NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)는 기후 변화 모니터링과 식생 변화 탐지 모니터링을 위한 주요한 지표이며 주로 단일 기간 합성 자료 형태로 널리 활용되고 있다. 원격탐사 된 식생지수 자료는 전처리 과정을 거치게 되지만 제거되지 못한 cloud pixel, 대기 효과, 지면의 상태 등으로 인하여 NDVI 값이 저평가(low peak)되는 noise가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내 외 연구가 활발히 진행되고 있으며 최근 높은 값(high peak)을 추적하는 방법인 다중 다항 회귀식을 이용하여 noise를 보정하는 방법이 개발되었으나 부분적으로 참값보다 과대 평가되는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 과대 평가되는 문제점을 해결하고자 조화 분석을 이용하여 low peak 탐지 후 보간하는 종합적인 기법을 개발하였다. 이를 검증하기 위해 SPOT/VGT NDVI 10-day MVC 자료를 이용하여 다중 다항 회귀식을 이용한 방법과의 비교 분석을 수행한 결과 전반적인 식생 지수의 시계열 특성이 잘 나타났고 NDVI 실제 값(raw value)을 보다 현실적으로 재생산하여 조화 분석을 이용한 방법이 더 우수한 것으로 판단된다.
TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.
사고발생의 주요지점인 신호교차로 교통사고 발생건수는 해마다 증가하고 있어 교통사고를 감소시키기 위한 원인 규명이 매우 필요하다. 국내에서 연구되어진 기존의 교통사고예측 모형들은 대부분 Poisson 모형 등의 비선형 회귀분석을 이용한 사고원인분석이 주를 이루고 있다. 비선형 Econometrics 분석기법들이 사고의 성격을 분석하는데 가장 중요한 통계적 기법이기는 하지만, 도로에서 발생하는 교통사고의 원인분석적 차원에서 접근하면 이런 사고예측 모형들만 가지고 사고발생의 설명변수들을 규명하는데 구조적인 한계가 발생한다. 이는 이러한 통계적 방법들이 사고의 예측력을 높이는데 중점을 두고, 이를 위해 소수의 유효한 설명변수들만을 모형식에 포함시키기 때문이다. 따라서 사고에 대해 보다 구체적인 원인규명을 위해서는 비선형회귀분석모형의 개발과 동시에 비선형 Econometrics 분석기법의 단점을 보완하는 또 다른 통계적 노력이 필요하다. 이에 본 연구에서는 Poisson기법을 이용하여 지방부 4지 신호교차로의 사고예측모형을 개발하였고, 동시에 복합적인 인과관계를 증명하는데 다중변수관계를 포괄적으로 측정하여 탐색하는 구조방정식을 이용하여 사고모형을 개발하여 Poisson 모형의 결과값과 비교 분석하였다.
본 연구에서는 기존에 발표된 PAH 데이터 세트를 이용하여 BaP와 총 PAH의 예측을 위하여 통계적 분석을 시행하였다. 선형회귀 및 다중회귀 분석 결과, Pyr과 BaP ($R^2=0.94$), Pyr과 ${\Sigma}PAH$ ($R^2=0.99$) 사이에 매우 높은 상관성을 보여주었다. 개발된 회귀식을 이용하여 다른 PAH 측정값과 비교하기 위하여 검증과 적용 연구를 시도한 경우, 예측한 PAH 농도는 서로 유사하였다. 통계적 분석을 통해서 Pyr과 BaP가 서로 상관성이 높은 것으로 조사되어 이들 화합물 모두 연소기원 형태로 분류 할 수 있을 것으로 여겨진다. 비록 BaP나 ${\Sigma}PAH$ 예측에 어느 정도가 한계가 있을 수 있으나 개발된 회귀식을 이용할 경우 추가적인 측정 없이 PAH를 빠르게 대략적인 값을 계산 할 수 있는 장점이 있다.
