RFID (Radio Frequency Identification) 태그 순차 추정 기법은 RFID 리더의 움직임을 이용하여 선형적으로 배열된 수동형 태그들의 물리적인 순서를 추정하는 것이다. 수동형 태그와 리더는 전자기 유도에 의한 미세 전파를 이용하여 통신하므로 수동형 태그의 스캔(scan)은 불안정하게 이루어진다. 본 논문에서는 순차 추정의 정확도를 높이기 위해 리더의 왕복 스캔을 이용하였다. 제안 기법은 먼저 리더의 움직임이 바뀌는 반환점을 찾아낸다. 그리고 이동 방향별로 매 읽기 주기에 읽혀지는 태그들의 집합을 이용하여 태그 전체의 순차를 추정한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 다양한 환경에서 순차추정의 정확도를 높일 수 있음을 보였다.
Ward에 의해 제안된 순차적 추정에 기반을 둔 의사 잡음 부호 획득 방법은 비교적높은 신호대잡음비 환경에서는 우수한 성능을 보이지만, 낮은 신호대잡음비 환경에서는 그 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 부호 획득에서 실제적으로 관심을 두고 있는 낮은 신호대잡음비 환경에서도 우수한 성능을 지니는 시드 누적 순차적 추정기법과 이에 기반을 둔 부호 획득 시스템을 제안하고, 제안한 시스템의 평균 획득 시간 성능을 분석한다. 제안한 시드 누적 순차적 추정 기법을 이용한 부호 획득 시스템은 기존의 순차적 추정 기법을 이용한 부호 획득 시스템에 비해 낮은 신호대잡음비 환경에서 매우 우수한 성능을 지니며, 그 성능향상의 정도가 의사 잡음 부호의 주기가 증가할수록 더 커짐을 보인다.
본 논문에서는 변화가 심한 음원파형을 추정하는 새로운 순차처리 알고리듬을 제안한다. 먼저, 1) 기존의 순차처리 분석법중 대표적인 분석법인 RLS(recursive least square)의 문제점들을 검토하고, 2) 이를 개선하기 위해서 관측행렬(observation matrix)을 최적차수의 SVD(reduced-rank singular value decomposition)로 재구성하고, 3) 이에 견실개념(robustness concept)을 적용해서 최적의 성도변수(vocal tract parameter)를 찾아내고 역필터를 적용해서 음원(voice source)을 효과적으로 구분해낸다. 본 논문에서 제안된 방법으로 음원을 추정할 경우, 변화가 심한 음원파형을 잘 추정할 수 있으며, 음원의 특성을 구분해낸 성도 파라미터도 효과적으로 추정할 수 있다. 본 연구내용은 음성합성에서 자연성 개선 및 개인성 구현을 위해서 필수적이며, 다양한 형태의 음성을 표현하기 위해 사용되어질 수 있다. 또한, 음성코딩, 화자인식, 음성인식에서도 사용되어질 수 있다.
본 논문은 시점을 달리 하는 두 이미지 사이의 다중 호모그래피 관계를 RANSAC을 이용하여 동시에 추정하는 새로운 방안을 제안한다. 이상치가 많이 포함된 데이터에 대해서도 강건한 파라미터 추정이 가능한 RANSAC 알고리즘은 단일 모델에 대해서만 적용되는 제약을 가진다. 따라서, 이미지에 존재하는 여러 평면의 2D 투영 변환 관계들을 추정하기 위해서는 RANSAC 알고리즘을 순차적으로 수행해야 한다. 이 과정에서 데이터에 지속적으로 포함되는 이상치들은 모델 추정을 느리게 한다. 또한, 모델들은 적합치 비율에 의해 순차적으로 추정되기 때문에 알고리즘의 병렬화가 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘의 수행 과정에서 찾아낸 부분적인 모델 관계를 이용하여 반복 시도 횟수를 줄이고 다중 호모그래피들을 동시에 추정할 수 있는 가이드된 순차 RANSAC 알고리즘을 제시한다.
