본 논문에서는 주파수 영역에서의 가우시안 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM) 기반의 새로운 동시통화 검출 (Double-talk Detection, DTD) 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 주파수 영역에서의 음향학적 반향억제 (Acoustic Echo Suppression, AES)를 위한 동시 통화 검출 알고리즘을 구성하기 위해 기존의 시간 영역에서의 동시통화 검출에 사용되는 상호 상관계수를 이산 푸리에 변환을 통해 16개 채널의 주파수 영역으로 변환하였다. 이러한 주파수 영역에서의 상호 상관계수를 GMM의 보다 효과적인 구성을 위해 통계적 분류 특성에 근거하여 우수한 7개를 선별하였다. 본 논문은 이러한 특징 벡터로 패턴인식에서 우수한 성능을 보이는 GMM을 구성하였으며 원단화자만 있는 구간, 동시통화 구간, 근단 화자만 있는 구간을 우도 (Likelihood) 비교에 따라 분류함으로써 별도의 원단 화자 신호에 대한 음성 검출기 (Voice Activity Detector, VAD)의 사용 없이 잡음환경과 반향 경로 변화에서 강인한 동시통화 검출 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안된 방법은 기존의 상호 상관계수를 고정된 문턱 값과 가부 비교하여 동시 통화 구간을 검출하는 hard decision 방법에 비해 검출 오류 확률 (Detection Error Probability)을 비교한 결과 우수한 성능을 보였다.
항공기 착륙 시에는 정해진 절차에 따라 접근이 이루어진 다음, 활주로 중심선과 정렬하여 착륙하게 된다. 하지만 공항의 상황, 주변 항공기의 상황, 또는 관제사의 지시 등에 따라 빈번한 레이더 벡터링이 일어나기 때문에, 교통 흐름을 파악하거나, 비행 안전성을 파악하기 위해서는 항공기의 접근 패턴을 인지할 필요가 있다. 또한 최종 접근 시 활주로 중심선과 정렬하는 과정에서 과이탈이 발생하는 경우가 있는 데, 이는 이후 불안정 접근 등과 같이 보다 위험한 상황을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 이용하여 접근 구간에서의 항공기 궤적들의 패턴을 추출하였다. GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용하여 김해공항 접근 항공기 궤적에 대한 클러스터링을 진행하였으며, 2019년 1년간 김해공항으로 착륙한 항공기의 데이터를 이용하였다. 클러스터 별 centroid 값을 이용하여, 총 86개의 접근 궤적 패턴을 추출하였다. 그 후 각 클러스터 내 항공기 중 최종 접근시 과이탈하는 항공기를 탐지하여 확률 분포를 계산하였다.
e-커머스 플랫폼 문헌에서 유효한 관점 중 하나는 정보 비대칭 상황에서의 판매자 신호전략이다. 본 연구에서는 판매자의 신호전략이 소비자의 의사결정에 미치는 영향을 체계적으로 탐색하기 위해 신호이론과 쇼핑목표이론을 기반으로 연구모델을 구성하였다. 구체적으로 소비자의 쇼핑 목표에 따라 판매자가 제공하는 신호 효과(i.e., 평판, 온라인 구전 비율, 가격)에 차이가 있는지 분석하였다. 실증분석을 위해서는 대표적인 e-커머스 플랫폼인 아마존을 대상으로 26,246개의 데이터를 수집하여 가우시안 코플라 방법을 활용하였다. 분석결과, 판매자가 제공하는 신호는 수익에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이러한 효과는 소비자의 쇼핑목표에 따라 조절되는 것으로 분석되었다. 본 연구는 쇼핑목표이론을 기반으로 소비자가 입력하는 키워드에 따라 판매자의 신호전략 효과에 차이가 있다는 점을 발견함으로써 신호이론 및 전자상거래 문헌에 기여하였다.
현재 우리나라는 도심지 과밀도로 구조물과 인접하여 대규모, 대심도 굴착시공이 이루어지고 있다. 도심지에서의 인접굴착공사는 흙막이 구조물 및 지하구조물의 안전성 확보가 매우 중요하다. 이에 자동화계측 시스템을 도입하여 지하철 터널 구조물에 대한 안전성을 관리하고 있다. 그러나 자동화계측 시스템 결과의 활용도는 매우 낮은 실정이다. 기존 평가기법은 측정된 데이터의 최댓값에만 의존하여, 이상 거동을 과대평가할 수 있는 기법이다. 이에 본 연구에서는 방대한 양의 자동화계측 데이터를 정량적으로 평가할 수 있는 기법인 가우시안 확률밀도함수 분석기법을 이용하여 분석하였다. 방대한 양의 데이터를 확률통계 분석비법을 적용하여 신뢰성 높은 결과를 도출하였다. 따라서 본 연구에서는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 기법을 이용하여 인접굴착공사에 따른 지하철 터널 구조물의 안전성 평가를 수행하였다.
