일반적으로 이자율예측모형은 특정한 이자율 분포모형을 가정하여 모수적 방법에 의해 추정되었다. 그러나 특정한 분포모형을 가정한다는 것은 예측능력을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 따라서 이자율변화에 특정한 분포모형을 가정하지 않는 비모수적 추정이 이자율 예측의 우월한 방법으로 제시되었다. 본 논문에서는 통화안정증권을 대상으로 이자율 예측 모형을 모수적 방법과 비모수적 방법으로 추정한다. 다음 이자율의 시장위험과 채권가격을 결정하여 두 방법 사이에 유의한 차이가 있는가를 분석한다. 1999년 8월 9일부터 2003년 2월 7일까지 통화안정증권의 일별, 주별 자료를 사용하여 분석한다. 액면이자 효과를 제거하기 위해 복리채만을 분석대상으로 한다. 모수적 방법을 이용할 때 이자율 변화의 추세항은 선형으로 나타나지만 변동성항은 이자율변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 비모수적 분석방법을 이용할 때 추세항과 변동성항 모두 이자율 변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 모수적 방법과 비교하여 추세항은 다른 결과를, 그리고 변동성항은 같은 결과를 보인다. 추세항과 변동성항의 예측을 감안하여 이자율의 시장위험 및 채권가격을 산출한 결과 모수적 방법과 비모수적 방법은 유의적인 차이를 보인다. 이는 이자율 및 이자율의 시장위험가격 예측은 비모수적 방법을 사용하는 것이 적합하다는 것을 뜻한다.
본 연구는 Bayesian method에 바탕을 둔 Gibbs sampling algorithm을 이용하여 돼지의 번식형질에 대한 산차 별 자료를 활용하여 산차의 기록에 대한 서로 다른 모델설정시의 유전모수 추정치의 변화를 통하여 종돈장에서 분석모델설정, 선발 및 육종계획 수립 시 기초자료로 활용코자 1996년부터 2006년까지 국내 N 종돈장의 요크셔종 번식능력 검정자료 9,609자료와 혈통기록 3,981두의 자료를 이용하였다. 산차에 대하여 영구환경효과로 간주하고 분석한 총 산자수의 유전력 및 영구환경효과는 각각 0.12±0.020, 10.9±1.63%로 추정되었으며, 반복력은 각각 0.22±0.012로 추정되었다. 또한 산차를 다른 형질로 간주하고 단형질로 추정한 산차 별 유전력 및 표준편차는 1산차, 2산차, 3산차, 4산차, 5산차 및 6산차에서 각각 0.11±0.032, 0.15±0.037, 0.15±0.044, 0.12±0.042, 0.07±0.046 및 0.05±0.037로 추정되었으며 산차간 유전상관은 0.99에서 -0.13으로 분포되어 산차간 간격이 커질수록 유전상관이 떨어지는 경향을 보이며, 유전력이 떨어질수록 상관도 떨어지는 것으로 조사되었다. 이러한 산차에 대한 유전상관의 변화는 선발이나 혹은 산차간 환경에 기인한다고 볼 때, 총 산자수에 대한 산차 별 유전상관이 산차가 변함에 따라 작아지거나 혹은 변하는 상황에서, 산차간 유전상관이 동일하다는 가정이 많이 달라지므로 정확한 개체의 육종가 추정을 위하여는 산차를 고려한 반복모델보다는 개체의 산차를 다른 형질로 보는 것이 타당하다고 사료된다.
채널의 상태가 시간에 따라 수시로 변하는 전송 환경에서 수신된 신호에 대한 잡음 비를 추정하는 것이 중요하다. 대부분의 SNR 추정기는 MF(Matched Filter) 후 수신된 샘플로 추정이 이루어진다. 하지만 이런 기법들은 무선 통신에서 채널의 상태에 민감한 특성을 갖는다. 하지만 수신기의 front-end에서 모아진 데이터들을 이용하는 선형 예측(LP: Linear Prediction) 기법을 기반으로 하는 신호 대 잡음 비 추정 알고리즘은 이에 비해 안정된 성능을 보인다. 본 논문에서는 LP 기반의 SNR 추정기를 소개하고, 기존의 LP 기법 기반으로 하는 SNR 추정 알고리즘의 계산 복잡도를 줄이기 위한 새로운 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 Linear Prediction 오차를 구하는 과정에서 순방향 오차와 그 conjugate 값을 이용하여 SNR 추정 과정을 보다 간단하게 한다.
