본 연구에서는 다중 상태 변수의 인수 HMM을 일반화하여 연속 은닉 변수와 이산 은닉 변수가 결합된 순차 상태 추정 모형을 제안하고 이에 기반한 보행 동작 모형을 설계한다. 유한 상태의 이산변수는 마르코프 연쇄 구조로 보행의 동역학적 특성을 표현하고 각 이산 상태에 대해 연속 변수를 독립변수로 한 가우스 과정을 정의한다. 마르코프 상태 천이는 여러 가우스 과정 사이의 스위칭을 제어하며 각 가우스 과정은 동일한 자세의 회전 또는 다양한 시각을 표현한다. 온라인 필터링 추론을 위해 입자 필터 방식의 추론 알고리듬도 제시한다. 이 알고리듬은 입력 벡터 열이 주어졌을 때 이들 병렬적 가우스 과정을 동적으로 갈아타는 스위칭 궤적을 디코딩 해준다. 실험 결과 비선형적 보행자 비디오 영상을 보행방향과 보행 상태의 열로 분리하며 매우 직관적인 해석을 할 수 있음을 보였다.
쇄신의 분산이 무한인 주가시계열이 장기의존성 과정에 의하여 생성되고 있는가 또는 생성되고 있지 않는가를 검정하고자 한다. 기존의 연구가 쇄신의 분산이 유한한 경우에 한정하여 장기의존성 주가 과정에 대한 장기기억성이 검토되어왔다. 이 논문에서는 쇄신의 분산이 유한한 경우와 무한한 경우에 다같이 적용되는 방법들을 한국종합주가지수의 일별수익률에 적용하여 장기기억 모수를 추정 검정한다. 추정방법으로서는 분수 가우스 잡음, 가우스 분수적분 자기회기 이동평균, 선형 분수안정잡음 등이 형성되는 상황에 절대값 방법, 분수 방법과 총량화 Whittle 방법을 사용한다. 한국종합주가지수의 일별대수수익률 시계열은 분산이 무한한 경우에도 장기의존성과정에 의하여 생성되고 있다. 극치가 존재해도 장기기억과정이 형성 되고 있다.
유도무기는 원통형 형상에서 기인한 기하학적 특성으로 6자유도 공력계수에 물리적 구배 조건을 내포하게 된다. 본 연구는 부가적으로 주어진 물리적 구배 정보를 공력계수 모형화에서 효과적으로 이용할 목적으로 구배 보강 가우스 과정을 사용하였다. 물리적 구배 정보를 활용한 공력계수 예측의 정확성을 살펴보기 위해, 가우스 과정에 기초한 공력계수 예측 모형을 구배 정보의 유무에 따라 각각 구성한 후 서로의 예측 정확도를 비교·분석하였다. 그 결과, 물리적 구배 정보를 고려한 공력계수 예측은 부여된 구배 조건을 정확히 만족하였을 뿐만 아니라 그렇지 않은 모형에 비해 예측 정확도가 더 우수함을 확인하였다. 다만, 구배 보강 가우스 과정으로는 물리적 구배 정보를 연속적으로 부여할 수 없으며 추가된 구배 정보로 인해 공력계수 예측 모형 구성에 요구되는 표본수가 증가하는 단점도 확인하였다.
본 논문에서는 가우스 뉴튼법을 이용한 중합전 탄성파 자료의 파형역산에 관한 연구를 수행하였다. 탄성파 파형역산에 가우스 뉴튼법을 적용하는 방법은 80년대에 제시되었으나 최근 들어서야 활발히 연구가 진행되고 있는데 이는 연산 능력과 기억용량의 한계에 기인한 것이다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는, 파동 전파 수치모의와 역산과정에서 각각 다른 크기의 격자간격을 사용하고, 필요한 시간영역의 파동전파 모사와 가상 진원의 근사를 통해 편미분 파형을 계산하였으며, 효과적으로 슈퍼컴퓨터를 활용하기 위해 병렬처리 기법을 사용하였다. 수치모의를 통해, 가우스 뉴튼법을 이용한 파형 역산의 수렴속도가 빠르고 정확한 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 본 연구에서 제시한 방법의 실제 탄성파 자료를 이용한 역산에의 적용가능성을 확인하였다.
