• 제목/요약/키워드: 통계적 변수

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H.264 동영상 표준 부호화 방식을 위한 변형된 가우시안 모델 기반의 저 계산량 전처리 필터 (A Modified Gaussian Model-based Low Complexity Pre-processing Algorithm for H.264 Video Coding Standard)

  • 송원선;홍민철
    • 한국통신학회논문지
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    • 제30권2C호
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    • pp.41-48
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    • 2005
  • 본 논문에서는 H.264 표준 부호화 방식의 성능 향상 및 저 계산량을 위한 가우시안 모델 기반의 전처리 필터에 대해 제안한다. 일반적인 영상 획득 장치에서 첨가된 노이즈에 의해 훼손된 동영상은 다수의 고주파 성분으로 인하여 시각적으로 불편한 현상과 압축 효율의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 국부 통계적 특성과 양자화 매개변수를 이용하여, 주어진 양자화 스텝 사이즈에서 노이즈 성분을 제거하고 시각적인 효과와 비트율을 개선시켜 압축 효율을 개선하고자 한다. 또한 전처리 필터의 계산량을 줄이기 위하여 간단한 형태의 국부 통계적 특성을 재 정의하고 노이즈에 대한 매개변수를 H.264의 변환과 양자화 과정을 통하여 유추하여 적용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인할 수 있었다.

식생가뭄반응지수(VegDRI) 국내 적용방안 기초연구 (Preliminary Research on Domestic Application of Vegetation Drought Response Index (VegDRI))

  • 박준형;지희숙;임윤진;김백조
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.248-248
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    • 2017
  • 최근 가뭄 모니터링을 위해 과거에 비하여 고해상도의, 물리적으로 기반을 두는 정보가 요구되고 있다. 기존에 주로 활용하고 있는 통계적 방법론 기반의 가뭄지수들은 지니고 있는 한계에 대해 여러 개선과정을 거치고 있으나, 기상변수로부터 지표상의 식생 관련 변수로의 전파 과정에 대한 개별 통계적 가뭄지수 간의 관계 설명이 매우 어렵다. 이와 같은 관계로, 국내 유역에서의 물리적 기반을 둔 고해상도 가뭄 판단방법에 대한 시도가 필요한 시점이다. Brown et al. (2008)은 위성기반 식생정보, 기상학적 가뭄지수, 지형학적 조건을 고려한 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index; 이하 VegDRI)를 개발하였다. 학습자료에 대해 CART 기반의 경험적 모델을 구축하여, 격자마다 근-실시간 자료를 적용한 VegDRI를 산출하여 고해상도의 지도를 산출하는 방식을 제시하였다. VegDRI는 NCDC의 U.S. Drought Monitoring에 활용되고 있으며, NOAA의 Drought Task Force Assessment Protocol에서는 가뭄 모니터링의 기준으로 설정되어 있다. 본 연구에서는 국내에 VegDRI를 적용하고자 필요한 자료수집 및 전처리 과정을 거쳐 결과를 도출하였다. 기상청 ASOS 기상관측소에서 얻은 기상변수, MODIS 위성으로부터 추출된 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI), 지형학적 정보와 기상학적 가뭄지수(SPI, PDSI)를 기계학습으로 모델링하여 VegDRI를 산출하였다. 산출된 VegDRI 공간분포도에 대하여 기존에 활용되던 유관기관의 가뭄 판단방법과의 유사성과 차이점을 비교 검토하여 적용성을 평가하였다.