본 논문에서는 PTZ 카메라를 이용한 머리자세추정 방법에 대하여 서술한다. 회전 또는 이동에 의하여 카메라의 외부인자가 변경되면, 추정된 얼굴자세도 변한다. 본 논문에는 PTZ 카메라의 회전과 위치 변화에 독립적으로 머리자세를 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 얼굴검출, 특징추출 그리고 자세추정으로 이루어진다. 얼굴검출은 MCT특징을 이용해 검출하고, 얼굴 특징추출은 회귀트리 방법을 이용해 추출하고, 머리자세 추정은 POSIT 알고리즘을 사용한다. 기존의 POSIT 알고리즘은 카메라의 회전을 고려하지 않지만, 카메라의 외부인자 변화에도 강건하게 머리자세를 추정하기 위하여 본 논문은 원근투영법에 기반하여 POSIT를 개선한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 방법 보다 RMSE가 약 $0.6^{\circ}$ 개선되는 것을 확인했다.
본 논문에서는 선형 배열 균일 안테나에 입사하는 신호들의 상관행렬을 강건하게 생성하여 부공간 기반 기법의 도래각 추정 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 기존의 부공간 기반 도래각 추정 기법은 상관행렬을 구한 후 신호 부공간과 잡음 부공간으로 분리하여 도래각을 추정한다. 그러나, 낮은 SNR, 작은 개수의 스냅샷에서 구해지는 상관행렬의 성분은 안테나의 잡음 성분으로 인하여 신호 부공간을 부정확하게 추정하여 도래각 추정 성능을 저하시킨다. 따라서, 기존의 상관행렬로부터 구해지는 가상의 신호 벡터를 슬라이딩 방식으로 배열함으로써 강건한 상관행렬을 생성한다. 기존의 상관행렬과 제안하는 강건한 상관행렬의 비교 분석을 위하여, 부공간 기반 기법의 대표적 방법인 MUSIC, ESPRIT을 이용하였다. 시뮬레이션 결과, 계산 복잡도는 기존의 상관행렬 대비 2.5% 이내 증가하였으나, 도래각 추정성능은 RMSE 1° 기준 SNR이 MUSIC, ESPRIT 모두 3dB 이상의 우수한 도래각 추정 성능을 보였다.
피치 혹은 기본 주파수는 음성 신호의 주요 특성 인자이며 음성 부호화, 음성인식, 화자인식 등의 다양한 음성 관련 응용에 활용된다. 본 논문에서는 기본 주파수의 역수인 음성의 피치 주기를 추정하기 위해서 음성 신호의 변곡점을 이용한다. 변곡점은 국소적인 최대값, 최소값 혹은 신호의 기울기가 변하는 지점으로 정의된다. 음성 신호는 저역통과 필터로 먼저 전처리되어 고주파 성분이 제거된다. 이를 통해 불필요한 변곡점들이 제거되며, 피치 주기 추정에 유용한 국소적인 최대값만을 변곡점 검출법을 이용하여 추출한다. 얻어진 변곡점 간의 시간 간격을 측정하여 피치 주기를 추정하며, 그 역수로 기본 주파수 추정치를 얻는다. 기존의 피치 추정 방법은 음성이 국소적으로 시불변이라는 가정하에 음성을 블록 단위로 처리하여 블록당 피치 주기를 구하지만, 제안된 방법은 음성을 샘플 단위로 처리하여 변곡점을 검출하며, 그 결과 피치 주기를 시간 경과에 따라 얻게 되어 음성의 시변성이 반영된 기본 주파수 추정치를 얻는다. 컴퓨터 모의실험으로 기본 주파수 추정기로서 제안된 방법의 유용성을 볼 수 있다.
