• 제목/요약/키워드: kernel estimation

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멘탈 맵을 이용한 범죄발생 우려 지역 도출에 관한 연구 (A Study on the Deriving of Areas of Concern for Crime using the Mental Map)

  • 박수정;신동빈
    • 한국측량학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.177-188
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    • 2019
  • 최근 '묻지마 범죄'가 늘면서 시민들의 불안감이 커지고 있으며, 이로 인해 시민 삶의 질이 저하되고 범죄에 대해 느끼는 두려움의 정도가 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 범죄발생 현황 외 범죄관련 여러 변수를 바탕으로 시민이 심리적으로 느끼는 범죄발생 우려 장소(점 선 면)를 멘탈 맵의 방법론을 사용하여 작성하고, 커널(kernel) 밀도 추정 분석을 활용한 공간중첩분석을 통해 범죄발생 우려 지역 도출을 목적으로 한다. 그 결과 지역주민의 민원요청 지점과 범죄발생 우려 지역이 서로 중복되어 나타났다. 또한, 범죄 두려움을 나타내는 멘탈 맵은 주로 시설간의 점이지역, 좁은 골목, 방범 CCTV 및 가로등 보안등 미설치 지역, 시간대별 유동인구가 적은 지역을 중심으로 지도화하여 구축되었다. 본 연구는 범죄 관련 기존 선행연구와는 달리, 멘탈 맵이라는 방법론을 사용하여 범죄발생 우려 지역을 도출하는 연구를 시도했다는 점에서 의의가 있다. 더불어 멘탈 맵 등 본 연구의 결과물은 범죄취약지도 구축, 범죄예방 환경설계의 가이드라인 등 다양한 분야에서의 활용이 가능할 것이다.

Fused sliced average variance estimation의 실증분석: 비스킷 반죽의 근적외분광분석법 분석 자료로의 적용 (Case study: application of fused sliced average variance estimation to near-infrared spectroscopy of biscuit dough data)

  • 엄혜연;원성민;안효인;유재근
    • 응용통계연구
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    • 제31권6호
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    • pp.835-842
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    • 2018
  • 충분차원축소의 대표적 방법론 중 하나인 sliced average variance estimation (SAVE)은 슬라이스라고 불리우는 반응변수의 범주화의 총 수에 민감하다고 알려져 있다. 이러한 점을 극복하기 위한 방법으로 최근에 다양한 수의 슬라이스로부터 얻어진 SAVE의 정보를 결합하는 fused SAVE (FSAVE)가 개발되었다. 본 논문에서는 소위 large p-small n 자료라고 불리우는 자료의 수가 변수의 수보다 적은 자료에서 FASVE가 어떻게 실제적으로 사용될 수 있을지에 대해 실증적 분석을 하고자 한다. 이를 위해 근적외분광분석을 통해 얻어진 비스킷 자료를 이용할 것이고, 이러한 자료분석에서 FASVE에 의한 차원축소에 의해 분석된 결과가 기존의 방법론에 비해 우수함을 보고자 한다.

청둥오리와 흰뺨검둥오리의 월동기 행동권 비교 연구 (Home-Range of Mallard and Spot-billed Duck in Korea)

  • 신용운;신만석;이한수;강용명;정우석;최지다;윤하정;오홍식
    • 한국환경생태학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.165-172
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    • 2016
  • 청둥오리와 흰뺨검둥오리는 대표적인 월동 수조류로 수계를 중심으로 넓은 농경지를 월동지로 이용한다. 중부지역에 위치한 만경강과 동진강에서 월동하는 청둥오리와 흰뺨검둥오리에 대하여 행동권과 월동지에서의 일일 이동거리를 파악하고자 한다. 2015년 월동기에 Cannon-net을 이용하여 포획된 청둥오리 5개체와 흰뺨검둥오리 5개체에 야생동물 위치추적기(WT-300)를 부착하였다. 일일 이동거리는 전체 평균 0.89km이었으며, 최대 31.09km이었다. 청둥오리의 일일 이동거리는 0.97km이었으며, 최대 28.78km이었다. 흰뺨검둥오리의 일일 이동거리는 0.80km이었으며 최대 33.39km이었다. 행동권 분석은 GIS용 SHP 파일과 ArcGIS 9.0 Animal Movement Extension을 이용하였으며, 최소볼록다각형법(MCP)과 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE)을 이용하여 분석하였다. 오리 2종의 행동권은 최소 볼록다각형법(MCP)에 의해 $490.34km^2$ ($SD=311.20km^2n=10$)이었으며, 핵심서식지인 커널밀도측정법(KDE 50%)은 $42.24km^2$ 이었다. 청둥오리의 행동권(MCP)은 $568.02km^2$로 흰뺨검둥오리 행동권(MCP) $397.13km^2$ 보다 비교적 넓었으며, 청둥오리의 핵심서식지(KDE 50%)는 $53.05km^2$로 흰뺨검둥오리의 핵심서식지(KDE 50%) $29.26km^2$ 보다 비교적 넓었다.