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비정상성 가뭄 지역빈도해석 모형 개발 (Development of a nonstationary regional frequency analysis model for drought)

  • 정민규;;박민우;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.272-272
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    • 2023
  • 기후변화로 인해 많은 경우 강수량은 증가할 것으로 전망되지만 시공간적 편차 또한 커짐으로써 가뭄 위험은 증가할 것으로 예상된다. 가뭄 위험도 평가는 강수량, 유출량 등 수문자료로부터 추출한 가뭄변량의 빈도해석을 통해 이루어질 수 있다. 빈도해석의 대상이 되는 수문변량의 통계적 속성이 일정하게 유지되는 정상성의 가정은 기존 빈도해석 방법의 핵심이 되지만, 최근 기후변화로 인한 수문변량의 통계적 특성 변화가 발생할 것으로 예상되기 때문에 이러한 비정상성의 특성을 빈도해석 시 고려할 필요가 있다. 자료의 비정상성을 평가하는데 짧은 기록을 갖는 자료로부터 변화 추세를 신뢰성 있게 평가하는 것은 어려움이 크다. 이러한 점에서 지점자료를 통합적으로 활용할 수 있는 지역빈도해석 절차 도입을 통해 해석 결과에 신뢰성을 확보하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 유역단위에서 가뭄의 지속기간과 심도 사이의 상호의존성을 고려하기 위해 이변량 Copula 함수 기반 가뭄 지역빈도해석을 도입했으며, 두 가뭄변량의 주변확률분포의 매개변수는 시간에 따른 함수로 가정하였다. 모형의 모든 매개변수는 계층적 Bayesian 모형을 통해 동시에 추정하였다. 최종적으로 주어진 가뭄빈도에 해당하는 시간에 따라 변화하는 가뭄 위험을 평가하였다.

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존 데이터 기반 수단분담모형에 관한 연구 (A Study on the Modal Split Model Using Zonal Data)

  • 류시균;노정현;김지은
    • 대한교통학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.113-123
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    • 2012
  • 본 연구에서는 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 활용하고 있는 현행 수단분담모형의 문제점으로서 설명변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제와 버스노선의 가변성으로 인한 설명변수의 장래치 추정불가능성 문제를 지적하고 이와 같은 문제점을 극복할 수 있는 방안으로서 존을 설명하는 사회경제적 변수, 토지이용변수, 교통체계변수들을 설명변수로 하는 '존 데이터 기반 수단분담모형'의 활용가능성을 검증하였다. 장래교통수요추정모형으로서 수단분담모형의 설명변수가 갖추어야 할 조건으로서 목표연도별 설명변수의 추정가능성을 설정하고 이러한 조건을 만족하는 존 데이터를 설명변수로 한 수단분담모형을 구축하였으며 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 하는 수단분담모형과의 비교를 수행하였다. 추정된 계수에 대한 통계적 유의성 검정에서 비용변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제를 확인할 수 있었으며 적합도 평가(우도비의 비교)를 통해서 존 데이터 기반 수단분담모형이 수단별 비용변수를 설명변수로 한 수단분담모형에 비해서 설명력이 더욱 높다는 사실이 확인되었다.

생리적 구취환자의 타액요인에 영향을 미치는 융복합적 공통요인에 관한 통계적 분석 연구 (A statistical analysis study on the convergent common factors influencing saliva of physiologic malodor patients)

  • 홍해경;최은미;이수련;김영수
    • 한국융합학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.99-110
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    • 2018
  • 저자들은 2008년부터 2016년까지 고대의료원 구로병원 예방치과 구취클리닉에 내원한 구취 환자 중, 생리적 구취증 환자 171명에 대한 진료기록을 통하여 구취에 영향을 줄 수 있다고 인정되는 11개 독립변수들의 자료를 수집하였다. 이들 11개 독립변수들과 3개 종속변수들 중, 생리적 구취 발생에 융복합적 영향을 미치는 공통요인을 추출하여, 향후 구취 예방을 위한 구강보건교육자료 제작 등에 활용할 목적으로 본 연구를 시작하였다. 생리적 구취 발생과 밀접한 연관성이 있다고 알려진 안정 시 타액량, 타액 완충능, 타액 침전율의 3개 종속변수에 11개 독립변수들이 미치는 영향력을 다중회귀분석과 경로분석을 이용하여 분석하였고, 각 변수들의 기술통계적인 결과 분석과 함께, 3개 종속변수에 통계적으로 유의하게 직접, 간접적으로 영향을 미치는 공통적인 융복합적 독립변수 요인들을 추출한 결과, 성별, 식음규칙성, 성격, 조식섭식습관의 네가지 요인이 추출되었다.

