음성신호의 분석으로부터 유도되는 직교인자는 화자의 개인성을 많이 포함하고 있으므로, 최근 많은 연구자들이 이것을 이용한 통계적 처리방법으로 화자인식을 수행하여 좋은 화자인식율을 얻고 있다. 그러나 이러한 방법들은 아직 음성의 발성속도나 시간적 동특성으로 인해서 발생하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 음성분석의 한 방법인 Karhunen-Loeve 직교 변환에 의해서 추출한 직교인자를 화자인식에 이용하는 방법에 DTW법을 결합하는 두가지 기법을 제안하였다. 첫째는 직교인자를 특징벡터로 하여 DTW법을 적용하고, 둘째는 직교인자를 최적경로에 이용하는 기법이다. 이들 두 기법에 의한 화자인식 결과와 직교인자의 통계적 처리에 의한 종래의 화자인식방법의 결과를 비교하였다. 사용된 직교인자는 음성신호에서 선형예측계수와 부분자기상관계수를 각각 추출하여 위의 화자인식방법에 각각 적용하였다. 이를 실험한 결과, 선형예측계수로 부터 얻은 직교인자를 최적경로를 이용한 기법에 적용하는 경우 88.6%의 가장 높은 인식율을 얻었다.
가스 폭발의 위험성의 증대와 함께 가스 폭발의 규모와 영향을 예측하는데 필요한 폭발 인자들을 간접적으로 추정하는 방법들이 사용되고 있다. 본 연구에서는 주로 사용되고 있는 TNT 등가량 산정법, TNO 다중에너지 방법, BST 방법의 특성과 폭발 인자를 결정하는 과정을 비교하였다. TNT 등가량 산정법의 경우, 증기운 폭발의 형태와 폭발 물질 등 다양한 조건에 따라 적합한 efficiency factor를 선택하는 것이 필요하였다. TNO 다중에너지 방법은 클래스 번호를 결정하기 위한 객관적 기준이 부족하였으며 음의 과압을 추정하지는 못하였다. 기 보고된 인자값에 오기재로 보이는 부분을 확인하였으며 수정된 인자값을 제시하였다. BST 방법은 음의 과압을 포함한 보다 상세한 폭발 인자 추정이 가능하지만 사용하는 그래프가 가시적이지 않은 문제점이 있었다. 이를 보완하기 위해 그래프를 재작성하였으며 향후 그래프의 수식화를 통한 편리한 폭발 인자 추정이 가능할 것으로 기대된다.
단기풍속 예측을 위한 진화적 선형 및 비선형 회귀분석 기반의 보정 기법을 비교한다. 모델의 체계적 오류를 교정하기 위한 효율적인 MOS(Model Output Statistics)의 개발이 필요하나, 기존의 선형회귀분석 기반의 보정기법은 다양한 기상요소의 복잡한 비선형 특성을 반영하기 힘들다. 이를 개선하기 위해서 유전 프로그래밍을 사용하여 풍속 예측에 대한 비선형 보정 수식을 생성하는 기법을 제안하고 기본 다중선형회귀분석법 및 Ridge, Lasso 회귀분석법과 비교한다. 더불어, 선형회귀분석법과 진화적 비선형회귀분석 기법의 인자 선택의 차이와 유사성을 비교하고 분석한다. 2007년~2013년의 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 재분석자료를 사용하여 제주도와 부산지역의 격자점에 대한 실험을 수행한다.
국제원자력기구의 TRS-398 측정 프로토콜을 임상에 적용하기 위해서는 사용하는 빔과 전리함에 대한 선질 보정인자가 필요하다. 본 연구에서는 몬테칼로 계산코드(DOSRZnrc/EGSnrc)를 사용하여 상용의 평판형전리함에 대한 고에너지 전자선($4{\sim}20\;MeV$)에서의 선질보정인자를 계산하였다. 계산결과를 프로토콜에서 제시하는 값과 비교한 결과 $5{\sim}20\;MeV$에서 약 1% 이내로 일치하였으며 4 MeV의 경우에는 약 1.9% 차이를 보였다. 본 연구 방법은 선질보정인자를 독립적으로 결정하는 방법의 하나로서 프로토콜에서 주어진 값들의 확인이 필요하거나 또는 새로운 모델의 전리함을 사용하는 경우에 응용될 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권6호
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pp.825-835
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2008
계량경제학 분야에서 널리 쓰이는 MGARCH(multivariate GARCH)모형은 여러개의 시계열자료들의 변동성을 함께 모형화한다. 그러나 변수가 많아질수록 추정해야 할 모수의 수가 급격하게 늘어나는 문제점이 있다. 본 연구에서는 인자 모형을 통해 자료의 차원을 축소시킴로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 국내의 주가수익률 자료에 통계적 인자 모형과 fundamental factor model을 적용하여 각각의 의미 있는 인자들을 얻은 후 이를 MGARCH모형에 적합시켰다. 또한 두 인자모형을 바탕으로 얻어진 최종 모형들의 MSE, MAD와 VaR(Value at Risk)를 계산하여 예측력을 비교하고자 한다.
