Some signals, such as in radar system, are transmitted as periodic pulse trains. If more than one pulse train are transmitted over the same communication channel, a problem is to separate them for source identification and extract each pulse train at the receiver. This is known as pulse train deinterleaving. In this paper, we present an approach for deinterleaving the pulse trains and extracting their periods combining the estimation of the frequency of each pulse train by DFT, CDIF/SDIF histogram and Sequence Search technique. Also, we present the result of deinterleaving pulse trains and extracting PRI in the complex environment which multiple signals are interleaved.
본 논문에서는 DBO-CSS 신호의 차분검출을 위한 비터비 알고리즘을 이용한 최대신호 에너지 검출(maximum signal energy detection) 알고리즘을 제안한다. 차분복호에 의한 신호대 잡음비 열화를 감소시키기 위하여 본 논문에서는 "코릴레이션 메트릭"이라는 에너지 누적 메트릭을 제안하고 이를 비터비 알고리즘의 모든 스테이트에 적용하도록 수정하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 블록복호에 기반한 DBO-CSS 차분 복호 알고리즘과 비교하여 BER = $10^{-5}$ 에서 약 2.5dB의 SNR 성능향상을 가져옮을 실험을 통하여 확인하였다.
최근 들어 기후변화로 인한 극심한 가뭄 피해가 한반도에 발생하고 있다. 가뭄 상황에 대비하여 댐을 안정적으로 운영하기 위해서는 갈수빈도 유입량에 대한 분석이 필수적이다. 갈수빈도해석의 경우, 홍수빈도해석과 유사하게 확률밀도함수의 극값에 대한 확률값을 산정하며, 확률 분포형의 역함수에 비초과확률을 대입하여 산정한다. 그러나 홍수와 달리 가뭄은 지속기간이 긴 특성 탓에 자기상관을 고려해야하며, 댐 및 저수지 등 대규모 시설물의 경우 일반적인 하천과 달리 저류효과로 인해 누적 유량에 대한 고려가 필요하다. 이에 K-water는 자체 제작한 누가차분법 및 Disaggregation 두 가지 방법을 채택하여 실무에서 사용해왔다. 그러나 누가차분법을 사용할 경우, 빈도유입량이 지나치게 크게 산정되는 문제가 있으며, Disaggregation 방법을 사용하는 경우, 특정 빈도 이상의 극한가뭄에서 유입량의 차이가 유의미하지 않아 산정된 빈도유입량과 최근 발생한 극심한 가뭄의 실측유입량간 큰 차이가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자기상관을 고려한 선형회귀모형에 근거하여 빈도유입량을 배분하는 방법을 제안한다. 또한, 앞서 서술한 네 가지 빈도유입량 방법(월빈도분석, 누가차분법, K-water Disaggregation, 자기상관 선형회귀모형)에 대한 수식적 비교를 수행하며, 국내 댐 유역에 적용 및 평가를 통해 자료 특성에 따른 적절한 빈도유입량 산정방식에 대한 기준을 제안한다. 본 연구를 통해 가뭄특성을 고려한 합리적인 댐 유입량을 산정함으로써 보다 유연한 수자원시설물의 가뭄대응이 이루어질 것으로 기대된다.
무역자유화의 파급효과를 분석한 선행 연구의 대부분은 어떤 시점에 이루어진 무역자 유화가 해당연도 또는 그 다음연도와 같은 특정시점의 경제성과(economic performance)에만 영향을 미치는 것처럼 암묵적으로 가정하기 때문에 본질적으로 정태분석의 한계를 벗어나지 못한다. 이러한 선행연구와는 달리 본 연구는 무역자유화가 경제성과에 지속적으로 영향을 미칠 수 있는 동태적 실증분석모형을 설정하여 무역자유화의 누적효과(cumulative effects)를 분석한다. 또한 무역자유화의 파급효과에 대한 실증분석에서 제기되는 내생성(endogeneity)의 문제를 통제하기 위해 수준방정식과 차분방정식을 동시에 이용하는 동태적 패널 데이터 분석방법인 시스템 일반화적률법(system GMM)을 적용한다. 본 연구는 1988-2005년 기간의 한국 제조업을 대상으로 무역자유화의 정태 효과 및 동태적 누적효과를 추정하였는데, 무역자유화의 파급효과는 상당 기간 동안 지속되고, 동태적 누적효과는 정태효과에 비해 훨씬 더 크게 나타났다.
