본 연구에서는 직접평균법의 공간, 시간 및 ensemble 평균방법들 대신 공간변 수에 관한 convolution의 일관된 방법을 사용하며, 점근해석법의 범함수해석보다 기초 적인 방법으로, 혼합연속체이론의 등가균질체(equivalent homogeneous body)와 같은 추상적 모델 대신 혼합체의 자연적 모델에서 출발한다. 또 참고문헌(11)의 평균방법 인 4중적분의 연산대신 convolution과 체적 distribution을 조합하여 비균질체 일반의 유효장 방정식(effective field equation)들을 도출하고 검토한다.
작물 발육단계의 정확한 진단은 그 시기의 생리적 반응을 이해하고 정확하고 정밀한 생육관리를 위해서 절대적으로 필요한 요소이다. 지금까지 벼의 발육단계 예측을 위한 모델에는 GDD를 이용하는 방법(이, 1972), 한 단계의 발육을 완료하는데 걸리는 기간(t)과 이 기간중의 평균기온, 평균일장의 단순회귀 또는 중회귀를 구하는 방법(Gao et al, 1989; Yin et al, 1995; 임, 1982), 평균발육속도(1/t)를 이 기간중의 평균온도와 평균일장의 함수로 표현해서 이를 적산하여 1이 되었을 때를 발육완료일로 나타내는 방법(이, 1987; 신 등, 2000), 발육기간이 시계열자료를 모두 고려하여 함수를 이용하지 않는 non-parametric 방법(이, 1991) 등이 있다.(중략)
이상기후로 인한 일강우량의 경신이 빈번하게 발생함에 따라 홍수피해 위험이 증가하고 있다. 최근 해안지대와 근접한 제주시와 서귀포시 도심부근에서 200 mm 이상의 일강우량이 빈번하게 발생하고 있으며, 한라산 정상 부근에서 500 mm 이상의 강우 발생빈도도 증가하고 있다. 특히, 2014년에 발생한 태풍 '나크리'는 기상청 관측 사상 최대인 1,500 mm의 일강우량을 기록하는 등 호우재해로 인한 피해 위험도가 증가하고 있다. 호우재해로 인한 홍수피해를 저감시키기 위해서는 정확한 홍수량 산정을 통한 계획수립이 매우 중요하다. 홍수량 산정 시 필수조건인 강우자료는 면적 개념의 면적평균 강우량이 필요하며 대표적 방법으로 티센다각형법이 있다. 티센다각형법은 현재 실무에서 가장 많이 사용되는 방법으로 쉽게 산정할 수 있으나 고도에 따른 강수 변화를 고려하지 못하는 단점이 있다. 이에 따라 제주도와 같은 산악지형에 적합한 방법을 고려하기 위하여 등우선법을 활용한 면적평균 강우량 산정 후 티센다각형법과 비교하였다. 티센다각형법은 관측소마다 관측된 강우량에 관측소 주위로 작도한 티센다각형의 면적 비를 가중치로 부여하는 방법으로 빠른 시간 안에 면적평균 강우량을 산정할 수 있는 반면, 등우선법은 등우선간 평균강우량에 등우선간 면적을 가중치로 부여하기 때문에 시간별 혹은 일별 등우선을 매번 작도해야 하는 점과 오랜 시간이 걸린다는 단점이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 제주시 도심하천을 기준으로 티센다각형법과 등우선법 간 변환식을 개발하여 효율적인 면적평균 강우량 산정이 가능하도록 하였다.
최근 기후변화는 짧은 시간의 지역적인 집중호우와 예상치 못한 폭우에 영향을 미치고 이는 생명과 재산의 손실에 영향을 준다. 본 연구에서는 침수위험도를 결정하기 위한 방법으로 산술평균방법, 가중평균방법, 주성분 분석방법을 이용하여 침수위험도에 따른 순위를 결정하였다. 재해연보 및 도시계획 현황에서 선택한 인자들에 대한 표준화를 통해 단위를 통일시켰으며 표준화를 통한 산술평균방법, 상관관계분석을 통한 가중평균방법, 상관도가 높은 인자들을 묶어 분석한 주성분 분석방법을 통해 침수위험도를 결정하고 그 순위를 나타내었다. 본 연구에서 사용된 산술평균방법의 경우 간단하기는 하지만 각각의 인자들이 동일한 가중치를 가지는 문제점이 있고 가중평균 방법의 경우 각각의 인자들이 다른 가중치를 갖기는 하지만 많은 변수들 때문에 변수들 간의 상관관계가 복잡해지는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 주성분 분석방법을 사용하였으며 각 지역의 수방능력 및 재해위험을 고려한 침수위험도를 결정하였다.
각 모듈들의 위치가 배치 알고리즘에 의해 결정된 후에도 모듈들을 종축 또는 횡축을 중심으로 뒤집거나 회전시킴으로써 회로의 효율성과 연결성을 향상시킬 수 있다. 고집적 회로설계의 한 단계인 모듈방향 결정 문제는 모듈간에 연결된 선의 길이의 합이 최소가 되도록 각 모듈의 방향을 결정하는 문제이다. 최근에 평균장 어닐링 방법이 조합적 최적화 문제에 사용되어 좋은 결과를 보여 주고 있다. 평균장 어닐링은 신경회로망의 따른 수렴 특성과 시뮬레이티드 어닐링의 우수한 해를 생성하는 특성이 결합된 방법이다. 본 논문에서는 정규화된 평균장 어닐링을 사용해서 모듈 방향 결정 문제를 해결하였고 실험을 통해 기존의 Hopfield 네트워크 방법과 시뮬레이티드 어닐링과 그 결과를 비교하였다. 시뮬레이티드 어닐링, 정규화된 평균장 어닐링과 Hopfield 네트워크의 총 길이 감소율은 각각 19.86%, 19.85%, 19.03%였으며, 정규화된 평균장 어닐링의 실행 시간은 Hopfield 네트워크보다는 1.1배, 시뮬레이티드 어닐링보다는 11.4배 정도 빨랐다.
