• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2003년도 추계학술발표회
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• pp.548-551
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• 2003

부산 금정산 지역의 지하수위와 강우량과의 관계를 알아보고자 시계열 분석을 통하여 자기상관함수와 상호상관함수를 구하였다. 이를 위하여 금정산 산성마을 주변의 19개 관측공 중 자동수위측정기가 설치된 4개 관측공(KJ2, KJ8, KJ15, KJ19)의 지하수위 자료와 부산지역의 강우량 자료를 이용하였다. 지하수위 및 강수량은 각각 1일 평균, 1일 누적 값을 이용하였다. 자기상관분석의 경우, KJ2와 KJ19의 경우 지연시간이 2일 이내, KJ8의 경우는 3일 이내에 0으로 수렴하며, KJ15의 경우는 지연시간이 8일째에 0으로 수렴한다. 강수량과 지하수위의 교차상관분석결과, KJ2, KJ15, KJ19호 공은 지연시간이 0일 때 교차상관함수가 각각 0.6572, 0.6303, 0.7857이교 KJ8호 공은 지연시간이 1일 때 0.7141이다. 또한 대부분 짧은 지연시간에 교차상관함수가 0으로 수렴한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1138-1144
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• 2013

최대주기를 갖는 수열들의 상호상관함수에 대한 연구는 수십년간 이루어져 왔다. 본 논문에서는 n=2m을 만족하고 최대주기 $2^n-1$을 가지면서 Niho type의 데시메이션 $d=2^{m-2}(2^m+3)$에 대하여 비선형수열$S_a^r(t)=Tr_1^m\{[Tr_m^n(a{\alpha}^t+{\alpha}^{dt})]^r\}$의 상호상관함수 값을 구한다. 특히, $d{\equiv}1(mod\;2^m-1)$을 만족하는 d를 Niho type의 데시메이션 이라고 한다. 그리고 위상이동차 ${\tau}=(2^m+1)k(0{\leq}k{\leq}2^m-2)$인 경우에 대하여 $S_a^r(t)$의 상호상관함수 값의 분포를 분석하고 실험 결과를 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.13-19
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• 2011

Games는 같은 원시다항식을 갖는 m-수열과 GMW 수열의 상호상관관계 함수를 계산하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 같은 원시다항식에 의해서 생성된 Kasami 수열과 No 수열들의 상호상관관계 함수를 두 개의 기준수열들의 주기적 상호상관관계함수를 이용하여 계산한다. 이 방법은 Games에 의해서 제안된 방법과는 다르다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.891-897
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• 2013

최대 주기를 갖는 이진 수열에 대한 상호상관 함숫값은 통신 분야에서 다양하게 응용되고 있기 때문에 그 값의 범위와 발생빈도에 대한 분석은 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 데시메이션 $d=2^{m-1}(3{\cdot}2^{m}-1)$를 이용하여 새로운 수열군을 제안하고 그 수열의 상호상관 함숫값의 범위와 분포에 대하여 분석한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2262-2264
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• 2003

본 논문에서는 도선의 결함 유무와 결함 위치를 측정하는 방법으로 널리 사용되고 있는 시간 영역 반사파 처리 기법(Time Domain Reflectometry : TDR)의 성능 향상을 위하여 가우시안 형태를 가지는 입력 신호와 상호 상관 관계 함수를 이용한 신호 처리 방법을 제안한다. 일반적으로 TDR은 입력 신호와 반사 신호의 시간 지연을 측정해서 결함 위치를 측정하게 되므로, TDR 방법으로 결함 위치를 측정하는데 있어 시간축 분해능의 정도에 따라 측정 방법의 성능이 크게 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 제한된 시간축 분해능에서 결함 위치 측정의 정확도를 향상시키기 위해 가우시안 형태를 갖는 입력 신호 및 반사 신호와의 상호 상관관계 함수를 사용한다. 한편, 실제 도선에 적용하여 기존의 TDR 방법과 측정 성능을 비교 분석함으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 우수성을 검증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.248-255
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• 2003