감시 카메라를 이용하여 화재 연기를 자동 검출하는 시스템은 신뢰도 높은 연기 영상의 검출 방법을 필요로 한다. 카메라를 이용하여 공기 중에 확산하는 연기의 영상을 연속적으로 획득하였을 때, 연기 영상의 각 장면은 독특한 텍스처(정적 텍스처)를 가지며, 연기의 확산 운동으로 인하여 그 차분 영상 또한 다른 물체와 구별이 되는 독특한 텍스처(동적 텍스처)를 가진다. 특정 객체가 연기와 유사한 정적 텍스처를 가지고 있을 지라도 그 움직임의 특성이 연기 특유의 확산 운동과 다르다면, 그 차분 영상의 텍스처는 연기의 차분 영상 텍스처와 유사할 수 없다. 본 논문에서는 이 두 가지 정적 및 동적 텍스처를 이용하여 신뢰도 높은 연기 영상 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 누적된 장면 차분 영상을 이용하여 변화 영역을 일차적으로 검출하고, 검출된 변화 영역의 정적 및 동적 텍스처로부터 추출한 Haralick 특징 벡터 이용하여 최종적으로 연기로 인한 변화 영역을 검출한다.
차분 위성 항법에 있어서 빈번한 동적 변화를 수반하는 항체에 대하여 편향되지 않은 위치 추정치를 생성하기 위해서는 위상 평활화 코드 필터가 널리 사용되고 있다. 위치추정, 오차해석, 고장진단, 그리고 미지정수 결정 등 보정위성항법시스템의 다양한 응용분야에 있어서 정확한 오차공분산 정보는 중요한 역할을 담당한다. 반면, 기존의 위상 평활화 코드 필터 알고리즘들은 대부분 누적위상 측정오차에 의한 시전달 오차를 무시하므로 실재에 비하여 낙관적인 오차공분산 정보를 생성할 위험성을 내포하고 있다. 위상 평활화 코드 기법의 활용에 있어서 일관성 있고 적절한 오차공분산 정보를 생성하기 위하여 본 논문에서는 Stepwise Optimal Position Projection Filter와 Stepwise Unbiased Position Projection Filter 알고리즘을 제안하였다. 제안된 필터는 기존의 필터에 비하여 누적위상의 특성에 기인하는 시전달 오차의 특성을 정확하고 상세하게 고려하여 주며 잦은 가시위성의 변화도 함께 고려할 수 있는 장점을 가진다. 몬테카를로 시뮬레이션에 의하여 수신기 Kalman 필터, 기존의 위상 평활화 코드 필터, 그리고 제안된 두 필터들의 성능을 비교 분석 하였다.
본 논문에서는 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)의 재분석 자료를 이용하여 지능형 뉴로-퍼지 알고리즘 RBFNNs(Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 기반 호우특보 판별 모델을 개발한다. 기존의 호우예측 시스템들의 예측능력은 일반적으로 기상데이터의 가공 기법의 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 기상데이터의 전처리를 통한 호우예측 방법을 소개한다. 기상 데이터 전처리 기법은 KLAPS 데이터를 기반으로 지점별 변환, 누적강수량 생성, 시계열 데이터 가공, 호우특보 추출 방식에 의하여 설계된다. 최종적으로, 향후 t(t=1,2,3) 시간 후 6시간 동안 누적강수량에 대해 예측하고 호우특보를 결정하기 위한 정보를 제공한다. 또한 다항식의 형태, 규칙의 개수, 퍼지화 계수와 같은 제안된 모델의 중요 파라미터는 최적화 기법인 차분 진화(Differential Evolution; DE)를 이용하여 최적화한다.
