본 논문에서는 분산이 각각 다른 이분산성을 갖는 비선형 시계열 자료를 가지고, 비선형 시계열 모형중 1차 일반화 확률계수 자기회귀모형(GRCA(1))과 자료의 형태에 상관없이 적용할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 예측을 해서 어느 모형이 최소 평균예측오차제곱의 기준에서 비선형 시계열 자료의 예측에 적합한지를 비교 분석 하는 것이다. 조건부 이분산 모형에 따르는 자료로 확인된 종합주가지수 변동율에 대한 사례 분석 결과를 보면 신경망 모형은 단기 예측에서 좋은 예측 결과를 보였고, 비선형 모형인 GRCA(1) 모형은 장기 예측에서 좋은 예측 결과를 보여 주었다.
소음원 위치와 방위를 규명하기 위해 다양한 배열처리기술이 발전되어 왔다. 배열처리기술의 기본은 두 개의 수신센서에 수신된 신호의 시간차를 이용하여 소음원의 위치와 방위를 구하는 것으로 응용분야나 신호처리방법에 따라 고유의 특성을 갖는 빔형성기법, 상관함수기법 및 NAH (Near-Field Acoustic Holography) 등이 있다 본 연구에서는 이러한 기법들 중 광대역 소음원 탐지에 적용되는 상관함수기법을 채택하여 소음원의 대역폭과 측정 잡음원 간의 상관 관계가 위치나 방위 탐지 정확도에 미치는 영향을 분석하여 효과적인 소음원 탐지기법을 제안한다. 본 연구에서 채택한 배열의 기하학적 형상은 위치나 방위의 3차원적 모호성을 없애기 위한 3차원 비선형이며 제안된 기법의 타당성은 수치모의 실험 및 실제 실험으로 검증되었다.
본 연구는 제주도 서측 해역의 현지 파랑관측 자료를 기초로 해양파의 비선형 특성을 조사한 것으로서, 실제 해역에서 Freak wave 예보의 토대를 마련하기 위한 기초 연구이다. 관측된 파랑자료의 비선형 특성을 조사하기 위해 파형의 상하 비대칭성, 전후 비대칭성, 빈도 분포의 첨예도, 파랑 스펙트럼의 대역폭 파라미터 등을 추출하고 이들 자료를 유의파고 최대파고 등의 파랑 특성치들과의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 제시된 파랑의 비선형 파라미터들은 계측된 파랑 스펙트럼의 전반적인 비선형적 특징을 묘사하긴 하지만, 돌발적 고파랑이라고 할 수 있는 $H_{max}$와의 상관은 미약하여 Freak wave 의 발생을 단적으로 예측하기에는 부족한 것으로 나타났으나, 스펙트럼의 첨예도를 나타내는 $K_t$의 경우는 타 비선형 파라미터에 비해 다소 개선된 상관을 보여주고 있음을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 도시소유역에서의 부족한 유량 및 NPS 오염물 자료의 확충과 이를 통한 유출과 NPS 오염물 배출 간의 상관관계의 분석 및 월, 년 NPS 부하량 산정에 의한 물질수지의 분석에 있다. 본 연구를 위한 자료의 확충을 위해서 미국 EPA의 SWMM 모형을 사용하였으며, 상관관계의 분석 및 물질수지의 분석은 NPS 오염에 가장 영향이 큰 선행괘천기간을 긴 경우(CASE 1.)와 짧은 경우(CASE 2.)로 분리하여 수행하였으며, 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 사상별 시간자료의 분석 : CASE 1.과 CASE 2. 모두, 유량과 농도간의 상관관계 보다는 유량과 부하량간의 상관관계가 좋았으며, 선형 상관관계보다는 비선형 상관관계가 좋았다. 결과적으로 두 CASE 모두 비유량-비부하율 관계는 비선형 산관관계가 가장 좋았다. 2) 사상별 총량자료의 분석 : CASE 1.은 비누적유량-비누적부하량의 선형상관관계가 CASE 2.는 비선형 상관관계가 좋았다. 3) 유역의 NPS 년비부하량 산정 결과, 년평균 단위 강우량당 비부하량은 CASE 1.이 CASE 2.보다 모든 오염물에서 약 2.5배였다. 4) 호우기와 갈수기의 NPS 오염물의 비교 결과, 갈수기의 CASE 1.의 비중이 훨씬 컸다. 5) NPS 년비부하량과 PS 년비부하량을 비교한 결과, NPS 오염물이 유역 및 하천의 오염에 상당히 기여함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 상관에 기반 한 비선형 합성필터를 이용한 왜곡과 잡음에 강인한 얼굴인식 방법을 연구한다. 상관도 기반 방법은 얼굴 영역의 검출과 인증을 동시에 수행하여 보다 신속한 처리를 할 수 있다는 장점이 있다. 최적화된 비선형 합성필터는 학습영상의 출력 값을 일정하게 유지하면서 입력 영상과 잡음의 필터 출력에너지를 최소화함으로써 얻어진다. 입력 영상의 출력에너지를 최소화하여 허위표적과의 식별력을 부여하고 잡음의 출력에너지를 최소화하여 가산성 잡음에 대한 강인성을 증대한다. 본 논문에서는 비선형 합성필터를 두 개의 학습 영상으로 구성하여 표적의 왜곡과 저해상도 그리고 잡음 환경 하에서 얼굴 인증을 실험하였다. 실험결과는 비선형 합성필터가 SDF(synthetic discriminant function) 필터와 비교하여 ROC(receiver operating characteristics) 커브에서 우수한 성능을 보인다.
