식생은 자연 VOC의 배출원으로써 대부분을 차지한다. 미국의 경우 자연 VOC의 배출량이 인위적인 것의 약 1.5배에서 많게는 10배 정도에 이를 것으로 추정하고 있으며 국내에서는 지금까지 자연적 VOC에 대한 직접적 배출량 산정은 한번도 이루어진 적이 없다. 우리나라는 전국토의 약 65%가 산림으로 이루어져 있어 NVOC가 인위적인 VOC의 양을 훨씬 초과 할 것이라는 것을 예측할 수 있다. (중략)
비디오 압축 기법에서 움직임 추정(Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법(Full Search)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 이 논문에서는 현재 프레임의 매크로블록과 이전프레임의 매크로블록간의 Sum of Absolute Difference를 이용하여 탐색영역을 변경하는 새로운 예측 방법을 제시한다. 실험결과에 따르면 우리가 제안한 알고리듬은 FS와 비슷한 PSNR을 유지하면서 속도가 크게 향상된 것을 볼 수 있었다.
구조물의 손상전후에 나타나는 고유진동수와 모드 형상으로 부터 Inverse Modal Perturbation기법을 이용하여 잔교식 부두나 돌핀과 같은 대규모 항만구조물의 손상도 추정을 위한 모드 기여도 계수를 근사적으로 직접 구하는 방법을 제시하였다. 잔교식 항만구조물의 고유치 해석을 통해 구조물의 강성 변화량과 구조물의 고유진동수와 모드 형상의 변화량과 요소 손상도 계수를 도입하여 Inverse Modal Perturbation의 2차항을 고려한 관계식을 유도하고 손상전후에 구조물의 강성 감소로 나타나는 구조물의 손상도를 추정하여 수렴정도를 고찰하였다.
인삼의 수량은 토양 및 기상 환경, 재배조건 등 여러가지의 복잡한 요인들이 작용할 뿐 아니라 목적으로 하는 뿌리를 직접 관찰할 수 없기 때문에 정확한 수량진단이 어려운 실정이나 생육상황, 즉 인삼의 지상부 형질과 포장의 결주정도에 따라 예상 수확량을 추정하고자 지상부의 몇몇 형질과 근중간의 상관관계 및 수확량의 이론치와 실측치간의 부합도를 조사하였던 바, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 인삼의 수량 결정에 가장 큰 요인이 되는 근중은 지상부의 경직경, 엽장, 엽폭, 엽장의 순으로 높았다. 3. 수량진단방식은 개개의 형질별 추정방식보다는 각 주요 형질들을 종합하여 추정하는 것이 실제 수량과의 오차를 훨씬 감소시켰다.
본 연구에서는 민감한 모집단에 대한 자료수집 방법으로 직접 질문 방법 인 Black-Box 방법과 간접 질문 방법인 확률화응답기법(RRT)의 결합적 방법을 제시하였고, 층화이중추출방법을 이용하여 모수를 추정하였다. 또한, 주어진 추정량의 효율성을 Mangat과 Singh 추정량과 비교 분석하였다.
비디오 압축 기법에서 움직임 추정 (Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법 (Full Search Algorithm, FSA)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 이 논문에서는 고속 탐색 알고리듬 중 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 알고리듬 (One-bit Transform-based Motion Estimation, 1BT)을 소개하고 1비트 변환 알고리듬의 방법에 있어서 기존의 1비트 변환 알고리듬의 PSNR을 유지하면서 좀 더 빠른 속도로 인코딩이 가능한 커널 및 알고리듬을 제시한다. 실험결과에 따르면 우리가 제안한 알고리듬은 기존의 1비트 변환 알고리듬과 비슷한 PSNR을 유지하면서 속도가 향상된 것을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 추종 모형을 이용한 미시 교통류 시뮬레이션 모형(DETSIM)과 현장 조사 자료를 이용하여 단속류에서 링크의 통행시간을 추정하는 2개의 모형을 개발하였다. 2개의 모형은 통행시간과 교통변수가 가지는 비선형성에 적합하도록 퍼지논리 제어기를 이용하고 있다. 시뮬레이션의 수행결과와 현장 조사에 의하면 검지기로부터 발생하는 교통량, 점유율, 속도 자료중 링크의 통행시간을 가장 잘 반영하는 것은 점유율이며, 지점속도와 교통량은 부분적으로 통행시간에 대한 설명력을 가진다. 그러나, 통행시간을 추정하는데 적용되는 교통량, 점유율 및 지점속도는 동일한 교통상황에 대해서도 검지기의 위치에 따라 다른 값을 가지게 된다 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위한 2개의 통행시간 추정 모형을 개발하였으며. 이것은 교통량과 점유율을 이용하여 통행시간을 추정하는 모형(FETSYO)과 검지기로부터 발생되는 점유율과 지점속도를 이용하여 통행속도를 추정하는 모형(FETTOS)으로 구분된다. FETSVO모형은 이식성이 뛰어나며, FETTOS 모형은 신호주기와 녹색신호시간비 등의 자료가 요구되나, 통행시간을 직접추정하고 통행시간에 민감한 자료에 의하기 때문에 FETSVO모형보다 우수한 것으로 나타났다.
