절산된 선형의 단일방정식 회귀모형의 추정은 Tobin(1958)에 의하여 처음으로 조사된 후 Amemiya(1973)를 기점으로 활발한 연구가 진행되었으나, 절삭된 비선형의 연립방정식 모형에 대하여는 연구결과가 거의 전무한 상태이다. 본 논문에서는 단순한 형태의 절삭된 비선형 연립방정식 모형을 가정하고 이 모형을 대상으로 몇가지 가능한 추정방법들 즉, 구조방정식에 대한 최우추정량(MLE)과 Lee and Hurd(1989)에서 소개된 2단계 준최우추정량(2QMLE) 및 또 다른 대안이 될 수 있는 추정량을 서로 몬테칼로 방법으로 비교 검토하였다. 그 결과 MLE의 적용이 실제적으로 불가능한 상황에서는 2QMLE가 MLE의 대안으로 충분히 사용될 수 있음을 보여 주었다.
본 논문에서는 로버스트 통계학의 순위 추정을 기반으로 하고 순서통계학의 L-추정자를 이용한 적응 순환 최소 순위(RLR) L-필터를 제안한다. 제안한 RLR-L 필터는 비선형 적응알고리즘을 가진 비선형 적응 필터로서 오차의 분산측정을 최소화하는 관점의 최적 필터로 가변적인 스텝 크기를 가지며 적응한다. 제안한 필터는 영상신호와 같은 비정체 신호나 가우시안 잡음 또는 임펄스 잡음과 같은 비선형 채널에 적합하다.
레이더, 소나 및 육해상 통신시스템에 있어서, 어레이 센서에 입사하는 수신신호가 가지는 도래방향 및 신호전력과 같은 파라미터 추정문제는 수십년 동안 많은 연구관심이 되어 왔으며, 현재에도 다양한 응용영역에서 중요한 문제 중의 하나이다. 수신신호의 파라미터 추정방법으로서 종래의 MUSIC 또는 ESPRIT와 같은 방법은 역행렬 연산과 고유치 계산이 필요하므로 계산적 복잡성이 부가된다. 본 논문에서는 어레이 안테나의 기본 신호모델로부터 파라미터 추정의 문제를 비선형 최소화 문제로 정식화 하여 역행렬과 고유치 연산을 요구하지 않는 수신신호의 파라미터 동시추정 알고리즘을 제안하고 평가한다.
본 논문에서는 미지의 유계를 가진 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 고장 진단 설계를 제안한다. 제안된 고장 진단 필터는 비선형 관측기 설계 기술에 기초하여 설계되며, 신경망을 이용하여 고장 성분과 불확실성 성분을 추정하고 추정된 불확실성의 상한값을 고장 진단에 이용한다. 제안된 근사기는 불확실성과 고장 함수를 추정함으로써 고장 검출뿐만 아니라 고장 진단을 확인할 수 있도록 설계된다. 모의실험을 통해서 제안된 고장 진단 설계의 성능을 검증하였다.
본 연구는 기존의 비선형 추정에 기초한 구조 단절/변화를 검정하기 위한 모형을 선형 회귀 분석으로 일반화한 모형으로 효율적 추정이 가능함을 제시하고자 한다. 특히, 효율적인 추정을 위해 인공지능, 머신러닝 등 분야와 관련해 구조 단절/변화 모니터링에 대한 관심이 높아지는 최근 이슈에 대해 선형회귀에 근거한 본 연구의 실증분석 결과는 구조 단절을 명확하게 추정하였으며, 글로벌 시황을 나타내는 대표적인 건화물선 운임 지수(발틱 드라이 벌크 지수, BDI)에 대한 적용 결과는 기존 연구와 일치하는 추정 결과를 제시한다. 이상의 선형 회귀에 근거한 분석은 CUSUM, MOSUM, F-통계 기반 프로세스 등 경험적 변동 프로세스의 피팅, 시각화 및 평가를 위한 다양한 유형의 추정에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 추가적으로 기존 연구에서 제시한 PELT(pruned exact linear time)를 적용한 추정에서도 유사한 추정 결과를 각각 나타낸다.
