한국산 박새속(Parus) 6종 및 아종 11개 집단 159개체를 재료로 전기영동을 실시, 이들의 계통분류 및 종분화를 조사하였다. 박새(P. major) 3아종의 평균 유전적 변이정도는 일반적인 조류의 유전적 변이정도와 대체로 유사하였으나 나머지 좋은 변이정도가 낮았다. 박새 3아종의 집단 간 및 아종 간 유전적 근연치는 공히 S=0.95 이상으로 높았으며 이들은 집단간 근연치와 아종 간 근연치가 유사하였다. 종간에는 박새(P. major)와 곤줄박이(P. varius varius)의 유전적 근연치가 S=0.80으로 제일 높았고 쇠박새(P. palustrius hellmayri)와 진박새(P. ater amurensis)가 S=0.67로 제일 낮았다. 4종 평균 유전적 근연치는 S=0.72로 일반적인 조류의 근연치와 유사하였다. 이들의 분화연대를 추정한 결과 쇠박새는 약 180만년 전에 박새속 조류의 공통조상에서 분화되었다고 추정되며 그후 진박새는 약 160만년전, 곤줄박이는 약 100만년 전에 각각 분화되었고 박새 3아종은 약 10만년 전후에 분화되었을 것으로 추정된다.
1978년부터 1992년까지 작물시험장목포지장의 시험포장에서 재배하여 관측한 목화의 4품종(Kinggus, 용당재래, 113-4,380)의 주요특성과 재배기문중 관측된 기상자과를 이용하여 목화 단작의 생육 및 수량과 기상요인과의 및 수량 추정식을 한 유도는 다음과 같다. 1. 기상요인중 변이가 큰 것은 7월의 강수량과 폭풍일수로서 변이계수가 84.89%, 97.05%로 높았고 5~9월중의 평균기온과 최고기온 및 최저기온은 비교적 변이가 적었다. 2. 생육및 수량형질의 변이는 9,10월의 적채면수량에서 68.77%, 78.52%로 높아서 연차간변이가 아주 컸고 조면비율과 결과지수는 11.77%, 19.13%로 변이가 약간 컸으며 개화기와 개서기는 6.05%, 7.83%로 변이가 아주 적어서 연차간 변이가 아주 적었음을 알 수 있었다. 3. 5월의 강수량과 결과지수간, 7월의 일조시수와 삭수간, 7월의 최고기온과 적채면 수량간, 8월의 증발량과 적채면 수량간에는 고도의 정의 상관이 인정되었다. 4. 7월의 기상요인($X_1$~$X_8$)을 이용하여 9. 10. 11월의 총적채면 수량(Y)을 추정한 결과 Y =-1080.8515 + 144.7133$X_1$+15.8722$X_2$ + 164.9367$X_3$ + 0.0802$X_4$ + 0.5932$X_5$ + 11.3373$X_6$ + 3.4683$X_7$ - 9.0846$X_8$(r=0.8448**)의 회귀식을 유도할 수 있었으며 8월의 기상요인(X$_4$를 제외한 X$_1$~X$_{9}$)을 이용하여 총적채면 수량(Y)을 추정한 결과 Y =2835.2497 + 57.9134$X_1$ - 46.9055$X_2$ - 41.5886$X_3$ + 1.2559$X_5$ - 21.9687$X_6$- 3.3763$X_7$- 4.1080$X_8$- 17.5586$X_9$의 회귀식을 유도할 수 있었으며, 이 식을 이용하여 실제수량과 이론수량과의 관계를 분석한 결과 일직선상에 아주 가깝게 추정하여 오차가 적었다.
