본 연구는 에너지 및 환경경제학에서 기초 데이터로 많이 활용되는 산업연관표에서 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 경우 새로운 산업연관표를 추계하는 과정을 제시하였다. 보편적으로 산업연관표 추계에 이용되는 RAS 방법은 새로운 산업연관표의 부문별 생산액, 중간투입계, 중간수요계의 정보를 반드시 필요로 하지만, 많은 경우에 부문별 중간수요계 정보를 확보하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 상황에서 부문별 중간수요계 정보를 사용하지 않고도 새로운 산업연관표를 추계할 수 있는 과정을 제시하였다. 핵심 아이디어는 분리 후 산업연관표의 많은 원소들의 값이 분리 전 산업연관표의 원소들 값과 같다는 점과 분리 후 부문들의 원소 합이 분리 전 부문의 원소 값과 같다는 점이다. 중간수요계 정보 대신에 이들 정보를 이용해서 부문 분리 후의 산업연관표에 대한 중간거래행렬이나 투입계수행렬을 추계하는 과정을 제시하였다. 소규모 시뮬레이션 결과, 본 연구가 제시한 과정은 투입계수행렬의 경우 평균 약 11.23%의 추정 오차를 가지며 이것은 중간수요계 정보를 활용하는 RAS의 11.30%의 평균 추정 오차보다 작은 것으로 나타났다. 그러나 여러 선행연구들에서 추가 정보를 활용하는 것이 활용하지 않는 것보다 추정 성과를 항상 향상시키지 않는 것으로 나타났기 때문에, 본 연구의 방법을 현실에 적용하기 위해서는 다양한 시뮬레이션 연구가 필요하다고 판단된다.
이 연구의 주요 목적은 지역 간 소프트웨어산업연관분석을 통해 지역 소프트웨어산업육성이 지역 경제에 미치는 효과를 경험적으로 분석해 보는데 있다. 소프트웨어산업이 지역경제에 미치는 영향 분석의 시간적 범위는 2008년 한국은행에서 발행된 2005년 지역산업연관표를 근간으로 분석하기 때문에 2005년으로 하고, 공간적 범위는 행정구역별 기준인 16개 광역시도별로 한정하였다. 지역 간 소프트웨어산업연관분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지역별 소프트웨어산업의 평균 생산 유발효과는 1.6248로 전 산업 평균 생산유발효과 1.7979 대비 낮은 것으로 산정 되었다. 둘째, 이중에서 지역별 소프트웨어산업이 지역 내 타 산업에 미치는 생산유발효과는 0.1794로 전 산업 0.1382 대비 높게 나타났으나 지역별 소프트웨어산업의 지역 내 자기산업과 타지역 전 산업에 미치는 평균 생산 유발효과는 각각 1.0119와 0.4335로 전 산업 1.0982와 0.5616 대비 낮게 나타났다. 셋째, 지역별 소프트웨어산업의 최종수요 항목별 생산유발액은 서울이 17조 3,309억원인 전체의 81.0%로 가장 많으며, 다음은 경기가 2조 3,370억원인 10.9%로 많은 비중을 차지하였다. 넷째, 지역별 소프트웨어산업의 최종수요 발생에 따른 총생산유발의존도는 소비, 투자, 수출의 비중이 각각 19.1%, 72.1%, 8.8%로 나타나 전 산업의 생산유발의존도 각각 47.3%, 19.8%, 32.9% 대비 투자에 의한 생산유발의존도가 매우 높게 나타났다.
This paper describes a simple and practical approach through the application of Linear Stochastic Estimation (LSE) to reconstruct wind-induced pressure time series from the covariance matrix for structural load analyses on a low building roof. The main application of this work would be the reduction of the data storage requirements for the NIST aerodynamic database. The approach is based on the assumption that a random pressure field can be estimated as a linear combination of some other known pressure time series by truncating nonlinear terms of a Taylor series expansion. Covariances between pressure time series to be simulated and reference time series are used to calculate the estimation coefficients. The performance using different LSE schemes with selected reference time series is demonstrated by the reconstruction of structural load time series in a corner bay for three typical wind directions. It is shown that LSE can simulate structural load time series accurately, given a handful of reference pressure taps (or even a single tap). The performance of LSE depends on the choice of the reference time series, which should be determined by considering the balance between the accuracy, data-storage requirements and the complexity of the approach. The approach should only be used for the determination of structural loads, since individual reconstructed pressure time series (for local load analyses) will have larger errors associated with them.
