Multivariate data are often generated with multiple outcomes in various fields. Multiple outcomes could be mixed as continuous and discrete. Because of their complexity, the data are often dealt with by separately applying regression analysis to each outcome even though they are associated the each other. This univariate approach results in the low efficiency of estimates for parameters. We study the efficiency gains of the multivariate approaches relative to the univariate approach with the mixed data that include continuous and binary outcomes. All approaches yield consistent estimates for parameters with complete data. By jointly estimating parameters using multivariate methods, it is generally possible to obtain more accurate estimates for parameters than by a univariate approach. The association between continuous and binary outcomes creates a gap in efficiency between multivariate and univariate approaches. We provide a guidance to analyze the mixed data.
본 논문에서는 비디오 영상 및 이미지 시퀀스의 특징점 추적을 통해 얻은 2D 좌표를 분해기법을 사용하여 특징점에 대응되는 3D 좌표를 추정하는 방법을 제안한다. 3D 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산하였다. 분해 기법에는 직교분해기법, 스케일된 직교분해기법, 근접 원근분해기법이 있다. 본 논문에서는 형상과 카메라 움직임을 계산하는 개선된 직교 분해 기법을 제안한다. 제안된 방법을 실 영상에 대해 실험한 결과 구조 및 카메라 파라메터 추정의 정확성이 개선되었다.
본 논문에서는 실내 환경 중 TV 시청환경에서 마이크로폰 어레이를 이용하여 다양한 다중 음원 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 하나의 음원에 특화되어 있는 GCC-PHAT 기반의 방법을 GCC-PHAT 버퍼와 NMF를 도입하여 다중음원의 방향 추정을 가능하게 만들었다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해서 실 거주 환경에서 발생하는 소음원과 TV 소리 방향 추정 결과에 대한 실측치와 추정치 간의 오차인 절대 평균오차를 측정하였으며, 실험 결과 제안한 기법이 기존의 방법인 GCC-PHAT보다 우수한 추정 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 터널 환경에서 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합을 갖는 은닉 마코프 모델을 사용한 사고 검지 시스템을 제안한다. 대부분의 터널 내 환경은 내재된 환경으로 인한 작은 사고들이 발생한다. 특히 터널 내에서 사고가 발생할 시, 2차, 3차 사고가 발생되어 큰 재해로 발전할 가능성이 높다. 주로 시각기반의 사고 검지 기법들이 많이 제안되어왔으나, 시야각 등의 문제로 오검지가 발생하는 단점이 존재한다. 이러한 시각기반의 검지 기법을 보완하기 위해 본 논문에 제안된 기법은 터널환경에서의 음향사고 검출의 정확도 개선을 위해 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model, GMM) 기반의 은닉 마코프 모델(hidden Markov model, HMM)을 이용한다. 제안된 방법은 비음수 텐서 분해 기법에 활용되는 사고음향 모델과 잡음모델을 사용하여 사고음을 분리하고, 분리된 사고음을 기반으로 기 훈련된 GMM-HMM 기반의 음향모델을 기반으로 우도비 검증을 수행하여 사고 검지를 수행한다. 제안된 방법의 검지 정확도를 평가하기 위해 터널 내 환경잡음과 사고음을 합성하여 생성한 데이터를 생성하였고, 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
In this study, particle composition data for $PM_{10}$ samples were collected every 3 days at Seoul, Korea from August 2006 to November 2007, and were analyzed to provide source identification and apportionment. A total of 164 samples were collected and 21 species (15 inorganic species, 4 ionic species, OC, and EC) were analyzed by particle-induced x-ray emission, ion chromatography, and thermal optical transmittance methods. Positive matrix factorization (PMF) was used to develop source profiles and to estimate their mass contributions. The PMF modeling identified nine sources and the average mass was apportioned to secondary nitrate (9.3%), motor vehicle (16.6%), road salt (5.8%), industry (4.9%), airborne soil (17.2 %), aged sea salt (6.2%), field burning (6.0%), secondary sulfate (16.2%), and road dust (17.7%), respectively. The nonparametric regression (NPR) analysis was used to help identify local source in the vicinity of the sampling area. These results suggest the possible strategy to maintain and manage the ambient air quality of Seoul.
To characterize the features of particle apparent density, continuous measurements of particle number size distributions from optical particle sizer (OPS) and 24 hr integrated particle mass concentrations from filter based sampler were conducted at the National institute of environmental research NamBu Supersite (NNBS, $35.22^{\circ}N$, $126.84^{\circ}E$) in Gwangju for 16 days from Nov. 4 in 2014. Source apportionment model was carried out by applying Positive Matrix Factorization (PMF) to particle size distribution data. Three different distributions related to primary and secondary sources were investigated by the diurnal patterns of identified factors. Density estimated by gaussian model has been calculated as $1.69g/cm^3$ with 95% confidence bounds ($1.57{\sim}1.81g/cm^3$).
