본 연구에서는 엔트로피를 이용한 독립성분분석(ICA : Independent Component Analysis)에서 점수함수(score function)를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 점수함수를 생성하기 위해서 원 신호(original signals)에 대한 확률밀도함수의 추정이 반드시 필요하고 밀도함수가 미분 가능해야 한다. 따라서 원 신호에 따른 적응적인 점수 함수를 유도할 수 있도록 커널 기반의 밀도추정(kernel density estimation)방법을 사용하였으며, 보다 빠른 밀도 추정 계산을 위해서 식의 형태를 컨볼루션(convolution) 변환 한 후, 컨볼루션을 빠르게 계산할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform) 알고리즘을 이용하였다. 제안한 점수함수 생성 방법은 원 신호에 확률밀도분포와 추정된 신호의 확률밀도 분포의 오차를 줄이는 역할을 한다 실험 결과, 암묵신호분리(blind source separation)문제에서 기존의 Extended Infomax 알고리즘과 Fixed Point ICA 보다 원 신호와 유사한 밀도함수를 추정하였고, 분리된 신호의 신호대잡음비등(SNR)에 있어서 향상된 성능을 얻을 수 있었다.
불포화토에 대한 흐름문제를 해석하기 위해서는 비선형으로 표시되는 부간극수압과 함수비 사이의 관계를 알아야 한다. 본 논문에서는 주문진 표준사, 한강모래 및 세립함유율이 다른 몇가지 화강풍화토에 대하여 2가지 실험기구로 이 관계를 측정하고 그 특성을 규명하였다. 여기서 얻은 자료를 이용하여 이 관계를 실험없이 추정가능한 경험식에 쓰이는 경험상수들을 얻었다. 몇가지 경험식중 van Genuchten(1980)의 것이 실험곡선과 잘 부합된다. 화강풍화토에 대해서는 세립함유율(No.200체 통과율)의 증가에 따라 경험상수들도 거의 일정하게 증가하는 경향을 보인다는 것을 알게 되었다. 따라서 이 관계를 이용하여 화강풍화토에 대한 함수특성곡선의 추정이 가능하다.
본 연구에서는 FFT와 파라메트릭 방법에 의한 혈류 추정방법을 연구하고 디지털 신호처리 프로세서를 이용하여 레이저 도플러 혈률계를 구현하였다. 레이저 도플러 혈류계는 피부의 모세혈류의 흐름을 측정할수 있는 장비로서 다양한 분야에 활용이 가능하다. 구현된시스템은 TI사의 TMS320C32 DSP를 사용하였으며, 전력 스펙트럼의 모멘트값을 이용하여 혈류를 추정하였다. 혈류 추정 값은 매 0.5초마다 그래픽 사용자 인터페이스를 통해서 표시하도록 하였다. 시스템의 성능을 평가하기 위해서 혈류 시뮬레이터에 흐르는 혈류를 계단함수, 삼각함수, 사인함수로 제어하여 그 결과를 비교하였으며 인체 부위에 따른 혈류를 측정하였다. 실험결과 구현된시스템의 혈류 추정성 및 재현성이 보장되고있음을 확인할수 있었다.
홍수피해저감효과를 분석하기 위해서는 수리 수문학적 분석을 통한 피해예상지역과 침수심을 분석함과 함께 피해예상지역에 대한 피해액 추정이 가능해야 한다. 홍수피해액의 추정은 일반적으로 건물의 구조물 및 내용물에 대해서 침수심의 변화에 따라 분석된다. 본 연구에서는 실제 피해지역의 자료들을 토대로 학교건물에 대한 침수심별 손상함수를 개발하고 적용하였다. 그리고 학교건물에 대한 손상함수의 개발절차, 침수심별 손상함수의 보완과정을 제시하였고, 그리고 손상함수의 적용결과에 대한 기존 기법과도 비교하여 검증하였다. 본 연구를 통해 손상함수를 개발하는 과정과 개발된 침수심별 손상률 그리고 함수의 적용과정은 향후 피해규모에 따른 홍수피해액 추정을 가능하게 하여 홍수피해저감 대책에 대한 비용대비 효과분석 수행에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.623-632
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1998
이원혼합모형에서 고정효과의 추정가능한 함수에 대한 신뢰구간을 구하는 경우에 어떤 분산성분추정량을 선택하는 것이 가장 바람직한가를 모의실험을 통하여 살펴본다 혼합모형에서는 t-분포와 일반화최소제곱추정량을 사용하여 신뢰구간을 구할 수 있는데, 일반적으로 분산성분을 알 수 없기 때문에 분산성분을 반드시 추정하여야만 한다. 이 경우 분산성분의 추정량으로 가장 많이 사용되는 추정량들인 Henderson의 방법 III 추정량, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, MLE(최우추정량), REMLE(제한최우추정량)를 이용하여 분산행렬을 추정하고, 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 모의실험을 통하여 살펴본다. 모의실험의 결과는 4가지 추정량 모두 비슷한 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 갖는 것으로 판명되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1305-1315
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2015
ROC 곡선을 구성하는 한 개의 스코어 변수로 이루어진 분류모형을 확장하여 선형 스코어의 함수인 리스크 스코어를 고려하고, 선형 스코어의 계수를 추정하기 위한 방법으로 AUC를 최대화하는 방법을 사용한다. 이런 AUC 접근방법으로 구한 스코어의 계수 추정량은 로지스틱모형을 이용한 선형 스코어의 모수의 최대가능도 추정량보다 자료가 로지스틱 가정이 맞지 않는 일반적인 상황에서도 좋은 추정 결과를 보인다. 본 연구에서는 다항범주로 분류되어 현실적인 판별 및 예측 상황을 고려하여 AUC 접근방법을 확장한 VUS와 HUM 접근방법을 제안한다. 연결함수로는 로짓, complementary log-log와 로짓을 변형한 함수의 세 종류와 그리고 다양한 분류점의 분포인 경우에 대하여도 모의실험을 실시하였다. 본 논문에서는 다항범주 판별결과에 대하여 VUS와 HUM 접근방법도 AUC 접근방법과 유사하게 다양한 연결함수에 대하여 로지스틱모형 추정방법보다 동등하거나 더 나은 모수추정 결과를 보이는 것을 확인하였다.
