본 연구는 미측정점의 값을 모델링하기 위해 사용되는 여러 가지 공간보간방법들의 예측오차를 비교하고 정확성을 검증하였다. 동해안 해안 지역의 표고점을 대상으로 역거리가중법, 크리깅, 지역 다항식보간법, 방사기반함수의 공간보간법과 관련된 매개변수들을 동일한 조건하에서 실행하여 평균제곱근을 산출한 결과, 단순 크리깅 방법의 원형 모델이 가장 작은 값으로 나타났다. 래스터의 연산 결과, 방사기반함수의 다중방정식에 의한 예측 지도가 대상 지역의 불규칙삼각망 표현과 일치정도가 높았다. 또한 공간보간 실행시 선택된 조건하에서 제공되는 최적 파워값을 사용하는 것이 양호한 보간 결과를 얻을 수 있다.
다양한 이해집단과 목적들이 상충하는 연안지역에 대해 공간정책을 결정하기 위해서는 물리적 자연조건, 사회 경제적 조건, 그리고 의사결정과정에서의 가치체계가 통합적으로 반영될 수 있어야 하고, 선호도가 반영된 요소를 효율적으로 분석할 수 있는 체계가 갖추어져야 한다. 본 연구에서는 지리정보시스템이라는 공통의 플랫폼에 다양한 유형의 연안지역 공간정보를 변환 통합하고, 다기준 분석법의 하나인 AHP를 이용해 의사결정에 영향을 미치는 기준들 사이에 가중치를 설정하여, 가중치를 적용한 개별 레이어를 지도대수와 중첩분석을 통해 최종 결과 레이어를 생성하였다. 이와 같이 지리정보시스템의 공간분석 기능을 다기준 분석법과 동적으로 통합함으로써 새롭게 변화된 정보들을 편리하게 분석과정에 포함시키거나 분석 결과가 단순하고 명확하게 설명되어 궁극적으로 정책결정자에게 유용한 정보를 제공할 수 있는 장점을 확인하였다. 특히 평가항목에 대한 가중치 할당 방식은 다양한 관전에 따른 정책결정과정을 모의할 수 있어 기존의 연구에 비해 유연성을 갖는다.
지반 및 기초의 안정성 평가, 지진의 액상화 평가 등을 위해서 지반강도 및 지하수 높이 등 다양한 지반정보가 필요하다. 대한민국에서 행해지는 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT) 결과는 국토지반정보포털시스템에 등록하게 되어있다. 비시추지역의 지반정보가 필요할 경우, 지구통계기법(Geostatistics)들을 응용할 수 있다. 본 논문은 경험적 베이지안 크리깅(Empirical Bayesian Kriging, EBK)과 역거리 가중치법(Inverse Distance Weighting Method, IDWM)을 이용하여 비시추지역의 지반정보를 구할 경우의 타당성에 관한 것이다. 이 기법들을 이용하기 위해 공간 보간에 범용적으로 적용되는 Esri사의 ArcGIS Pro 프로그램을 사용하였다. 본 해석에 사용된 지구통계기법들의 정확성을 검토하기 위하여, 표준관입시험에서 구한 시추지역 지반의 강도 정수 및 지하수의 높이를 해석기법의 결과와 교차 검증하였다. 또한, 지구물리학적 기법인 표면파 다중채널분석(Multichannel Analysis of Surface Waves, MASW)조사를 추가 수행하여, 본 해석에 사용된 기법들을 재검증하였다. 포항 북구 지역을 1.0km×1.0km로 분할하여 총 111개의 구역으로 분할하였으며, 경험적 베이지안 크리깅(EBK) 및 역거리 가중치법(IDWM)을 통한 표준관입시험치 및 지하수위에 대한 교차검증을 수행한 결과, 두 기법 모두 적합한 것으로 나타났다. 표면파 다중채널분석(MASW)은 대략적인 구간 영역을 제시하여, SPT N값의 분포양상과 지하수위를 명확히 파악하기 곤란하였다.
하도홍수추적 방법에서 많이 사용되고 있는 Muskingum 방법의 가장 중요한 매개변수는 저류상수와 가중인자이다. Muskingum 방법은 상류유입지점에서 하류 유출지점까지 측방유입량이 고려되지 않지만, 실제 유역에는 강우로 인하여 측방유입유량이 발생한다. 이로 인해 상하류 실측자료를 이용하여 저류상수 및 가중인자를 산정하는 것이 매우 어려운 상황이다. 이에 본 연구는 HEC-RAS 1차원 부정류 해석모형을 이용한 수리학적 홍수추적을 통해 측방유입유량이 제외된 상태에서의 하도에서 전파되는 유량을 산정하였고, 이를 이용하여 저류상수 및 가중인자를 산정하는 방법을 제시하였다. 이와 함께 저류상수가 유하시간과 관계있음을 감안하여 국내 하천기본계획 수립 시 사용되는 유하시간 경험 공식들을 저류상수로 적용한 결과를 비교 분석하였다. 마지막으로 유량이 고려된 유하시간 산정 식을 개발하고, 유입량의 변화에 맞춰 유하시간을 업데이트하여 모의를 수행하는 방법을 제시하였다. 유량을 고려한 유하시간을 저류상수로 적용한 경우, 유량의 상승 및 하강 과정, 첨두 유량, 그리고 첨두 시간에 대해서 잘 모의하는 것으로 분석되었다.
