• 한국수산과학회지
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• 제9권2호
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• pp.143-150
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• 1976

동일 년급군 체장에 관한 도수분포는 정규분포를 하는데, 어류자원의 감소계수를 z라 할 때 x 세 년급군의 미수가 $N_x=N_o\exp(-zx)$로 표시된다. 위의 두가지 사실에다 체장조성표를 이용하여 생잔율 $\varrho^{-z}$ 추정하는 방법을 연구한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 연령, 분업에 관한 정밀조정표(표본)로부터 각년급군별 모체장평균, 모분산의 불편추정치($\bar{x},S^2$ 소표본일 때는 S^2 대신 $n/n-1{\cdot}S^2$를 구하였다. 2. 표본에서 구한 각 연금군별 모체장평균의 불편추정치$(\bar{x})$간의 경향선식과 각 년급군별 모분산($S^2$ 혹은 $n/n-1{\cdot}S^2$의 불편추정치간의 경향선식을 구하였다. 3. 각 경향선식에서 년급군별 모체장평균치와 모분산의 추정치$\hat{u},\hat{\sigma^2}$를 구하였다. 4. 각 년급군별로 모체장평균이 불편추정치$(\bar{x})$와 경향식에서 구한 모체장평균의 추정치$(\hat{u})$와의 차에 관한 유의성검정을 하고 또 각 년급군별로 모분산의 불편추정치($S^2$ 혹을 $n/n-1{\cdot}S^2$와 경향선식에서 구한 모분산의 추정치$\hat{\sigma}^2$와의 차에 관한 유의성검정을 하였다. 5. 유의성검정에서 두 종류 가운데 적어도 하나가 유의적이면 유의적인 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$을 모체장평균의 불편추정치$(\bar{x})$와 모분산의 불편추정치($S^2$ 혹은 $n/n-1{\cdot}S^2$로 한다. 2종의 검정이 유의적이 아닌 때는 해당하는 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$\sigma^2$을 경향선식에서 구한 모체장평균의 추정치$\hat{u}$와 모분산의 추정치$(\hat\sigma^2)$로 하였다. 표본이 없는 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$도 역시 경향선식에서 구한 모체장평균 및 모분산의 추정치$\hat{u},\;\sigma^2$로 하였다. 6. 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$이 추정되면 정규곡선면적표를 이용하여 년급군별로 각 체장계급에 해당하는 확률표를 만들었다. 7. 서로 이웃하는 체장계급의 비를 이용하여 생잔율 $\varrho^{-z}$ 값들을 구하였다. 8. $\varrho^{-z}$값들 중 이상적인 값은 유의적이면 기각하고 나머지 값으로 평균생잔율과 그 분산, 표준편차, 신뢰한계를 구하였다. 9. 향해 및 동지나해에 있어서 한국기선저인망에 어획된 참조기의 연령 및 체장에 관한 정밀조정표와 체장조직성표를 이용하여 년평균생잔율 $\varrho^{-z}$와 그 분산, 표준편차, 신뢰계수 $95\%$의 신뢰구분과 연평균 감소계수 Z를 구하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.657-664
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• 2003

사람의 동작을 믿을 수 있게 따라가는 것은 감시용 비디오나 사람과 컴퓨터간의 사용자 인터페이스 개발에 있어서 필수적이다. 이 논문은 모습 기반법(appearance-based method)과 모델 사용법을 혼용하여 사람을 추적하는 새로운 방법에 관한 논문이다. 하나의 비디오 입력이 화소 단위 및 물체 단위로 처리된다. 화소 단위의 처리에 있어서 개별 화소색을 분류하는 훈련방법으로, 가우스 혼합 모델(Gaussian mixture model)을 사용하였다. 물체 단위의 처리에 있어서 사람 몸에 대한 삼차원 모델링을 하고, 모델 몸체를 투사면(projection plane)에 투사시켰다. 투사된 몸체와 배경을 제외한 영상과 계산 기하 방법을 사용하여, 화소보다 작은 단위로 겹쳐지는 면적을 계산하였다. 우리의 방법은 정방향 기구학 (forward kinematics)을 사용하므로 역방향 기구학(inverse kinematics)을 사용하는 방법과 달리 계산 결함(singularity)을 갖지 않는다. 이 논문에서는 사람의 동작을 추적하기 위한 문제를 비선형 방정식 문제로 바꾸었다. 비선형 방정식의 비용 함수는 전경(foreground)의 영상 실루엣(silhouette)과 투사된 삼차원 모델 몸체의 실루엣의 겹쳐지는 면적이다. 화소 단위의 영상을 화소를 하나의 면적으로 계산함으로써, 겹쳐지는 면적에 대한 실수 단위의 계산은 계산 기하를 사용하였다. 이 논문의 방법은 다양한 사람 동작을 인식하기 위하여 사용되었다. 비디오에 나타나는 사람 동작 추적은 매우 우수하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권2호
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• pp.155-164
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• 2016

남조류의 대번성은 특정 생물종의 감소와 물고기의 서식처를 감소하게 하는 결과를 가져와서 생태계에 상당한 교란을 가져오고 4대강의 수질을 위협하고 있다. 조류의 대번성에 영향을 미치는 인자를 해석하기 위해서 전통적으로 클로르필 a의 농도와 환경인자간의 교차상관함수를 계산하는 방식이 수행되어왔다. 교차상관함수에 사용되는 원 시계열 자료는 추계구조에 의해 영향을 받기 때문에 시계열 데이터의 추계학적인 구조를 파악하고 외부의 영향을 제거하는 선백색화 기법을 도입하였다. 이와 같은 모의과정은 모형구조의 파악, 매개변수추정, 선택된 모형의 자가진단수행등의 일련의 과정으로 진행된다. 선백색화 처리된 데이터를 이용하여 배타적 상관분석을 실시하였고 원데이터의 결과와 비교하였다. 이와 같은 과정은 조류농도 발생의 영향 인자를 구분하기 위해서도 유용한 과정이고 다른 환경인자들 사이에서의 인과성을 규명하는데도 유용하다.

