위성을 이용한 에어로졸 원격탐사에서 높은 공간해상도의 정보에 대한 요구가 많았음에도 그동안 단일화소가 갖는 물리적인 에어로졸 신호의 약화와 구름 등에 의한 오차 증가로 인해 산출에 어려움을 겪어왔다. 본 연구에서는 GOCI 자료를 이용하여 한-미 협력 국내 대기질 공동조사 캠페인 기간인 2016년 5, 6월에 대해 GOCI의 최대 공간 해상도인 500 m에서 고해상도 에어로졸 광학 깊이를 산출하였다. 기존의 GOCI 알고리즘은 6 km 해상도로 에어로졸 산출물을 제공해왔으며, 이번 연구에서 개발한 고해상도 산출 알고리즘은 기존 알고리즘을 기반으로 한다. 에어로졸 모형, 조견표 구성 및 역추산 과정은 동일하게 이용되었으나, 높은 해상도에서의 구름 제거 방법이 개선되었다. 그 결과, 몇 가지 사례에 대하여 6 km 산출물과 비교하였을 때 500 m 산출물의 분포 및 크기는 유사하게 나타났으나 공간 해상도가 높기 때문에 더 많은 화소에 대하여 산출되었다. 이에 따라 작은 규모의 구름 주위에서도 산출이 되었고, 에어로졸의 공간적인 변화를 세밀하게 살펴볼 수 있었다. 정확도 검증을 위하여 지상 관측 장비와 비교를 하였을 때 공간해상도가 크게 좋아졌음에도 상관 계수가 0.76, 기대 오차 내에 들어오는 비율이 51.1%로 6 km 산출물과 유사한 검증 결과를 보였다.
연속 형질(quantitative trait)에 영향을 미치는 유전자를 알아내기 위해 형제 쌍의 자료를 수집하여, 주로 이용되는 Haseman과 Elston (1972)의 최소제곱 회귀검정법으로 분석하는데 이는 단일 형질에 대한 분석법이다. 현실적으로 여러 형질들이 복잡하게 단일유전자 좌위(single locus)와 연관되어 있어 함께 수집하게 되는 경우에는, 이러한 연관된 여러 형질을 동시에 분석하는 유전연관성 검정법(linkage test)이 절실히 필요한 실정이다. Amos 등 (1990)은 주성분(principal component) 선형모형을 이용하여 Haseman과 Elston (1972)방법을 둘 이상의 형질의 다변량 분석법으로 확장시켰다. 그러나 이 검정방법은 통계량의 분포를 알 수 없기에 아직 제 1종 오류가 제대로 통제되지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 다변량 형질 자료의 연관성검정에 있어 단일변량에 대한 비모수 추세검정법을 다변량 자료에 대한 분석법으로 확장시킨 통계량을 사용할 것을 제안한다. Amos 등 (1990)이 제안한 방법과 다변량 추세검정 통계량을 모의실험으로 생성한 연속형 형질자료에 적용하였을 때, 다변량 추세검정 통계량은 Amos 등 (1990) 방법에서의 여러 문제점이 발생되지 않을 뿐만 아니라 모의실험에서 제 1종 오류가 정해진 유의수준에 가까운 것을 확인하였고, 검정적이 더 높음을 볼 수 있었다.
관측밀도가 낮고 지형이 복잡한 산악지역을 대상으로 낮 시간대 기온의 경시변화를 기존의 방법으로 내삽할 경우 일사수광량의 불균일한 분포 때문에 심각한 추정오차가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 기존의 기온감율을 고려한 거리역산가중 내삽모형에 일사수광량 보정항을 추가하고 오차경감 정도를 평가하였다. 강원도 평창군 일대 14km$\times$22km 지역을 10m 해상도의 수치고도모형으로 표현하고, 각 격자점에 대해 태양과 지표면 사이의 기하학적 관계를 바탕으로 시간대별 실제 일사 수광량을 직달, 산란, 반사 등 성분별로 계산하였다. 수평면 일사량과의 편차를 산출한 다음 이 지역에서 경험적으로 얻은 일사-기온 변환당량을 적용하여 보정값을 얻었다. 기존의 방법에 의해 내삽된 기온값에 이 보정값을 적용하여 대상지역 전역의 기온분포도를 작성하였다. 대상 지역 내 경사향이 서로 다른 8개 지점에서 기온을 측정하여 기온분포도와 비교한 결과 추정오차가 크게 줄어들었음을 확인할 수 있었다.