백분위수는 시뮬레이션 결과의 전체적인 성향을 파악하는데 아주 유용한 측정 기법 중의 하나이다. 그러나, 시뮬레이션으로 수집된 데이터들에 대한 평균이나 표준편차와는 달리 백분위수를 추정하기 위해서는 모든 관측된 데이터들을 저장해야 만 한다, 왜냐하면 백분위수의 추정을 위해서는 관측된 모든 데이를 분류하여 오른차순으로 정렬하는 등 여러 단계의 처리과정이 필요하기 때문이다. 따라서, 백분위수 추정을 위해서는 관측된 모든 데이터를 저장하기 위한 대용량의 저장장치와 정렬을 위한 계산시간 (O($nlog_{2}n$))이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 여러 백분위수 추정 기법들이 제안되었으나 고정된 샘플 크기의 시뮬레이선(fixed sample size simulation) 을 수행할 경우에만 적용 가능하다. [11, 12, 21]. 본 논문에서는 3가지 백분위수 추정 기법(linear PE, batching PE, spectral $P^2$ PE) 을 순차적인 안정상태 시뮬레이션(sequential steady-state simulation) 에 적용하여 연구하였다. 또한, 3가지의 백분위수 추정 기법들에 대해 coverage 분석을 수행한 결과를 제시하였다.
HDTV(high-definition television)와 개인용 컴퓨터의 발전에 따라 비월주사(interlaced scanning) 방식의 신호와 순차주사(progressive scanning) 방식의 신호 상호간의 변환에 대한 요구가 점점 늘어나고 있다. 이에 따라 비월주사 방식을 순차주사 방식으로 바꾸어주는 순차주사화(deinterlacing)가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 부화소(sub-pixel) 단위의 움직임 정보를 고려한 영상재결합 방법을 기반으로 한 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 그러나 국부 움직임이 있는 영역에서는 영상재결합이 효과적이지 않으므로 적절한 문턱값을 이용하여 이러한 영역을 결정하고 에지를 이용한 보간 방법으로 순차주사화 한다. 또한 잘못된 움직임 추정으로 야기되는 문제들을 해결하기 위해, 각 영역과 입력 영상에 따라 다른 움직임 에러를 고려해서 정규화 값(regularization parameter)을 결정함으로 움직임 에러를 효율적으로 제거하였다 제안된 방법은 주관적 측면과 객관적인 측면에서 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.
구조물의 동적실험을 통하여 얻은 하중과 거동에 대한 시간기록을 분석하여, 구조계의 동 특성계수들을 추정하는 기법에 대하여 연구하였다. 실험과정 및 해석모형과정의 오차를 고려하기 위하여, 하중기록과 구조거동기록간의 관계를 추계론적 자동회기 및 이동평균모형(Stochastic Auto-Regressive and Moving-Average (ARMAX) Model)음 사용하여 모형화하였다. 미지의 ARMAX 계수행렬들은 순차적 예측오차기법을 사용하여 추정하였으며, 계수추정기법의 효율성을 증진시키기 위하여, Exponential Data Weighting, Global Data Weighting 및 Square Root Estimation 기법을 활용하였다. 다중거동측정계의 예제해석을 통하여 이의 효율성을 분석하였다.
마이크로어레이 유전자 발현 자료는 대용량이며 또한 관측 과정이 복잡하여 결측치가 빈번하게 발생된다. 본 논문에서는 관측 시점 간에 상관성을 갖는 시간경로 유전자 발현 자료에 대한 결측치 추정을 위하여 순차적 부분최소제곱(sequential partial least squares: SPLS) 회귀적합 방법을 제안한다. 이는 순차적 기법과 부분최소제곱(partial least squares: PLS) 회귀적합 방법을 결합시킨 것이다. 세 가지의 이스트(yeast) 시간경로 자료들에 대한 몇 가지 모의실험을 통하여 제안된 결측치 추정방법의 유용성을 평가한다.
본 연구에서는 벌점화 최소제곱추정방법을 이용하여 평균의 변화를 모니터링할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 모니터링 이전의 공통 평균과 모니터링을 시작한 이후 순차적으로 관측되는 관측값들의 평균의 차이를 벌점화 최소제곱추정방벙을 이용하여 추정하였으며, 이 추정값들에서 0이 아닌 것의 개수를 바탕으로 모니터링 절차를 개발하였다. 이는 기존의 모니터링 절차들이 순차적으로 얻은 추정값들의 변동성을 기반으로 만들어진 것과 다른 점이다. 모의실험을 통해 본 연구에서 제안한 모니터링 절차가 가지고 있는 특징들을 살펴보았고, 대표적인 모니터링 절차인 CUSUM 모니터링과 비교 분석도 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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