주택입지에 영향을 미치는 공간변수의 우선순위를 평가하는 과정은 일부 전문가의 경험과 직관에 의존해 온 것이 사실이다. 산간 분지에서 주택(134채)의 밀도와 태양광도 관련 공간변수의 상관성을 파악하기 위해 다중공간 회귀분석 기법이 활용되었다. 전통적인 이론에서 주택 입지를 설명하는 전형적인 변수인 고도, 경사, 도로에 대한 접근성 등은 주택밀도에 대한 영향력에서 주요 변수로서 역할을 하지 못하였다 동지의 일사량과 일조시간이 산간분지에서 주택밀도를 설명할 수 있는 결정적인 변수였다. 산간분지에서 주택 입지가 전통적인 이론에서 제시하는 고도, 경사 등 이상적인 지형특성보다는 그림자로 인한 음지를 피하는 것을 최우선 순위로 고려하는 것이 확인되었다.
통계적 회귀모델과 보간모델은 구조공학 분야에서 실제실험과 전산실험의 결과로부터 자료를 분석하고 응답을 예측하기 위해 적용되었으며 최근 10 년 동안 다양한 설계방법론들과 함께 발전해왔다. 그러나 그들은 구조물의 크기와 형상과 같은 공간변수에 대해서만 취급해왔고 시간변수에 따라 변하는 시간-변화 동적응답을 고려할 수 없었다. 본 연구에서는 공간변수와 시간변수를 모두 취급하여 시간-변화 동적응답을 고려할 수 있는 다중응답접근법 기반 통계적 공간-시간 메타모델을 제안한다. 대표적 회귀모델인 반응표면모델과 보간모델인 크리깅모델을 구조공학 예제의 시간-변화 동적응답에 적용한다. 또한 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제함수와의 비교를 통해 두 통계적 공간-시간 메타모델의 정확성을 비교한다.
본 논문은 통계적 Regression방법인 Alternating Conditional Expectation(ACE) 방법을 적용하여 다중계측기를 이용한 공간 변수의 분포에 대한 추정 혹은 재구성 문제를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 한다. 계측기 설치 비용 및 설치 위치의 한계로 인해 완벽하게 이루어지기 힘든 공간 변수의 연속적인 분포 추정은 공정 시스템이나 안전성 관련 변수의 감시분야에 많이 응용되고 있다. 본 논문은 계측기 추가에 따르는 비용을 줄이거나 동일한 수의 계측기로 측정오차를 감소시킬 목적으로 가상계측기의 개념을 도입하고 이를 적용하기 위한 통계적 추정 방법론을 기술하고 있다. 수치모사를 통한 분석결과 본 방법은 비선형성이 큰 변수분포에 대해서도 Robust한 결과를 주는 것을 확인하였다.
USN의 중계경로에 대한 연구는 주로 비공간 데이터를 위주로 이루어지고 있으며 지도 중첩법에 의한 공간분석이 이루어지지 않아 신뢰성에서 한계를 노출하고 있다. 본 연구는 공간변수별로 가중치를 부여하고 전파 확산 예측모델과 연계하여 전계강도를 산출하고 이에 의거하여 중계망의 분포를 지도화하였다. 전파장애에 개입되는 다양한 공간 변수를 통합하여 제작된 컴퓨터 지도는 기존에 조사지점에만 국한된 통계 수치정보가 지닌 한계를 극복하고 시청각 효과를 이용하여 광역적인 중계망 변화 추이를 시각적으로 제시하였다. 개별 셀과 연구지역 전체에 대해 전파중계망에 대한 정량적인 근거는 다양한 자료처리능력, 신속성을 바탕으로 지금까지는 불가능했던 전파 중계망에 대한 실시간 지도화 기능을 제공하였고 노드의 장애가 발생하였을 경우 대안을 마련하기 위한 보조수단으로서 활용가치가 매우 높을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 다중카메라를 이용한 3차원 공간 구성에 대한 분석을 위해 실제 카메라의 3차원 위치를 분석하였다. 카메라의 3차원 위치 분석을 위해서 카메라 교정법을 이용하였으며 교정 결과 얻은 카메라의 외부변수를 역좌표변환하여 카메라의 3차원 위치를 얻었다. 다중카메라 교정을 위해서 10대의 카메라를 다섯 쌍의 스테레오 카메라로 묶어 교정을 하였다. 이러한 과정을 통해 얻은 카메라의 외부변수의 역좌표변환으로 실제 카메레라의 위치를 계산하였고 이것의 정확한 3차원 위치정보를 얻기 위해 초기 교정에서 선택된 12개의 점을 기초로 하여 각 좌표의 8-방향의 좌표 결과를 얻게 된다. 이렇게 해서 얻은 좌표를 이용하여 카메라 교정 과정을 반복하였다. 그 결과 카메라의 정확한 3차원 위치를 얻었으며, 또한 마커 좌표의 변화가 카메라의 위치에 영향 정도를 분석하였다.