콘크리트 박스거더교의 합리적인 설계 온도하중을 산정하기 위하여, 1개의 교량시험체를 제작하였다. 교량시험체에 설치된 23개의 온도 게이지에서 1년간의 여름과 겨울기간에 30분 간격으로 하루에 48세트의 온도를 측정하였다. 상부 콘크리트와 측벽, 하부슬래브에 두께에 따른 온도변화를 검토하기 위하여 두께에 따라 여러 온도게이지를 부착하였다. 각 측점에서 측정된 온도를 통계 처리하여 추세선과 표준오차를 산정하고, 대표측점의 온도분포와 추세선을 제시하였다. 이를 바탕으로 Euro code에서 제시한 대기온도에서 여름철의 최고 유효온도와 겨울철의 최저 유효온도를 각각 산정하였다. 최고 유효온도는 35℃ 이상에서 Euro code와 비교하여 1.5~2℃ 높게 산정되었고, 최저 유효온도는 -13℃~-19℃에서 0.5~1.1℃로 더 낮게 분석되었다. 양산지방의 50년빈도 최고 및 최저 기온에 따른 본 연구의 유효온도와 비교해 보면, 최고 유효온도는 4.7℃ 높게, 최저 유효온도는 4.5℃ 더 낮게 산정되었다. 점점 높아지는 기후변동을 고려하고, 본 분석의 결과를 반영하면, 현 온도설계기준은 그 범위를 더 크게 하는 것이 필요한 것으로 판단된다.
Juels와 Sudan의 퍼지 볼트 기법은 기법이 갖는 오류 내성 때문에 많은 연구에 사용 되어오고 있다. 그러나 이들의 퍼지 볼트 기법은 그들의 논문에서 영화 애호가 문제를 예를 들었음에도 불구하고, 사람들이 일반적으로 갖는 선호도(preference)의 차이에 대한 고려가 존재하지 않는다. 한편, Nyang과 Lee는 안전하고 성능이 좋은 얼굴인증 시스템을 만들기 위해서, 얼굴 특징이 서로 다른 가중치를 갖도록 얼굴 특징과 퍼지 볼트(vault) 사이에 특별한 연관 구조를 갖는 얼굴 인증 시스템(이른바, 퍼지 얼굴 볼트)을 소개하였다. 그러나 그들의 기법은 일반적인 특징 추출 기법들이 클래스 내부/간 차이를 최적화하려는 특성이 있기 때문에 인증 실패율을 성공적으로 낮추지 못할 것으로 쉽게 예상할 수 있다. 이 논문에서는 퍼지 볼트의 유연성을 제공해주기 위하여 Nyang과 Lee의 퍼지 볼트기반의 얼굴 인증 시스템에서 가중치 아이디어를 다른 방식으로 구현한 버킷(bucket) 구조와 사용자 선호도와 시스템 구현 간 관계를 공식화하는 세 가지 분포 함수에 대해서 소개한다. 또한 이를 바탕으로 선호도 매치메이커(preference matchmaker) 기법을 제안하며, 영화 데이터베이스를 이용하여 이러한 매치메이커의 연산 성능을 확인해본다.