위치 추정 기술 (LDT, Location Detection Technology)은 자원관리 및 통신 서비스의 품질을 향상시키기 위한 무선통신 분야에서 사용되고 있는 LBS(Location Based Service)의 핵심기술 중 하나이다. 이동국(MS, mobile station)의 위치는 세 개의 기지국(BS, base station)들의 좌표와 이동국과 기지국들 사이의 거리에 상응하는 반지름에 기초한 세 개의 원들에 기반한 도래시간(TOA, Time of Arrival)기법을 사용하여 추정된다. 삼각변 측량법을 이용하여 정확한 이동국의 위치를 추정하기 위해서는 세 개의 원들이 한 점에서 만나야 하는데, 이동국과 기지국의 거리를 추정하기 위한 시간지연 개수와 전송 주파수에 따라 원들의 반지름이 증가하여 세 개의 원들이 한 점에서 만나지 못하는 경우들이 발생한다. 반지름이 증가된 세 개의 원들은 여섯 개의 교점을 가지게 되고 이 교점들 중 세 개의 교점들이 특정 이동국의 좌표에 가까이 위치하게 된다. 본 논문에서는 여섯 개의 전체 교점들 중에서 세 개의 내부 교점들을 선택하는 TOA 삼각변 측량법을 위한 최단 거리 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 여섯 개의 교점들 중 이동국의 좌표와 가장 가까운 세 개의 교점을 선택하고, 선택된 교점들의 평균 좌표를 특정 이동국의 위치로 결정한다. 제안된 알고리즘의 성능은 컴퓨터 시뮬레이션 예를 통해 확인된다.
물체의 3차원 모델을 음영처리하기 위해서는 물체 표면의 각 점에서 법선 벡터를 계산해야 한다. 복섹 기반의 볼륨 데이터는 표면에 대한 기하학적 정보가 없기 때문에 이웃 점들의 상대적인 위치나 데이터 값의 차이로부터 법선 벡터를 추정할 수 밖에 없다. 기존에 고안된 법선 벡터추정 연산자는크기가 고정되어 있기 때문에 제한된 영역에서만 법선 벡터를 정확하게 계산하고 나머지 영역에서는 오류를 유발한다. 이 논문에서는 표면을 구성하는 점들의 공간적 배치나 그 점들의 데이터값에 따라 크기가 변하는 가변 중심 편차 연산자와 이를 이용한 법선 벡터 추정 방법을 제안한다. 이 연산자를 사용하면 기존연산자들보다 정확하게 법선 벡터를 추정할 수 있으며, 동일한 화질인 경우 계산 시간이 상당히 단축된다.
본 논문은 광대역 통신 시스템중 특히 직접 확산 스펙트럼 시스템에서, 중심주파수에 연속성 간섭파가 존재할 때 간섭파를 제거하는 회로에 대한 이론적 해석과 실험결과를 제시한다. 이 회로는 연속성 간섭파의 위상을 추정하기 위해 위상추정기를 사용하였으며 추정 에러를 최소화시키기 위해 MSE법을 이용했다. 그러므로 추정에러가 최소화된 제시한 간섭제거회로는 위상추정만을 행한 제거회로보다 성능이 양호하며 실험결과 J/S비가 높을 수록 제거 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 comb 방식의 파일럿 패턴을 가지는 MIMO OFDM 시스템에서의 채널 추정 기법에 대하여 논의한다. 또한, 시변 채널 환경에서 채널 측정의 정확도를 높이기 위한 효율적인 채널 추정 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 채널 추정 기법이 채널이 변하는 상황에서 성능의 감소 없이 채별의 변화를 추정함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 속도검출기가 없는 표면부착형 영구자석 동기 전동기의 속도제어 기법을 제안한다. 표면부착형 영구자석 동기 전동기는 그 형상에 있어서는 자기적 돌극성을 가지지 않지만 기본 주파수에 비하여 높은 주파수를 가지는 전압을 전동기의 추정된 회전사의 위치와 같은 축에 인가함으로써 자속의 포화에 의한 고주파 임피던스의 차이를 관측할 수 있다. 본 논문에서는 이 고주파 임피던스의 차이를 이용하여 전동기회전자의 위치를 추정하고, 추정된 회전자의 위치를 이용하여 속도 및 위치 검출기가 없이도 벡터제어를 수행한다. 또한, 이 고주파 임피던스의 특성은 부하조건에 따라 변하기 때문에 추정하는 회전자의 위치가 부하조건에 따라서 왜곡된다. 본 논문에서는 회전자의 위치를 추정한 후 부하조건에 따라 회전자의 위치를 보정하는 기법도 제안한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.