PMF 수용모델을 사용하여 안면도 측정소에서 2년간 측정한 초미세먼지의 유기성분의 주요 영향원을 파악하였다. 5개 또는 6개의 요인이 최적으로 나타났으며, 6개의 요인이 결과를 더 잘 해석하는 것으로 판단되었다. 이들 요인의 계절별 특성과 영향도 변화를 고려하여 결정한 주요 오염원은 이차유기성분(10.3%), 연소(12.0%), 자연적 생물성 기원(24.8%) 장거리이동식생소각(7.3%), 국지적 생체소각(26.4%), 장거리이동 오염원(19.2%)이다. 안면도 측정소는 배경지역의 특성인 자연적 생물성 기원, 이차유기성분과 장거리이동 오염원의 영향도가 크게 나타나면서도, 비도심의 특성인 국지적 식생소각과 연소 영향도 나타나고 있다. 이는 안면도 측정소에서는 인위적인 영향에 의한 유기성분 특성은 제한적임을 보여준다.
디지털 신호의 표본화 속도를 변환시키는 SRC(sample rate converter) 장치에는 필터가 필요하다. 속도 변환율이 높을수록 필터의 신호처리량이 증대되며, 필터의 구현이 복잡해진다. 그러므로 속도 변환율이 높은 경우에는 신호처리량이 적은 필터를 설계하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 다단 FIR(finite impulse response) 필터를 효과적으로 설계하는 방법을 제시하였다. 다단 필터는 표본화 속도를 한 번에 변환하는 것이 아니라 여러 단 나누어서 변환하는 방식이다. 제시된 설계방식은, 속도 변환율의 인수분해 조합 모두에 대하여 조사하며, 필터의 복잡도 측정을 필터 차수의 추정식에 의존하지 않고 필터의 구현 결과를 바탕으로 한 점이 특징이다. 필터 설계 결과, 종래의 방식으로 설계된 것보다 곱셈연산량이 적음을 보였다. 또한 halfband 필터나 다중 차단대역 필터 등의 특성을 활용하면 곱셈연산량이 더욱 감소된 필터를 구성할 수 있음을 확인하였다.
In this study, the chemical compositions of $PM_{2.5}$ samples collected at the Redwood National Park IMPROVE site in California from March 1988 to May 2004 were analyzed to provide source identification and apportionment. A total of 1,640 samples were collected and 33 chemical species were analyzed by particle induced X-ray emission, proton elastic scattering analysis, photon induced X-ray fluorescence, ion chromatography, and thermal optical reflectance methods. Positive matrix factorization (PMF) was used to develop source profiles and to estimate their mass contributions. The PMF modeling identified five sources and the average mass was apportioned to motor vehicle (35.8%, $1.58\;{\mu}g/m^3$), aged sea salt (23.2%, $1.02\;{\mu}g/m^3$), fresh sea salt (21.4%, $0.94\;{\mu}g/m^3$), wood/field burning (16.1%, $0.71\;{\mu}g/m^3$), and airborne soil (3.5%, $0.15\;{\mu}g/m^3$), respectively. To analyze local source impacts from various wind directions, the CPF and NPR analyses were performed using source contribution results with the wind direction values measured at the site. These results suggested that sources of $PM_{2.5}$ are also sources of visibility degradation and then source apportionment studies derived for $PM_{2.5}$ are also used for understanding visibility problem.
Industrial emissions, mainly from industrial complexes, are important sources of ambient Volatile Organic Compounds (VOCs). Identification of the significant VOC sources from industrial complexes has practical significance for emission reduction. VOC samples were collected from July 2019 to June 2020. A Positive Matrix Factorization (PMF) receptor model was used to evaluate the VOC sources in the area. Four sources were identified by PMF analysis, including coating-1, coating-2, printing, and vehicle exhaust. The coating-1 source was revealed to have the highest contribution (41.5%), followed by coating-2 (23.9%), printing (23.1%), and vehicle exhaust (11.6%). The source showing the highest contribution was coating emissions, originating from the northwest to southwest of the sample site. It also relates to facilities that produce auto parts. The major components of VOC emissions from the coating facilities were toluene, m,p-xylene, ethylbenzene, o-xylene, and butyl acetate. Industrial emissions should be the top priority to meet the relevant control criteria, followed by vehicular emissions. This study provides a strategy for VOC source apportionment from an industrial complex, which is helpful in the development of targeted control strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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