본 연구는 국내 문헌정보학분야의 대표적인 4개 학술지에 2001부터 2004까지 발표된 792편의 연구논문 중 추론통계를 사용한 86편의 연구논문에서 활용한 데이터 수집방법과 추론통계기법을 비평적으로 고찰하였다. 표집방법별로 그리고 신뢰도검사와 가설과 모형의 검정에 사용된 통계기법별로 대표 연구논문을 소개하고, 사용된 기법으로 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 보인 문제점들을 논의하였다. 분석된 연구에서 표집방법으로는 확률표집보다는 비확률표집이 주로 사용되었으며, 질문지를 이용하여 데이터를 수집한 연구의 평균응답률은 74.47%로 분석되었으나, 응답률이 낮을 경우 무응답으로 인한 표집과정의 오류를 밝히려는 노력은 부족한 것으로 파악되었다. 추론통계기법 중 특히 신뢰도검사, 교차분석, 다중회귀분석, 요인분석, 다차원척도를 사용하는데 문제가 있는 것으로 분석되었다.
본 연구는 지면 데이터�V을 이용하여 다중선형 회귀분석에 의한 평면방정식을 도출하여 전역필터링 한 것을 기준으로 전체 데이터�V을 이용하여 도출된 평면방정식으로 전역필터링 한 것과 가상격자별로 평면방정식을 도출하여 지역필터링을 수행한 결과를 분석하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 지면 데이터�V을 이용한 전역필터링의 평균정확도를 기준으로 전체 데이터�V을 이용한 전역필터링의 정확도는 약 2~3%정도 떨어지고, 가상격자를 이용한 지역필터링의 정확도는 약 2~4% 떨어지는 것으로 나타났다. 특히 가상격자가 3~4cm일 때 기준자료와 약 2%의 정확도의 차이가 나타낸 것으로 보아 가상격자 사이즈를 라이다 스캔간격의 3~4배 크기로 지정하여 필터링 하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다. 따라서 필터링의 적용방법에 따라 평균정확도가 차이가 발생하였으며, 향후 보다 다양한 실제지형을 선정하여 필터링의 정확도에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.
연구목적: 본 연구에서는 서울 경기지역의 화강암을 대상으로 시추조사 시 채취된 암석 시료에서 측정된 물리적 특성 중 탄성파속도와 탄성계수로부터 암석의 일축압축강도와의 상관성을 분석하여 암석의 일축압축강도를 추정하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 119개의 화강암 시추 코아 시료를 대상으로 탄성파 속도와 탄성계수 그리고 일축압축강도와의 상관관계를 도출하기 위하여 실내 암석 실험을 실시하였다. 연구결과: 화강암에 대하여 탄성파속도와 일축압축강도 그리고 탄성계수와의 상호 관계를 단순회귀와 다중회귀로 분석한 결과는 전반적으로 관계식에 나타난 것처럼 신뢰도가 낮음을 확인하였다. 이는 화강암의 구성 입자가 균질하지 못하여 탄성파속도와 탄성계수를 이용한 압축강도 추정에 대한 활용성이 낮은 원인으로 사료된다. 결론: 본 연구에서 암석의 탄성파속도와 탄성계수로부터 일축압축강도를 추정하기 위한 상관관계를 분석하기 위하여 단순회귀분석과 다중회귀분석 방법을 이용하였다. 단순회귀분석은 결정계수($R^2$)가 0.61~0.67 이었으며, 다중회귀분석은 0.71로 나타났다. 따라서 다중회귀분석을 이용하여 암석의 일축압축강도를 추정할 때 다소 신뢰성이 높아질 수 있다. 또한, 향후 탄성파 속도와 탄성계수를 이용한 암석의 일축압축강도를 추정할 때 다양한 통계분석 기법(회귀분석, 인공신경망, 빅데이터 분석 등)을 활용하면 보다 신뢰성이 높은 결과를 얻을 수 있을 것으로 본다.
