• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1171-1180
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• 2010

회귀함수의 비모수적 적합에서 공변량의 차원이 증가함에 따라 추정량의 극한성질이 좋지 않음이 잘 알려져 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 방법중의 하나는 단일지표모형의 추정을 이용하여 공변량의 차원을 1차원으로 줄이는 것이다. 단일지표모형에서 계수 추정 방법으로는 반복적으로 해를 계산하여 근사치를 구하는 방법인 준모수적 최소제곱법과 비반복적으로 계산하여 구하는 도함수 가중평균법이 있다. 두 추정 방법 모두 모수적인 방법과 같은 수렴비율로 정규근사한다고 알려져 있지만 실질적인 성능에 관한 비교는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 두 방법에 의한 추정치의 분산을 비교하여 어떠한 방법이 좋은지를 파악하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제21권1호
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• pp.1-17
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• 2008

형제 쌍(sibpair)의 연속형 형질(continuous traits) 자료를 이용한 유전연관성 검정 법(linkage test)으로서 Haseman과 Elston (1972)의 최소제곱(ordinary least square, OLS) 회귀분석법이 주로 사용된다. 비모수적 방법으로서 제시된 Kruglyak과 Lander (1995)의 검정통계량은 Haseman과 Elston (1972)의 방법에 대응되는 방법처럼 보이지만 실제로는 매우 다르다. 본 논문에서는 Kruglyak와 Lander (1995)의 검정통계량과 Haseman과 Elston (1972)의 검정통계량의 관계를 설명하고 모의실험으로 두 검정통계량의 검정력을 비교한다. 유전연관성에 사용되는 형제 자료의 특징은 한정된 설명변수의 값에 매우 많은 자료가 반복(replicated)되었다는 점이며, 이러한 반복 자료에 더욱 적절한 가중 회귀분석법을 제안한다. 가중 회귀분석법의 효율성을 정규분포 또는 정규분포가 아닌 연속형 형질 모의실험 자료로 알아본 결과 형제 쌍 자료의 유전연관성 검정에서 가중 회귀분석법이 다른 검정법들보다도 검정력이 높음을 확인하였다.

• 서비스연구
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• 제10권1호
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• pp.55-67
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• 2020

미세먼지 문제는 최근 우리나라 국민의 최대 관심사로 부상되었고 정부 및 지방자치단체에서도 상당한 노력을 기울이고 있다. 그간 미세먼지와 관련하여 다수의 학술적 연구가 진행되어왔지만 경제 분야의 연구는 상대적으로 미흡하였다. 본 연구에서는 미세먼지가 개별 주식에 어떠한 영향을 끼치는지에 대하여 빅데이터 분석을 통해 알아보고자 한다. 2013년부터 2017년까지 총 5개년을 대상으로 PM10농도 미세먼지 데이터와 미세먼지 테마주 데이터와의 관계를 분석하였다. 연구방법으로는 일반화최소제곱법을 사용한 선형회귀모형을 사용하여 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 미세먼지 농도가 전일에 비해서 증가했을 때 미세먼지 테마주의 주가가 상승하는 것으로 나타났다. 그리고, 2013년부터 2017년까지 주가변동 분석결과 회귀계수 값이 큰 기업은 매년 달라졌다. 5개년 동안 제일 큰 반응을 보인 기업은 오공, 웰크론, 동성제약, 삼일제약, 모나리자 순이었다. 그 중 연도별로 반복적으로 등장하는 기업으로는 모나리자가 2014년, 2015년, 2017년에, 삼일제약은 2015년, 2016년, 2017년에, 웰크론은 2016년, 2017년에 반복적으로 회귀계수가 크게 나타났으며 해당 기업은 미세먼지 농도에 주가가 민감하게 반응하는 기업이라고 사료된다. 향후 PM2.5 측정 데이터가 충분히 쌓이게 된다면 PM2.5의 농도를 독립변수로 한 연구와 비교·분석하는 것도 의미가 있을 것이다. 본 연구에서는 미세먼지 농도만을 독립변수로 하였는데 설명력을 높일 수 있는 변수를 추가한다면 좀 더 의미있는 연구결과를 기대할 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.39-49
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• 1991