향후 국내 철도 건설에는 콘크리트궤도의 활발한 적용이 예상된다. 콘크리트궤도의 경우 기존의 자갈도상 궤도에 비해 침하로 인한 사용성 저하가 크고 그 복구가 어렵기 때문에, 침하에 대한 보다 엄격한 대처가 요구된다. 특히 반복되는 열차하중에 의해 발생하는 소성변형의 축적에 의한 장기 침하를 예측하는 것은 철도 궤도의 합리적인 설계와 유지관리를 위해 필수적이다. 세립토로 구성된 연약한 노반 위에 설치되어 과도한 누적소성침하가 예상되는 경우, 소수의 소구경 말뚝을 설치하면 침하를 효과적으로 억제할 수 있을 것으로 예측된다. 본 논문은 경험식과 수치해석을 결합한 방법을 통해 말뚝 설치에 의한 누적소성침하량의 감소 효과를 평가하였다. 본 논문에서는 3차원 유한차분법을 이용하여 말뚝이 설치된 콘크리트궤도를 모델링하여 열차하중에 의해 발생하는 지중응력 상태를 파악하고, 산정된 응력 분포를 소성변형 예측을 위한 경험식에 적용함으로써 콘크리트궤도에서 발생하는 장기 소성침하를 예측하였다. 해석 결과의 분석출 통해 누적소성침하량의 감소 목적으로써 의 말뚝 설치 효과를 확인하였다. 또한 말뚝 설치개수 및 말뚝 배치에 따른 누적소성침하 감소 특성을 제시하고 누적소성침하 감소를 위한 효과적인 말뚝 배치를 제안하였다.
GPS 관측자료를 이용하여 최근 발생한 칠레지진에 의한 지각의 변위를 결정하고 결과를 분석하였다. 고정밀 측지용 이중주파수 GPS 수신기 및 안테나가 장착된 관측소의 자료를 처리하면 수mm 정밀도로 관측소의 위치를 결정할 수 있으며, 수년간의 관측자료가 누적되면 연간 mm급의 움직임도 관측할 수 있어 판운동이나 지진, 단층연구 등에 널리 활용되고 있다. 이번 2010년 2월 27일 칠레 중서부에서 발생한 지진은 인근 지역을 30 cm 이상 움직였을 것으로 예상되며 8.8의 대형 지진규모와 많은 인명 및 재산피해를 유발시켜 학계뿐만 아니라 일반 언론에도 많은 주목을 받고 있다. 이 연구에서는 지진이 발생한 지역 부근에 위치한 국제 GPS 기준망의 GPS 관측자료를 처리하여 지진 발생 전후의 변위를 산출하고 분석하였다. 자료처리를 위해 Bernese GPS S/W 5.0을 사용하였고 24시간단위 자료에 대해 이중차분방법과 단독정밀측위방법을 사용하였다. 또한 지진이 발생 도중의 변위를 관찰하기 위해 이동측위방법을 사용하여 30초마다의 움직임을 계산하였다.
이 논문에서는 장기억 과정에서의 변화점을 빨리 검출하는 베이지안 추론방법에 대해 알아본다. 장기억 과정에서의 베이지안 추정은 장기억 모수값에 따라 전체 자료에 대한 부분차분을 계산해야 하기 때문에 수행시간이 많이 걸린다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 장기억 모수공간을 그룹화하여 순서형으로 범주화시킨 후 설명력이 가장 높은 범주의 대표값을 선택하게 하였다. 이 방법은 초기단계에서 범주의 대표값에 대해 한번씩만 부분차분을 계산하면 되기 때문에, 매번 계산해야 하는 추정하는 방법보다, 특히 시계열자료의 수가 많은 경우, 상대적으로 빠른 베인지안 추론이 가능하다. 또한 장기억 모수공간이 (0,0.5) 이기 때문에 모수공간을 적절하게 그룹화한다면 장기억 모수를 선택하는 것이 모수를 추정하는 것에 비해 큰 차이가 없다. 이 논문에서는 나일강 수위자료 실증분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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