R-KDP에 의한 추정 강우가 비교적 높은 정확도를 보였으며, 이를 강우-유출 모형의 입력자료로 적용하였다. 강우-유출 모형으로는 GRM (grid based rainfall-runoff model) 모형을 이용하여, 낙동강 수계 금호강 유역을 대상으로, 200m, 500m, 1000m의 공간해상도로 입력자료를 구축하였다. 또한, 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST(model independent parameter estimation tool)로 초기 포화도, 지표면 조도계수 및 토양 투수계수의 보정계수를 각 공간해상도 및 호우사상 별로 추정하였다. 매개변수 추정 결과, 200m 공간해상도 모형에서는 비교대상 강우사상에 대해 지표면 조도계수와 토양 투수계수 관련 보정계수가 비교적 안정적으로 추정되었으나, 500m, 1000m 공간해상도 모형에서는 강우사상에 따라 매개변수의 최적 추정 값의 변동이 확인되었다. 초기 포화도는 강우사상 별, 공간해상도 별로 일정한 경향을 보이지 않았다. 또한, 200m와 1000m 공간해상도에 대해 최적화된 매개변수를 다른 공간해상도에 적용한 결과, 1000m 공간해상도에 대해 보정된 매개변수를 200m 공간해상도 모형에 적용하면 첨두 홍수량이 증가하는 경향이 있었다.
오차항의 분포가 정규분포에 따르지 않는 비선형 시계열인 ARCH모형의 예측구간을 설정하는데 붓스트랩 방법과 근사적 방법간의 포함비율에 대한 정확성을 비교한다. 이 때 모형에서 모수를 추정하는 방법으로서는 분포에 대한 가정을 필요로 하지 않는 quasi-score 추정함수를 이용한 추정 법과 로버스트 추정 함수인 M quasi-score 추정 함수를 이용한 추정법을 사용한다. 추정된 모수를 이용하여 예측구간의 정확성을 비교하고 마지막으로 소비자 물가지수 자료를 이용하여 실제 예측구간을 구하는데 적용한다.
본 연구는 상이한 셀 크기에 따라 밀도구분적 인구추정의 정확성이 어떻게 변화하는지를 탐색하였다. 미국 조지아주 풀턴 카운티를 사례로 한 밀도구분적 인구 지도가 지능적인 밀도구분적 지도제작기법, 인구자료, 원본 및 모의된 토지이용 및 피복 자료를 이용하여 30m에서 420m의 해상도까지 매 30m 간격으로 생성되었다. 밀도구분적 인구 지도의 정확성은 RMSE 및 수정 RMSE 통계치를 이용하여 평가되었다. 프랙털 차원 값은 TPSA 방법을 사용하면서 30m에서 420m의 해상도까지 생성된 밀도구분적 인구 지도에 대해 각각 계산되었다. 연구결과에 따르면, 속성의 정확성 측면에서 인구를 보다 정확하게 추정하기 위해서 210m 이하의 격자 셀 크기가 적절하였나, 사례지역에서 밀도구분적 인구추정의 허용가능한 공간적 정확성을 충족시키기 위해 30m의 격자 셀 크기가 적절하였다. 또한, 프랙털 분석은 120m의 격자 셀 크기가 사례지역에서 밀도구분적 인구추정을 위한 최적의 해상도 이다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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