수준측량자료를 효율적으로 처리하는 정보시스템을 제안한다. 이 시스템은 입력, 조정, 질의/응답 모듈로 구성된다. 입력모듈은 체인을 기초로 하여 수준측량자료관리에 적합하게 설계되었다. 조정모듈은 최소제곱법에 의해 측정값을 조정하며 Baarda의 자료탐색법에 의해 과대오차를 검정한다. 질의/응답 모듈은 사용자에게 수준점의 표고와 그 위치를 제공한다. 이 시스템은 수준측량자료의 특성을 응용하여 까다로운 반복작업을 줄임으로써 작업능률을 향상시켰다. 필요한 경우, 특수한 목적을 수행하는 단위모듈을 부가하여 시스템을 쉽게 확장 할 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제14권2호
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• pp.146-151
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• 2011

시추공 탄성파 초동주시에 유입될 수 있는 잡음 중에서 주시토모그래피 결과에 심각한 영향을 미치는 체계적인 잡음인 송신원 종속적인 잡음과 수신점 종속적인 잡음을 해당기록의 정보정으로 산출하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 공통 송신원 또는 공통 수신점 모음의 초동주시를 적합 하는 최소제곱근사 곡선으로부터 해당 송신점 또는 수신점 종속적인 정보정을 산출하는 방법이다. 제안한 방법의 적용성을 검토하기위하여 잡음제거 모의실험을 수행하였다. 대상 모델로 균질한 매질 내에 있는 소규모 터널모델을 설정하고, 파선추적법에 의하여 주어진 측선배열에 대한 초동주시를 산출하고 이 기록에 송신/수신점 종속적인 잡음을 첨가하고 이를 산출하는 실험을 수행하였다. 잡음의 rms가 이상대의 존재로 인한 최대 예상 주시지연의 25%인 경우, 제안한 방법을 7회 반복 시행함으로써 성공적으로 잡음을 추출할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제27권5호
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• pp.619-628
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• 2009

LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.

• 한국측량학회지
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• 제31권4호
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• pp.331-339
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• 2013

LiDAR 측량은 고밀도로 정확하게 거리를 측정하는 장점 때문에 지표면과 지표면 위의 객체를 3D 모델링하는데 사용되는 주요기술 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 고밀도 LiDAR 데이터와 RANSAC 알고리즘을 이용하여 자동으로 철도전력선을 탐지하고 모델링하는 방법을 개발하는데 있다. 철도전력선을 탐지하기 위하여 레이저 데이터의 다중반사 특성과 철도전력선에 대한 형상정보를 이용한다. 이를 위한 프로세스는 최초 단위라인을 찾기 위한 직육면체 분석과 라인 추적, 연결 그리고 색인 작업으로 구성되며, 반복 RANSAC과 라인 파라미터를 구하기 위한 최소제곱법이 모델링을 위하여 사용된다. 철도전력선의 경우에는 정확도 확인을 위한 실측자료를 구하는 것이 매우 힘들어서 정량적인 정확도 평가가 어려우나 모델에 대한 레이저점군의 표준편차는 x-y 및 z 좌표 각각 8cm와 5cm로 양호하였고, 육안 검사에 의한 완성도면에서도 원 데이터와 비교할 때 모든 철도전력선 라인이 탐지 및 모델링된 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 방법의 모든 과정은 완전히 자동화하였으며, 특히 다수의 전력선이 복잡하게 설치된 지역에서도 적용될 수 있도록 개발하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제11권4호
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• pp.21-27
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• 2003