본 논문에서는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크를 소개한다. Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지며 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현된다. 다항식의 계수인 연결가중치는 오류역 전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 또한 실수 코딩 유전자 알고리즘을 이용하여 제안된 네트워크를 최적화한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
임분 단위의 재적 및 생체량은 LiDAR 자료의 높이 분포변수들로부터 추정될 수 있다. LiDAR 자료의 높이 분포변수들은 재적을 측정하는 임분고(stand height)와 임분평균 지하고(mean crown base height), 그리고 수관형태에 따른 평균수관장(mean crown depth) 등의 변수와 직 간접적인 연관성이 있다. 그러므로, 본 연구에서는 잣나무림의 샘플지역에서 반사된 LiDAR 자료의 높이분포변수를 이용하여 임분단위의 수간재적을 추정한 다음, 앞 세부연구에서 수행한 방법을 이용하여 임분의 생체량을 추정하였다. 변수는 임분 내에서 반사되는 LiDAR 자료의 평균높이, 최대 최소높이, 높이값들의 표준편차, 변이계수, 첨도, 왜도, 식생반사비율, 10분위 높이자료와 강도데이터의 기술통계량 등을 사용하였다. 그리고, 최종적인 임분수간재적은 다중회귀분석을 통하여 수행되었다. 다중회귀분석을 통하여 각 변수들은 임분수간재적과 가장 관련있는 2~3개의 변수들로 추려졌으며, 추정된 회귀식의 결정계수는 0.66으로 분석되었다. 또한 유보표본을 이용하여 검증한 결과의 결정계수는 0.59로 분석되어 LiDAR 자료의 높이분포변수들은 임분의 재적을 비교적 잘 설명할 수 있음이 밝혀졌다.
최근 북극은 매년 영구 동토층이 녹아 눈으로 덮인 땅이 드러나고 있어 해당 지역 관리를 위한 공간정보가 필요하다. 한국의 국토지리정보원(NGII)은 극지방의 공간정보를 구축하여 극지공간정보 서비스를 제공하고 있으나, 식생 정보는 제공되지 않고 있으므로 식생 공간정보 구축을 위한 추가적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 북극 스발바르제도의 뉘올레순 지역에 대한 식생 분류를 수행하기 위해 다중 시기의 Sentinel-2 영상을 사용하였다. 전처리 단계에서는 다중 시기 Sentinel-2 영상으로부터 10개 밴드와 6가지 정규 지수식을 생성하였다. 영상 분류는 8개 속성에 대한 토지피복분류를 통해 전체 식생 영역을 추출하는 과정과 전체 식생 영역 내에서 다시 세분류를 수행하는 과정으로 이루어졌다. 영상 분류 알고리즘은 OOB(Out-Of-Bag)를 통해 정확도 평가 및 변수 중요도를 산정할 수 있는 랜덤포레스트를 사용하였다. 전체 정확도는 다시기 영상이 사용되었을 경우와 식생 지수가 추가되었을 경우의 이점을 확인하기 위해 사용된 영상 수에 따라 각각 정확도를 산정하였다. 단일시기의 Sentinel-2 영상은 전체 정확도가 77%였으나, 7개의 다중 시기 Sentinel-2 영상을 기반으로 학습하였을 때, 81%로 향상되었다. 또한, 식생 지수가 추가로 사용된 학습에서 전체 정확도가 약 83%로 향상되었다. 식생 분류 시 변수 중요도는 적색, 녹색, 단파적외선-1 밴드가 가장 높은 변수로 선정되었다. 본 연구는 극지방의 식생에 대한 분류를 수행할 시 입력특성을 최적화하는 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 운영 체제(Operating System)에서 수행되는 프로세스(Process)의 가상 주소 공간(Virtual Address Space)을 기존의 단일 가상 주소 공간에서 다중 가상 주소 공간으로 확장시켜서, 하나의 프로세스가 기존보다 더욱 넓은 가상 메모리 영역을 쉽게 사용할 수 있도록 해주는 방안을 제안한다. 최근 컴퓨팅 기기들은 비약적으로 증가한 메모리를 쉽게 사용할 수 있는 수단이 필요하다. 최근 PAE(Physical Address Extension)를 지원하는 32 비트 프로세서나 32 비트 명령어를 같이 지원하는 64비트 프로세서들은 프로세스의 가상 주소 크기보다 더욱 큰 용량의 메모리를 사용할 수 있어서, 한 프로세스가 장착된 메모리의 일부분 밖에 사용할 수 없는 일이 발생한다. 이를 해결하기 위해서 64비트 프로세서의 경우 64-비트 명령어를 사용하지만 이는 프로그램의 명령어 크기나 포인터 변수 크기의 증가로 메모리 사용량을 크게 늘릴 수 있어서 서버 컴퓨터나 데스크탑 PC 와 같이 충분한 양의 메모리를 장착한 시스템에서만 효과적이다. 본 논문에서 제안하는 다중 주소 공간을 지원하는 프로세스는 모바일 및 임베디드 기기와 같이 상대적으로 제한된 용량의 메모리를 지원하는 시스템에 유용할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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