얼굴인식은 외관기반(appearance-based) 매칭기법으로 풀어야 할 문제 중의 하나이다. 그러나, 얼굴영상의 외관은 조명 변화에 매우 민감하다. 얼굴인식 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 조명 아래에서 다양한 학습 데이타를 수집해야 하나, 실제로는 데이타 수집이 용이하지 않다. 따라서, 성능향상을 위해서 다양한 데이타를 학습시키는 것 보다 다양한 조건의 데이타를 정규화 하는 기법에 주목하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 방향성 조명 아래에서 취득한 얼굴영상을 정규화 할 수 있는 간단한 방법을 제안한다. 조명 문제는 얼굴인식 시스템에서 오류를 일으키는 가장 중요한 요인중 하나이다. 제안하는 방법을 ICR(illumination Compensation based on Multiple Linear Regression)이라 명명하였다. 본 방법에서는 다중회귀분석 모델을 사용하여 얼굴영상의 화소 밝기 갈 분포에 가장 잘 맞는 평면을 찾은 후 이 평면을 이용하여 얼굴영상을 정규화 한다. 제안하는 방법의 장점은 간단하고 실용적이며, 얼굴영상의 밝기 값 분포에 대한 평면 근사가 선형모델에 의해 수학적으로 정의된다는 점이다. 얼굴인식에서 제안하는 방법의 성능 향상을 보여주기 위해 공개 및 자체 구축 데이타 베이스에 대한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과 두드러진 얼굴인식 성능 향상을 보여주었다.
Geant4 코드는 직선 가속기의 헤드 구조를 사용하여 이전에 구현된 BEAMnrC 데이터를 기반으로 선형가속기 (VARIAN CLINAC.)를 시뮬레이션하였다, 10MV 광자 선속에서 물팬텀의 심부선량백분율과 측면선량의 측정값과 Geant4를 비교 평가하였다. 선량 계산을 인체부위에 적용하기 위해 실제 환자의 Lung 부위를 5mm 간격으로 스캔하였다. Water phantom의 조사야($5{\times}5cm^2$), SAD 100cm에서 10MV 광자를 조사하여 Geant4 선량분포를 구하였다. 이 결과는 실제 환자의 폐(lung)에 흡수되는 선량을 측정하기는 어렵다 그래서 치료계획 시스템에 의한 선량을 비교하였다. 물 팬텀에서 측정된 심부선량 곡선과 Geant4에 의해 계산된 심부선량 곡선은 build-up 영역을 제외한 대부분의 깊이에서 ${\pm}3%$ 이내로 잘 일치하였다. 그러나 5cm와 20cm 지점에서 2.95%와 2.87%로 Geant4를 사용한 선량 계산에서 다소 높은 값을 보이고 있다. 이 두 지점은 Genat4의 geometry 파일을 통해 확인할 수 있었으며, 흉추와 흉골이 위치되어 선량이 증가된 것으로 알 수 있었다. 또한, cone beam CT를 적용한 결과에서 폐(lung)의 선량분포 오차는 3% 이내로 유사한 값을 얻었다. 따라서 Geant4를 이용하여 선량을 계산할 때 DICOM 파일에 직접 선량의 contour map이 표현될 수 있다면 Geant4의 임상적 적용이 다양하게 사용될 것이다.
대형 수체의 수질 모델 검증 효과를 향상시키기 위하여 원격탐사 기술이 적용되었다. 인공위성 영상은 대형 수체의 넓은 표면을 한꺼번에 파악할 수 있으므로 모델의 보정 및 검증에 사용되는 관측 자료의 부족함을 보완할 수 있다. 이 논문은 2000년 4월 29일과 9월 4일에 촬영된 Landsat FTM+영상을 분석하여 팔당호 표층 수온 검증 연구를 제시하고 있다. 영상으로부터 계산된 수온과 모델의 표층 수온의 자료를 획득하여 3가지 방법으로 영상에 의한 수온과 모델의 결과를 비교하였다. 4월 29일 영상의 경우 모델 결과를 기준으로 오차율이 0.13이며 9월 4일에는 오차율이 0.04로 모델의 표층 수온이 영상으로부터 계산된 수온과 잘 일치함을 알 수 있다. 그러나 영상촬영 시점의 대기의 간섭을 고려하지 못한 것이 4월 29일 결과의 오차를 발생시킨 주요 원인으로 사료된다. 그러므로 정확한 수질자료를 얻기 위해서는 영상촬영 시점의 대기의 효과를 고려한 대기보정이 필요할 것이라 사료된다.