본 논문은 OFDM을 사용하는 DVB-T 시스템에서 발생하는 IQ 불평형 오류를 추정하고 보상하는 문제를 Matlab으로 성능 평가하고, 이 중 IQ 불평형 오류 추정 보상 회로 부분을 Xilinx의 System Generator를 이용하여 FPGA로 설계 구현하여 성능을 비교 평가한 것이다. 모의실험 결과, Matlab 결과와 System Generator 결과 모두 IQ 불평형 오류가 우수하게 추정 보상됨을 확인하였으며, 또한 구현한 FPGA의 성능을 평가하기 위해 Hardware co-simulation 과정을 통해 Xilinx Sparta3 xc3s1000 fg676-4 target Device에 로딩하고, 타이밍 해석과 resource량도 확인함으로서 성능을 검증하였다.
운전자의 안전과 편의성을 높이기 위해 통신시스템과 자동차와의 융합의 중요성이 부각되고 있다. 질 높은 서비스를 지원하기 위해 선 차량들 간에 정보가 신뢰성 있게 전달되어야 한다. 따라서 고속주행 환경에서는 채널이 급격하게 변하므로 채널 값을 정확히 추정할 수 있는 기법이 중요하다. 이 논문은 차량용 무선 통신 규격인 IEEE 802.11p에서 시변 채널 추정을 위해 개선된 결정지향 기법인 FADP(Frequency Averaging Data Pilot)를 제안한다. 주파수 대역에서 평균화 과정을 거치고 시간 대역에서 데이터 심벌간의 강한 상관관계를 이용하여 좀 더 정확하게 채널 추정 값을 구하였다. 평균 제곱 오차 및 비트 에러율의 관점에서 기존의 기법들과 비교분석하여 FADP의 성능을 검증하였다.
본 연구는 국내의 벼농사에 적합한 정밀 농업의 개념을 정립하고 이를 구현하기 위한 구체적인 방법을 수립하기 위하여 기초적인 연구를 수행하였다. 서울대학교 농업생명과학대학 실험농장의 시험 포장을 선정하여 12m$\times$17.4m 크기로 9개의 구획을 설정하였다. 각 단위 구획에서 벼의 생육 기간 중 일정 간격으로 분얼수, 질소함량, 건물중, 엽면적, 엽록소, 군락반사율을 조사하였으며, 각 측정치 사이의 상판 관계를 조사하였다. 상관 관계는 세 방향에서 분석하였다. 첫번째는 건물중과 N%와의 상관관계를 조사하였다. 건물중은 시간에 따라 증가하였으나 N%는 건물중의 증가에 의해 점점 줄어들었으며 공간적인 차이도 시간이 지날수록 줄어들었다. 둘째는 N%와 군락 반사율의 관계를 추정하였다. N%별로 군락반사율의 측정값을 비교하였으나 특정한 상관관계가 나타나지 않았다. 셋째는 군락반사율과 가변시비에 따른 구간별 차이를 규명하여 질소영양상태의 비파괴적인 추정방법을 설정하였다. 각 일시별로 측정한 군락반사율 측정값에 따르면, Red에 의한 질소함량 추정방법이 가장 효과적인 것으로 판단되었다. 본 연구에서는 가변시비에 의한 벼의 생체량의 변화, 구간별 군락반사율을 조사하고 이들의 공간적, 시간적 변이의 특징을 구명하여, 군락반사율과 벼의 질소영양상태의 상관관계를 밝히고자 하였다. 연구 결과에 의하면 군락반사율의 Red에 의한 질소추정방법이 가장 효과적인 것으로 나타났다.
매입형 영구자석 동기전동기의 제어기법으로 많이 사용되는 단위전류 당 최대 토크제어기법이 제대로 적용되려면 전동기의 고정자 저항, 인덕턴스의 값, 그리고 영구자석에 의해 형성되는 쇄교 자속과 같은 전동기 상수들의 값을 정확히 알아야 한다. 이러한 상수들의 값은 내부 온도 및 전류 등의 변화에 따라 계속 변하기 때문에 정확하게 추정하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 적응제어기법을 이용하여 이러한 상수들의 값을 추정하는 알고리즘을 제시한다. 제시하는 알고리즘은 MRAS(Model Reference Adaptive System)기법으로 실제 전류의 값을 이용하여 상수들을 추정하게 된다. 제시하는 알고리즘의 우수성은 시뮬레이션을 통해 입증하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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