• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.111-114
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• 1995

포만트 합성에 필요한 음성 파라미터를 분석하는 방법의 개선에 관하여 논한다. 내용은 주로 피치 동기 분석을 위한 피치 위치 추정법의 개선과 포만트 분석시 발생하는 스펙트럼의 왜곡 현상을 기존이 포만트 분석법 및 선형예측분방법과 비교한다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.16 no.3
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• pp.163-172
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• 2000

최종침하 예측기법들은 분석상 간단명료하고 경제적인 기법이라 현장에서 널리 이용되고 있지만, 현장계측상의 문제들이 다분히 있는 실측치에 크게 의존함으로써 설계단계에서 침하량예측에 분석가의 주관적 판단이 큰 변수로 작용할 수 있으므로 객관성이 결여되는 결점을 안고 있다. 그 중 쌍곡선법(Hypervolic Method)이 가장 널리 쓰이고 있지만, 현장 계측치에 따라 가정 기본식의 선형성이 다소 뚜렷하지 않아 분석가에 따라 해석결과가 다르게 나타날 수 있으므로, 기술 적용상의 어려움과 경제적 비용을 더욱 가중시키는 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 현장 계측자료 분석에 있어서 대표적으로 널리 적용되고 있는 쌍곡선법의 기본 가정식의 선형성 문제에 주안점을 두어 기본 가정식의 선형성을 확보하고, 그 선형구간을 확장한 새로운 침하예측기법을 제안하였다. 성토완료 직후의 현장 자료를 배수재가 설치된 지역과 배수재가 설치되지 않은 지역으로 구분하여 최종 1차 압밀침하량, 수직압밀계수 등을 기존예측기법 및 현장계측자료와 비교 검토하여 제안된 침하예측기법의 적용성을 검증하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.3 s.164
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• pp.253-259
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• 2006

In almost all previous hydrological studies, the standard approach adopted for nonlinear time series analysis is to perform system characterization first followed by forecasting. However, a practical inverse approach for forecasting nonlinear hydrological time series was proposed recently To investigate the applicability standard approach method and inverse approach, this study used a theoretical time series (Mackey-Glass time series) and daily streamflows of the Bear River in Idaho. To predict a theoretical time series and daily streamflow, this study used local approximation method. From chaos analysis, chaotic characteristics are found in daily streamflow of the Bear River in Idaho. Resulting from 1, 3 and 5-day prediction, inverse approach method is shown to be better than the standard approach for a theoretical chaotic time series and daily streamflow.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.11 no.3
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• pp.13-18
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• 2007

The multivariate statistical analysis, using the multiple linear regression(MLR), have been applied to analyze and predict the flash points of binary systems. Prediction for the flash points of flammable substances is important for the examination of the fire and explosion hazards in the chemical process design. In this paper, the flash points are predicted by MLR based on the physical properties of pure substances and the experimental flash points data. The results of regression and prediction by MLR are compared with the values calculated by Raoult's law and Van Laar equation.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.10 no.1
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• pp.20-29
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• 1991

A fundamental assumption in conventional linear predictive coding (LPC) analysis procedure is that the input to an all-pole vocal tract filter is white process. In the case of periodic inputs, however, a pitch bias error is introduced into the conventional LP coefficient. Multi-pulse (MP) LP analysis can reduce this bias, provided that an estimate of the excitation is available. Since the prediction error of conventional LP analysis can be modeled as the sum of an MP excitation sequence and a random noise sequence, we can view extracting MP sequences from the prediction error as a classical detection and estimation problem. In this paper, we propose an algorithm in which the locations and amplitudes of the MP sequences are first obtained by applying a likelihood ratio test (LRT) to the prediction error, and LP coefficients free of pitch bias are then obtained from the MP sequences. To verify the performance enhancement, we iterate the above procedure with adaptive threshold at each step.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.614-618
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• 2005

수문시계열 분석과 예측은 대부분 ARMA(AutoRegressive Moving Average) 형태의 선형적인 추계학적인 모형을 이용하였으나 자현현상이 복잡해지고 비선형적인 특성을 가짐에 따라 선형적인 해석은 수문시계열의 분석과 예측에 있어서 많은 오류를 내포하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 시도로 Chaos이론이란 개념이 사용되기 시작하였으며, 수자원분야에서는 1980년대 후반부터 물수지 방정식 및 강우유출에 대한 카오스적 특성분석 등 많은 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 영산강유역의 본류를 대표하는 나주지점을 대상으로 2003년 1월 1일 00시부터 2004년 12월 31일 23시까지 17,544개의 시수위 자료에 대하여 해당 년도의 Rating-Curve식을 적용 환산한 유출량자료에 데한 카오스적 특성을 분석하였다. 카오스적 특성을 분석하기에 앞서 원자료에 대하여 이동평균법과 Savitzky-Golay Filter를 적용하여 잡음을 제거하였으며, 1차원의 단일변량의 자료에 대한 상태공간(Phase Space)의 재건을 통하여 비교검토 하였다. 이러한 일련의 과정을 거친 자료에 대하여 상관차원법을 이용하여 영산강 유역의 나주지점의 시유출량 자료에 대한 카오스적 특성을 분석한 결과 저차원의 수렴으로 카오스 특성을 가졌다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.19 no.6
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• pp.558-566
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• 2009