다시점 자료 연구에서 일반화추정방정식은 가상관행렬을 잘못 가정하더라도 모수의 일치추정량을 도출하므로 많이 이용된다. 하지만, 결측 체계가 완전임의결측이 아닌 경우에는 편의추정량을 제공하고, 시간-종속적 공변량이 포함된 경우에는 가상관행렬에 따라 회귀계수 추정값이 다르게 도출될 수 있는 문제점이 있다. 결측 체계가 임의결측인 경우에 발생하는 문제를 해결하기 위해 가중 방법과 다중대체 방법을 사용하는 것이 제안되었다. 본 논문에서는 시간-종속적 공변량이 포함된 이분형 반복측정자료를 GEE를 이용하여 분석할 때 다양한 결측 체계에서 일반화추정방정식 방법, 가중 방법, 다중대체 방법의 회귀계수 추정에 대한 로버스트성과 정확성을 모의실험을 통하여 비교해 보았다. 세 가지 방법 모두에서 시간-종속적 공변량의 회귀계수가 시간-독립적 공변량의 회귀계수에 비해 가상관행렬에 따라 추정값의 차이가 크게 나타났다. 다른 두 방법에 비해 다중대체 방법이 가상관행렬의 형태에 대해 더 로버스트하고 편의도 작은 추정치를 도출하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3641-3655
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2016
Wireless sensor networks (WSNs) provide a promising approach to monitor the physical environments, to prolong the network lifetime by exploiting the mutual correlation among sensor readings has become a research focus. In this paper, we design a hierarchical network framework which guarantees layered-compression. Meanwhile, a data sorting-based adaptive spatial compression scheme (DS-ASCS) is proposed to explore the spatial correlation among signals. The proposed scheme reduces the amount of data transmissions and alleviates the network congestion. It also obtains high compression performance by sorting original sensor readings and selectively discarding the small coefficients in transformed matrix. Moreover, the compression ratio of this scheme varies according to the correlation among signals and the value of adaptive threshold, so the proposed scheme is adaptive to various deploying environments. Finally, the simulation results show that the energy of sorted data is more concentrated than the unsorted data, and the proposed scheme achieves higher reconstruction precision and compression ratio as compared with other spatial compression schemes.
유전자 알고리즘은 원하는 최적해를 찾기 위해서 개체 집단의 크기를 가능한 크게 유지하여야 한다. 하지만 실제 문제에서 개체의 적합도를 평가하는 것이 어려운 경우가 많기 때문에 큰 집단의 모든 개체에 대하여 적합도를 평가하는 것은 많은 시간과 비용을 요구한다. 이에 본 논문에서는 집단의 크기를 크게 유지하되 클러스터링에 의해 대표 개체만을 평가함으로써 효율을 높이는 퍼지 글러스터링 기반의 국소 평가 유전자 알고리즘을 제안한다. 나머지 개체들은 대표 개체로부터 간접적으로 적합도를 분배받는다. 다수의 집단에 소속되는 개체들의 경우, 하드 클러스터링 방법으로는 정확한 적합도 분배를 하기 어렵기 때문에 퍼지 c-means 알고리즘을 사용하였고, 클러스터 결과인 퍼지 소속 행렬에 의해 적합도를 배분하였다. 9개의 벤치마크 적합도 함수에 대하여 6가지 하드 클러스터링 알고리즘을 적용한 유클리디안 거리와 피어슨 상관계수에 의한 적합도 배분 방법과 본 논문에서 제안하는 방법을 비교 실천한 결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
회귀모형을 이용하여 자료를 분석하는 경우 이상점이나 영향점과 같은 특이값들의 유무를 검정하는 회귀진단기법은 모형의 적합성을 체크하기 위한 필수적인 도구로 잡은 지 오래이다. 이러한 점들이 존재 하는 경우 회귀분석의 결과가 왜곡되어 해석이 된다. Jang과 Anderson-Cook (2013)은 불꽃그림이란 이름을 붙인 그림도구를 발표하였는데 관측값에 부여된 가중치를 1에서 0으로 변화함에 따라 이상점이나 영향점이 회귀계수 및 잔차제곱합(SSE)에 어떠한 영향을 미치는지 3차원 그림에 추적곡선을 그려 보았을 뿐 아니라 쌍으로 대비시켜 봄으로써 분석의 시각적인 효과를 증대시켰다. 본 연구에서는 더 나아가 이러한 시도가 기존 방법과 어떤 차이점이 있는지 2013년에는 반영치 않은 통계량을 포함해서 더 많은 해석이 가능한지 혼합물 실험 계획을 통해 다양한 통계량의 민감도 분석을 실행하였다. 왜냐하면 작은 혼합물실험인 자료인 경우 더욱 세밀한 통계량에 대한 민감도 분석이 필요하기 때문이다.