이온충 신틸레이션 채널(transionospheric scintillation channel)에서 PSK通信시스템의 誤率을 가우스 쿼드러처積分(Gauss quadrature integration)公式의 方法을 利用하여 계산하였다. 使用한 채널 모델은 Rino의 모델로 交信信號의 포락선이 相關가우스 랜덤 과정으로 천천히 변하는 페이딩 채널이다. 신틸레이션 채널에 대한 誤率은 UHF帶의 傳送에서 실제 이온중 신틸레이션 데이터를 使用하여 계산하였다.
EDF에 근거한 $Cram{\acute{e}}r$-von Mises 통계량을 합교원리를 이용하여 다변량으로 일반화한다. 그리고 제안된 통계량의 귀무가설에서의 극한분포를 적절한 공분산 함수를 가진 가우스 과정의 적분의 형태로 표현하고 통계량의 근사적인 계산방법을 고려한다. 또한 실제 자료에 제안된 통계량을 적용해보고 여러가지 대립가설에서의 검정력을 유사한 통계량과 비교해 본다.
이 논문에서는 자원을 공유하는 여러 개의 QoS(Quality of Service) 큐(queue)를 서비스하기 위한 새로운 서비스 규칙 - 선형 서비스 규칙을 제안하고, 그 특징을 분석하였다. 제안하는 선형 서버는 각각의 큐에 대한 출력 트래픽(traffic) 및 고객 수 과정을 입력 트래픽의 선형 함수로 만든다 특히 입력 트래픽이 가우스 분포를 갖는 경우에는 큐 길이의 분포와 출력 트래픽 분포가 모두 가우스 분포를 갖게 하며, 그 분포의 평균과 분산이 입력 트래픽의 평균과 전력 스펙트럼(power Spectrum)의 함수로 나타나게 한다. 중요한 QoS 척도인 버퍼 넘침 확률 및 지연 분포 역시 입력 트래픽의 평균과 전력 스펙트럼의 함수로 나타나게 된다. 이 연구는 네트워크의 각 노드를 하나의 선형 필터로 볼 수 있게 하므로, 선형 시스템 이론에 기초한 네트워크 전반에 걸친 트래픽 관리 기술의 새로운 방향을 제시하였다.
웨이블릿 변환은 영상을 분석하고 처리하는데 유용한 도구로써 영상 압축, 영상 잡음 제거 등의 분야에서 우수한 성능을 보여주었다. 웨이블릿 계수들은 은닉 마코프 트리(Hidden Markov Tree: HMT) 모델에 의해 효과적으로 모델링 될 수 있다. 그러나 영상 보간에서 은닉 마코프 트리 모델을 적용하기 위해서는 훈련 과정이 필요하며 훈련 과정에서 획득된 파라미터들이 입력 영상과 잘 맞지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상 보간을 위해 은닉 마코프 트리의 구조를 사용하되, 그 파라미터들은 훈련 과정 없이 부대역간의 통계적 특성을 이용하여 직접 추정한다. 제안 방법에서 웨이블릿 계수는 가우스 혼합 모델(Gauss Mixture Model: GMM)로 모델링 된다. 가우스 혼합 모델의 상태 천이 확률은 부대역간의 웨이블릿 계수의 통계적 천이 특성을 이용하여 결정하며, 각 상태의 분산은 웨이블릿 계수의 지수적 감소(exponential decay) 특성에 의해, 추정된다. 모의실험에서 제안 방법은 전통적인 bicubic 방법이나 훈련 과정을 필요로 하는 은닉 마코프 모델을 사용한 방법보다 여러 테스트 영상들에 대해서 개선된 성능을 보여주었다.
2000년 이상 기하학의 주류를 이루었던 유클리드기하학은 19세기중반 위상수학의 탄생으로 기하학의 연구가 국소적이론에서 대역적 이론으로 이행하는 과정에서 현대기하학이 획기적인 발전을 하였다. 본 논문에서는 고전적인 불변량인 오일러수에서 시작하여 최근까지 발전하여온 불변량 및 20세기 중반 이후에 발전을 한 저차원다양체의 이론을 간단히 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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