스펙트럼 분석과 계절성 선형 모델을 이용한 Intra-Day 콜센터 통화량예측 (Spectral Analysis Accompanied with Seasonal Linear Model as Applied to Intra-Day Call Prediction)

  • 신택수;김명석
    • 응용통계연구
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    • 제24권2호
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    • pp.217-225
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    • 2011
  • 본 논문에서는 스펙트럼 분석과 계절성 선형 모델을 이용하여 intra,-day 콜센터 통화량 예측에 필요한 계절성 변수를 찾아내는 방법을 제시한다. 제시한 방법을 북미 지역의 어느 은행의 5분 단위 콜센터 통화량에 실증 적용하여 기존의 통계적 방법으로는 입증할 수 없었던 월 단위 계절성 변수가 유의함을 보인다. 새로이 찾아진 연수가 intra-day 콜센터 통화량 예측능력을 향상시키는지 확인하기 위해서 새로운 변수를 포함하는 계절성 선형 모델과 이 변수를 포함하지 않은 계절성 선형 모델의 익일 통화량 예측능력을 비교 평가한다. 평가결과 새로운 변수를 포함한 모델이 우수하다는 결과를 얻었다.

계속조사 표본설계에서 추출틀 변경에 따른 층화변수 선정: 국민여행실태조사 사례연구 (Selection of Stratification Variables Under a New Sampling Frame : A Case Study for the Korea National Tourism Survey)

  • 박현아;박승환;전종우;박진우
    • 한국조사연구학회지:조사연구
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    • 제11권3호
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    • pp.103-114
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    • 2010
  • 계속조사를 위한 표본설계를 중간에 변경하려고 할 때 부딪히게 되는 문제 중 하나는 기존의 조사에서 중요하게 고려해야 할 주요 관심변수들에 대한 모집단 정보를 얻기 어렵다는 사실이다. 본 연구의 목적은 국민여행실태조사를 위한 표본설계에서 기존의 표본조사 자료와 새로운 추출틀 자료를 통합하여 효과적인 층화변수를 선정하는 방법을 제시하는 데 있다. 먼저 기존의 표본자료의 단위와 추출틀 단위 사이의 식별번호가 일치하지 않을 경우 번호 외에 일치시킬 수 있는 방안을 찾고, 이어 회귀분석과 같은 통계적 방법에 의해 변수 간의 연관성을 검토함으로써 적절한 층화변수를 선정하는 방법을 제시한다.

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만성요통 여성 환자들에서 발생되는 자세의 변화 (Postural Aberrations in Female Patients With Chronic Low Back Pain)

  • 오덕원
    • 한국전문물리치료학회지
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    • 제7권4호
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    • pp.1-7
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    • 2000
  • 이 연구의 목적은 만성요통 여성 환자들에서 나타나는 자세 이상을 평가하고 방사선적 변수들과 임상적인 변수들과의 상관성을 알아보는 것이다. 이 연구의 대상자는 만성요통 여성 환자 38명과 대조군 32명이었다. 변수의 측정은 모든 대상자들이 이완된 자세로 기립한 상태에서 방사선 검사를 실시한 후 경추전만각, 흉추후만각, 요추전만각, 그리고 요추경사각을 측정하였다. 대상자들의 연령과 통증기간은 의무기록지를 참고하였다. 자료분석은 요통군과 대조군의 방사선적 변수들 간의 유의한 차이가 있는지를 알아보기 위해 독립된 t-검정을 시행하였고, 방사선적 변수들과 임상적 변수들과의 상관성을 알아보기 위해 피어슨 상관분석을 시행하였다. 연구결과 만성요통 환자군과 대조군사이의 경추전만각(p<.05), 요추전만각(p<.001), 그리고 천추경사각(p<.01)에서 통계학적으로 유의한 차이가 보였다. 통증기간은 요추전만각과 통계적학으로 유의한 상관관계가 있었으며(p<.05), 경추전만각은 흉추후만각과 통계학적으로 유의한 상관관계가 있었다(p<.05). 또한 흉추후만각, 요추전만각, 그리고 천추경사각은 각각 상호간에 상관관계가 있었다(p<.05). 만성요통은 요추만곡의 변화를 초래하여 흉추부 및 경추부의 자세이상을 유발할 수 있다. 그러므로 요통으로 인하여 올 수 있는 신체 전반적인 자세이상을 미리 예측하고 이를 교정하여야만 장기적으로 올 수 있는 합병증들을 예방할 수 있을 것이다.