IKONOS 2호와 QuickBird 2호의 센서 모델로서 제공되는 RPC(rational polynomial coefficients) 모델은 물리적 센서 모델의 대체 모델로 다양한 센서에 적용 가능하다. 고해상도 위성들이 상용화되면서 각기 센서들의 복잡성과 보안성 문제로 인해 물리적 센서모델을 대체할 수 있는 센서 모델로서 RPC의 활용도가 높아지고 있다. 대표적인 상업용 고해상도 위성인 IKONOS 2호는 물리적 센서 모델을 공개하지 않고 각영상에 대한 RPC만을 제공하며 QuckBird 영상은 센서의 기하 정보와 함께 RPC를 제공한다. 이에 본 연구에서는 물리적 센서모델로부터 RPC를 추출하는 원천 기술을 확보하고 RPC의 물리적 센서모델에 대한대체 적합성을 평가해보고자 하였다. 이를 위해 공간해상도가 높은 항공사진과 국내 위성인 KOMPSAT 1호의 기하 모델로부터 분모식과 차수를 달리하는 RPC모델들을 추출하는 실험을 수행하였다. 최소제곱법을 통해 RPC 초기값을 구하고 Levenberg Marquardt 기법을 이용하여 반복 조정한 RPC를 물리적 센서 모델과 비교 평가하여 최적의 RPC를 결정하였다. 그 결과 항공사진은 분모식이 동일한 1차 RPC가 KOMPSAT 1호는 분모식이 상이한 3차 RPC가 가장 정확도가 높았으며 각 오차(RMSE)는 $2{\times}10^{-5}$ 화소 이하로 나타났다.

• 대한환경공학회지
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• 제30권6호
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• pp.642-652
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• 2008

본 연구는 축산폐수 중 COD$_{Cr}$을 응집공정 후 Photo-Fenton 공정에 의해 산화분해 최적조건 및 제거 예측식에 수립에 관한 연구이다. 본 연구는 축산폐수 중 COD$_{Cr}$에 대한 Photo-Fenton 산화반응을 이용하여 이들 분해특성을 2차원 반응모델로 추정하기 위해 중심합설계법 대안으로 많이 사용되고 있는 박스-벤켄법(Box-Behnken method)을 이용하였다. 최적조건 수립을 위한 입력변수, 즉 3가지 변수(Fe(II)(x$_1$), $H_2O_2(x_2)$, pH(x$_3$)) 등을 램덤화, 반복화 및 블록화 원리에 따라 실험설계하여 반응값에 대한 예측식을 수학적으로 산출하였다. 수학적 및 통계적으로 산출된 예측식은 Y = 79.3 + 15.61x$_1$ - 7.31x$_2$ - 4.26x$_3$ - 18x$_1{^2}$ - 10x$_2{^2}$ - 11.9x$_3{^2}$ + 2.49x$_1x_2$ - 4.4x$_2x_3$ - 1.65x$_1x_3$와 같이 얻을 수 있었고 COD$^{Cr}$ 제거율(%)의 실측치에 대한 예측치의 적합도(goodness of fit) 검증시 결정계수(coefficient of determination: R$^2$) 0.96으로 에측식을 충분히 설명할 수 있었다. 예측 모형에 대한 최소제곱추정법으로 적합된 반응표면에서 1차 선형항(linear term)은 Fe(II)(x$_1$), $H_2O_2(x_2)$, 그리고 pH(x$_3$)은 상승작용(synergistic effect)으로 반응모델에 유의한 차이를 보였으며(p < 0.001) 그러나 교호항(cross-product term)은 $H_2O_2$ $\times$ pH(x$_2x_3$)와 순수이차항(quadratic terms)의 Fe(II) $\times$ Fe(II)(x$_1{^2}$), $H_2O_2$ $\times$ H$_2O_2$(x$_2{^2}$) 그리고 pH $times$ pH(x$_3{^2}$) 등은 대립적인(감쇠)(antagonistic effect) 작용으로 반응모델에 유의한 차이를 보였다(p < 0.01). 반응 모델에 대한 예측식 수립 후 COD$_{Cr}$ 제거율(%)의 최적조건을 도출하기 위해 정준분석(canonical analysis)와 능선분석(ridge analysis)에 이용한 결과 반응값(결과값: Y)은 84 $\pm$ 0.95%, COD$_{Cr}$ 최적처리를 위한 변수들의 조건은 Fe(II)(X$_1$) = 0.0146 mM, $H_2O_2$(X$_2$) = 0.0867 mM 그리고 pH(X$_3$) = 4.704 등의 결과를 얻을 수 있었다. 또한 이들 최적조건을 이용하여 재현성을 통한 모델검증 결과 높은 신뢰성을 보였다.