본 연구는 영상검지기에서 수집되는 정보를 활용하여 딥러닝 기반으로 대기행렬길이를 예측하는 모형을 개발하였다. 그리고 통계적 기법인 다중회귀 모형을 추정하여 평균절대오차와 평균제곱근오차의 두 지표를 이용하여 비교·평가하였다. 다중회귀분석 결과, 시간, 요일, 점유율, 버스 교통량이 유효한 변수로 도출되었고, 이 중에서 독립변수들의 종속변수에 대한 영향력은 점유율이 가장 큰 것으로 나타났다. 딥러닝 최적 모형은 은닉층이 4겹, Look Back이 6으로 결정되었고, 평균절대오차와 평균제곱근오차가 6.34와 8.99로 나타났다. 그리고 두 모형을 평가한 결과, 다중회귀 모형과 딥러닝 모형의 평균절대오차는 각각 13.65와 6.44, 평균제곱근오차는 각각 19.10과 9.11로 계산되었다. 이는 딥러닝 모형이 다중회귀 모형과 비교하여 평균절대오차가 52.8%, 평균제곱근오차는 52.3% 감소된 결과이다.
기후변화의 영향으로 과거에 경험하지 못한 이상강우 발생 증가로 댐 및 수자원 관리에 어려움이 증대되고 있다. 특히, 강우의 시·공간적 변동성 심화로 기존 지상강우계만으로는 정확한 유역 단위의 강우량 추정이 어려우며 관측강우자료의 불확실성은 댐 운영의 부정확성을 야기할 수 있다. 최근 지상강우계의 대안으로 시·공간 해상도가 우수한 강우레이더의 활용 및 현업적용이 증대되고 있다. 본 연구에서는 안정적인 수력댐 운영 및 수재해 예방을 위해 고해상도 강우레이더와 지상관측 강우자료를 활용하여 수력댐 유역의 강우추정 정확도를 개선하고자 하였다. 이를 위해 환경부 합성레이더 강우자료와 지상강우관측자료를 이용하여 조건부 합성기법으로 격자강우자료의 정확도를 개선하였다. 대상 유역은 한국수력원자력(주)의 수력발전용댐(팔당, 의암, 춘천, 화천, 청평, 도암, 괴산, 섬진강, 보성강댐) 이다. 특히, 레이더 오차 분석을 통해 지형효과의 고려가 필요한 수력댐 유역을 선정하여 고도영향 조건부합성기법을 적용하도록 하였다. 이를 통해 수력댐 유역의 지형 및 기상 특성을 차별화한 보정이 가능하였다. 또한, 소유역별 레이더 유역평균강우의 오차를 실시간으로 저감하기 위해 화음탐색법과 칼만필터 기법을 적용하여 수력댐 수계 내 172개 소유역의 유역평균강우량을 실시간으로 최적화 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 수력댐 유역의 고해상도 강우 정보를 기반으로 GIS 웹 표출 시스템에 개발하여 수력댐 운영 업무활용 할 수 있도록 지원하고자 한다.
기존 WF(water-filling)-MIMO 시스템은 수신단에서 채널정보를 정확히 추정한다고 가정한다. 그러나, 일반적으로 정확한 채널 정보를 수신단에서 추정할 수 없기 때문에, 시스템에 채널 추정 오차를 고려해야 한다. 그래서 본 논문에서는 채널 추정 오차를 고려하여 WF-MIMO 시스템의 성능을 수식적으로 분석하였다. 이러한 분석 결과, 평균 오차 제곱이 $10^{-4}$ 이하인 경우, 정확한 채널 추정이 이루어졌을 때와 동일한 시스템 성능을 갖게 됨을 확인할 수 있다.
유사한 특성을 갖는 지점 (또는 구간)들에서 연속되고 동일한 시간 간격 동안 관측된 패널 (panel) 교통사고 자료를 시간의 흐름에 따라 비교분석하여 분석지점의 기대교통사고건수를 추정하는 과정은 교통안전 개선사업의 효과 평가와 교통안전 개선사업 수행의 우선순위 결정과 같은 교통안전연구의 핵심이다. 패널 교통사고 자료를 이용한 기대교통사고건수 추정기법은 관측교통사고건수 기반 기법과 경험적 베이지안 기법으로 대별할 수 있으며, 본 연구에서는 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 다양한 패널 교통사고 자료 구조에 따라 전술한 두 가지 기법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 분석결과 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 패널교통사고자료 구조의 특성과 관계없이 관측교통사고건수 기반 추정치인 평균 관측교통사고건수와 평행비교 추정치의 추정오차는 경험적 베이즈 추정치의 추정오차보다 항상 크게 나타나 향후 패널교통 사고자료를 이용한 교통안전 연구 수행 시 경험적 베이지안 추정기법의 적용이 필요하다고 판단된다. 한편 시간의 흐름에 따라 기대교통 사고건수가 변화하지 않을 경우 분석기간이 늘어날수록 두 가지 기법의 추정오차는 모두 현저하게 감소하는 것으로 분석되어, 현재 국내의 교통사고 잦은 곳 선정 연구에서 기준치로 사용되고 있는 분석기간인 "1년"을 연장하여 보다 효율적으로 시간 불변 기대교통사고건수를 추정할 필요가 있다고 판단된다.