최근 국내에서 지반함몰의 발생빈도가 증가하고 있으므로 지반함몰 가능성을 사전에 예측할 수 있는 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 굴착 전에 지반함몰에 영향을 미치는 18개의 인자들을 지반의 종류, 지하수, 외부 인자 등을 고려하여 6가지 카테고리로 분류하였다. 18개 인자들은 지반함몰 예측을 위한 굴착 전 적용 가능한 지반함몰 위험등급 분류(GSRp) 도표를 구성하는데, 이러한 영향인자들의 중요도, 신뢰성, 저자들의 공학적 판단 등을 종합적으로 고려하여 등급을 나눈 후 점수를 부여하였다. 지반조건과 현장 상황에 따라 적용되는 지반함몰 영향인자가 다르므로 영향인자 별 가중치와 카테고리 별 가중치가 곱해지게 되는데 가중치는 영향인자들의 인용 빈도수를 기준으로 결정되었다. 지반함몰 영향인자 별점수, 인자별 가중치, 지반조건에 따라 부여되는 가중치 등을 종합하여 계산하면 굴착 전의 지반함몰 위험등급을 정량화 할 수 있다. 본 연구를 통하여 제안된 GSRp 도표는 굴착 전 현장에서 실무자들이 지반의 지반함몰 위험성을 예측하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
경쟁위험자료에서 일부 공변량들이 연구대상들의 일부분에 대해 관측되지 않을 수 있다. 그런 경우 결측된 공변량 값을 가진 연구대상들을 분석에서 제외하는 것은 편향된 추정치와 효율성 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 누락된 공변량을 가진 원인별 비례위험모형의 회귀모수 추정을 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 연구하였다. 모의실험을 통해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 구해진 추정량의 성능을 평가한 결과, 이 방법들이 잘 수행됨을 확인하였다. 미국 국립암연구소의 전립선, 폐, 대장, 난소 암 선별 시험 연구에서 제공하는 종양 크기의 값이 누락된 유방암 자료에 대해 암 사망 위험률과 다른 원인 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 적용하였다. 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 원인별 비례위험모형을 적합한 결과, 인종, 기혼여부, 병기, 분화도, 종양의 크기는 유방암 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인들이였으며, 병기가 유방암 사망 위험률을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 진단시 연령과 종양의 크기는 다른 원인 사망 위험률을 높이는데 유의한 영향을 미치는 요인이였다.
본 논문에서는 다양한 잡음환경에서 효과적인 잡음 제거 (NS, noise suppression)를 위한 새로운 음성향상 (speech enhancement) 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 음성향상 알고리즘에서 잡음전력 갱신을 위한 음성검출 (VAD, voice activity detection)의 피쳐 (feature) 파라미터로서 오염된 음성신호를 기반으로 주파수 밴드 별로 도출되는 기존의 지역 음성부재확률 (LSAP, local speech absecne probability) 대신 오염된 음성신호의 Teager energy (TE)를 적용한 LSAP를 적용한다. 또한 적용된 TE operator의 성능을 개선하기 위하여 프레임 단위로 도출되는 전역 음성부재확률 (GSAP, global SAP)을 TE의 가중치 파라미터로서 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권8호
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pp.2866-2880
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2014
We propose a video denoising method based on Kalman filter to reduce the noise in video sequences. Firstly, with the strong spatiotemporal correlations of neighboring frames, motion estimation is performed on video frames consisting of previous denoised frames and current noisy frame based on intensity and structure tensor. The current noisy frame is processed in temporal domain by using motion estimation result as the parameter in the Kalman filter, while it is also processed in spatial domain using the Wiener filter. Finally, by weighting the denoised frames from the Kalman and the Wiener filtering, a satisfactory result can be obtained. Experimental results show that the performance of our proposed method is competitive when compared with state-of-the-art video denoising algorithms based on both peak signal-to-noise-ratio and structural similarity evaluations.
In this paper, a systematic procedure to design a nonlinear controller for nonlinear active magnetic bearing (AMB) systems is presented. To do this, we effectively convert the AMB system into a polytopic quasi-linear parameter varying (LPV) system, which is a representation of nonlinear state-space models and is described by the convex combination of a set of precisely known vertices. Unlike the existing quasi-LPV systems, the nonlinear weighting functions, which construct the polytopic quasi-LPV model of the AMB system by connecting the vertices, include not only state variables but also the input ones. This allows us to treat the input nonlinearity effectively. By means of the derived polytopic quasi-LPV model and linear matrix inequality (LMI) conditions, nonlinear controller that stabilizes the AMB system is obtained. The effectiveness of the proposed controller design methodology is finally demonstrated through numerical simulations.
Nutritional researchers world-wide are using large-scale sample survey methods to study nutritional health epidemiology and services utilization in general, non-clinical populations. This article provides a review of important statistical methods and software that apply to descriptive and multivariate analysis of data collected in sample surveys, such as national health and nutrition examination survey. A comparative data analysis of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) was used to illustrate analytical procedures and design effects for survey estimates of population statistics, model parameters, and test statistics. This article focused on the following points, method of approach to analyze of the sample survey data, right software tools available to perform these analyses, and correct survey analysis methods important to interpretation of survey data. It addresses the question of approaches to analysis of complex sample survey data. The latest developments in software tools for analysis of complex sample survey data are covered, and empirical examples are presented that illustrate the impact of survey sample design effects on the parameter estimates, test statistics, and significance probabilities (p values) for univariate and multivariate analyses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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