본 연구에서는 강수량 및 기온과 같은 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하여 대상자료를 재현기간별 성분으로 분리하였다. 변환을 위한 기저함수로는 Daubechies의 9번 ('db9') 웨이블렛 함수를 사용하였다. 또한 웨이블렛 변환의 스케일의 증가에 따른 각 분리단계에서 추출된 상세성분과 근사성분이 비선형 동역학적 특성을 지니는지를 판단하기 위하여 상관차원분석을 이용하였다. 즉 수문기상자료내에 비선형 동역학적 성질을 지니는 성분을 추출하기 위한 방법론으로써 웨이블렛 변환과 상관차원분석의 결합을 제안하였으며, 도출된 결과는 일반적으로 원자료를 이용할 경우에는 파악하기 어려운 대상자료의 시간에 따른 비선형적 변화를 분리 추출하기 위해 본 연구에서 제안한 방법이 적합함을 보이고 있다.
시계열 자료의 전이함수분석에 있어서 조건부 이분산성을 도입하고 기존의 선형 이분산모형인 Engle(1982)의 ARCH 모형과 더불어 비선형 모형인 베타-ARCH 및 분계점-ARCH모형을 고려하였다. 모형적합절차를 간략히 소개하였으며 제안된 모형을 미국 나스닥지수와 국내 종합주가지수에 적용시켜본 결과 비선형 ARCH 모형이 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 유ㆍ무선 통신 채널을 통한 데이터 전송시 발생하는 비선형 왜곡을 적응 필터를 이용하여 보상하였다. 특히 통신채널에서는 심볼간 간섭(ISI)이 발생하는데 이러한 간섭을 비선형 필터를 이용하여 제거하였다. 비선형 채널을 모델링하는 방법에는 볼테라급수를 이용하는 방법과 쌍선형 방법이 있다. 쌍선형 방법은 볼테라 방법에 비하여 계산량이 적은 장점을 지니고 있다. 따라서 쌍선형 필터에 적응 알고리듬을 적용하여 신호의 왜곡을 보상하였다. 적응 알고리듬에는 LMS 계열과 LS 계열 알고리듬이 있으나 통신 채널에서는 알고리듬의 안정도가 중요하므로 LMS 계열 알고리듬을 적용하였다. 또한 적응 알고리듬은 입력 데이터의 상관성과 데이터 수에 의존하여 수렴속도와 안정도가 결정된다. 알고리듬의 수렴속도를 증가시키기 위하여 입력신호를 신호파형으로부터 다량의 데이터를 검출하는 방법을 적용하였다. 이러한 방법을 입증하기 위하여 입력신호는 2진 랜덤 가우시안 데이터를 이용하였고, 통신채널에서 채널간 간섭을 발생시켰으며 화이트 가우시안 잡음을 부가 시켰다. 이러한 신호를 수신한 수신기에 적응 등화기를 설계하여 대량의 데이터를 생성시키고, 적응 알고리듬을 적용하여 채널의 왜곡을 빠른 속도로 보상하였다.
재료 내부를 초음파가 전파하면서 발생되는 비선형 음향효과는 재료의 열화도를 비파괴적으로 평가하는데 우수한 것으로 보고되고 있다. 비선형 음향효과는 재질의 특성에 따라 나타나는 정도가 다르며, 이러한 정도는 비선형 파라미터를 이용하여 정량적으로 평가하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 2.25Cr-1Mo 강이 $540^{\circ}C$에서 장시간 노출되었을 때 얼어나는 미세조직의 변화를 얻기 위해 인공 열처리를 수행하고, 2.25Cr-1Mo 강의 열화도와 비선형 음향효과와의 관계를 실험적으로 검증하여 경년 열화도와 비선형 파라미터의 상관관계를 규명하고자 하였다. 비선형 파라미터는 바이스펙트럼법과 파워스펙트럼법을 이용하여 측정되었으며, 실험결과 바이스펙트럼법에 의한 비선형 파라미터는 열화 시간에 매우 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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