원격 관측 자료인 위성 자료는 한계점이 있으며, 특히 광학 관측기를 활용하면 구름이나 기타 요인에 의해 손실 자료가 발생한다. 본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectrometer(MODIS)의 관측 자료 중, 지표면 온도 자료를 대상으로 손실 자료를 복원하기 위한 방법인 평균 편차 방법, 회귀 분석 방법, 지역 변동 방법의 세 가지 복원 방법을 개발하였다. 검증을 위해 2014년과 2015년의 위성 자료에서 관측 비율을 근거로 사례를 선택하였다. 검증 자료에서 확인된 지역 변동 방법의 평균 제곱근 편차(RMSE)는 일부 사례에서 약 2 K 이상으로 다른 복원 방법에 비해 낮은 정확도를 보였으며, 회귀 분석 방법의 RMSE는 평균 약 1.13 K으로 대부분의 사례에서 가장 좋은 결과를 보였다. 평균 편차 방법 사용 시, RMSE는 회귀 분석 방법 시와 유사하게 약 1.32 K으로 나타났다.
본 논문에서는 디인터레이싱을 위해 제한된 탐색영역을 갖는 확장된 에지기반 라인 평균 방법을 제안한다. 기존의 에지기반 라인 평균 방법들은 화소단위의 상관도를 이용하기 때문에 잡음과 계조도의 변화에 매우 취약하다는 단점이 있다. 그리고 방향성 에지를 탐색할 때, 탐색영역 내에 동일 방향을 갖는 에지들이 다수 존재할 경우 잘못된 에지 방향을 찾게 되고 보간된 영상에 점과 같은 잡음이 발생한다. 이러한 단점을 해결하기 위해 에지 방향 탐색시 탐색영역을 제한하는 블록단위의 에지 기반 라인 평균 방법을 제안한다. 실험 결과 제한하는 방법은 기존의 화소 단위의 에지기반 라인 평균 방법들보다 PSNR 측면에서 약 1 dB 이상 우수한 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 고속도로 VDS에서 수집된 시간평균속도를 이용하여 공간평균속도를 산출하는 방법들의 성능을 비교하고자 한다. 이를 위해서 먼저, 이전 연구들에서 제시된 시간평균속도를 이용한 공간평균속도 추정방법들을 정리하였다. 현장에서 수집된 시간평균속도와 공간평균속도 자료는 기계 혹은 측정 상의 오차로 정확한 값을 보장하기 힘들다. 따라서 미시교통시뮬레이션모형을 이용하여 이상적인 상황에서 공간평균속도 값을 산출한 후, 본 연구에서 선정된 공간평균속도 산출방법론을 통해 산출된 추정값과 비교하였다. 비교 결과, 개별차량의 시간평균속도 자료를 이용하는 경우, 조화평균 값과 교통량-거리가중 조화평균 값이 공간평균속도 값에 가장 근사하게 분석되었다. 그리고 30초 단위 시간평균속도를 사용하는 경우에는 교통량-거리가중 조화평균 값이 가장 유사하였다. 현장에서 공간평균속도를 구하는 것이 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 중부고속도로에 레이더검지기를 설치하여 개별 차량의 경로자료를 수집한 후, 경로자료를 이용하여 공간평균속도를 산출하였다. 분석 결과, 교통량-거리가중 조화평균을 이용한 추정값이 공간평균속도에 비교적 유사한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 KM-Net(Hidden Markov Network)을 다양한 태스크에의 적용과 화자의 특성을 효과적으로 나타내기 위해 HM-Net 음성인식 시스템에 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression) 적응방법을 도입하였으며, HM-Net 학습 알고리즘을 개량하여 회귀클래스 생성방법을 제안한다. 제안방법은 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥방향 상태분할에 의한 상태레벨 공유를 이용한 방법으로 새로운 화자로부터 문맥정보와 적응화 데이터의 발성 양에 의존하여 결정된 많은 적응 파라미터들을(평균, 분산) 자유롭게 제어할 수 있게 된다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터(KLE) 452 음성 데이터와 항공편 예약관련 연속음성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 전체적으로 음소인식의 경우 평균 34-37%, 단어인식의 경우 평균 9%, 연속음성인식의 경우 평균 7-8%의 인식성능 향상을 각각 보였다. 또한 적응화 데이터의 양에 따른 인식성능 비교에서, 제안방법을 적용한 인식 시스템이 적응 데이터의 양이 적은 경우에도 향상된 인식률을 보였으며. 잡음을 부가한 음성에 대한 적응화 실험에서도 향상된 인식성능을 보여 MLLR 적응방법의 특성을 만족하였다. 따라서 MLLR 적응방법을 도입한 HM-Net 음성인식 시스템에 제안한 회귀클래스 생성방법이 유효함을 확인한 수 있었다.
본 다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여, 입력변수의 최적 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 지금까지 다중반응표면 최적화를 위하여 다양한 방법이 제안되어 왔는데, 그 중 평균제곱오차 최소화법은 다수의 반응변수의 평균과 표준편차를 동시에 고려하여 최적화하는 방법이다. 이 방법은 기본적으로 평균과 표준편차가 동일한 가중치를 가지고 있다는 것을 전제로 하고 있다. 그러나 문제의 상황에 따라 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치를 부여해야 하는 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 평균제곱오차를 확대하여 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치도 부여할 수 있도록 가중평균제곱오차 최소화법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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