인적 물적 자원이 고밀화된 도시에서 발생하는 홍수 또는 침수는 도시의 기능을 마비시키거나 많은 인명피해를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 유역을 재해발생지점, 재해직접영향권, 재해간접영향권으로 구분하고 각 구역별로 적합한 재해저감 도시설계기법을 적용하여 피해를 최소화하고자 한다. 이를 위해서는 우선적으로 도시설계기법을 적용하여 시뮬레이션하고 정량적으로 효과를 검증할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 국내에서 사용되고 있는 도시유출모형을 활용하여 재해저감 도시설계기법의 효과 분석을 위한 적용성을 검토하였다. 검토결과로써 효과분석을 위한 FFC2Q모형, XP-SWMM과 같은 집중형 모형의 한계점을 제시하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.205-215
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1998
정규분포에 관한 검정에 있어서 P-P 플롯과 Q-Q 플롯의 가시적인 변동을 이용한 통계량을 제시하고 이 통계량들과 Shapiro-Wilk의 W 통계량과의 비교를 정확도(accuracy)의 측면을 고려하여 실시하였다. 또한, 의학이나 임상에서 척도의 우수성을 검정하기 위해 많이 사용하는 Receiver Operating Characteristic (ROC) 분석 기법을 이용하여 제시된 통계량들에 관한 Power와 Accuracy는 물론 Best Cut-Off 측면에서의 효율성을 검정하였다.
Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6) 프로토콜에서는 단말간 통신 시에 모든 데이터 패킷이 Local Mobility Anchor (LMA)를 거쳐 전달되어 통신단말이 모두 동일 망에 위치한 경우 데이터 패킷이 최적화되지 않은 경로를 사용함으로 인해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 Binding Query를 활용한 PMIPv6의 경로최적화 기법을 제안한다. 제안되는 Query-based PMIPv6 (Q-PMIPv6) 기법에서 Correspondent Node (CN)의 Mobile Access Gateway (MAG)는 Mobile Node (MN)의 Proxy Care-of-Address를 획득하기 위하여 LMA로 Binding Query를 보내고, 이후에 CN과 MN는 최적화된 경로를 이용하여 데이터 전송을 수행한다. 성능분석을 위해 제안하는 Q-PMIPv6 기법과 기존의 PMIPv6 및 PMIPv6 Localized Routing (PMIPv6-LR) 기법을 이론적인 수치 분석 및 ns-2 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 비교 분석 결과, 제안하는 Q-PMIPv6 기법이 시그널링 비용 및 데이터 전달 비용 측면에 서 기존 PMIPv6 및 PMIPv6-LR 기법에 비해 우수함을 확인하였다.
EPCglobal Class-1 Gen-2 충돌방지 기법에서는 Q-알고리즘을 통하여 질의 라운드의 프레임 크기를 결정한다. Q-알고리즘은 리더의 식별영역 내에 있는 태그의 수를 추정하지 않고 슬롯의 상태만을 이용하여 질의 라운드의 프레임 크기를 계산하므로 알고리즘에 비하여 리더의 알고리즘이 단순한 장점이 있다. 반면, 실제 태그의 수를 반영한 최적화된 프레임 크기를 할당할 수 없는 단점이 있다. 또한, 기존의 Q-알고리즘에서는 프레임 크기를 조절하기 위한 매개변수인 C값이 정해져 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 매 질의 라운드마다 태그의 수를 추정하여 Q-알고리즘의 매개변수 C값을 결정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 성능분석을 한다.
Q 방법은 인간의 태도와 행동을 연구하기 위해 철학적, 심리학적, 통계적, 그리고 심리측정과 관련된 개념을 통합한 방법론으로서 인간의 주관성을 정량적으로 분석할 수 있는 특수한 통계기법이다. 소비자의 인식, 가치, 태도, 신념과 같은 개념을 객관적으로 연구할 수 있는 방법으로서 가설 생성을 위한 탐색적 연구와 이론의 검증과 같은 확인적 연구에서도 적용될 수 있다. 많은 수의 표본을 대상으로 한 횡단적 R 방법에 비하여 개인이나 소집단에 대한 깊이 있는 탐구가 가능하다는 점에서 소비자 행동 연구에 유용성이 매우 높다. 개인의 주관성을 바탕으로 한 소비자 개인의 특성과 차별성을 이해하는 것이 마케팅 분야의 핵심을 이루고 있음에도 불구하고 그 동안 소비자의 주관성에 대한 깊이 있는 접근이 이루어지지 못하였다. 1935년에 심리학 분야에서 개발된 Q방법은 이를 분석할 수 있는 컴퓨터 패키지의 보급과 더불어 사회과학 전반에 걸쳐 그 활용이 확산되어 가고 있다. 이에 Q 방법의 과학철학적 특성과, 현재 널리 이용되고 있는 변수 중심의 R 방법과의 차이, 그리고 컴퓨터 분석을 포함한 구체적인 Q 분석방법 및 관리적 활용상의 문제점에 대해 논의하였다
임펄스 잡음에 강인한 2차 회전변환 기법을 적용한 QPSK 시스템에서 최대우도 복호기의 비트오율 성능을 정확하게 분석하였다. 이 분석 방법은 보로노이 셀에서 2차원 가우시안 Q-함수의 리만 적분을 응용한 것이다. 일반적인 2차 회전변환 기법에 대하여 보로노이 셀의 다양한 특징을 기하학적 방법으로 분석하여 정리하였다. 이러한 분석 결과를 이용하여 비트오율을 최소화하는 회전변환 파라미터를 도출하였으며, 기존의 근사적인 성능 해석 방법과의 차이도 고찰하였다.
