• 한국음향학회지
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• 제33권5호
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• pp.326-334
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• 2014

논문은 MVDR 빔 형성 기법을 위한 새로운 공분산 행렬 예측을 제안한다. 오디오-비디오 센서를 이용하여 음원의 방향 정보를 정확히 추적함으로써, 공분산 행렬은 가변 적응 망각율을 적용하여 효과적으로 예측된다. 가변 적응 망각율은 신호 대 방해 신호 비를 고려하여 결정된다. 실험 결과에서는 제안하는 방법의 성능이 방해신호/잡음 감소 및 음성 왜곡의 면에서 기존의 방법의 성능보다 더 우수하다는 것을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.394-400
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• 2017

본 논문은 기존의 시간영역에서 다루던 공분산 행렬 fitting 기반 도래각 추정 알고리즘인 SpSF(Sparse Spectrum Fitting)를 주파수 영역으로 확장함으로써 기존의 시간영역의 SpSF 알고리즘이 주파수 영역에서도 구현 가능함을 보인다. 기존의 주파수 영역에서 구현되는 도래각 추정 알고리즘과의 성능 분석 및 비교를 통해 압축센싱 기반 공분산 fitting 알고리즘인 SpSF의 우수함을 보여준다.

• 한국항공우주학회지
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• 제30권8호
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• pp.78-86
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• 2002

GPS 반송파 위상관측값은 미지정수를 포함하고 있어 이를 효과적으로 해결하기 위해 분산-공분산 행렬의 비상관화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 미지정수 비상관화 방법을 제시하고자 한다. 이 방법은 분산-공분산 행렬을 유사한 크기의 작은 4개 블록으로 나눈 다음 각 블록을 독립적으로 비상관화 하는 것이다. 각 블록의 비상관화는 전 단계의 결과가 다음 단계의 과정에 영향을 받지 않도록 귀납적으로 이루어진다. 임의로 선정된 몇가지 수치적 예시에 의하면 이 방법은 기존의 다른 방법보다 좋거나 유사한 결과를 보여 주지만, 분산-공분산 행렬의 작은 블록에서 계산이 이루어지므로 본 방법의 계산 속도가 상대적으로 빠르다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2093-2099
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• 2011

음성 신호와 자동차 엔진 배기음 등의 소음이 섞인 신호에서 통계적 방법을 이용하여 음성 신호와 자동차 소음 신호를 분리하였다. 분리된 신호에서 음성신호를 구분해 내기 위해 128개의 원소를 갖는 신호 조각의 연속으로 신호를 재구성하고 각 신호 조각에 대해 FFT를 구하였다. 각 신호 조각의 FFT 계수 중에서 저주파 영역의 일부 계수 중 계수 각각에 대해 각 신호 조각 사이의 자기 공분산을 구하고 이들을 평균하였다. 그리고 linear regression을 이용 하여 평균 자기 공분산 값들을 연결하는 직선의 방정식을 구한 후 이 직선의 기울기를 비교하여 음성 신호와 자동차 소음 신호를 구분하는 방법을 제안하고 유용성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.293-296
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• 2016

음성 신호는 자음 신호와 모음 신호의 결합으로 이루어져 있지만 그 특성상 자음보다는 모음 신호의 지속시간이 길다. 따라서 전체적으로 음성 신호 블록들 사이의 상관관계가 상당히 크다고 간주할 수 있다. 하지만 같은 음성 신호 내에서도 주파수 대역별로 그 상관관계가 다르게 나타난다. 음성신호를 128개의 데이터를 갖는 블록들로 나눈 후 각 블록의 FFT를 구한다. 여러 주파수 대역별 FFT 값으로 부터 이웃 블록들과의 공분산 행렬을 구하고 이 행렬로부터 고유값을 계산해 낸다. 이중 첫 번 째 고유값은 주성분과 관련이 있다. 다양한 주파수 대역별로 주성분을 구한 후 이 주성분의 값들이 대역별로 어떻게 나타나는지 그 분포를 알아보고 어떤 대역의 공분산 행렬의 고유값을 선택해야 더 안정적인 결과를 얻을 수 있을지 분석한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.396-396
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• 2011

