OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 송·수신단의 샘플링 주파수가 일치하지 않으면 샘플링 주파수 옵셋에 의한 채널간 간섭(interchannel interference: ICI)이 발생하게 되어 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 고속 전송률을 갖는 OFDM 시스템에서 샘플링 주파수 옵셋을 추정할 수 있는 두 가지 시간영역 기법을 제안한다. 첫 번째 방식은 심볼 동기와 반송파 주파수 동기가 이루어졌다는 가정하에서 송신단에서 훈련심볼을 전송한 후 수신단에서 일정 시간 간격을 갖는 두 샘플신호 사이의 위상차를 구하여 샘플링 주파수 옵셋을 추정한다. 두 번째 방식은 반송파 주파수 옵셋과 샘플링 주파수 옵셋이 동시에 존재하는 경우에 서로 다른 주파수 성분을 갖는 두 OFDM 훈련심볼과 간단한 대수 연산에 의해 두 옵셋을 동시 추정한다. 두 가지 샘플링 주파수 옵셋 추정기법은 모두 시간 영역에서 처리되므로 시간지연이 발생하지 않으며, ICI의 영향을 받지 않으므로 우수한 성능을 갖는다. 제안된 방식의 성능을 여러 가지 모의실험을 통하여 검증한다.
본 논문은, 품질이 좋은 제품일수록 검사비용을 줄여서 생산성을 높일 수 있도록, 1단계와 2 단계 스 로트 샘플링검사 계획을 n단계 스 로트 샘플링 검사 계획으로 일반화한 것이다. 이 다단계 스 로트 샘플링검사 계획에서는 매 검사단계마다 연속적으로 합격되어야 할 로 트의 수뿐만 아니라 구분의 크기까지를 자유롭게 택할 수 있게 되어있다. 또한 검사특성곡 선의 일반 형태를 도출하였고, 이를 이용하여 2단계 및 3단계 스 로트 샘플링검사 계획을 비교하였다.스 로트 샘플링검사 계획을 비교하였다. 비교하였다.
원자력시설 SPRA 방법으로서 기기 사이 부분 종속 관계를 정확하게 고려하기 위하여 샘플링기반접근법이 개발된 바 있다. 그러나 이는 샘플링 기반 방법이므로 정확한 지진 리스크 산정을 위하여 많은 수의 샘플을 추출해야 하는 단점이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존 방법을 개선하기 위한 효과적인 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 주요한 특징은 다음과 같다. 기존 샘플링방법인 몬테카를로샘플링(MCS) 방법을 대신하여 다차원에서 효과적인 샘플링이 가능한 라틴하이퍼큐브샘플링(LHS) 방법을 샘플링기반 SPRA에 도입한다. 또한, 기존 지진세기 세분화 정도를 최종 지진 리스크 결과와 연계하여 결정한다. 제안된 방법이 결합된 샘플링기반 SPRA 접근법을 실제 원전 예제에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법과 비교하여 결과 정확도에 있어서 거의 비슷하나 총 샘플 추출수 기준에서 효율성을 약 2배 가량 높이 것을 확인하였다. 또한, 샘플링 개수가 적은 영역에서 LHS 기반 방법이 MCS 기반 방법보다는 해의 정확도를 높이는 것을 확인할 수 있었다.
파산감지, 스팸메일 감지, 불량품 감지 등 일상생활에서 불균형적인 이항 분류 문제를 다양하게 접할 수 있다. 반응변수의 클래스의 비율이 상당히 불균형한 경우 이항 분류 모형의 예측 성능이 좋지 않다는 점은 이미 잘 알려진 사실이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 그 동안 오버 샘플링, 언더 샘플링, SMOTE와 같은 여러 샘플링 기법이 개발되어 왔다. 본 연구에서는 분류 모형으로 많이 사용되는 기계학습모형으로 로지스틱 회귀모형, Lasso, 랜덤포레스트, 부스팅, 서포트 벡터 머신을 위의 샘플링 기법들과 결합하여 사용했을 때의 예측 성능을 살펴보았다. 실질적인 예측 성능의 개선 여부를 확인하기 위해 네 개의 실제 자료를 분석하였다. 이와 더불어, 샘플링 방법이 사용될 때 주의해야 할 점에 대해서 강조하였다.