• 청정기술
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• 제24권3호
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• pp.239-248
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• 2018

본 연구에서는 (주)파인텍에서 개발한 제올라이트 4A 분리막을 이용하여 물, 에탄올, 이소프로필알코올 단일 성분 및 혼합물의 투과증발 실험을 수행하였다. 본 분리막은 수열합성법을 이용하여 제막하였고, Si/Al 비율이 1인 LTA 구조에 $Na^+$를 이온교환하여 약 $4{\AA}$의 기공크기를 갖고 있으며, 강한 친수성을 나타내고 있다. 물리적 특성을 확인하기 위해 SEM, porosimetry, BET, 압축강도계를 이용하였다. 다양한 온도 및 농도 조건 실험을 통해 제올라이트 4A 분리막이 물/에탄올(분리계수 3,000 이상) 및 물/이소프로필알코올(분리계수 1,500 이상) 혼합물로 부터 물을 선택적으로 분리할 수 있음을 확인하였다. 활동도계수, Generalized Maxwell Stefan 모형 및 Dusty Gas 모형을 이용하여 단일성분 및 혼합물의 투과증발 거동을 모사하였으며, Genetic Algorithm를 이용한 상수추정을 통하여 분리층의 흡착 및 확산상수를 구하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제9권2호
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• pp.88-99
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• 2007

토양수분은 토양으로의 침투나 지표유출 기작에 직접적인 영향을 주며 간접적으로 유역 단위의 수문학적, 수리화학적, 기상학적, 생태학적 반응에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 광릉 슈퍼사이트 내 원두부 소유역을 대상으로 사면에서의 토양수분 전이과정이 토양수분의 추계학적 모형구조와 갖는 연계성을 규명하기 위해서 일련의 유도과정이 수행되었다. 유도된 단변량 추계학적 모형의 구조에 근거하여, 관측된 토양수분의 시계열을 모의하였다. 자료전처리, 모형구조의 규명, 후보 모형군의 구성, 모수추정, 검정 등의 과정을 통해서 도출된 모형들의 공간적인 분포는 대상사면의 지형학적인 특성들이 반영된 것으로 판단된다. 다방향 알고리즘에 의한 기여면적이나 습윤 지수와 함께 대상지점의 국부경사도가 중요변수로 도출되었다. 본 연구 결과는 광릉 슈퍼사이트와 같은 복잡 경관에서 토양수분의 공간분포를 결정짓는 중요한 요인들을 이해하고 이를 통해 현실성있는 토양수분 분포 지도를 작성하는데 기여 하게 될 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권8호
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• pp.721-731
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• 2010

강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 오류역전파알고리즘을 이용한 신경망모형과 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨 모형 그리고 최적화된 상태에서 다시 학습을 진행하는 세 가지 모형에 대하여 적용한 결과 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시킨 모형이 다른 모형들에 비해 우수한 결과를 보여주고 있으며 예측시간이 길어지더라도 예측력이 크게 떨어지지 않았다. 또한 입력자료로 강우와 수위를 사용한 모형보다는 수위를 사용한 모형에서 조금 더 우수한 결과를 보여주었다.

• 벤처창업연구
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• 제2권4호
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• pp.71-102
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• 2007

기존의 많은 연구에서는 R&D 투자를 포함한 기술진보 요인이 TFP의 결정요인으로 작용한다는 실증연구는 많았으나, 산업 분석에 있어서 규모의 경제가 TFP에 미치는 영향에 대한 실증분석이 많지 않고 또 이들 연구들의 대부분이 비모수적 멤퀴스트 생산성지수 분석이나 확률적 변경생산함수 모형을 사용함으로써 개별 독립변수가 TFP에 미치는 영향에 대한 실증분석이 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 기존의 성장회계방정식 요인 분해를 통해 산업별 TFP 증가율을 도출하고, 산업별 TFP의 영향 요인으로 R&D 투자와 규모의 경제(산업별 영세성)를 고려한 실증분석 모델을 구축하여 TFP 결정요인에 대해 실증 분석하였다. 우선 전체 15개 산업 기준 TFP 증가율을 보면 1993${\sim}$1997년 연평균 약 3.8%에 불과했으나, 외환위기 이후 1999${\sim}$2000년 연평균 7.8%로 상승하였다. 한편 1993${\sim}$2000년 사이의 산업별 TFP 연평균 증가율을 보면 IT 제조업 부문인 전기전자기기제조 부문이 11.6%로 가장 높게 나타났으며, 가구 및 기타 제품 제조는 -0.4%를 나타냈다. 서비스산업의 경우에는 운수 창고 통신 부문이 7.3%로 전기 수도 가스 2.9%, 도소매 음식 숙박-3.7%보다 훨씬 높은 TFP 증가율을 보였다. TFP의 결정요인에 대한 실증분석 결과, R&D와 TFP와의 상관관계는 전반적으로는 유의성이 검증되지 않은 정(+)의 상관관계로 나타났으나, 전체 종사자 중 자영업주 및 무급가족 종사자수를 산업별 영세성을 나타내는 대리변수로 사용한 모델에서의 유의한 부(-)의 상관관계를 보였다. 한편 산업별 고유의 규모의 영세도를 대리하는 변수들의 추정 계수의 부호는 일관되게 한 산업의 규모의 영세도가 높을수록 그 산업의 TFP 증가율이 낮아짐을 나타내는 결과를 얻을 수 있었다.