• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.1
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• pp.1-9
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• 2010

This paper suggests a mixed-effects model for analyzing split-plot data when there is a repeated measures factor that affects on the response variable. Covariance structures are discussed among the observations because of the assumption of a repeated measures factor as one of explanatory variables. As a plausible covariance structure, compound symmetric covariance structure is assumed for analyzing data. The restricted maximum likelihood (REML)method is used for estimating fixed effects in the model.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.287-288
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• 2015

본 연구에서는 급증하는 청소년기 휴대폰 의존 문제의 심각성에 주목하여 우리나라 청소년들의 휴대폰 의존이 시간의 흐름에 따라 어떠한 변화 양상을 보이는지 실증적인 검증을 실시하고자 하였다. 이를 위하여 한국아동 청소년패널조사(KCYPS) 중학교 1학년 1~4차년도 자료에 대하여 이차잠재성장모형(second-order latent growth modeling)을 이용하여 휴대폰 의존의 발달궤적을 확인하였다. 휴대폰 의존의 발달궤적에 대한 최적의 모형을 찾기 위해 다수의 모형을 구성하여 비교 검증하였으며, 그 결과, 이차함수모형에 대하여 오차 간 공분산을 설정하고, 시간의 흐름에 따른 측정동일성 제약을 가한 후, 오차 간 공분산에 대한 동일화 제약을 가한 모형이 가장 좋은 적합도를 보이는 것으로 확인되었다. 이렇게 도출된 모형에 의하면, 중학교 1학년부터 고등학교 1학년까지 휴대폰 의존 정도는 증가하다가 그 증가율이 둔화되는 이차함수모형의 변화를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과에 근거하여 청소년기 휴대폰 의존에 대한 예방 및 개입과 관련된 함의를 제시하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.3
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• pp.459-464
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• 2001

We propose a transmit beamforming algerian for array antenna in FDD (Frequency Division Duplex) environments. The proposed method estimates the directions and spectra of the users, and constructs the spatial covariance matrix of the interferences at the downlink frequency. The weights are computed by that covariance matrix and desired user's direction vector Simulations are performed under Rayleigh fading environments. The proposed method don't need the data feedback, has the enhanced performance in BER (Bit Error Rate).

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.11B
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• pp.1510-1521
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• 2001

In this paper a subspace-based blind interference cancellation is proposed and its performance is analyzed. Then the blind adaptive implementation is devolped using the improved natural power method which is the signal subspace tracking algorithm. The theoretical analysis shows that when the exact covariance matrix is kown the performance of the proposed detector is the same as that of the decorrelating detector. And when the covariance matrix is estimated the asymptotic results are examined. The results of computer simulation demonstrate that the proposed detector outperforms the previous blind adaptive RLS MOE detector.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.315-316
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• 2011

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴을 이용하여 유클리디언 거리법과 퍼지기법의 인식률을 비교해보고자 한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 유클리디언 거리법 및 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.12 no.2
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• pp.185-205
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• 1995

주택구입자들이 여러가지 주택저당대출대안(代案)중에서 하나를 선택하는 요인이 무엇인지를 찾아내기 위해 기존의 연구들과 달리 본 연구에서는 변동금리주택저당대출이 동질적이 아니고 이자율 위험에 있어서 서로 상이(相異)함을 고려하여 분석하였다. 분석결과 기존의 연구결과와 달리 금융시장 특성뿐만 아니 라 주택구입자특성요인도 주택 저당대출 선택결정에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 특히 주택 저당대출대안(代案)들 사이의 이자율차이가 중요한 요인으로 나타났으며, 주택저당대출이 자율의 분산이 클수록 그 대출은 기피되는 것으로 분석되었다. 주택 저당대출이자율과 위험 자산수익률간의 공분산을 제외한 모든 공분산들은 주택저당대출선택에 영향을 주는 것으로 나타났다. 차입자특성 중에서는 주택구입자의 나이, 소득, 또는 가족수가 증가하거나, 미래의 이자율이 상승하리라 예상하면 변동금리 보다는 고정 금리주택 저당대출이 선호되는 것으로 나타났으나, 이자율 위험이 높은 변동금리대출과 이자율 위험이 낮은 변동금리대출 사이의 선택에서는 전자(前者)가 선호되는 것으로 밝혀졌다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.9A
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• pp.1039-1047
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• 2004

In this paper, we propose a new channel estimation technique for long code DS-CDMA DMB down link system which estimate the channel response based on the signal space vector only, unlike the most conventional sub-space method relying on the orthogonal property of noise space vectors to the signal space vector. Because of this property of the proposed method, very optimum covariance matrix in its dimension can be used in subspace analysis channel estimation technique otherwise it is likely too large to be implemented practically.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.34-36
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• 2001

본 논문에서는 모델 기반의 잡음 보상 방법인 PMC (parallel model combination)를 온라인상에서 적용하는 방법에 관해 논한다. PMC는 파라미터 보상시 미리 계산된 잡음 모델을 필요로 하며 파라미터 보상에 많은 연산을 요구하므로 온라인으로 모델 파라미터를 보상하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 온라인 모델 보상 방법을 살펴보고, 기존 방법에서 보상 시간 문제로 제외한 PMC의 공분산 보상을 비교적 적은 연산량으로 수행하여 인식성능을 더욱 향상시켰다. 고립 숫자음 인식시스템에 백색 잡음을 SNR 0, 5, 10 dB로 가산한 평가 자료로 실험한 결과, 제안한 방식은 PMC를 적용한 경우에 비해 모델 적응 시간은 적게 걸리면서도 기존의 온라인 모델 보상 방법에 비해 평균 10%의 인식률 향상을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.15 no.1
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• pp.34-39
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• 1996

Target state estimation is a fundamental problem of the sonar signal processing. In this paper, the covariance analysis techniques are applied to enhance the performance of the target state estimation of a monopulse sonar system. MOST, the artificial target signal generator based on the highlight model is used to generate signals in various target states. The performance of the developed method has been evaluated by applying it to the various S/N. The enhanced performance of the covariance analysis method presented in this paper is discussed.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.19 no.4
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• pp.1-5
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• 1982

A new algorithm, based upon a lattice formulation, is presented for linear prediction. The output of the algorithm is the reflection coefficients that guarantee the stability of the all-pole model. The equations are derived that compute the covariance of the residuals recursively at each prediction stage, and in processing of computing that eqations, the reflection coefficients are estimated without computing the predictor coefficients. Comparing with covariance-lattice method, it can be said that the new algorithm reduce the number of computations to about half and is more efficient for fitting of the high-order model.