정보적 설명 변수 공간은 일반적인 충분차원축소 방법들이 요구하는 가정들이 만족하지 않을 때 중심부분공간을 추정하기 위해 유용하다. 최근 Ko와 Yoo (2022)는 다변량 회귀에서 Li 등 (2008)이 제시한 투영-재표본 방법론을 사용하여 정보적 설명 변수 공간이 아닌 투영-재표본 정보적 설명 변수 공간을 새로이 정의하였다. 이 공간은 기존의 정보적 설명 변수 공간에 포함되지만 중심 부분 공간을 포함한다. 본 논문에서는 다변량 회귀에서 정보적 설명 변수 공간을 직접적으로 추정할 수 있는 방법을 제안하고, 이를 Ko와 Yoo (2022)가 제시한 방법과 이론적으로 그리고 모의실험을 통해 비교하고자 한다. 모의실험에 따르면 Ko-Yoo 방법론이 본 논문에서 제시한 추정 방법보다 더 정확하게 중심 부분 공간을 추정하고, 추정값들의 변동이 적다는 측면에서 보다 더 효율적임을 알 수 있다.
소지역에서 직접(direct) 시계열추정을 할 수 있다면, 소지역들 추정에서 최적선형 불편 예측량(BLUP)을 일반화 시킬 수 있다. 특히 조사에서 얻어지는 관측 값의 오차가 시간상으로 상관관계가 있다면 Kalman Filter(KF)기법이 사용 될 수 있다. 이 연구는 예측 값을 활용한 소지역의 실업자 수 추정에서 표본으로 추출되지 않은, 즉 관측되지 않은 값의 예측모형에 KF기법을 적용하였다. 이는 경제활동인구수를 이용하여 현 시점의 소지역 실업자 수를 예측함수(BLUP)를 통해 추정하게 된다. 그리고 이를 단순 회귀분석 추정치와 비교하였다.
현재 사용하고 있는 입목(立木) 재적표(材積表)는 대부분 전국 공용으로 제작되어 있기 때문에, 특정 지역에 적용할 경우 재적을 과소(過小) 또는 과대(過大) 추정(推定)하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 가지고 있는 현존(現存) 낙엽송 재적표를 보정(補正)하여 특정 지역(地域)의 입목(立木) 재적(材積) 추정(推定)에 직접 적용(適用)할 수 있는 방법(方法)을 제시(提示)하였다. 이를 위하여 먼저 홍천지역의 낙엽송 표본자료(標本資料)에 대하여 추정모형(推定模型)을 이용하여 가장 적합(適合)한 재적식을 작성(作成)하고, 그 재적식으로부터 추정된 지역 재적과 전국 공용(共用)인 재적표(材積表)의 값의 관계를 지방적(地方的) 재적표(材積表) 작성에 의한 직경별(直徑別) 재적(材積)으로 비교(比較)하였다. 지역(地域) 보정(補正)을 위한 관계식은 평균비(平均比) 추정량(推定量)(ratio-of-means estimator)에 의하여 추정(推定)된 홍천과 전국의 낙엽송 재적의 평균비(平均比)를 이용(利用)하여 제시(提示)하였다. 홍천 지역의 낙엽송 입목(立木) 재적(材積)은 평균비(平均比) 추정량(推定量)에 의하여 V홍천=1.078 V재적표로 추정(推定)할 수 있었다. 이 보정식은 기존(旣存)의 재적표(材積表)를 이용하여 간단하고 정밀(精密)하게 홍천지역의 낙엽송 입목 재적을 직접 추정(推定)할 수 있는 것으로 판명(判明)되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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