현재 우리나라는 지하철 선로를 인접하여 대규모, 대심도 굴착시공이 이루어지고 있다. 인접굴착공사 시 흙막이 구조물 및 지하구조물의 안전성 확보가 매우 중요하므로 자동화계측 시스템을 도입하여 지하철에 대한 안전성을 관리하고 있다. 인접굴착공사 시 지하철 궤도 변형은 열차주행안정성에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 열차 탈선사고와 연결될 수 있는 인자이다. 그러나 현재 자동화계측 시스템을 이용한 지하철 궤도 안전성평가는 측정된 데이터의 최댓값에만 의존하여, 이상거동을 과소, 과대평가할 수 있는 기법이다. 따라서 자동화계측 시스템 결과의 활용도를 개선시킬 수 있는 방법이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 방대한 양의 지하철 궤도 변형 측정결과를 정량적으로 평가할 수 있는 기법인 가우시안 확률밀도함수 분석기법을 이용하여 분석하였다. 방대한 양의 데이터를 확률통계 분석기법을 이용하여 인접굴착공사에 따른 지하철 궤도 변형에 대한 안전성평가를 수행하였다.
WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
위성영상을 이용하여 산출된 대기운동벡터(AMV)와 라디오존데 바람 관측 자료를 이용한 검증결과는 산출된 AMV가 지속적으로 관측 자료에 비해서 풍속이 약하게 나타나는 Slow Speed Bias(SSB)를 보여 주었다. 이러한 SSB는 표적추적, 표적선정, 그리고 고도할당 단계의 오차에 의해 야기될 수 있으며, 이 중 고도할당 단계의 오차는 SSB를 발생시키는 주된 요인으로 여겨진다. 그러나 최근 연구에서는 고도할당 단계의 개선만으로는 SSB 문제를 해결하는데 한계가 있음을 밝혔다. 그러므로 본 연구에서는 새로운 표적추적 알고리듬을 개발하여 SSB를 감소시킴으로서 기상청 현업 AMV 알고리듬의 성능을 개선하고자 하였다. 표적추적 단계의 오차는 표적 내에 다양한 시 공간 규모의 바람이 포함되어 벡터가 과도하게 평균된 움직임으로 계산되거나, 구름이 추적 시간동안 형태를 유지하지 못하고 변형되는 경우에 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 표적추적 알고리듬에서는 가우시안 군집분석(GMM)을 이용하여 변형이 적고 추적에 용이한 저온 군집을 표적으로 재선정하고, 이미지를 변형시켜 군집의 움직임을 보다 쉽게 추적할 수 있게 하였다. 또한 표적을 추적하기 위한 방법으로 거리제곱합 방법을 사용하였다. 개발된 알고리듬과 기존 COMS 알고리듬을 천리안 위성의 적외채널 영상에 적용하여 AMV를 산출하였으며, 이를 라디오존데 관측 자료와 비교 검증해 보았다. 제안된 알고리듬으로 산출된 AMV는 기존 알고리듬으로 산출된 AMV보다 평균 풍속이 $2.7ms^{-1}$증가함에 따라 SSB가 평균 29%까지 감소하는 개선된 결과를 보여주었다. 그러나 개발된 알고리듬으로 산출된 AMV는 중 하층의 정확도가 감소하였고, 기존 알고리듬에 비해 산출되는 AMV 벡터수가 약 40%까지 감소함을 보였다. 이에 따라 중 하층의 정확도 개선과 기존의 알고리듬과 비교하여 산출되는 벡터 개수가 감소하는 문제를 보완하기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
2018년 유엔 개발 계획(United Nations Development Programme; UNDP)의 보고서에 따르면 북한의 산림 황폐화는 매우 극단적이며, 지금까지도 진행되고 있다. 기후변화 측면에서 산림 황폐화는 단순히 한 국가만의 문제가 아닌 전 지구적인 스케일의 문제로 여겨지며, 이러한 북한 산림 황폐화의 원인은 만성적인 식량난과 개간 산지의 확대, 산림 병해충의 영향으로 알려져 있다. 산림 황폐화에 대응하기 위한 연구와 정책 사업들은 원격탐사와 산림 관련 국가 공간자료들을 이용하여 진행되지만, 북한의 경우 국가 공공 자료들의 접근이 제한적이며, 객관성이 보장되기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 Landsat 위성영상을 사용하여 통계적 확률밀도 추정 방법을 통해 한반도에서 유일하게 행정구역상으로 분단된 강원도에 대한 산림면적을 탐지 및 평가하고자 하였다. 남한의 산림 공간자료와 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI)를 이용하여, 산림 비산림의 NDVI 값에 대한 범주별 가우시안 확률밀도함수를 추정하고 산림 탐지를 위한 NDVI 임계점(0.6658)을 설정하였다. 설정된 임계점을 이용하여 남 북 강원도에 대한 다중시기 산림면적 탐지를 진행한 결과 남 북 모두 2000년대까지 산림 면적이 감소하였으나, 2010년대에는 면적이 증가하는 경향이 나타났다. 또한, 지역적 규모에서 산림 면적의 감소는 국가별 도시화, 산업화의 정책 방향과 일치함을 확인하였다. 검증을 위한 Kappa value의 경우 대부분 강적합(0.8)과 중적합(0.6) 수준을 나타내었으며, 탐지된 면적과 국가 통계와의 비교 결과도 약소한 차이를 나타내었다. 본 연구는 북한 산림 황폐화에 대응하는 기반 자료로 사용될 수 있으며, 탐지된 결과를 바탕으로 산림자원의 보호와 복구의 필요성이 제기된다.