우리 사회가 발전함에 따라 재해의 위험으로부터도 안전하게 살고자 하는 대중들의 욕구 또한 증가하고 있다. 하지만 최근의 기후변화와 이상홍수의 사례에서 볼 때 현재 우리가 처해 있는 자연재해로부터의 위협은 과거와는 상이하다는 것을 알 수 있다. 이러한 위협에 대처하기 위해서는 우리에게 노출된 재해의 특성을 평가하는 과정이 무엇보다 선행되어져야 한다. 홍수로 인한 피해는 대부분이 인명이나 재산피해가 주를 이루기 때문에 홍수위험도의 평가결과도 발생 가능한 인명이나 재산피해로 표현되는 것이 적절하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 지역회귀분석을 적용하여 가능 홍수 피해금액을 추산하고, 이를 통해 각 지역별 홍수위험도를 평가하는 방법을 제안하였다. 지역회귀분석은 강우유출모형이나 확률분포모형의 매개변수들을 유역 특성인자들로 표현하기 위해 수문학 분야에서 사용되어져 왔으며 본 연구에서는 이 방법을 홍수 피해금액 추정에 응용하였다. 지역회귀방법의 절차는 먼저 계측지역에서는 홍수 피해금액과 시강우량 자료를 바탕으로 비선형회귀분석을 실시한 후 이 회귀식의 계수를 다시 해당 지역의 인문 사회 경제학적 인자들로 표현하였다. 이러한 방법을 통해 지역적 인자들이 홍수 피해에 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있었으며 궁극적으로 미계측지역에서도 지역적 인자들을 통해 특정 빈도에 발생 가능한 홍수 피해금액을 추정할 수 있었다. 최종적으로 추정된 홍수 피해금액과 지역 총 자산의 비를 통해 홍수위험지도를 작성하였다. 본 연구결과를 수자원장기종합계획에서 홍수위험도 평가를 위해 사용된 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage; PFD)과 비교해 보면 PFD에서는 각 인자들의 가중치 산정에서 전문가의 주관이 개입될 수 있다는 단점이 있었으나 과거 피해금액과의 상관관계를 분석한 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있었다.
신호 교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 영향인자는 도로조건, 교통조건, 환경조건으로 분류된다. 이러한 요인들의 복합적인 관계가 포화차두시간에 영향을 미친다. 현재 포화교통류율은 이상적인 조건일 때의 포화차두시간을 산출하고, 이를 이용해서 기본 포화교통류율을 구하고, 여기에 좌 우회전, 차로폭, 경사, 중차량 보정계수을 고려함으로써 특정 차로군의 포화교통류율을 산정하고 있다. 포화차두시간에 영향을 미치는 인자들 중에서 정량적으로 나타내기 어려운 인자 즉, 퍼지적 성격을 가진 인자들은 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 퍼지 근사추론 방법을 이용하여 정성적 인자의 영향을 고려한 모형을 구축하였다. 모형의 입력자료는 강우조건과 주변밝기의 정도, 중차량 구성비의 언어적 표현를 사용하였다. 이러한 변수들에 대하여 설문조사를 통해서 퍼지집합의 멤버쉽함수를 설정하였으며. 이에 기초하여 교차로에서 각 조건별로 포화차두시간을 관측하였다. 이러한 현장 관측치를 바탕으로 퍼지 제어규칙을 설정하고 모형을 구축하였다. 모형의 평가는 추론치와 실측치를 비교함으로써 이루어 졌으며, 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE)와 평균제곱오차(MSE)를 사용하여 분석한 결과 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가되었다. 본 연구의 과정에서 강우에 의한 교통용량 감소는 중차량 구성비가 클수록 주변밝기의 정도가 나쁠수록 더욱 큰 것으로 나타났으며 그 감소율은 5.3%에서 21.8%에 이르는 넓은 범위의 값을 보였고. 주변밝기 정도에 따른 교통용량 감소는 4.7$\sim$7.5% 수준으로 나타났다.
Cs-137 및 Co-60감마선 조사장치를 사용하여 비임의 입체각이 $2.4{\pi}{\times}10^{-3}sr$에서 $17.3{\pi}{\times}10^{-3}sr$로 변함에 따른 공기의 산란인자와 두께 2.9cm 납 흡수체 사용에 따른 축적인자를 결정하였다. 그 결과 산란인자는 $1{\sim}1.064$, 축적인자는 $1.054{\sim}1.194$범위의 값을 갖는 것으로 각각 나타났다. 결정된 인자들의 검증을 위하여 계산값과 측정값을 비교한 결과 그 차이는 3.3%이하인 것으로 나타났다.
본 연구에서는 신경망 학습의 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 인자들의 결합 효과를 살펴본다. 신경망 학습에서 중요한 평가 척도로서 여기서 고려하는 인자들에는 초기 가중값의 범위와 학습률 그리고 계수조정 등이 있다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 단계적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용한다. 이를 통하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고, 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 비선형의 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 논의한다.
유전표지인자를 이용한 선발(marker assisted selection; MAS)과 전통적인 표현형기록에 근거한 반응의 비교분석을 위하여 고정효과모델(deterministic model)을 이용하여 시뮬레이션을 하였다. 자신의 단일 기록을 이용한 경우와 자신의 기록과 자신의 표지인자 정보를 이용할 경우 유전력이 높을수록 MAS의 효율성이 38%정도 높게 나타났다. 그러나 유전력이 높은 경우(50%) MAS의 효율성은 약 1%정도로서 효율성이 대단히 낮은 것으로 나타났다. 자신의 기록과 부모의 표현형 정보에 표지인자 정보를 추가할 경우 MAS의 효율성은 27% 정도였으며 마찬가지로 유전력이 높은 경우에는 효율성이 0에 가깝게 나타났다. MAS의 효율성은 유전력이 낮을수록 그리고 이용한 표지인자의 유전적 변이가 클수록 효율성이 높아지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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