선박 조종 시뮬레이션을 구성하는 기동 모델은 대상 선박의 동역학적인 특성을 현실에 가깝게 구현해야 하며, 신속한 계산 및 결과 처리가 가능하여야 한다. 다중 선박을 대상으로 하는 실시간 조종 시뮬레이션에서는 계산 시간 단축을 위해 일반적으로 선회각이나 선회율, 또는 전진 속도에 대한 1차 미분방정식 모델을 사용하여 선박의 움직임을 구현하게 된다. 본 논문에서는 대상 선박의 선회 시험 정보가 주어져 있을 경우 이를 이용한 선박의 단순 기동 모델링 및 계수 추정법을 제안하였다. 전진속도가 일정한 모델과 전진 속도의 변화를 고려한 모델의 계수 추정법을 수학적으로 전개하였으며, 실선 선회 시험 자료를 이용하여 제안된 모델의 유용성을 검증하였다.
이상치가 존재하는 회귀모형에서 이상치를 탐색하거나 로버스트 추정량에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 연구는 leave-one-out를 이용하여 회귀계수를 추정하고 잔차를 이용하여 오차 분산을 추정하여 이상치를 탐색하는데 있다. 본 연구는 회귀모형에서 회귀계수를 추정하지 않고 오차 분산을 추정할 수 있는 Rice 추정량의 적용을 소개한 것이다. 특히, 단순회귀모형에서 이상치의 유무에 따라 Rice 추정량의 통계적 성질을 비교하고 이상치 탐색에 있어 어떤 장점이 있는지를 탐색한 연구이다.
일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 계수에 거의 대부분의 정보가 저장되어 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 성긴 특성은 가우스 확률밀도 함수와 영점에서의 점 질량(point mass) 함수의 혼합으로 모델링될 수 있으며, 이 프라이어(prior) 모델에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 가설-검증 기법을 이용하여 잡음 제거를 위한 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 가설-검증은 관찰된 웨이블릿 계수의 분산에 적용되며, $X^2$-검증을 사용한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 대략 0.3dB 정도 우수한 PSNR(peak signal-to-noise ratio) 성능을 나타낸다.
반발경도법과 복합법에 의한 현장비파괴 시험과 코어강도의 평가는 노후화된 구조물의 상태평가를 위하여 가장 효과적인 방법이다. 그러나 비파괴 시험방법의 불확실성과 함께 재료의 재령, 탄산화와 코어채취시의 물리적 손상 등에 의하여 현장강도 추정시의 정밀도를 낮추는 요인으로 작용하게 된다. 본 연구에서는 106개 교량에서 수집된 268개의 비파괴시험결과와 코어압축강도 결과를 사용하여 현장 압축강도 추정방법을 제시하고자 하였다. 코어강도의 신뢰도를 높이기 위하여 수정계수를 적용하고자 하였으며, 노후콘크리트의 반발경도에 영향을 미치는 탄산화 또는 재령에 의한 수정계수를 적용하여 현장 강도 추정결과의 신뢰도를 높이고자 하였다. KISTEC의 제안 추정식과 수정계수를 적용한 경우 기존의 추정방법과 비교하여 신뢰도가 높아지는 것으로 나타났다.
일반적으로 영상의 색은 RGB 카메라 시스템의 red, green, blue 채널들을 사용하여 재현된다. 하지만 세 채널들의 정보만으로 실제 장면의 분광 반사율을 추정하는데 한계가 있다. 이 때문에 RGB 카메라 시스템은 색을 정확하게 재현하지 못한다. 이 한계를 극복하고 정확한 색을 재현하기 위해 다채널 카메라 시스템을 사용하여 분광 반사율을 추정하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근 분광 유사도를 사용하여 카메라 응답에 따라 기존 모집단에서 유사 모집단을 적응적으로 구성하는 분광 반사율 추정법이 소개되었다. 하지만 이 방법에는 평균 거리와 최대 거리 기반의 분광 유사도가 적용되었기 때문에 유사 모집단의 정확도가 저하된다. 본 논문에서는 유사 모집단의 정확도를 향상시키기 위해 상관 계수 기반의 분광 유사도가 적용된 분광 반사율 추정법을 제안하였다. 먼저 기존 모집단과 위너(Wiener) 추정법을 통해 획득된 분광 반사율 간의 상관 계수를 계산한다. 다음으로 상관 계수에 따라 기존 모집단에서 유사 모집단을 구성한다. 마지막으로 유사 모집단이 적용된 위너 추정법을 수행하여 분광 반사율을 추정한다. 제안된 방법과 이전의 방법들의 성능을 평가하기 위해 실험 결과를 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 제일 우수한 성능을 나타내었다.