현재까지 GSIS를 이용하는 많은 응용분야에서 각종 공간자료의 추출 및 분석을 위해 벡터형 공간중첩(spatial overay)이나 격자형 공간연산(spatial algebra)기능이 주로 사용되었다. 하지만 이런 방법에 내재하고 있는 개념은 전통적인 보통집합이론에 근거하고 있기 때문에 많은 종류의 공간자료들이 구간설정에 있어서 예리한 경계로 분할되는 것으로 다루어지고 있다. 이것은 현실 세계에 존재하는 실제 자료들의 공간분포패턴과 일치하지 않는다. 즉, 공간상에 일정영역이나 실체들이 오직 한가지 속성으로 한정되는(one-entity-one-value)오류를 그대로 포함하고 있다. 본 연구는 이러한 보통집합의 개념하에서 공간자료를 다루어 왔던 종래의 방식을 개선하기 위해서 공간자료가 지니는 모호함 내지 경계의 애매성을 잘 표현할 수 있는 퍼지집합의 개념을 두 가지 방법을 통해 공간중첩과정에 도입하였다. 첫 번째 방법은 공간적으로 연속성을 갖는 자료에 대해서 퍼지부분집합에 의한 퍼지구간분할법이며, 두 번째 방법은 범주형 자료에 대해서 적용한 퍼지경계집합법이다. 사례연구로서 신시가지 개발입지선정을 위한 적지분석을 수행을 함으로서 기존의 부울분석방법과 퍼지 공간 중첩법의 결과를 비교하였으며 그 결과, 퍼지공간중첩법에 의한 적합도면이 신시가지 개발입지에 대한 보다 타당성 있는 정보를 제공하며, 더불어 정보표현측면에서도 더욱 적절한 형태임을 알 수 있었다.
장기기억 분야와 달리 시각작업기억에 대한 기억왜곡 연구사례는 흔치 않다. 본 연구는 시각작업기억 표상이 하향적 간섭에 의해 왜곡될 가능성을 관찰하고자 하였다. 기억표상의 질적 특성에 대한 직접적인 관찰을 위해서는 기억용량과 선명도를 추정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 색상환 과제를 통해 스트룹 단어의 색상에 대한 단기 회상을 요구하는 과정에서 발생하는 오류시행에 대한 분석을 통해 단어의 명칭에 의한 시각작업기억 표상의 왜곡 가능성을 조사하였다. 참가자들은 과제에서 500ms 동안 제시되는 1, 2, 3 혹은 6개의 스트룹 단어 항목의 색상을 기억하였다. 1초의 기억지연 시간 후, 기억이 요구된 스트룹 단어 중 단서가 지정하는 특정 단어의 색상을 회상해 색상환에서 선택 보고하였다. 색상환에서 회상이 요구된 자극의 실제 색상으로부터 ${\pm}45^{\circ}$ 이내의 색상을 선택했을 경우 정반응으로 간주 되었으며, 그 밖의 경우는 오반응으로 간주되었다. 오반응 시행에 대해 색상 선택의 분포 패턴을 분석한 결과, 보고 대상의 명칭 색상 범주에 기초한 회상 오류가 시행 전반에서 사용된 명칭 기반 평균 회상 오류를 상회하였다. 또한 항목개수 증가로 인한 기억부담의 증가는 이와 같은 스트룹 간섭에 의한 기억왜곡의 발생 확률에 큰 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과, 스트룹 자극에 대한 시각작업기억 표상에 대하여 자극의 명칭색상에 의한 체계적 왜곡 가능성이 관찰되었다. 이는 비교적 짧은 기간 활용되는 시각작업기억 수준의 표상 역시 장기기억과 마찬가지로 간섭에 의해 왜곡될 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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