CR X선 영상의 복합잡음 감소에 관한 연구 (Mixed Noise Reduction Filters for CR Images)

  • 민정환;정회원;김정민
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제30권1호
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    • pp.1-6
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    • 2007
  • 인위적으로 noise factor를 주고 그 위에 촬영을 하여 노이즈와 영상의 복합물을 만들었다. 그 후 Low Pass Filter(LPF)와 Median Filter(MF)의 두 종류의 필터를 통하여 노이즈를 제거하고 노이즈를 나타내는 지표로 Signal To Noise Ratio(SNR), Peak Signal to Noise Ratio(PSNR), Mean Square Error(MSE)를 비교하였다. 또한 Median Filter의 kernel size에 따라서도 노이즈제거효과를 평가하였다. 각각의 처리된 영상과 원 영상을 비교하여 원 영상에 가까운 영상을 찾아봄으로서 어떤 필터가 유용하며 어떤 주파수대를 제거해야 하는가를 알고자 실험하였다. Cutoff frequency가 다른 필터를 비교 했을 때 noise power 값에는 상관없이 cutoff frequency $2/3\pi{\sim}3/4\pi$까지가 원 영상에 가까우면서 SNR, PSNR이 좋다. 따라서 높은 filter 효과를 나타낸다고 할 수 있다. Median filter의 kernel size가 커짐에 따라서 SNR 값이 커지며 반대로 MSE의 값이 작아져 filter 효과는 좋아 짐을 알 수 있다. 의료 영상에 filter를 적용하는 것에 대해서 대부분의 영상들이 filter 적용 후에 왜곡된 상이 되곤 하였다. 의료 영상은 다른 영상과는 달리 공간 분해능을 유지하면서 평활화(노이즈 제거)하는 것이 중요한 문제이다. SNR 등 정량적 지표에 의한 비교와 함께 시각적 평가가 병행되어야 할 필요가 있다.

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핵밀도 함수를 이용한 지역빈도해석의 적용에 관한 연구 (The Study on Application of Regional Frequency Analysis using Kernel Density Function)

  • 오태석;김종석;문영일;유승연
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제39권10호
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    • pp.891-904
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    • 2006
  • 합리적인 수공구조물의 설계를 위해서 확률강우량의 산정은 필수적이며, 확률 강우량을 산정하는 기법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분 지을 수 있다 이 중에서 지역빈도해석은 지점의 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 L-모멘트로 확률분포형의 매개변수를 추정하고, 강우 계열의 동질성이 검정된 자료를 빈도분석하여 확률 강우량을 결정하는 기법이다. 이와 같은 지역빈도해석 기법은 매개변수를 선형조합하여 확률분포형의 종류와 크기 및 형상을 결정하여 확률 강우량을 산정하게 된다. 여기서 각 지점별 강우 자료들이 동질성 검정을 통과하였다 하더라도 지점별로 최적의 분포형이 다를 수 있으나, 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 동일한 분포형을 따르는 것으로 가정하고 빈도해석을 수행하게 된다. 그러므로 지역빈도해석기법은 확률 분포형을 가정하고 강우자료를 적용하는 과정에서 기존에 매개변수적 빈도해석의 약점을 갖게 된다 따라서 본 연구에서는 변동핵밀도 함수를 동질성이 확보된 강우자료에 적용하여 빈도해석을 수행함으로써 기존의 빈도해석이 가지는 약점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 기상청에서 관리하는 16개 강우관측소의 강우자료를 수집하여 매년최대 연강우량 계열을 구성해 지점빈도해석과 지역빈도해석을 수행하였다. 지점빈도해석은 매개변수적 기법과 비매개변수적 기법을 모두 적용하였으며, 지역빈도채석은 Index Flood 기법과 L-모멘트 기법을 적용하였다. 또한 변동핵밀도함수를 지역빈도해석에 적용하였으며, 각 기법별로 산정된 확률강우량을 비교 분석하였다.

