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자료융합 예측으로부터 잔물결 다-척도 회귀(Wavelet multiscale regression from the perspective of data fusion: new conceptual approaches)

전문가 제언: □ 분광의 다변수의 보정은 공정분석 기술, 공정분석 관리 및 생물의학 분석에서 매우 중요한 과제로서 화학, 농업, 생물학, 제약 및 의학에서 널리 적용되고 있다. 잔물결 회귀 방법은 정보의 비-정형을 처리하고 신호의 다-척도 성격을 모델화하며 정보의 누출을 최소화 하는 신기술로 그 원리, 특성 및 적용에 대한 이해가 중요하다고 본다..

□ 자료융합은 원거리 감지와 영상분석을 포함하여 적용법위가 매우 넓다. 저수준(자료-수준), 중간수준(특성-수준) 및 고차수준(결정-수준)융합 방법이 있으며 그중에서 중간수준의 자료융합은 소음제거뿐만 아니라 확률 운동적 표류도 제거된다. 계절적인 불연속적 요동이 있는 폐수처리시설 등에 적극적인 활용을 권장 한다.

□ 잔물결 회귀법은 잔물결 성분의 비-정형을 효과적으로 처리하고, 분석적 신호의 다중-규모 특성을 모델화하며, 정보의 누출을 최소화 할 것이다. 잔물결 회귀는 큰 잠재성을 가지고 있어서 분석에는 매우 안정적이고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하며 화학, 농업, 생물학, 제약 및 의학에서 널리 적용되어 기여할 것을 기대한다.