본 논문에서는 비디오에서의 특징점 추적을 통해 얻은 2D 좌표를 이용한 3D 구조를 추정하는 방법과 네 점 이상의 공통점을 이용한 융합 방법을 제안한다. 영상의 각 프레임에서 공통되는 특징점을 이용하여 형상을 추정한다. 영상의 각 프레임에 대한 특징점의 추적은 Lucas-Kanade 방법을 사용하였다. 3D 좌표 추정 방법으로 개선된 직교분해기법을 사용하였다. 개선된 직교분해기법에서는 3D 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산할 수 있다. 복원된 부분 데이터들은 전체를 이루는 일부분이므로, 융합을 통해 완성된 모습을 만들 수 있다. 복원된 부분 데이터들의 서로 다른 좌표계를 기준 좌표계로 변환함으로써 융합할 수 있다. 융합은 카메라의 모션에 해당하는 카메라의 위치와 방향에 의존된다. 융합 과정은 모두 선형으로 평균 0.5초 이하의 수행 속도를 보이며 융합의 오차는 평균 0.1cm 이하의 오차를 보였다.
본 논문에서는 저속으로 회전하는 모터의 속도를 추정함에 있어서 속도 관측기를 이용하고 적절한 보상을 통해 가속/감속 운전 시에도 속도 추정 성능을 개선시킨다. 가속도 정보를 이용한 보상을 통해, 모터 인코더카운터 값으로부터 발생하는 양자화 오차를 줄인다. 가속/감속 운전시 인코더 펄스에 의한 평균속도는 펄스가 발생한 시점에서 불연속일 수밖에 없게 된다. 제안된 방식은 이 불연속적인 평균속도를 가속도 보상을 통해 연속적으로 증감하는 보상된 속도를 얻고 이를 다시 관측기 입력에 보상하여 양자화 오차를 감소시킨다.
움직임 추정 및 보상을 위한 방법 중 가장 많이 사용하는 블록 정합 방법은 어떤 평가 함수와 탐색방법(Search Procedure)을 사용했느냐에 따라 그 성능이 달라지게 된다. 본 논문에서는 평가 함수로써 평균 제곱 오차(Mean Squared Error; MSE), 평균 절대값 오차(Mean Absolute Error; MAE), 화소 차분류(Pel Difference Classification: PDC)을, 탐색 방법으로써 전체 탐색 방법(Full Search Method : FSM), 3단계 탐색 방법(Three Step Search : TSS), 대각 탐색 방법(Cross Search Algorithm ;CSA)을 사용하여 이들의 성능을 각각 비교 분석하여 봄으로써 블록 정합 방법을 이용한 움직임 추정에 대한 전반적인 이해를 도모하고자 한다.
선형 평활스플라인 추정은 경계 편의의 영향력을 제거 하기위해 수정된 것이다. 제시된 추정량은 적합된 값들과 관련있는 평활 모수 선택 기준의 계산을 개선시킨 O(n) 얄고리즘을 사용하여 효과적으로 계산할 수 있게 하였다. 추정량의 점근적 성질들이 균일 계획의 경우에 대하여 연구되었다. 이 경우에 경계수정 선형 평활스플라인들의 평균 제곱 오차의 성질들은 표준 이차 커널 평활들에 대한 평균제곱오차들과 점근적 특성으로 비교하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권3호
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pp.333-342
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2008
회귀모형에서의 변수선택에 관한 정리를 공분산분석 모형으로 확장하였다. 공분산분석 모형에서 몇개의 회귀변수를 제거한 축소모형을 세우는 경우에 추정량의 변화를 알아본 결과, 회귀계수 뿐만아니라 분산분석계수도 추정량의 편차는 증가하지만 분산은 감소하며, 어떤 경우에는 평균제곱오차도 감소한다는 결론을 얻었다.
산림입지도의 지위지수 정보는 조사지점에만 존재하므로 미조사 지역에 대한 지위지수는 별도의 추정이 필요하다. 미조사 지역의 지위지수 추정을 위해 본 연구에서는 점자료로부터 연속표면을 생성하는 공간 내삽법인 크리깅 기법을 적용하였다. Chapman-Richards 생장모델을 이용하여 표준지별 지위지수 추정치를 구한 뒤 가우시안, 구형 및 지수형 베리오그램 모델별로 정규크리깅을 이용하여 단양 전역의 소나무림 지위지수를 격자단위($30m{\times}30m$)로 추정하였다. 교차검증을 위해 평균오차(ME), 평균표준오차(ASE) 및 평균제곱근오차(RMSE)를 계산하였다. 베리오그램 모델 적합 결과, 상대 너깃이 가장 큰 가우시안 모델(37.40%)이 제외되었으며 구형 모델(16.80%)과 지수형 베리오그램 모델(8.77%)이 선택되었다. 크리깅에 의한 지위지수 추정치는 지수형 모델을 적용한 경우 4.39~19.53, 구형모델을 적용한 경우 4.54~19.23의 분포를 보였다. 교차 검증 결과, RMSE는 두 모델에서 큰 차이가 없는 것으로 나타났으나 구형모델의 ME와 ASE가 지수형 모델보다 작기 때문에 구형 베리오그램 모델 기반 지위지수 지도를 최종적으로 선정하였다. 지위지수 지도로부터 산출된 단양지역 소나무림 평균 지위지수는 10.78로 추정되었다. 공간이질성이 큰 우리나라 산림의 바이오매스 추정 시 지위지수 지도를 통해 지역적 변이를 고려할 수 있으며 궁극적으로는 탄소저장량 분포 추정의 정확도 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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