우리나라 산불 발생의 원인별 공간적 특성 분석 (Cause-specific Spatial Point Pattern Analysis of Forest Fire in Korea)

  • 곽한빈;이우균;이시영;원명수;구교상;이병두;이명보
    • 한국산림과학회지
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    • 제99권3호
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    • pp.259-266
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    • 2010
  • 우리나라에서 산불 발생 공간분포는 인간 활동과 큰 관련성이 있기 때문에, 지역별 군집형태의 강한 공간의존성을 갖는다. 본 연구에서는 공간의존성의 개념에 입각하여 점자료 분석법을 통한 산불발생의 공간분포패턴을 분석하였다. Ripley의 K 함수를 이용하여 산불 발생 원인별 공간분포 형태를 파악하였으며, Kernel 함수를 통해 산불발생의 공간적 집중도를 분석하였다. 그 결과 정도는 상이하지만 모든 원인의 산불이 임의(random) 분포가 아닌 군집화(clustered)되어 발생하는 특징이 있는 것으로 나타났다. 또한, 산불 발생의 군집성을 원인별로 크게 두 집단으로 나눌 수 있었다. 첫째는 전국적 발생 패턴을 가지는 원인으로 입산자 실화, 논밭두렁 소각과 같은 활동과 관련된 것이고 또 다른 하나는 국지적 군집성을 가지는 원인으로 담뱃불이나 어린이 불장난, 방화이다. 그 군집성의 범위는 30 km내외로 나타났으며, 그 범위 밖에서는 임의 분포하고 있었다. Kernel 함수에 의한 원인별 집중도 분석에서는 강한 군집도를 나타냈던 3가지 원인(담뱃불, 어린이 불장난, 방화)의 경우 대부분 인구밀도가 높은 수도권을 중심으로 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

영상정보를 활용한 하천 서식처 분류 가능성 평가 (Evaluation of Possibility for the Classification of River Habitat Using Imagery Information)

  • 이근상;이현석
    • 한국지리정보학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.91-102
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    • 2012
  • 본 연구는 환경생태학적 하천관리의 기초가 되는 것으로서, 어류분포 특성을 파악할 수 있는 하천서식처 분류에 영상정보를 활용하기 위한 기법을 개발하고 이에 대한 적용 가능성을 평가하였다. 먼저 서식처별 특성자료를 파악하기 위해 지형측량, 유량 및 수온관측 등을 실시하였으며 현지관측 시점에 해당하는 하천의 영상을 얻기 위해 무인항공촬영을 실시하였다. 어류 분포특성을 파악하기 위한 서식처로는 크게 riffle, pool, glide를 선정하였으며, riffle 영역은 빠른 물의흐름으로 인해 RGB의 표준편차가 pool과 glide에 비해 크게 나타났다. 이러한 RGB의 표준편차 특성을 이용하여 riffle 영역의 해상도와 kernel 크기별 분류 정확도를 평가한 결과, 해상도가 30cm이고 kernel 크기가 11일때의 분류 정확도가 77.17%로 가장 높게 나타났다. 또한 적외선 카메라를 이용하여 pool과 glide 영역에 대한 수온을 관측한 결과 각각 $19.6{\sim}21.3^{\circ}C$$15.5{\sim}16.5^{\circ}C$로서 약 $4{\sim}5^{\circ}C$의 차이를 보였으며, 이러한 적외선 사진정보를 통해 pool과 glide 영역에 대한 분류가 가능하게 되었다. 향후 RGB와 적외선 밴드를 탑재한 무인항공촬영시스템이 활용될 경우 어류 분포 파악을 위한 서식처 분류가 보다 효과적으로 수행될 것으로 판단된다.