현재 일반적으로 사용되는 시간 영역 샘플링(아래 TDS) 방식의 SAW 디바이스는 빠른 데이터 처리를 할 수 있지만 그만큼의 빠른 샘플링 속도를 요구하기 때문에 고속의 A/D 컨버터가 필요하다. 이 고속의 A/D 컨버터는 고가의 장비로 디바이스 제작에 부담이 되는 실정이다. 반면에 주파수 영역 샘플링(아래 FDS) 방식으로 구현된 SAW 디바이스는 고속의 샘플링을 요구하지 않기 때문에 고가의 고속 A/D 컨버터가 필요하지 않다. 이렇게 느린 샘플링 속도는 상대적으로 고속의 프로세싱을 요구하게 되는데 이는 저가의 임베디드 시스템만으로도 구현이 가능하기 때문에 가격대비 성능에서 효율이 훨씬 높다고 할 수 있다. 그럼에도 FDS 방식의 SAW 센서를 제작하는 것이 까다롭기 때문에 현재 구현된 FDS 방식의 SAW 디바이스는 매우 드문 실정이다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 기존의 TDS용 SAW 센서를 그대로 이용한 FDS 방식의 SAW 디바이스에 대해 설계 및 구현한다.
최근 들어, 모바일 단말의 폭발적인 보급 더불어 단말 내의 중요정보가 외부 저장 매체로 불법적으로 유출되는 보안 위협이 증가되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 단말 내 중요정보의 외부 저장 매체로의 유출 방지 기법을 설계 및 구현한다. 이 기법은 파일의 임의위치에서 시그니처를 샘플링하고 이를 이용하여 유출 탐지, 차단 기능을 수행한다. 시그니처 샘플링 과정은 대상 파일을 일정 크기의 추출 윈도우로 구분한 후 이 영역 내에서 임의의 위치에서 1개 이상의 시그니처를 추출한다. 그리고, 가장 효과적인 샘플링을 수행하기 위하여 전체 샘플링, 이항분포 샘플링, 동적 샘플링의 다양한 추출 방식을 구현 및 시뮬레이션을 수행 한다. 제안된 기법은 파일의 임의 위치에서 시그니처를 샘플링하여 공격자의 시그니처 예측성을 낮출 수 있고 원본 데이터에 대한 변형 없이 유출 방지기능을 효과적으로 구현할 수 있다는 장점을 가진다. 따라서, 사용자 편의성이 중시되고 비교적 저 사양의 시스템인 모바일 단말에서 효과적으로 유출방지 기능을 구현할 수 있는 기법이다.
1970년대 뉴욕의 힙합에서부터 유행했던 음악 샘플링은 현재에 이르러 장르 및 국가와 관계없이 사용되는 음악 제작 방법이다. 이 연구에서는 음악 샘플링의 전반적인 제작 방법론을 제시하고자 하였으며, 이를 위해 샘플링을 내용과 기법의 관점으로 살펴보았다. 우선 음악 샘플링에서의 내용에 있어서는 재사용 재료 및 길이, 완성곡의 샘플 기능으로 분류해보았다. 기법 종류로는 편집 기법 및 변형 기법을 정리한 후 각각의 세부적인 관계를 살펴보았다. 이러한 사항들을 모두 종합하여 음악 샘플링의 제작 방법 및 완성된 곡에서의 특징까지 포함한 방법론을 제시할 수 있었다. 이를 바탕으로 한국 유명 음악가의 샘플링 곡인 장기하와 얼굴들, 에픽하이, 더 콰이엇, 디제이 디오씨의 곡을 분석해보았다. 분석 과정을 통해 제시 방법론 내 요소들이 유기적인 관계로 이루어져있음을 확인했으며, 분석 결과를 통해 제시 방법론의 효용성을 확인할 수 있었다. 본 연구는 실제로 곡 제작을 하거나 기존의 샘플링 곡을 분석할 때에 직접 적용해볼 수 있는 토대를 마련한데에 그 의의를 둘 수 있다.
비교적 적은 크기이면서 예측력에 있어 만족할 만한 의사결정목을 생성하는 방법으로서 적절한 크기의 샘플링을 제안하였다. 일반적으로 샘플의 크기가 작을수록 작은 의사결정목이 생성되므로 적절한 예측 정확도를 갖는 작은 트리를 생성하기를 원할 경우 적당한 크기의 샘플링을 하는 것이 트리의 최적화를 위한 계산을 더 시행하는 것보다 바람직하다고 할 수 있으며, 이와 같은 사실은 현재 알려진 가장 대표적 의사결정목 생성 알고리즘인 C4.5 및 CART를 사용하여 실험으로서 보여주었다.
제품을 로트(lot)단위로 구분하고 로트에서 취한 샘플을 검사하여 얻은 품질 특성의 값을 이용해서 로트의 합격여부를 판정하는 것을 샘플링검사(sampling inspection)라 하고, 검사하는 품질특성이 제품의 수명 특성치인 경우에 이를 신뢰성 샘플링 검사(reliability sampling inspection)라 한다. 그 중 벌크재료에 대한 샘플링 검사방식을 알아 보도록한다.
대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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