유속계수는 상수도 설계, 운영, 유지관리 등의 과정에서 항상 현장 실정이 고려된 값이 사용되어야 한다. 본 연구는 광역상수도 정밀안전진단 과정에서의 174개 실측자료를 바탕으로 유속계수와 주요 인자 간의 관계를 통계적 기법을 활용하여 분석하였다. 이들 관계를 분석하기 위해서 교차분석, 일원배치 분산분석, 상관분석 등을 수행하였으며, 그 결과 유속계수와 사용년수 및 관경이 높은 상관관계를 나타내고 여러 범주형 자료 형태 영향인자 중에 내부도장재가 상대적으로 유속계수에 많은 영향을 주는 것으로 검토되었다. 반면 다중회귀분석의 결과에서는 사용년수, 관경 및 수종이 중요한 영향인자인 것으로 검토되었다. 군집분석 결과, 유속계수는 기본적으로 사용년수 약 20년, 관경 1500mm를 기준으로 분류되는 경향이 있었으며, 유속계수는 전반적으로 사용년수에 많은 영향은 받으나 대구경 관에서는 상대적으로 사용년수보다 관경에 많은 영향을 받는 것으로 검토되었다. 마지막으로 본 연구에서는 회귀분석과 군집분석을 사용하여 유속계수 산정식들을 제안하였으며, 이러한 추정식들은 추후 광역상수도의 유속계수 결정 및 사용 시에 판단기준이 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 댐 용수공급능력에 영향을 미치는 요인들을 요인분석 통계기법을 사용하여 추출하였으며, 그 결과를 이용하여 댐 용수공급능력 추정을 위한 다중회귀모형을 개발하였다. 21개 다목적댐과 12개 생공용수전용댐을 대상으로 하였으며, 다목적댐과 생공용수전용댐으로 구분하여 요인분석을 수행하였다. 댐 용수공급능력에 영향을 미치는 변수로 유역면적, 유입량, 유효저수량, 생공용수량 등급, 농업용수량 등급, 하천유지유량 등급, 하천관리 등급, 평균강우량 등급을 선정하였다. 변수들의 상관계수 행렬점검, Bartlett의 구형성 점검, KMO 표본적합도 점검을 실시하여 변수들의 요인분석에 대한 적합성을 확인하였다. 변수들은 다목적댐의 경우 3개 요인, 생공용수전용댐의 경우 2개 요인으로 분류되었으며, 요인들을 Varimax법을 사용하여 회전시켰다. 요인분석 결과는 댐 용수공급능력에 영향을 미치는 변수들이 합리적으로 선정되었고, 이들이 요인으로 적절하게 분류되었음을 보여주었다. 요인점수를 설명변수로 사용하여 연간용수공급량을 추정할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였으며, 개발된 모형의 정확성을 평가하고 적용방법을 제시하였다. 결론적으로 댐 용수공급능력에 영향을 미치는 것으로 파악된 변수 및 요인은 댐 계획 및 설계에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 대량의 상권 데이터를 바탕으로 머신 러닝과 딥러닝 분석을 이용하여 최적의 상권 입지를 추천하는 시스템 개발을 목표로 한다. 자영업자들의 오프라인 창업에 있어 개개인의 매장 정보에 기반한 입지 조건 판단은 앞으로의 매출에 중요한 시작점이다. 따라서 상권 정보를 기반으로 미래 매출을 예측하여 최적의 상권 입지를 추천하는 기술이 필요하다. 이를 위해 기존에 선행된 다수의 회귀 기법과 더불어 강하게 편향된 데이터를 레이블링 하여 다중 분류 기법으로도 문제를 접근한다. 최종적으로 딥러닝 모델과 합성하여 더 높은 성능을 이끌어내고 이로부터 편향 데이터 처리 방법과 딥러닝 모델과의 앙상블 중요성에 대해 논의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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