복잡한 시스템에서 취득할 수 있는 여러 가지 형태의 자료에 대한 신뢰도 분석은 각종 시스템에 대한 신뢰도 보증을 위해 필요한 절차이다. 시스템의 신뢰도 평가는 고장함수의 추정에서 시작한다. 시스템은 한 개의 부품만으로 이루어 진 경우도 있지만 여러 개의 부품이 서로 연관관계를 맺고 있는 경우가 대부분이어서 취득된 자료의 형태도 다양하다. 본 논문에서는 고장 사건의 발생확률이 낮은 경우, 서로 다른 두 개 이상의 부품이나 시스템에서 취득한 자료의 형태를 고려하여 이에 대한 고장함수를 추정하고 신뢰도를 계산하는 방법을 제안하였다. 두 개 이상의 부품이 병렬 및 혼합방식으로 연결된 복잡한 시스템에 대한 고장함수의 추정도 자료의 형태를 고려하면 제안된 방법의 확장으로 가능하리라 생각한다.
본 논문에서는 상관함수와 최소자승 기법에 기반하여 단일 음원의 위치가 원거리 혹은 근거리 모두 가능한 경우, 이에 상관없이 닫힌 형태로 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 최근 균일 환영 배열에서 상호상관함수를 이용하여 원거리 단일 음원의 위치를 2차원으로 추정하는 기법이 제안되었으며, 이를 확장하여 근거리 단일 음원의 위치를 3차원으로 추정하는 기법이 제안되었다. 그러나 기존 기법은 음원의 위치가 원거리, 혹은 근거리로 제한된 상황만 다루고 있다. 반면 제안 기법은 먼저 원거리 음원으로 가정하여 거리 독립적으로 방위와 고각을 구하고 이후 거리 추정에서 원거리와 근거리 음원을 구분하여 혼합 환경에 적용가능하다. 시뮬레이션에서는 두 가지 경우 모두에 대해 실험하여 제안 기법의 타당성을 검증하였다.
많은 고속 정화소 움직임 추정 알고리즘이 개발됨에 따라, 최근에는 10개의 탐색점만으로 정화소 움직임벡터를 찾을 수 있게 되었다. 반면에, 반화소 움직임 추정에서는 정화소 움직임 벡터주변의 8 개의 반화소 탐색점을 검색해야 한다 그러므로 반화소 움직임 추정 알고리즘의 계산량을 줄일 필요성이 생기게 되었다 본 논문에서는 directional search 와 SAD 함수의 선형 모델링을 이용한 고속 반화소 움직임 추정 알고리즘을 제안한다 제안된 알고리즘은 PSNR 열화 없이 2.21 개의 탐색만으로도 움직임 벡터를 찾을 수 있게 해준다 특히, 조절 가능한 파라미터를 이용하면. 약간의 PSNR 감소와 함께 0.34개의 탐색만으로 움직임 벡터를 추정을 할 수 있게 해준다.
이 논문에서는 일반화가중선형모형이라는 새로운 형태의 선형모형을 제시한다. 일반화가중선형모형은 설명변수와 반응변수의 관계를 설명분포함수의 선형결합이 반응변수의 평균에 대한 연결분포함수를 통해 모형화 되는 형태를 가지는 것으로 가정한다. 이모형은 일반화선형 모형에서 연결함수를 선택할 때 발생할 수 있는 모수공간과 선형 예측값의 공간이 일치하지 않을 수 있다는 문제가 발생하지 않고 모수에 대한 해석이 용이하다는 장점이 있다. 이 논문에서는 설명분포함수와 연결분포함수를 선택하는데 있어 발생할 수 있는 문제와 해결책에 대해 알아본다. 또한 모형에 포함되어 있는 모수를 추정하는데 고려해야 할 주의 사항과 이 사항들을 고려한 최대가능도추정법과 재표집 방법을 이용한 구간추정과 가설검정에 대해 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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