정지궤도 기상위성자료의 시차오류(Parallax error)는 기상위성 산출물 중에서 구름과 관련된 산출물의 위치 오류를 발생시키기 때문에 강수의 유무와 강도를 옳게 분석하더라도 강수위치 선정에 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 시차오류를 보정하는 방법을 제시하고 보정방법을 검증 및 적용하는데 목적이 있다. 시차오류에 의한 구름위치 보정은 첫째, 원래의 위성친정각파 구름고도를 입력 자료로 보정된 위성천정각을 산출한다. 둘째, 보정된 위성천정각과 위성방위각을 이용하여 위성시차오류를 보정하여 구름의 원래 위치에 가깝게 옮겨준다. 시차오류는 위성천정각이 증가하고 구름고도가 증가 할수록 더 크게 나타나며, 동아시아지역($20{\sim}50^{\circ}N$)에서는 최대 약 25km의 구름위치오류가 발생 할 수 있다. Terra MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectrometer)의 센서천정각 $20^{\circ}$이내의 관측 자료와 검증한 결과 시차 보정된 구름위치가 원래 위치에 가깝게 개선된 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 정지위성 시차오류 보정방법은 향후 아시아지역의 여러 정지궤도 기상위성의 영상 활용성 증대에도 기여할 것이다.
본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.
이 논문은 형태소 사이의 문법 관계(Grammar Relation)에 기반하여 형태소 간의 의존 관계를 규정하고, 이를 바탕으로 의미 오류와 문체를 검증하는 문법 검사기를 제시한다. 이 방법으로 다수 어절에 걸친 의미적 오류 뿐만 아니라 번역체 문구와 뜻의 전달을 어렵게 하는 문구 등과 같이 문장을 힘없게 만드는 문체 오류를 검증한다. 또한 이러한 오류를 검증하기 위한 지식베이스의 구현과 의존 문법(Dependency Structure Grammar)을 이용한 부분 문장 분석 알고리즘을 제시한다. 이 논문에서 제시한 문법 검사기는 향후 파싱 등의 문장 분석에 중요한 자료로 이용될 것으로 기대한다.
본 연구는 일점 측정을 토대로 연직 유사 농도 계산시 예상되는 입력 자료의 부정확함 때문에 발생하는 오류의 크기를 연구하였다. 오류 가능성이 있는 원인인 채취기의 위치, 수면 및 하상고도, 침강 속도, $\beta$ 와$\kappa$ 값은 미국 리오그란데 강으로부터 얻는 자료를 사용하여 비교, 검증되었다. 그 결과 일점 부유사 채취를 토대로 간편한 유사 농도식과 속도 분포식을 사용하여 평균 유사 농도를 산정할 수 있었다. 이 계산 중에서 가장 불확실한 점은 부유사의 연직 유사 분포식에서 Rouse수인 z였다.
토지적성평가시스템은 국토이용관리법과 도시계획법이 국토의 계획 및 이용에 관한 법률로 통합되면서 국토의 이용, 관리, 개발을 위하여 최근 소개되었으며, 토지의 공간 입지적 특성, 활용가능성, 주변 개발 여건 등을 고려하여 토지의 용도를 구분하기 위한 기준을 제공하여 준다. 토지적성평가시스템의 데이터베이스를 구축하기 위해 산림청, 환경부, 수자원공사 등과 같은 유관기관의 자료와 LMS자료, 공시지가 등이 사용되었다. 따라서 본 연구에서는 진주시의 토지적성평가시스템을 위한 데이터베이스 구축과정에서 관련 자료간의 정확도 차이, 자료취득 시기의 불일치, 지적공부 미 수정사항 등 다양한 자료오류를 분류하고 검증함으로서 보다 정확한 토지적성평가체계를 구축할 수 있는 방안을 제시하였다.
한국어의 언어분석을 위한 가공코퍼스의 하나인 품사부착 코퍼스는 형태소 언어분석의 기초가 되는 자료로서 각종 언어분석 모델의 학습자료와 관측자료 또는 검증자료로서 중요한 역할을 한다. 품사부착 코퍼스의 구축은 많은 노력과 시간이 요구되는 어려운 작업이다. 기존의 구축방법은 자동 태거의 결과를 일일이 사람이 확인해 가면 오류를 발견하고 수정하는 단순 작업이었다. 이러한 단순 작업은 한번 수정된 자동태거의 반복적 오류, 미등록어에 의한 오류 들을 계속적으로 수정해야하는 비효율성을 내포하고 있었다. 본 논문에서는 HMM기반의 자동 태거를 사용하여 1차적으로 한국어 문서를 자동 태깅한다. 자동 태깅 결과로부터 규칙기반의 오류 수정을 추가적으로 행한다. 이렇게 구축된 결과를 사용자에게 제시하여 최종 오류를 수정하고 이를 앞으로의 태깅작업에 반영하는 품사부착 워크벤치에 대해 기술한다.