군집분석과 변동핵밀도함수를 이용한 지역빈도해석의 확률강우량 산정 (Estimation of Probability Precipitation by Regional Frequency Analysis using Cluster analysis and Variable Kernel Density Function)

  • 오태석;문영일;오근택
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권2B호
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    • pp.225-236
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    • 2008
  • 수공구조물의 설계를 위한 확률강우량의 산정방법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분된다. 일반적으로 확률강우량은 대상유역에 위치하는 강우관측소에서 관측된 강우량자료를 지점빈도해석으로 추정하게 된다. 지점빈도해석을 통한 확률강우량을 산정하기 위해서는 충분한 기간 동안의 관측된 강우량자료의 확보가 필수적이라 할 수 있으나 관측자료의 부족으로 인해 매개변수의 편의가 발생할 수 있다. 따라서 부족한 강우자료를 보완하고 안정적인 확률강우량을 산정하기 위한 방안으로 지역빈도해석이 추천되어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 강우관측소의 위치 및 시간강우량 특성을 이용한 군집분석을 수행하여 강우관측소를 군집화 하였다. 군집화 된 강우관측소를 대상으로 L-moment 법을 통해 산정한 매개변수를 이용하여 각각의 지역별로 불일치성 및 이질성 검정을 통한 지역구분을 수행하여 우리나라 강우관측소를 6개 지역으로 구분하였다. 구분된 지역별로 L-moment 법, 지수홍수법 및 변동핵밀도함수를 적용한 지역빈도해석을 수행하여 각각 확률강우량을 산정하여 비교하였다. 분석결과에서 변동핵밀도함수를 이용한 지역빈도해석은 다른 기법에서 적합한 확률분포형 결정이 어려운 경우 등에 충분히 활용할 수 있는 것으로 나타났다.

빛의 내부산란의 효과적인 표현을 위한 밀도 추정기법 (Density Estimation Technique for Effective Representation of Light In-scattering)

  • 민승기;임인성
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.9-20
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    • 2010
  • 3차원 공간에 존재하는 반투명 물질을 물리 기반으로 렌더링하기 위해서 빛의 진행 경로를 작은 구간으로 나눈 후, 각 구간에 대하여 빛의 직접적인 영향, 산란으로 인한 영향, 반투명 물질안에서의 소멸 및 물질의 발광으로 인한 영향 등을 고려한 빛의 에너지를 계산하여 누적하는 방식을 사용한다. 이중 빛의 산란은 연속 공간에서 매우 복잡한 방식으로 작용하기 때문에 이의 시뮬레이션을 위해서 상당한 노력이 필요하다. 빛의 산란을 효과적으로 계산하기 위해 여러근사 방법들이 고안되었는데, 그중 볼륨 포톤매핑 기법은 빛이 간섭매체 내부에서 산란되는 효과를 단순화된 시뮬레이션으로 미리 계산하여두고 이를 검색해 효율적으로 렌더링 하는 방법을 사용한다. 이 방법은 주변에서 검색한 시뮬레이션 정보를 이용하기 위해서 밀도추정방법을 적용하는데, 시뮬레이션자료의분포에 따라서 검색에 따른 편차가 있을 수 있게된다. 또한 시뮬레이션된 자료만을 이용하여 산란효과를 반영하기 때문에 고밀도이지만 시뮬레이션이 충분하지 못한 위치에 대해서 방향성 있는 위상함수에 대한 특징을 잘 표현하지 못한다는 문제가있다. 이러한 문제를해결하고자 하는 노력의 일환으로, 본 논문에서는 입자형태로 시뮬레이션된 볼륨데이터에 대해 밀도추정방법의 하나인 커널스무딩을 이용하여 표현한 산란효과를 반투명물질 자료구조에 저장하고 이를 복원하는 방법을 제안하고, 실험결과 분석을 통하여 장단점을 분석한다.

주행거리를 이용한 연료소비량 산정방법: 몬테카를로 기법 중심으로 (Estimation methods of fuel consumption using distance traveled: Focused on Monte Carlo method)

  • 박천건;소진영;이영섭
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권2호
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    • pp.247-256
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    • 2012
  • 최근 온실가스 배출량에 대한 국제적 이슈가 지속적으로 대두되어 왔다. 본 연구는 이동 배출원중에서 도로교통부분에 대한 배출량을 산출하는데 필요한 연료소비량 산정에 관한 통계적인 기법들을 비교한 것이다. 지금까지 연료소비량을 산정하는데 단순히 연료공급량 또는 주행거리에 의한 방법으로 초점을 두어왔다. 그러나 연료공급량을 토대로 산출된 배출량은 다양한 차량 및 연식을 반영하지 못한다. 본 연구는 통계적 관점에서 주행거리와 연비를 조합한 각 차량의 연료소비량 및 모든 차량의 소비한 총연료소비량의 추정에 적용되는 방법들을 나열하고 비교한다. 또한 향후 연구로 제시된 일부 방법들에 대해서 차량 및 연식을 고려한 연료소비량의 추정에 관한 현실적인 적용방법을 제시한다.