한국암반공학회 2000년도 암반공학문제의 수치해석(Numerical Analysis in Rock Engineering Problems)
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pp.129-137
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2000
본 논문은 통계적 기법에 의한 균열망 해석 프로그램(NAPSAC)을 사용하여 암반의 수리특성을 평가하기 위해 시도되었다. 암반내 존재하는 절리의 방향성을 고려한 투수계수를 산정하기 위해 마북리 시험터널 주위의 시추자료와 막장 자료로부터 얻어진 균열에 대한 정보로부터 대상지역의 등가 투수계수를 추정하였다. 대상지역의 관찰자료(균열망에 대한 자료, 수리지질학적 자료)로부터 통계적 균열망 해석을 위한 입력자료를 결정하여 해석모델의 신뢰성을 확보하였다. 구현된 모델로부터 모델의 크기를증가함에 따라서 이방성 투수계수 및 투수계수의 변화를계산하였다. 해석결과대상지역의 투수성은 균열군의 방향성에 의해 강한 이방성을 보였다.
본 논문은 통계적 기법에 의한 균열망 해석 프로그램 (NAPSAC)을 사용하여 암반의 수리특성을 평가하기 위해 시도되었다. 암반내 존재하는 절리의 방향성을 고려한 투수계수를 산정하기 위해 마북리 시험터널 주위의 시추자료와 막장 자료로부터 얻어진 균열에 대한 정보로부터 대상지역의 등가 투수계수를 추정하였다. 대상지역의 관찰자료 (균열망에 대한 자료, 수리지질학적 자료 )로부터 통계적 균열망 해석을 위한 입력자료를 결정하여 해석모델의 신뢰성을 확보하였다. 구현된 모델로부터 모델의 크기를 증가함에 따라서 이방성 투수계수 및 투수계수의 변화를 계산하였다. 해석결과 대상지역의 투수성은 균열군의 방향성에 의해 강한 이방성을 보였다.
GEV분포는 세계 여러 나라에서 홍수와 극한강우 등의 빈도분포로 널리 활용되고 있다. L-모멘트법은 GEV분포의 매개변수 추정을 위해 일반적으로 사용되고 있는 추정법이다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV분포를 따르는 서로 다른 두 지점의 자료의 교차상관계수를 이용하여 L-모멘트 추정값인 L-변동계수와 L-왜도계수들 간의 교차상관계수를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험과정에서 생성된 비현실적이며 실험결과에 큰 영향을 미치는 음수값들을 배재한 GEV+분포를 이용하였다. 결과로, Simple Power 함수가 두지점간 자료의 교차상관과 L-모멘트 추정값들간의 교차상관 계수의 관계를 잘 모사하고 있음을 확인하였다. 다양한 GEV 분포의 매개변수 조합에 대한 Simple Power 함수의 매개변수 추정값과 정확성은 표로 제시하였다. 또한 위 연구결과를 활용할 수 있는 Generalised Least Square(GLS) 지역회귀 기법에 대해 설명하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 GLS 회귀식을 이용한 GEV 분포의 지역 매개변수를 추정하는데 있어 L-모멘트 추정값들간의 정확한 교차상관관계를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.251-260
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2009
이 논문에서는 단순 선형회귀 모형에서 회귀 계수의 최적 추정량을 구할 수 있는 자기공분산에 근거한 추정 방법을 제시하였다. 이 방법이 직관적으로 매혹적이지는 않지만 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수가 0과 1사이의 균등간격의 값을 가지면, 오차가 자기회귀 이동평균 모형을 따르면 성립하는 조건 하에서 이 최적 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 통일한 분포를 가진다는 것을 보였다. 추가적으로 똑같은 조건 하에서 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수에 확률상 수렴한다는 것을 자체적으로 입증하였다.
현재까지 이미지의 복잡성을 추정하기 위하여 여러 가지 프랙탈 차원 추정법들이 제안되어 왔으나, 그 중에서도 박스 계수법이 단순하면서도 신뢰성이 높아 공학, 과학, 의료, 지질학 등 많은 분야에 응용되고 있다. 박스 계수법은 스텝크기 ${\delta}$를 변경해가면서 이미지를 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기의 박스로 분할하고 프랙탈 도형이 포함된 박스를 계수하여 프랙탈 차원을 추정하게 되며, 이때 분할되는 박스의 개수가 정수가 되도록 이미지의 크기가 2의 거듭제곱인 정사각형을 사용하게 된다. 그러나 이미지 크기가 다르면 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기가 아닌 박스는 버리게 되고 여기에 프랙탈 도형이 있으면 정밀도 저하의 원인이 된다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 버리는 박스에 프랙탈 도형이 포함되면 실수 계수하여 정수 계수에 합산하는 한 방법을 제시한다. 제안된 방법을 프랙탈 차원이 잘 알려진 두 결정형 이미지에 적용시켜 절대오차의 평균값을 얻고 기존의 박스 계수법과 삼각 박스 계수법의 결과와 비교한다. 제안된 방법은 이미지의 크기가 달라도 안정한 값을 얻을 뿐만 아니라 다른 두 방법과 비교하였을 때 더 만족스러운 결과를 보임을 밝힌다. 또 구글맵에서 취한 우리나라 해안선과 조도 해안선 이미지에 적용시켜 그 복잡성을 계량한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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