m개의 부품으로 이루어진 씨스템이 스트레스를 받고 있다고 가정하자. 본 논문에서는 스트레스 분포와 스트렝스 분포로 부터의 확률표본으로 자료가 구성되어 있을때, 이 씨스템의 신뢰도에 대하여 고찰하였다. 모든 분포는 미지의 모수를 가진 독립적인 지수 분포인 것으로 가정하였다. 씨스템 신뢰도의 형태와 최소분산 불편추정량을 구하였다. 또한, 최소분산 불편추정량을 최우추정량에 대하여 전개하고 두 추정량의 등가성을 보임으로서 근사분포를 구하였다. 몬테카를로 씨뮤레이션으로 두 추정량의 효율을 비교하였다.
최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.
마산만 연안유역의 지하수 유출량을 Darcy 방법을 이용하여 추정하였다. 지하수위, 관정의 위치, 투수계수, 대수층 두께, 해안선 길이 정보를 이용하여 추정한 지하수 유출량은 강우량 대비 1.65%정도이다. 마산만 유역의 암반층을 통한 지하수 유출량은 $0.7\times10^4$$m^2/year$정도로 추정되었으며, 충적층을 통한 지하수 유출량은 $1.0\times10^7$$m^3/year$정도로 추정되어 암반층을 통한 유출량은 무시할 만한 정도로 파악되었다. 한편, 한국해양연구원(2003)에서 방사성 동위원소를 이용하여 추정한 지하수 유출량은 본 연구에서 추정한 지하수 유출량의 20배 정도에 해당하지만, 이는 연안 대수층으로 침입한 재순환 해수의 영향으로 파악되었으며, 해안선에 근접한 관측정의 운영을 통하여 지하수위 및 염도 변화를 지속적으로 관측하여 재순환해수의 정량적인 영향분석을 보다 상세하게 연구할 필요가 있는 것으로 판단된다.
향고래 전장은 향고래가 발생시키는 클릭의 다중 펄스 구조로 인한 펄스 간 간격(Inter-Pulse Interval, IPI)을 이용하여 추정할 수 있다. IPI는 고래 머리 내부의 경랍에서 왕복 이동시간에 의한 시간지연으로 인해 발생하며, 향고래의 전장과 두장의 비례관계를 이용하여 향고래의 전장을 추정한다. 본 연구에서는 2017년 동해, 포항 앞바다에서 발견된 향고래의 크기를 추정하기 위해 현장에서 측정한 클릭 신호를 분석하였다. IPI와 향고래 크기의 관계식에 의해 계산된 향고래의 전장은 성체 암컷 또는 유년기 수컷의 크기인 9.9 m ~ 10.9 m로 추정되었다. 이 방법은 향고래에게 치명적이지 않으며 크기 추정에 대한 정확성이 검증되었으므로, 국내 향고래 모니터링에 유용한 정보를 제공할 수 있다.
지금까지 비율(proportion)에 대한 신뢰구간의 근사적 추정량(approximate estimator)에 대한 여러 기법들이 제안되었으나, 시뮬레이션 결과에 대한 coverage 분석을 수행할 경우에는 정규분포에 기반 한 신뢰구간 추정량이 주로 이용되었다. 그 이유는 정규분포에 대한 근사법이 다른 근사법들 보다 실제 구현하는데 쉽게 여겨졌기 때문이다. 하지만, 최근에 arcsin 변환에 기반한 coverage 분석을 위한 근사법이 [12]에서 시뮬레이션 수행 시에 최종결과에 요구되는 정확도의 조절과 비율을 추정하기 위해서 사용되었다. 본 논문에서는 세 개의 신뢰구간 추정량 근사법(정규분포 기반 근사법, arcsin 변환 기반 근사법, 그리고 F-분포 기반 근사법)을 비교 분석하였다. 세 신뢰구간에 대한 추정량을 단일 프로세서와 다중 프로세서 상에서 참조모델(reference model)로 M/M/1/$\infty$와 W/D/l/$\infty$ 큐잉 시스템을 활용하여 정상상태(steady-state)에서의 평균치를 추정하는 시뮬레이션에 적용하였다.