본 논문에서는 유통 농산물 잔류농약 부적합 현황 분석을 위하여 네트워크 분석 기법을 적용하였다. 분석용 데이터는 "2017년도 식품안전관리지침"내 "유통농산물별 잔류농약 부적합 현황"을 참고하였으며, 주요 분석 기법으로는 중심성 분석(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 적용하였다. 연결정도 중심성 분석결과 chlorpyrifos와 diazinon에서 "연결된 노드"가 가장 많은 것으로 확인되었다. 근접 중심성에서는 19종을 제외한 농약성분들 사이에서 유사한 정도를 보여주고 있었다. 매개 중심성 분석 결과에서는 fluioxonil과 chlorpyrifos가 가장 높은 경향을 보여주어 이들이 농약성분 네트워크에서 "가교" 역할을 수행 하는 것으로 파악되었다. 네트워크 분석 결과, 기존의 통계분석을 통해서는 분석 할 수 없었던 농약성분들 사이의 "관계" 데이터를 확인 할 수 있었다. 향후 이러한 분석기법은 최적화/정교화 과정을 통해서 보다 정밀하게 농약성분 부적합 현황 분석을 위한 도구로서 적용되리라 기대한다.
차세대 무선통신 시스템에서 다중 경로 페이딩의 영향을 효율적으로 감소시키기 위한 방법으로 최근 협력통신 시스템이 각광을 받고 있다. 협력통신 시스템은 정보를 전송하기 위해서 다양한 페이딩 계수를 가지고 있는 협력 릴레이를 사용하기 때문에, 모든 릴레이를 협력통신에 참여 시키는 것은 자원의 낭비를 초래한다. 그러므로 무선자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 최적의 릴레이를 선택적으로 사용할 필요가 있다. 본 논문에서는 무선 협력통신 네트워크에서 발생하는 이러한 문제를 해결하기 위하여 Q-Learning 알고리즘을 이용한 협력 릴레이 선택 기법을 제안한다. Q-Learning에서는 자가 학습을 위해서 상태, 행동, 그리고 보상에 대한 파라미터를 정의한다. 이러한 파라미터가 잘 정의 될 때 Q-Learning을 이용하여 우수한 통신 성능을 얻을 수 있다. Q-Learning 알고리즘의 우수성을 보이기 위해서, 수학적인 분석을 통해서 최적의 협력 릴레이를 얻는 기법과 통신 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 기법에서 Q-Learning 알고리즘 내의 보상을 주는 방식에 따라, 비교 기법과 유사한 심벌오율 성능을 얻으면서 보다 더 적은 협력 릴레이를 선택하는 것을 보였다. 따라서 본 논문에서 제안된 기법은 다수의 릴레이를 사용하는 차세대 무선통신 시스템의 성능 향상을 위한 좋은 접근 방식의 하나로 판단된다.
본 논문에서는 센서 투명성을 지원하는 센서노드 운영체제에서 MCU가 슬립모드일 때 센서의 전원도 같이 차단할 수 있는 전력관리 기법을 제안한다. 전원 차단이 가능한 센서인지를 구별하기 위해 센서의 종류를 이벤트 센서와 폴링 센서로 구분하고 이들을 지원하기 위한 스케쥴러를 설계하였다. 성능 분석을 위해 기존 센서네트워크 운영 체제인 Nano-Q+에서 센서에 대한 표준 인터페이스를 지원하는 센서 투명성 기능을 구현하고, MCU와 함께 센서를 자동으로 슬립모드로 바꿀 수 있는 전력 관리자를 설계, 구현하여 성능을 분석하였다.
계곡부 산림의 군집구조를 분석하여 국립공원 관리의 기초자료를 마련하고자 설악산 국립공원의 주전골계곡지역에 50개의 조사구를 설정하고 식생조사를 실시하여 얻은 자료를 대상으로 TWINSPAN에 의한 classification과 DCA ordination 기법을 적용하여 분석하였다. TWINSPAN과 DCA분석결과 군집은 신갈나무-굴참나무-소나무군집(군집 I), 소나무군집(군집 II), 서어나무군집(군집 III), 졸참나무군집(군집 IV)으로 분리되었다. 군집의 생태적 천이단계는 신갈나무-굴참나무-소나무군집과 소나무군집의 경우 소나무$\$\longrightarrow$ $신갈나무군집, 졸참나무군집의 경우 졸참나무$\$\longrightarrow$ $서어나무군집으로 추정되었으며, 서어나무군집은 계속 안정된 상태를 유지할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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