강변여과는 강물을 강변의 충적대수층에 통과시켜 지층의 자체정화능력을 이용하여 오염물질을 상당량 저감시킨 후 양수하는 방식이다. 국내에서는 대부분의 원수를 지표수에서 취수하여 사용하고 있는 실정이나, 오염물질의 증가로 인하여 지표수를 원수로 사용하기가 점점 어려워지고 있다. 강변여과를 이용하여 양질의 원수를 확보하기 위해서는 오염물 이동에 관한 이해가 중요하다. 본 연구에서는 대수층에 용존성 유기물질(DOM)과 박테리아가 동시에 존재할 경우를 대상으로 대수층을 4상(four-phase: 흙입자, 물, 박테리아, 용존성 유기물질)으로 모델링하고, 이들의 물리, 화학, 생물학적 특성을 고려하여 물질의 거동을 기술하는 수학적 모델을 제시하였다. DOM과 박테리아와 같은 콜로이드성 물질은 오염물의 이동을 가속시키고, 평형 분배계수가 중요한 역할을 하는 인자인 것으로 나타났다.
아세트산과 숙신산이 결합된 폴리아민-폴리우레아(CPPI와 SAPPI) 수지는 폴리에틸렌이민-폴리메틸렌폴리페닐렌 이소시안에이트(PPI) 고분자와 클로로 아세트산 또는 클로로 숙신산의 반응으로 각각 합성되었다. 이 수지들은 적외선 분광광도법 및 원소분석법으로 구조를 확인하였다. 이 수지들에 대한 3가와 6가 크롬의 흡착특성은 용액의 pH를 변화시키면서 뱃치법에 의하여 분포계수($K_d$)를 측정하여 조사하였다. 3가와 6가 크롬은 이온교환반응으로 폴리아민-폴리우레아 수지에 흡착되는 것으로 생각되었다. 이들의 최적 분리조건을 발견하고, 단지 pH를 변화시키는 단계적 용리법에 의하여 이들의 SAPPI 수지관(내경 0.6cm, 길이 10cm)으로 분리하였다. 또한 6가 크롬은 CPPI 수지관에 의하여 50배의 농축인자로 농축할 수 있다.
하중해석을 위한 선형 패널법에서 압력과 다운워시와의 관계는 공력영향계수로 표현되며 점성 효과는 무시되고 천음속 영역에서 압축성 효과를 적절히 표현하지 못한다. 공력영향계수는 공력면의 평면형상에 의해 결정되므로 저 레이놀즈 수의 유동의 특성을 나타내는 데는 한계가 있다. 따라서 공력계수의 시험치를 구속조건으로 하여 압력분포를 직접 보정하거나 다운워시를 보정하여 유효 캠버나 두께를 반영하여 압력분포를 보정하게 된다. 본 논문에서는 전승보정방법과 후승보정방법을 초소형 비행체의 균형해석 및 하중해석을 위한 공기력 보정에 적용하였다. 이론적인 공기력은 패널법을 이용하였으며 단일 구속조건과 이중 구속조건을 적용하여 보정행렬과 보정된 압력계수를 구하였다. 초소형 비행체의 공력보정에 있어서 비행영역의 특성으로 인해 후승보정방법이 보다 나은 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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