Time-dependent behavior is a basic mechanical property of rocks. Predicting the failure time of rock structures by analyzing the time-dependent characteristic is important and problematic. It is tried to predict the failure time of tunnel, slope & laboratory creep test specimen from measured displacement(or strain) and rate with relationship suggested by Voight($\ddot{\Omega}=A\dot{\Omega}^\alpha$, where $\Omega$ is a measurable quantity such as strain & displacement and A & $\alpha$ are constants). A & $\alpha$ are estimated through applying the nonlinear least square method to the single and double integrated Voight's equations and utilized to predict the failure time. Predicted failure time is in accordance with real one except minor error. Linear inverse rate method applied to creep strain and rate yields a poor linear correlation of data and precision of predicted failure time is not better than methods using strain and rate.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.3 no.1
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• pp.301-327
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• 1996

본 연구에서는 한국 주식시장에 있어서 거래량이 주가에 선행하는가를 일별자료를 이용하여 전통적인 선형Granger인과관계의 검증법과 Baek and Brock(1992a)의 비선형Granger인과관계의 검증법에 따라 전체기간과 주식시장 장세별로 실증분석을 실시하였다. 본 연구에서 발견된 실증분석 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 선형인과관계 검증의 결과, 전체기간에서 거래량변화율과 주식수익률간의 상호인과관계가 존재하였다. 주식시장 장세별로는 침체기에만 주식수익률이 거래량변화율에 선행하는 것으로 나타났다. 둘째, 비선형인과관계 검증의 결과, 전체기간에서는 선형인과관계의 검증결과와 동일하였다. 장세별 분석에서는 상승기와 회복기에는 거래량변화율과 주식수익률간에 인과관계가 없지만, 침체기에는 주식수익률이 거래량변화율에 선행하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 발견된 실증분석 결과는 우리나라 주식시장에서 거래량이 주가의 예측변수로서 활용될 수 없다는 점을 시사하고 있는 것으로 생각된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.1B
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• pp.9-20
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• 2012

Recently to overcome limitations of conceptual, hydrological and physics based models for flood stage forecasting, multiple linear regression model as one of data-driven models have been widely adopted for forecasting flood streamflow(stage). The objectives of this study are to compare performance of different multiple linear regression models according to regression coefficient estimation methods and determine most effective multiple linear regression flood stage forecasting models. To do this, the time scale was determined through the autocorrelation analysis of input data and different flood stage forecasting models developed using regression coefficient estimation methods such as LS(least square), WLS(weighted least square), SPW(stepwise) was applied to flood events in Jungrang stream. To evaluate performance of established models, fours statistical indices were used, namely; Root mean square error(RMSE), Nash Sutcliffe efficiency coefficient (NSEC), mean absolute error (MAE), adjusted coefficient of determination($R^{*2}$). The results show that the flood stage forecasting model using SPW(stepwise) parameter estimation can carry out the river flood stage prediction better in comparison with others, and the flood stage forecasting model using LS(least square) parameter estimation is also found to be slightly better than the flood stage forecasting model using WLS(weighted least square) parameter estimation.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.45 no.5
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• pp.422-428
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• 2001

Retention relative times(RRTs) of PAH molecules and their derivatives in gas chromatography are trained and predicted in testing sets using a multiple linear regression(MLR) and an artificial neural network(ANN). The main descriptors of PAHs and their derivatives in QSRR are the square root of molecular weight(sqmw), molecular connectivity($^1{\chi}_v$), molecular dipole moment(D) and length-to-breadth ratios(L/B). The results of MLR shows that a heavy molecule has a propensity for long retention time. L/B closely related with slot model is a good descriptor in MLR. On the other hand, ANN which is not effected by the linear dependencies among the descriptors were exclusively based on molecular weight and molecular dipole moment. The variances which shows the accuracy of prediction for retention times in testing sets are 1.860, 0.206 for MLR and ANN, respectively. It was shown that ANN can exceed the MLR in prediction accuracy.