재해가 발생하기 전에 피해규모와 이에 따른 영향 및 피해액을 신속하게 추정하는 것은 효율적인 재난 관리를 하는데 있어 중요하고, 더불어 정책결정자들이 의사결정을 할 때 도움이 될 수 있다. 하지만 기존의 연구는 단순 재해 피해발생 후에 그 피해액 혹은 복구액을 산정하는 수준이며, 현재 피해액 추정에 대한 연구는 전무 하며 그 기술개발에 또한 초기단계에 있다. 이에 피해액 추정에 대한 연구가 시급한 실정이다. 실질적으로 자연재해 정보에 대한 수요가 급증하고 있는 반면에 체계적이고 일관된 통계기반의 정보체계는 미흡하다. 이에 국가에서도 재해에 대한 피해액 및 복구비 산정 등 예산편성에 있어 큰 어려움을 겪고 있다. 기존통계 방식에 대한 개선의 필요성 인식과 더불어 본 연구의 목적은 재해 발생 전에 그 피해규모와 영향을 고려하여 이에 따른 피해액을 신속하게 추정하기 위함에 있다. 본 연구에서는 비선형 회귀식을 이용하여 강우-홍수피해액에 대한 함수를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 디지탈 자기 기록 채널의 비선형 왜곡 보상을 위한 개선된 fixed-delay tree search with decision feedback(FDTS/DF)에 대하여 논한다. 고밀도로 갈수록 두드러지게 나타나는 비선형 왜곡은 일반적으로 이산 Volterra 급수로 잘 모델링되므로 비선형 feedforward 필터, 선형 궤환 필터, 그리고 비선형 왜곡 테이블에 의하여 등화기가 구성되며, 이 때 왜곡 테이블의 값은 미래의 기록 데이터에 의한 비선형 왜곡 영향을 고려하여 결성된다. FDTS를 사용한 결정단에서는 이전의 결정값, 현재의 추정치와 미래의 추정치를 고려하여 최소의 branch metric을 갖는 path가 선택된다. 모의 실험을 통하여 선형 FDTS/DF, 기존의 비선형 FDTS/DF, 그리고 제안된 비선형 FDTS/DF/DF의 성능이 비교되며, 제안된 비선형 FDTS/DF가 고밀도 기록시 가장 우수한 성능을 보임을 확인한다.
이 논문에서는 비선형 자기회귀 과정을 따르는 오차항을 포함한 회귀모형에서 계수추정법의 비교를 다룬다. 비교를 위해 통상적 최소제곱추정량, 일반화 최소제곱추정량, 모수적 회귀오차 수정법, 비모수적 회귀오차 추정법을 비교하였다. 본 논문에서는 또한 비선형 자기회귀모형의 성질을 전형적인 몇가지 비선형자기회귀 모형을 예를 들어 설명한다. 비교연구의 결과 네 가지 추정량 중에 모든 상황에서 최선인 추정량은 존재하지 않았으나 비모수 회귀오차 수정 방법이 일반적으로 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.
이 논문은 비선형 시스템에 대해 bilinear 강인제어기를 설계하는 새로운 방법을 제시한다. 이 설계방법은 골칫거리인 비선형 영향을 나타내는 무거운 질량을 가지고 진동하는 시스템을 제어하기 위한 새로운 대안이고 진전된 방법이다. 이 설계 과정에, hydrostatic 구동기로 구동되는 킬(용골)이 주어진다. 첫 단계로 킬은 물리적으로 여러 한정된 질량으로 모델화된다. 물리적 모델에 근거한 수학적인 모델을 유도하는 방법은 해밀턴 원리를 적용한 유한요소법을 사용하였다. 즉, 수학적 모델은 여러 서브시스템으로 구성된다. 이것은 주어진 물리적인 시스템에 대해 기준이 되는 시스템이다. 회전하는 구동기에 대한 물리적 모델에 근거하여, 과도 거동은 구동기의 베어링에서 측정되는 운동 현상으로부터 유도된다. 물리적인 시스템은 bilinear 시스템으로 구성하였다. 이 시스템에 근거하여, 요트 킬의 거동을 제어하도록 bilinear 관측기를 설계한다. 구동기의 속도, 토크, 밸브에서의 유량 등이 관측기를 구성하는데 필요한 데이터들이다. 시뮬레이션 결과에 의하면 비선형성에 대한 추정과 보상을 통하여 무거운 질량을 갖는 회전축에 대한 위치와 힘을 제어하는 설계에 유용한 접근법임이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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