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베이지안 방법을 이용한 정상성 및 비정상성 GEV모형의 불확실성 비교 연구 (Comparison Study of Uncertainty between Stationary and Nonstationary GEV Models using the Bayesian Inference)

  • 김한빈;주경원;정영훈;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.298-298
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    • 2016
  • 최근 기후변화의 영향으로 시간에 따라 자료 및 통계적 특성이 변하는 비정상성이 다양한 수문자료에서 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에 사용되는 비정상성 확률 모형은 기존의 매개변수를 시간에 따라 변하는 공변량이 포함된 함수의 형태로 나타내기 때문에, 정상성 확률 모형에 비해 매개변수의 개수가 많으며 복잡한 형태를 가지게 된다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 고려 시 모형이 복잡해짐에 따라 매개변수 및 확률 수문량의 불확실성이 어떻게 변하는지 알아보고자 하였다. 베이지안 방법은 매개변수 추정 및 확률 수문량의 산정 뿐 아니라 이에 대한 불확실성을 정량화할 수 있는 방법 중 하나이다. 따라서 베이지안 방법에서 매개변수 추정에 주로 쓰이는 Monte Carlo Markov Chain (MCMC) 방법 중 하나인 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용하여 정상성 및 비정상성 GEV모형에 대한 매개변수 및 확률수문량의 사후분포를 산정하였다. 산정된 사후분포의 사후구간을 통해 각 모형의 불확실성을 정량화하였으며, 계산된 불확실성의 비교를 통해 모형의 복잡성이 불확실성에 미치는 영향을 평가하였다.

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Bayesian NSRP 모형을 이용한 추계학적 Downscaling 기법 개발 (Development of Stochastic Rainfall Downscaling using Bayesian Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM))

  • 김장경;반우식;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.9-9
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    • 2018
  • 추계학적 강우생성모형 중 포아송 클러스터(Poisson Cluster) 모형은 단일지점에 대하여 시간강우량의 관측연한 문제점을 해결하기 위한 강우모형으로 강우 단계별 계층적 구조를 이해하는데 유용한 모형이다. 특히 강우 특성을 계절, 지역 등과 같이 비교하는 기준에 따라 5~6개의 비교적 적은 매개변수들로 모의 강우시계열을 생성할 수 있다는 점에서 장기간 강우분석에 필요한 관측연한 문제를 보완할 수 있다. 그러나 매개변수 최적해가 수렴되지 않는 사례가 많고, 매개변수들이 강우의 물리적 특성을 반영하는 것에 비해 내포된 불확실성에 관한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성모형 중 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모형을 Bayesian 모형과 연계한 Bayesian NSRP 모형을 개발하여 매개변수간 물리적 상관성을 고려한 최적화 기법을 개발하였다. Bayesian 모형은 물리적 범위가 다른 매개변수간의 결합확률분포를 산정하여 사후분포(posterior)를 추정하므로 매개변수 최적화와 불확실성 정량화 문제를 동시에 해결할 수 있다. 최종적으로 Bayesian NSRP 모형에 기후변화 시나리오의 통계적 특성을 고려한 시간단위 강우시계열 생성 모의 기법의 활용 가능성을 평가하고자 한다.

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