본 논문은 DS/CDMA 신호 환경에서 동작하는 배열 안테나 시스템에서 다이버시티 이득을 이용하여 동기 성능을 향상시키는 탐색기를 제안한다. 제안한 PN 동기 검출 방법은, 대부분의 CDMA 기반 신호 환경에서 각 안테나 소자에 유기되는 간섭자의 실수-부 성분과 허수-부 성분이 서로 독립적인 가우시안 채널로 모델링할 수 있다는 사실에 근거를 둔다. 제안한 PN 동기 검출 방법은, 모든 PN 위상 오프셋에서 동기 에너지 값을 구하기 위해, 다수의 수신 신호를 안테나 별로 수신기의 PN과 독립적으로 코릴레이션하여 non-코히런트하게 선형 결합하는 단계인 검색 (searching) 단계와 구한 동기 에너지 값을 락-검출기에서 설정한 최적 기준값과 비교하여 동기 성공 여부를 판단하는 증명 (verification) 단계로 이루어진 single-dwell 방식이다. 본 논문에서는 평균 PN 동기 획득 시간 (Mean Acquisition Time)을 결정짓는 중요한 요소인 다이버시티 이득의 영향에 대해서 분석한다 일반적으로, 평균 PN 동기 획득 시간은 배열 안테나 소자의 수가 증가할수록 감소한다고 알려져 있다. 그러나, 다이버시티 차수 증가에 의한 PN 동기 획득 성능 개선은 포화된다. 따라서, 배열 안테나 수신기에서는 수신기의 동작 SNR 범위와 목표 검출 확률 $P_D$ 및 오-경보 확률 $P_{FA}$를 고려하여, 평균 PN 동기 획득 시간을 최소화하기 위한 최적의 배열 안테나 설계가 필요하다. 제안한 PN 동기 검출 방법의 성능은 주파수 선택적 레일레이 페이딩 채널에서 분석하였으며, 기존 단일 안테나에서의 PN 동기 획득 방법보다 우수함을 검출 확률 $P_D$ 및 오-경보 확률 $P_{FA}$항목에서 검증하였다.
ATSC (Advanced Television Systems Committee) 방식의 지상파 디지털 TV 방송 시스템은 단일주파수망을 구성하기 위하여 송신기들 및 중계기들이 단일 주파수를 사용할 경우 수신기에서 다중 송신기 및 중계기 신호들이 수신되어 간섭을 초래할 수 있다. 이러한 간섭 문제를 해소하고자 ATSC 기술권고 (recommended practice)에서는 RF 워터마크 (watermark) 방식의 고유한 송신기 식별 코드 (transmitter identification: TxID)를 각 송신기 및 중계기에 할당한 후 이를 송신 및 중계 신호에 부가하여 전송하고 TxID 신호분석기를 통하여 각 송신기 및 중계기에서 송출된 신호가 겪는 채널 환경을 검출하여 송신기와
중계기의 송출전력 및 상대적인 송출시간을 조정함으로써 간섭 문제를 해결하도록 하고 있다. 본 논문에서는 가산 백색 가우시안 잡음 (additive white Gaussian noise: AWGN) 및 다중경로 채널 하에서 TxID 신호가 부가된 지상파 디지털 TV 방송신호의 역호환성을 분석한다. 전산 실험 및 실험실 테스트, 그리고 필드 테스트를 통하여 상용 디지털 TV 수신기의 threshold of visibility (TOV) 증가량은 AWGN 채널에 비해 다중경로 채널환경에서 더 높게 나타났으나 TxID 신호가 기존 디지털 TV 신호에 비해 30 dB 낮게 부가되어 전송될 경우 상용 디지털 TV 수신기의 평균 TOV 증가량은 0.2 dB 이하로 관찰되었다. 이러한 실험 및 테스트 결과는 RF 워터마크 방식의 TxID 신호가 상용 디지털 TV 수신기에 거의 영향을 주지 않음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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