총일차생산량은 물 스트레스와 환경 변수에 의해 크게 영향을 받는다. 총일차생산량과 환경변수의 상관관계는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 알고리즘과 process-based model에 적용되어 총일차생산량을 계산하는데 활용된다. 그러나 MODIS 알고리즘에서는 물 스트레스를 수증기압차이(vapor pressure deficit)로만 고려하고 있으며, process-based model에서도 제한된 변수만으로 물 스트레스를 표현하여 총일차생산량을 산출하고 있다. 본 연구에서는 에디 공분산 기법, MODIS 알고리즘, 그리고 Community Land Model 4 (CLM 4) 시뮬레이션 결과에서 얻어진 총일차생산량이 환경 변수와 가지는 상관관계를 평년과 가뭄연도를 대상으로 분석하였다. 물 스트레스를 대표하는 지수는 수증기압차이와 evaporative fraction (EF)가 사용되었다. 본 연구에서는 structural equation modeling (SEM)을 활용하여 환경 변수와 EF가 총일차생산량에 끼치는 영향을 수치화하여 평가하였다. SEM을 통해 상관성을 분석한 결과, 수증기압차이가 과소평가될 경우 MODIS 알고리즘과 CLM 4 시뮬레이션에서 생산된 총일차생산량이 수증기압차이로부터 받는 영향이 제한적임을 확인하였다. 에디 공분산 기법으로 산출한 총일차생산량의 상관성 분석 결과, 경작지에서는 관개작업으로 인해 수증기압차이가 총일차생산량에 끼치는 영향이 감소하였으나 MODIS와 CLM 4에서 산출된 총일차생산량 데이터는 이러한 관개작업의 영향을 설명하는데 제한적이었다. 본 연구결과는 MODIS와 CLM 4에서 산출된 총일차생산량의 특성을 이해하고 한계를 분석하는 연구에 도움을 줄 것으로 예상된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권3호
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pp.377-389
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2011
공정능력지수는 공정능력을 측정하고 분석하기 위하여 매우 중요한 역할을 하는 측도로, 품질수준과 밀접한 관계가 있을 뿐만 아니라 보다 높은 품질수준은 고객들에게 더 큰 만족을 가져다 준다. 제3세대 공정 능력지수 $C_{pmk}$는 gms히 6시그마 산업현장에서 공정능력을 평가하기 위하여 유용하게 사용되는 두 가지 지수 $C_p$와 $C_{pk}$보다 이론적으로 강력한 지수이다. 실제로 제조현장에서 두 가지 이상의 서로 연관이 있는 품질특성치들과 제품에 대한 규격한계들을 사용하여 보다 정확한 공정능력 분석이 필요할 것이다. 이러한 경우에 단순히 하나의 일변량 공정능력지수를 통하여 공정능력분석을 하기 보다는 벡터 공정능력지수나 다변량공정능력지수를 통하여 분석을 수행하는 것이 바람직할 것이다. 본 논문에서는 3세대 공정능력지수 $C_{pmk}$를 고려하여 2차원 벡터 공정능력지수 $C_{pmk}$ = ($C_{pmkx}$, $C_{pmky}$)$^t$에 대하여 연구하였다. 우선, $C_{pmk}$에 대한 플러그-인(plug-in) 추정량 $\hat{C}_{pmk}$과 관련하여 핵심내용인 극한 확률분포를 유도하였다. 나아가 이러한 결과를 기초로 이변량 정규분포하에서 공분산 행렬 $V_{pmk}$을 구체적으로 계산하였다. 또한 이 행렬의 추정을 통하여 벡터 공정능력지수 $C_{pmk}$에 대한 근사적인 공동 신뢰영역을 제시함으로써, 본 논문에서의 극한분포 연구결과가 벡터 공정능력지수 $C_{pmk}$에 대한 통계적 추론에 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다.
과거의 수질관리는 오염물질의 수질농도에 중심을 맞춰서 이루어져왔다. 하지만 최근 국내에 수질오염총량관리제도가 도입되고 시행되면서 농도 중심의 규제보다 과학적인 접근 방법으로 균형적인 국가개발과 함께 수질보전을 이루는 성과를 나타내고 있다. 따라서 우리나라 물관리 종합대책은 수질관리대책에서 통합유역관리체제로 전환되고 있으며, 새로운 물환경 정책추진 기반 구축과 하천환경변화에 따른 유역 관리방안이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 각각의 유역특성이 명확한 시범 유역으로 황강, 남강, 금호강 유역을 선정하였으며, 수질측정망 자료와 기상관측소 자료를 활용한 요인분석을 통해 수질-기상 항목 간의 공분산과 상관관계 등을 이용하여 변수들 간의 상호관계를 분석하였다. 요인분석 결과를 토대로 문항과 변수들 간의 상관성 및 구조를 파악하여 여러 변수들이 지닌 정보를 적은 수의 요인으로 묶어서 유역별 수질 변동특성을 파악하였다. 요인 분석결과를 토대로 시범유역별 유역특성을 평가하고 상세진단을 통해 향 후 유역별 관리체계의 방향성을 제시하고자 하였다.