직류 전철변전소의 가선전압은 전동차들의 회생제동 및 역행가속패턴에 따라 급격히 상승 또는 하강하는 특성을 갖는다. 가선전압 순시 변동폭을 최소로 유지함으로써, 전철변전소와 전동차들의 에너지 효율을 개선시키기 위한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문은 직류전철 변전소의 가선전압의 급격한 변동특성을 모델링하고 선형인공 신경망 알고리즘을 이용한 가선전압 회로모델의 파라메터 추정 방법을 제안하며, 최소자승법을 이용한 추정방법과의 비교를 통해 이 방법의 타당성을 입증한다. 가선전압 및 피더전류들의 누적 측정값을 사용하여 일괄처리 최소자승법으로 RC 병렬회로의 파라메터들을 추정한 결과를 제시하며, 실시간 가선전압 및 피더전류 측정값을 이용하여 오차역 전파방식으로 학습되는 선형인공신경망 기법 추정 결과를 분석한다.
수학적(數學的) 방법(方法)을 이용하여 일평균토심(日平均土深)10cm온도(溫度) 추정(推定)을 검토(檢討)하기 위하여 수원기상태(水原氣象台)에서 조사(調査)된 토양온도(土壤溫度)(1982~1988) 자료를 이용하여 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 월평균토심(月平均土深)10cm온도(溫度)는 1월에 최저온도(最低溫度) 8월에 최고온도(最高溫度)를 나타내었으며, 1500GMT에서 가장 큰 폭(幅)을 지닌 년변이(年變異)를 보였으며 그리고 0900GMT에서 저온(低溫) 1500GMT에서 고온(高溫)을 나타내었음. 2. 토심(土深)10cm온도(溫度)의 하강(下降) 및 상승(上昇)은 연변이(年變異)를 나타내었으며, 토심(土深)10cm온도(溫度)는 큰 변이성(變異性)을 나타내었음. 3. 수원지방(水原地方)의 순평균토심(旬平均土深)10cm온도(溫度)에 대한 날짜수(數)(D)의 회귀식(回歸式)은 다음과 같다. ($r=0.997^{**}$) Y= 13.05-6.58sin($2{\pi}D$.365) -12.45cos($2{\pi}D$/365) 4. 수원지방(水原地方)의 순평균토심(旬平均土深)10cm온도(溫度)의 실측치(實測値)에 대한 추정식(推定植)의 회귀식(回歸式)은 다음과 같다($r=0.994^{**}$, 표준오차(標準誤差)=$0.75^{\circ}C$) Y=-0.188+0.984X 5. 일평균토심(日平均土深)10cm온도(溫度) 추정치(推定値)의 75%는 실측치(實測値)와 ${\pm}20^{\circ}C$ 오차(誤差)가 있었음 6. 1~5월 까지의 추정치(推定値)는 실측치(實測値)보다 높았으며, 6~12월 까지의 추정치(推定値)는 실측치(實測値)보다 낮았음.
차세대 시퀀싱(NGS)은 암에서 전사체 싱글 뉴클레오티드 변형 발견과 모든 지놈 발견을 가능하게 한다. 어느 한 위치에서 배열된 다수의 짧은 리드 시퀀스로부터 개인의 유전자형을 결정하는 가장 기초적인 방법이다. Byesian 알고리즘은 사후 유전자형 확률을 사용하여 파라미터 추정한다. 또 다른 방법인 EM 알고리즘은 최대 가능성 추정 방법을 사용해서 관측된 데이터에서 파라미터를 추정한다. 본 논문에서는 새로운 유전자형 조사 시스템을 제안하고 시퀀싱 에러 비율과 체세포 돌연 변이 상태 그리고 유전자형 확률의 사후 추정치에 관한 샘플 크기(S = 50, 100, 500)의 영향을 비교 분석하였다. 그 결과 작은 샘플 크기 50에서도 Byesian 알고리즘을 사용하여 추정한 파라미터가 EM 알고리즘 보다 더 정확하게 실제 파라미터에 근접하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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