본 연구에서는 레이더 강수량 자료를 대상으로 예측모형을 구축하기에 앞서서 강수장이 가지는 특징을 활용한 Tracking 기법을 개발하고자 한다. Tracking 기법이라 함은 시간에 따라 움직이는 강수장을 추적하는 개념이다. 최근에 태풍, Hurricane 등의 경로를 추정하기 위한 방법으로 국외를 중심으로 연구가 시작되고 있다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 모멘트 개념을 중심으로 강수장으로부터 1차모멘트와 2차모멘트를 추정함으로써 강수장의 중심, 강수장의 이동 방향, 강수장의 폭 등 다양한 정보를 유도할 수 있다. 일단 이러한 정보들이 유도되면 이를 통해 강수장의 특성을 범주화 시킬 수 있으며 이를 예측 모델과 연결시킬 수 있을 것으로 판단된다. 격자형태의 레이더강수량으로부터 1, 2차모멘트를 추정하기 위한 식은 다음과 같다. 모멘트 추정을 통해 총 5 개의 속성을 추출할 수 있다. 즉, 위경도상의 도심과 방향의 공분산, y방향의 공분산, xy의 공분산 등을 이용하여 다음 그림과 같이 강수의 중심과 강수장의 형태를 수치적으로 추정할 수 있다. 강수장의 형태는 공분산으로부터 추정하여 타원체로 나타내었다. 이러한 과정을 통해 강수장의 중심과 모양의 Tracking이 가능하며 이를 활용한 예측모형의 개발이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권1호
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• pp.15-23
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• 2003

본 논문에서는 입사 신호의 근사 공분산 행렬을 이용하여 신호의 입사각을 빠르게 추정하는 입사각 추정 알고리듬을 제안한다. MUSIC(MUltiple Signal Classification) 알고리듬과 같은 기존의 부분공간 입사각 추정 알고리듬은 입력 공분산 행렬을 구하기 위해서 다수의 표본 신호를 필요로 하며, 입력 공분산 행렬을 획득하기 위한 표본 신호의 수신시간 동안 입사각 추정이 수행될 수 없으므로 빠른 신호처리가 불가능하다. 또한 코히어런트 신호가 입사하는 경우에 코히어런트 신호간의 간섭으로 신호의 입사각을 정확하게 추정할 수 없다. 제안한 입사각 추정 알고리듬은 빔 형성기를 이용하여 매 표본 신호의 공간적인 빔 형성을 먼저 수행하여 신호간의 간섭을 제거한 후에 센서의 출력 값을 이용하여 방위각 응답(bearing response)과 방향 스펙트럼(directional spectrum)을 구한다. 방위각 응답으로 대략적인 신호의 입사각을 추정한 후에 방향 스펙트럼을 이용하여 정착하게 신호의 입사각을 추정한다. 제안 입사각 추정 알고리듬은 공분산 행렬을 구하기 위하여 그 순간의 각 어레이 소자에 입사되는 표본 신호만을 사용하고 방위각 응답을 구하기 위해서 몇 순간 동안의 표본 신호만 필요로 하므로 기존 입사각 추정 알고리듬에 비하여 크게 향상된 입사각 추정 속도를 갖는다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.569-577
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• 2022

비모수적 추정량의 성능을 이론적으로 비교하기 힘들 때 흔히 모의실험을 실시한다. 다양한 실험조건에서 여러 추정량에 대해 얻어진 모의실험 결과를 회귀모형을 이용해 분석하면 보다 체계적이고 정확한 비교를 할 수 있다는 것을 Kim과 Kim (2021)에서 보였다. 이 연구는 Kim과 Kim (2021)에 대한 후속연구이자 보완연구이다. 회귀모형의 오차항에 대한 분산공분산행렬에서 이분산성만 고려하고 공분산을 선행연구에서 무시했는데, 공분산을 고려하게 되면 분산공분산행렬은 블록대각행렬이 된다. 본 연구에서 블록대각행렬인 분산공분산행렬을 추정하여 분석에 이용하는 방법을 제시하였다. 이렇게 하면 명목신뢰수준을 보장하면서 유의하게 성능 차이가 나는 추정량 짝을 더 잘 찾을 수 있다는 것도 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권3호
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• pp.243-248
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• 2010

본 연구에서는 인공위성의 관성 모멘트 추정을 위해 MRP(Modified Rodrigues Parameter) 자세 변수기반의 추정기를 설계하였다. MRP는 인공위성 자세 결정시 쿼터니 언(Quaternion) 파라미터의 구속 조건으로부터 발생하는 필터의 오차 공분산 행렬의 특이(Singularity) 현상을 피할 수 있는 장점이 있다. 한편 MRP의 경우 자세각 변위가 클 경우에 역시 특이현상이 발생할 수 있어 이를 피하기 위해 적절한 자세각 범위에서 인위적인 기준 운동을 생성하여 필터 설계에 적용하였다. 쿼터니언 파라미터의 단점을 극복하여 보다 안정된 오차 공분산 갱신 결과의 필터의 개선된 성능을 예상할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제7권2호
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• pp.213-224
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• 1994

두개의 공분산 행렬의 동질성을 검정하는데 있어서, influence curve 방법을 이용하여 outlier를 찾는데 유용한 진단법을 제시한다. 이러한 진단법은 두개 이상의 공분산 행렬의 경우에 쉽게 일반화된다. 경험적 분포함수에 입각한 진단법의 sample version을 고려하며, 이것은 Wilks가 제안한 한개의 outlier를 찾는데 필요한 통계량과 두개의 모집단의 경우로 일반화된 Wilks 통계량을 포함한다.