• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.755-771
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• 2014

등방성(isotropy)은 공분산 모형(covariance model)에 기반으로 공간 예측(spatial prediction)이라 불리우는 크리깅(kriging) 을 용이하게 수행하기 위한 주요 가정 중의 하나로 알려져있다. 공간 과정에서 등방성이 충족되지 않는 경우에는, 보다 신뢰성 예측을 생성하기 위해 비등방성 공분산 모형(covariance model)과 관련된 모수들(각도 및 비율)를 추정해야 한다. 본 논문에서는 여러 방향의 기하학적 비등방성 모형(geometrically anisotropic covariance models)의 가중 평균으로 표현되는 확장된 형태의 기하학적 비등방성(geometrically extended anisotropic) 공분산모형을 제안한다. 연구에 관심이 되는 모수를 추정하기 위해 최대우도추정법(maximum likelihood estimation method)을 이용하였다. 제안한 모형의 성능을 평가하기 위해 등방성 공분산모형과 기하학적 비등방성 모형을 고려한 모의실험을 수행하였다. 또한 확장된 기하학적 비등방성 모형을 적용한 미세먼지 농도자료 분석을 실시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.489-496
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• 2018

본 연구는 공분산구조분석을 이용하여 소방공무원의 직무스트레스, 사회심리적 요인(A형 행동유형, 자기존중감, 통제신념) 및 수면의 질이 피로수준에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 공분산 구조분석 결과, 피로수준에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 직무스트레스 요인에 이어, 사회심리적 요인, 수면의 질 순서로 나타났다. 이와 같은 결과는 소방공무원의 피로수준이 직무스트레스, 사회심리적 요인, 수면의 질과의 인과관계가 성립됨을 시사한다. 따라서 소방공무원의 피로수준 감소를 위한 근무환경의 개선뿐만 아니라 제도적인 뒷받침이 필요하리라 생각된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.47-50
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• 2015

음성 신호는 자음 신호과 모음 신호의 결합으로 이루어져 있지만 그 특성상 자음보다는 모음 신호의 지속시간이 길다. 따라서 전체적으로 음성 신호 블록들 사이의 상관관계가 상당히 크다고 간주할 수 있다. 음성신호를 128개의 데이터를 갖는 블록들로 나눈 후 각 블록의 FFT를 구한다. 이 중에서 모음의 에너지가 집중되어 있는 저주파수 부분만 취하여 이웃 블록들과의 공분산 행렬을 구하고 이 행렬로부터 고유값을 계산해 낸다. 이 중 첫 번 째 고유값은 주성분과 관련이 있다. 다양한 음성파일들을 이용하여 비교적 값이 큰 첫 번째, 두 번째, 세 번째 고유값과 이들을 합한 고유값이 각 음성 파일에서 어떻게 나타나는지 그 분포를 알아보고 이것들이 음성신호가 아닌 자동차 소음 신호와 같은 잡음 신호의 고유값 분포와 어떻게 다른지 분석한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.38-44
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• 2023

STAP(space-time adaptive processing) 알고리즘의 성능은 CUT(cell under test) 내의 간섭에 대한 공분산 행렬 추정의 정확도가 결정적 역할을 한다. STAP 데이터는 일반적으로 많은 배열 소자 및 사용된 다수의 송신 펄스에 의해 결정되는 2차원 데이터 구조를 가지고 있다. 그러므로 공분산 행렬 추정의 정확도를 높이기 위해서는 매우 많은 트레이닝 데이터가 요구된다. 본 논문에서는 수신된 적은 개수의 데이터를 공간주파수-도플러 평면으로 변환한 후 가상의 트레이닝 데이터를 생성하는 알고리즘을 제시한다. 클러터 점유 위치를 이론적으로 유도하며 이에 근거해서 가상 트레이닝 데이터 생성 절차를 제시하고 STAP 시뮬레이션을 통해서 제시된 알고리즘이 STAP 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1994년도 하계종합학술발표회 논문집
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• pp.324-327
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• 1994

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1999년도 학술발표회 논문집
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• pp.34-39
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• 1999

• 한국음향학회지
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• 제35권5호
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• pp.395-402
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• 2016