본 논문에서는 상호상관함수를 이용한 지문인식 기법을 제시한다. 본 기법은 특징추출, 지문정렬, 지문매칭으로 구성되는데, 이중에서 본 논문은 새로운 지문정렬 기법을 제안한다. 본 지문정렬 기법에서는 특징점의 융선방향 각도에 대해 상호상관함수를 적용하여 두 지문사이의 회전각도를 구하고, 그후 회전된 지문으로부터 두 지문간의 이동변위를 구하여 지문을 정렬한다. 본 정렬기법은 과도한 탐색에 의존하지 않고 두 지문의 회전각도와 이동변위를 구할 수 있다 제시된 기법으로 지문인식 실험을 한 결과 2.086%의 타인수락오류율(FAR)에 대해 17.299%의 본인거부오류율(FRR)을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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• pp.1-4
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• 1997

스테레오 반향신호 제거기에 있어서 입력 스테레오 신호 사이에는 높은 상호상관을 가진다. 이러한 상호상관으로 인하여 스테레요 반향신호 제거기 구성시, 적응필터에서 분리된 전달함수를 정확하게 분리해낼 수 없게되고, 반향신호의 제거량이 충분하지 못하여 반향신호 제거기의 성능을 저하시키게된다. 본 연구에서는 기존의 선형 결합 구조를 이용한 적응 필터를 스테레요 반향신호 제거기에 응용하여 입력 스테레오 신호사이의 상호상관을 바꾸어 주게 되면, 반향신호의 제거량이 증가되는 것을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• 물과 미래
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• 제14권4호
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• pp.19-26
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• 1981

자연하천에서의 수질은 유량의 변화에 많은 영향을 받을 것으로 기대되는 바, 유량과 각 수질인자의 통계적 특성 및 유량변화와 수질인자간의 상관관계를 조사하기 위하여 자기 및 상호상관함수 power spectrum, coherence 함수 및 Markov 모형을 적용하였다. 일부 자료만이 입수 가능한 한강 하류부 인도교 지점에서의 유량, 용존산소, 전기전도도는 명백한 1년 주기와 6, 4, 3개월의 약한 주기를 가지며, 유량과 용존산소, 유량과 전도도 사이의 상관은 약하게 나타났고 상호상관함수에서 첨두가 지체 1일에서 발생하여 미약하지만 유량의 변화에 의한 영향이 1일 정도 차이로 수질인자에게 미치는 것으로 해석된다. 계열 발생 및 예측수단인 선형회귀모형의 검토에서 유량은 1차 및 2차 Markov 모형과, 용존산소와 전도도는 1차 Markov 모형과 흡사하게 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권5A호
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• pp.836-845
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• 2001

본 논문에서는 시간 선택성 다중경로 이동 무선 채널을 다양한 방법으로 모델링 하고 그에 따른 여러 가지 특성평가를 제시하였다. 모델링 방법에는 Jakes 방식과 시간 영역에서 독립적인 두 개의 가우시안 잡음 발생기와 정형필터(shaping filter)를 사용하는 방식 및 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 있다. 이 세 가지 모델링 방법의 성능을 진폭의 자기상관함수, 상호상관함수, 누적분포함수(Cumulative Distribution Function), 레벨 교차율(Level Crossing Rate), 평균 페이딩 지속 시간(Average Duration of Fades), 위상차의 확률 밀도, 위상차의 자기상관함수 등의 측면에서 시뮬레이션하고 그 결과치와 이론치 간의 특성 비교를 제시하였다. 특히, 확산 대역 시스템을 고려했을 때 이상적인 채널 추정을 가정한 레이크 수신기에서의 BER 성능을 다중경로 개수에 따라 보임으로써 여러 가지 채널 모델링 중에서 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 이동 무선 채널을 모델링 하는데 있어 가장 적합하다는 것을 보였다. 마지막으로 비대칭 도플러(Doppler) 스펙트럼을 모델링 하는 것도 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 편리하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.61-67
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• 2012

코드분할 다중접속(CDMA) 시스템에서 대역확산 기법으로 사용되는 확산수열은 다중접속 간섭을 줄이고 높은 보안성을 위하여 상호상관관계가 낮고 선형복잡도가 큰 것으로 채택하는 것이 바람직하다. 그러나 수열군의 개수를 늘리고 선형복잡도를 높이기 위해서는 상호상관관계를 어느 정도 높이는 것은 불가피하다. 본 논문에서는 수열군의 개수가 크고 선형복잡도가 높은 확장 Zeng 수열을 제안하고 그 상호상관관계를 분석한다.