본 연구는 CPT와 DMT를 이용한 부산지역 점토 압축성 추정에 관한 것으로, 이를 위해 부산신항과 녹산점토에 대해 현장시험 및 실내시험을 수행하였다. 압밀시험 결과 부산신항 및 녹산 점토는 정규압밀점토이며, 압축지수는 0.5~1.3로 나타났다. 분석결과에 의하면 콘저항치와 횡방향구속 변형계수의 상관계수인 ${\alpha}_m$과 ${\alpha}_n$은 소성지수에 따라 감소하였으며, 딜라토미터 계수와 횡방향구속 변형계수의 상관계수 $R_M$은 $1/I_D$에 따라 증가하였다. 본 연구에서는 이러한 관계를 이용하여 횡방향구속 변형계수를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 횡방향구속 변형계수를 추정한 결과 CPT 추정방법은 개량 후 지반의 횡방향구속 변형계수를 과소평가한 반면, DMT 추정방법은 개량 전 후 지반 모두 횡방향구속 변형계수를 적절히 추정하였다.
도시철도 수요는 일반적으로 4단계 모형에 의해서 역별로 추정하는 경우에는 기존의 모형식으로는 한계를 가지고 있다. 기존의 모형은 행정동 기반으로 도시철도의 수요가 추정되기 때문에 도시철도의 공간적인 역세권의 특성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 서울시 및 수도권의 역사를 대상으로 설문조사를 통하여 역세권의 공간적 범위별 수단선택의 행태를 분석하고, 모형개발을 위한 기초조사를 목적으로 한다. 본 연구에서는 국내 및 국외의 역세권 설정을 검토하고, 사례조사를 통한 역세권의 공간적 범위 연구, 공간적 범위에 따른 수단 선택 분석, 역세권의 사회, 경제지표의 자료를 토대로 역별 수요를 추정하는 방안이다. 이방안은 자료 수집과 분석에 많은 시간과 노력이 소요되므로 본 연구에서 설문조사한 역사를 대상으로 실적치와 모형치를 검증하는 것으로 한다. 본 연구의 추정결과 역세권을 500m,1000m로 구분하여 추정할 경우 역별 수요의 실적치와 모형치가 가장 근사한 결과를 나타내었다.
비선형 시계열인 확률계수 자기회귀(random coefficient autoregressive; RCA) 모형에 대하여 여러 가지 방법을 이용한 추정량의 신뢰구간 비교하였다. RCA 모형에 대하여 자료의 분포를 가정하지 않아도 되는 Quasi 스코어 추정량과 Huber, Tukey, Andrew, Hempal 4가지 유계함수를 이용한 M-Quasi 스코어 추정량을 제시하였다. 이러한 추정량에 대하여 표준 붓스트랩 방법, 백분위수 붓스트랩 방법, 스튜던트화 붓스트랩 방법, 하이브리드 붓스트랩 방법을 이용한 신뢰구간을 구하였다. 모의실험을 통하여 RCA 모형의 오차항의 분포가 정규분포, 오염정규분포, 이중지수분포를 따를 때 Quasi 스코어 추정량과 M-Quasi 스코어 추정량들의 근사적 신뢰구간과 네가지 붓스트랩 방법을 이용한 신뢰구간을 비교하였다.
터보 부호화 같은 반복 부호에서 채널 신뢰도 추정은 시변하는 수중 음향 채널에서 성능 향상을 위한 중요한 요소로서, 부정확한 채널 신뢰도 추정은 오히려 성능을 더욱 악화시킨다. 따라서 본 논문에서는 시변 수중 음향 채널에서 부호화율 1/3을 가지는 터보 부호화된 Frequency Shift Keying(FSK) 신호의 최적의 채널 신뢰도 추정 방식을 분석하였다. 추정(Estimation Bit Error Rate, E-BER) 알고리즘은 복호된 데이터를 재부호화시켜 수신된 신호와의 차이를 산정하는 방식이며, 채널 신뢰도의 변화에 따른 E-BER을 구하여 최적의 채널 신뢰도를 결정할 수 있다. 성능 분석을 위해 문경의 호수에서 거리 300 m ~ 500 m의 이동성 실험을 하였으며, 데이터를 복호하지 못하는 패킷에 대해 최적의 채널 신뢰도를 추정하여 적용한 결과, 모두 복호하였음을 확인하였다.
본 연구에서는 GPH(Geweke and Porter-Hudak, 1983) 추정량을 이용하여 KOSPI200지수의 제곱수익률과 절대수익률을 장기기억속성이 있는지 실증분석을 수행하였다. GPH는 장기기억보전 시계열 모수 d를 직선회귀에 의해서 추정하였으며 이를 GPH 추정량이라고 하며 이는 대역폭 m에 의존한다. m값에 따른 GPH추정량의 자취를 확인하여 추정 값이 안정적인 구간을 확인하여 m을 결정한다. 분석 결과 KOSPI200지수의 제곱수익률과 절대수익률은 0< d <0.5를 만족하여 장기기억 속성을 가지고 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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