본 논문은 BIM 기반 설계 검토를 통하여 사전에 방지된 설계 오류와 그 영향도를 통계적으로 분석한다. 이를 위하여 한국에서 수행되었던 2개 BIM 프로젝트에서 BIM 기반 설계 검토를 도입함으로써 발견되었던 약 800여건 이상의 설계오류를 설계 오류 발생 원인별(비논리적 오류, 도면 상이, 누락), 발생 공종별(구조, 건축, 설비)로 분류한다. 시공 이전에 발견된 설계 오류로 인하여 발생할 수 있는 재작업과 공사비, 공사기간, 품질에의 영향 여부를 해당 현장의 실무자와의 인터뷰를 통해서 분류하고, 설계 오류와의 확률적 관계를 로지스틱 회귀분석을 이용하여 분석한다. 분석결과, 설계 오류 발생원인이 공사비 증가, 공기 지연, 품질 저하, 재작업을 유발 확률 예측에 통계적으로 가장 유의미한 관계가 있었다. 두 개의 프로젝트에서 수집된 자료만을 활용하여 설계 오류 간의 관계를 분석하였지만 설계 오류의 특성의 관계가 유사하다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다. 향후에는 다수의 프로젝트에서 수집된 자료를 분석하여 이를 검증하고자 한다.
본 연구에서는 중학교 2학년 106명의 학생들을 대상으로 대수 문장제 해결에서 나타난 오류의 유형을 조사하고, 학생들의 오류 유형과 Polya의 문제 해결 단계의 관련성에 대하여 알아보았다. 연구 결과 대수 문장제 해결에서 학생들의 오류는 "잘못 해석된 언어"(39.7%), "왜곡된 정리나 정의"(38.2%), "기술적 오류"(11.8%), "검증되지 않은 답"(7.4%), "오용된 자료"(2.9%), "논리적으로 타당하지 않은 추론"(0%)의 6가지 오류로 분류하였다. 대수 문장제 해결에서 나타나는 학생들의 오류가 대수 문장제 해결과 어떤 관련성을 가지고 있는지 조사한 결과 학생들의 특정 오류 유형과 문제 해결 단계 사이에 긴밀한 관련성이 발견되었다. 오용된 자료의 오류를 범하는 학생들은 대부분 계획 실행 단계를 성공적으로 수행하지 못하였고, 잘못 해석된 언어, 왜곡된 정리나 정의의 오류를 범하는 학생들은 문제의 이해, 계획의 작성, 반성 단계를 성공적으로 수행하지 못하였다. 검증되지 않은 답의 오류를 범한 학생들은 계획의 작성과 반성의 단계를 성공적으로 수행하지 못하였으며, 기술적 오류를 범한 학생들은 특히 반성 단계를 성공적으로 수행하지 못하였다.
2003년 $\ulcorner$국토의계획및이용에관한법률$\lrcorner$이 제정되면서 합리적인 토지이용을 유도하기 위해 시행되고 있는 토지적성평가제도는 토지의 공간 입지적 특성, 활용가능성, 주변 개발 여건 등을 고려하여 토지의 용도 구분을 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 토지적성평가 데이터베이스의 주제도로부터 자료취득 시기의 불일치, 지적 불부합, 지적공부상의 등록 오류 등 토지적성평가 기초자료의 구축 오류를 도출하고, 다양한 공간영상정보자료 즉, 고해상위성영상이나 항공영상, 현장의 촬영영상 등과 구축된 벡터기반의 각종 주제도들을 비교 검증함으로써 토지적성평가체계의 DB 정확도를 향상시키고 평가결과의 신뢰성을 확보하는 데 그 목적을 두고 있다.
P300 숨긴정보검사에서는 조사대상자가 거짓을 말하고 있는지 판단하기 위하여 관련자극의 P300 진폭이 무관련자극의 P300 진폭보다 통계적으로 유의하게 더 큰지를 평가한다. 구체적인 통계적 방법으로 독립표본 t 검증 또는 부트스트랩 방법을 사용할 수 있다. Rosenfeld와 Soskins, Bosh, Ryan(2004)은 "개인 내에서 관련자극과 무관련자극의 P300 평균을 비교하는데 사용하기에는 t 검증이 너무 둔감하다."면서 부트스트랩 방법을 사용하였다. 본 연구의 목적은 P300 숨긴정보검사에서 t 검증의 검증력이 부트스트랩 방법보다 더 낮은지 평가하는 것이다. 이를 위하여 39명의 실험참가자로부터 측정한 뇌파자료를 이용하여 Monte Carlo 연구를 수행하였다. 연구결과, t 검증과 백분위를 이용한 부트스트랩 방법의 1 종 오류율은 서로 비슷하였으며, 백분위를 이용한 부트스트랩 방법의 검증력이 t 검증의 검증력보다 약간 더 높았다. 두 검증 방법의 1 종 오류율은 모두 유의수준보다 낮은 값을 보였으며, 검증력은 이론적인 t 검증의 검증력보다 약간 낮은 값을 보였다. 반면에 표준오차를 이용한 부트스트랩 방법의 1 종 오류율과 검증력은 이론적인 t 검증의 1 종 오류율 및 검증력과 비슷한 값을 보였으며, t 검증의 검증력보다 실험조건에 따라 .012 ~ .081 더 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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