본 논문에서는 음향벡터 선배열 센서 기반에서의 광대역 적응빔형성기법을 다룬다. 적응 빔형성을 위하여 안정적인 공분산행렬추정은 매우 중요한 문제이다. 기존의 코히어런트 신호부공간기반의 적응 빔형성기법은 초점조정행렬(focusing matrix) 추정으로 인해 방위각 추정에 오차가 발생하며 또한 공분산행렬 추정을 위하여 많은 데이터 단편을 필요로 한다. 방위각 추정오차 및 공분산 행렬 추정시 필요한 데이터 단편의 수 문제를 완화하기 위하여 음압센서 선배열에 적용된 조향공분산 행렬 기법을 음향벡터 선배열 센서에 확장하여 적용한다. 그리고 부배열 기법을 통하여 공분산행렬의 차원을 줄임으로써 적은 수의 데이터 단편으로 안정적인 공분산행렬 추정이 가능하고 방위각 추정성능을 향상시킨다. 모의 실험을 통하여 기존의 코히어런트 신호 부공간 전처리 기반 광대역 빔형성기법과 제안한 기법의 방위각 추정 성능을 분석한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.274-274
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• 2012

증발산량 관측은 오랜 기간 연구되어 왔으며, 미기상 관측 시스템의 최적화와 상호 공동비교 실험 및 자료 처리의 일관성을 유지를 위해 한국에는 KoFlux라고 하는 플럭스 네트워크가 2002년 1월에 구축되었다. 이를 시작으로 미기상 관측에 대한 관심이 많은 연구자들이 관측망 구축에 힘쓰고 있으며, 에디공분산 방법을 이용해 증발산량을 산정하고 있다. 에디 공분산 방법은 다른 방법에 비해 연직농도 차이가 적은 산림 위에서의 플럭스 값을 측정 할 수 있으며, 측정 시 식물 환경에 방해를 주지 않는 등의 장점이 있다. 하지만 자료 처리와 품질관리에 있어 연구자의 주관성에 의해 상당 부분 불확실성을 초래한다. 또한 다른 관측지점과의 일관적인 비교를 위해 좌표보정을 수행하며, 일반적으로 바람이 평평한 지역 위로 분다는 가정 하에 이루어진다. 좌표보정은 일반적으로 Planar Fit Rotation방법을 사용하며, 평판 분할은 지형에 따라 12개까지 분할하여 분석한다. 하지만 덕유산 플럭스관측 타워지점처럼 산지 특성이 뚜렷하고 1 m/s이하의 풍속 데이터의 빈도가 큰 경우 평판 분할 수의 제한이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌표보정계수산정 방법에 따라 등간격의 평판분할 방법(Scenario A), 주풍향을 고려한 평판분할 방법(Scenario B)과 빈도에 의한 평판분할방법(Scenario C)으로 수행하였다. 또한 각 Scenario는 풍속의 제한 조건에 따라 CASE A(0.5 m/s 이상), CASE B(1.0 m/s이상)로 구분하여 분석하였다. 본 연구를 통해 제안 한 자료처리 절차는 첫째, 바람자료의 빈도 분석을 통한 지역특성 파악 둘째, 풍속제한 조건 설정 셋째, 바람과 수증기의 공분산 계산으로 요약된다. 덕유산 플럭스관측 타워지점의 경우 풍속 제한을 1.0 m/s이상에서 0.5 m/s이상으로 하향 조정하였으며, 평판 분할 방법은 Scenario C의 평판 수 12개를 채택하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.427-439
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• 2017

공변량(covariate)이 존재하는 경우, 각 처리군 간 효과의 차이를 검정하기 위한 대표적인 비모수적 방법에는 Quade (1967)가 제안한 검정법이 있다. 또한 반응변수에 대해 공변량으로 단순선형회귀분석을 실시하여 얻은 잔차에 대해 일원배치분산분석과 Kruskal Wallis가 제안한 방법을 적용하는 방법, 그리고 Hwang과 Kim (2012)이 제안한 비모수적 도구인 위치(placement)를 이용한 방법이 있다. 본 논문에서는 공분산분석 모형에서 Hwang과 Kim (2012)이 제안한 방법을 확장하여 공분산분석에서의 새로운 방법을 제안하였다. 또한 모의실험(Monte Carlo simulation study)을 통하여 기존의 검정법들과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권1호
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• pp.1-9
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• 2010

본 논문은 분할구 실험에서 반복측정 요인이 처치의 한 요인으로 고려될 때, 실험자료의 분석을 위한 혼합모형과 모형내 미지모수의 추론을 위한 방법을 논의한다. 반복측정 요인으로 공간요인을 고려하고 공간요인의 수준은 분할구에 할당되나 연구자가 임의로 배정할 수 없는 실험환경이 가정된다. 이러한 실험의 특성을 갖는 자료벡터의 확률분포로 복합대칭의 공분산 구조를 갖는 다변량 정규분포를 논의하고 있다. 또한, 가정된 실험환경에 부합하는 적합한 자료의 예를 통하여 제시된 모형의 타당성과 관련모수들의 추론방법을 다루고 있다.