본 연구의 목적은 호텔기업 구성원의 팔로워십, 조직냉소주의, 조직시민행동의 관계를 검증하는 것이다. 이를 위해 서울지역 특1급 호텔기업 구성원을 대상으로 자료를 수집하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 신뢰성분석, 확인적 요인분석, 공분산 구조분석을 실시하였다. 분석결과를 살펴보면 첫째, 팔로워십의 구성요인 중 비판적 사고와 능동적 참여는 조직냉소주의와 유의한 영향관계를 나타냈지만 열정은 유의한 영향관계를 나타내지 않았다. 둘째, 조직냉소주의는 조직시민행동의 모든 구성요인과 유의한 영향관계를 나타냈다.
본 논문에서는 2차원 이동 파라미터 추정을 위한 미분 이동 추정 기법의 수렴 특성을 분석한다. 미분 이동 추정 기법은 동영상 부호화에서의 이동 보상 예측을 위하여 많은 연구가 되어 오고 있으나, 그 수렴 특성에 대한 분석은 미미한 실정이다. 본 연구에서는 비분리 지수형 공분산 영상 모델에 근거하여 2-파라미터와 6-파라미터 이동 모델에 대한 파라미터의 추정치를 유도하며, 이를 이용하여, 잡음, 공간, 상관성, 공간 경사 선택 방법, 영역의 크기 등이 수렴속도에 미치는 영향을 정량적으로 분석한다. 분석에 대한 검증을 위하여 몇가지 실험 결과를 보인다.
본 연구는 핵심역량 지향성을 중심으로 고찰한 IT 아웃소싱 성공요인 및 결과에 관한 것으로, 아웃소싱 프로세스 관리역량과 기업의 핵심역량 지향성이 IT 아웃소싱된 업무 복잡도와 아웃소싱 성과에 영향을 미치는 지, 그리고 아웃소싱 프로세스 관리역량이 기업의 핵심역량 지향성과 아웃소싱 성과의 관계를 매개하는 효과가 있는지에 대한 실증 연구이다. 따라서 본 연구는 독립변수로 핵심역량 지향성과 종속변수로 아웃소싱된 업무 복잡도 그리고 매개변수로 아웃소싱 프로세스 관리역량을 사용하였다. 국내 IT 아웃소싱 협회에 등록된 회사의 IT 부서를 대상으로 200 개의 데이터를 확보하였고 공분산 구조방정식 모델로 분석하였다. 연구결과, IT 아웃소싱 프로세스 관리역량은 핵심역량 지향성이 아웃소싱된 업무 복잡도와 아웃소싱 성과에 미치는 영향을 매개하는 것으로 밝혀졌다. 그리고 핵심역량 지향성은 아웃소싱의 성과에 긍정적인 영향을 미치지만 아웃소싱된 업무 복잡도엔 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
In this paper, I suggest several techniques to estimate covariance matrix and compare the performance of the global minimum variance portfolio (GMVP) in terms of out of sample mean standard deviation and return. As a result, the return differences among the GMVPs are insignificant. The mean standard deviation of the GMVP using historical covariance is sensitive to the estimation window and the number of assets in the portfolio. Among the model covariance, the GMVP using constant systematic risk ratio model or using short sale restriction shows the best performance. The performance difference between the GMVPs using historical covariance and model covariance becomes insignificant as the historical covariance is estimated with longer estimation window. Lastly, the implied volatilities from ELW prices do not lead to superior performance to the historical variance.
A Data-based Covariance Matrix(DCM) is introduced in the Eigenvector(EV) method, among subspace methods of estimating multiple sinusoidal frequencies from finite white noisy measurements. It is shown that the EV with the DCM can obtain the true. frequencies from finite noiseless data Some asymptotic results and further improvement on the DCM are also presented mathematically. Monte-carlo simulations are statistically conducted from the view-points of means and standard deviations in the EV's of DCM and Conventional Covariance Matrix(CCM). Simulations show a great promise for using the DCM, particularly for the cases of short data records, closely spaced frequencies and high signal-to-noise ratios.
본 논문은 개체의 특성으로 다가의 명목형 반응변수가 반복측정 요인인 시간요인에 의해 주기적으로 반복측정 되었을 때, 자료를 분석하기 위한 모형으로 일반화된 주변 로짓모형을 논의하고 있다. 다가의 반응변수에 영향을 미치는 공변량중 일부가 처치로써 상대적으로 큰 크기의 실험단위에 배정되고 반복측정 요인인 시간요인의 수준들이 또한 처치요인으로 비확률화에 의해 상대적으로 작은 크기의 실험단위에 배정될 때 이를 고려한 모형구축과정과 예상되는 공분산 구조의 가정하에서 모수를 추정하기 위한 방법으로 가중최소제곱 방법을 이용할 수 있음을 제시하고 있다.
In frequency domain ICA, the frequency bin permutation problem falls off the quality of separated signals. In this paper, we propose a new algorithm to solve the frequency bin permutation problem using the covariance of power ratio of separated signals in multi-channel FD-ICA. It makes use of the continuity of the spectrum of speech signals to check if frequency bin permutation occurs in the separated signal using the power ratio of adjacent frequency bins. Experimental results have shown that the proposed method could fix the frequency bin permutation problem in the multi-channel FD-ICA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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