본 논문은 시 계열 데이터에서의 연관성 발견에 있어서 복잡성과 연산량을 효과적으로 줄이며 연관성을 찾아내는 기법에 대해 기술한다. 기존의 시 계열 데이터에서의 sequence 분할 방법은 복잡한 clustering 기법을 사용하여 많은 시간과 resource를 필요로 하는 제한이 있다 이에 본 논문에서는 효과적인 sequence 분할을 위한 증감 table을 이용한 방법을 제안하였다.
본 논문은 공간시계열자료가 공간의 위치와 시간의 흐름에 따라 동시에 관측되는 분야인 기상, 지질, 천문, 생태, 역학 등에서 아주 넓이 사용되고 있고 그 수요가 점차 증가하는 이 시기에 복잡한 공간시계열 중선형(STBL) 모형에 대한 모수 추정 방법 중 수치 해석적 방법인 Newton-Raphson 방법과 Kalman-Filter 방법을 비교하고, 두 가지 방법에 의한 예측력을 비교하여 보았다.
본 논문에서는 유ㆍ무선 통신 채널을 통한 데이터 전송시 발생하는 비선형 왜곡을 적응 필터를 이용하여 보상하였다. 특히 통신채널에서는 심볼간 간섭(ISI)이 발생하는데 이러한 간섭을 비선형 필터를 이용하여 제거하였다. 비선형 채널을 모델링하는 방법에는 볼테라급수를 이용하는 방법과 쌍선형 방법이 있다. 쌍선형 방법은 볼테라 방법에 비하여 계산량이 적은 장점을 지니고 있다. 따라서 쌍선형 필터에 적응 알고리듬을 적용하여 신호의 왜곡을 보상하였다. 적응 알고리듬에는 LMS 계열과 LS 계열 알고리듬이 있으나 통신 채널에서는 알고리듬의 안정도가 중요하므로 LMS 계열 알고리듬을 적용하였다. 또한 적응 알고리듬은 입력 데이터의 상관성과 데이터 수에 의존하여 수렴속도와 안정도가 결정된다. 알고리듬의 수렴속도를 증가시키기 위하여 입력신호를 신호파형으로부터 다량의 데이터를 검출하는 방법을 적용하였다. 이러한 방법을 입증하기 위하여 입력신호는 2진 랜덤 가우시안 데이터를 이용하였고, 통신채널에서 채널간 간섭을 발생시켰으며 화이트 가우시안 잡음을 부가 시켰다. 이러한 신호를 수신한 수신기에 적응 등화기를 설계하여 대량의 데이터를 생성시키고, 적응 알고리듬을 적용하여 채널의 왜곡을 빠른 속도로 보상하였다.
이 논문에서는 비선형 마코브과정에 의하여 주가가 생성되며 비선형 마코브과정간에 공시운동이 존재하고 이 공시운동에 의하여 주가가 생성되고 있는지의 여부를 검토하는데 목적이 있다. 공시운동은 벡터시계열을 구성하고 있는 단일시계열들의 작용에 의하여 형성되는 관계이다. 종합주가지수를 비롯한 산업별 주가지수가 모두 41개인데 이 지수들의 수익률 시계열들이 비선형 마코브과정을 데이터 생성함수로하여 생성된다고 할 때 정상성 어고딕성이 성립하고 있는 지수수익률시계열이 있고 그렇지 않은 시계열도 있다. 종합주가지수와 대기업, 소기업은 정상적 어고딕 비선형 마코브과정을 따르고 있다. 비선형 마코브과정의 공시운동은 두 시계열간의 관계이다. 종합주가지수의 수익률 시계열과 각 산업주가지수의 수익률시계열간의 공시운동은 시장 1부, 시장 2부 등을 비롯한 산업에서는 존재하고 있지 않으며, 중기업 산업 등을 비롯한 산업에서는 존재하고 있다.
본 논문에서는 영상 데이터의 저작권 보호를 위한 다중 워터마킹 기법을 제안한다. 다중 워터마킹은 하나의 컨텐츠에 복수개의 서로 다른 워터마크를 삽입하는 기법으로 각 워터마크들은 유일한 키로 정확한 추출이 가능해야 한다. 대역확산기법(spread spectrum)을 이용한 다중 워터마킹은 워터마크 삽입시 사용되는 키들간의 직교성(orthogonality)이 보장되어야 추출시 삽입된 워터마크들의 정확한 추출이 가능하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 랜덤계열들을 Gram-schmidt 직교화 과정을 수행하여 직교화된 랜덤계열로 워터마크를 삽입하고 추출이 가능한 방법을 제안한다. 또한, 제안기법의 성능을 평가하기 위하여 가우시안 노이즈와 감마변환에 대하여 강인함을 보인다.
기계기구의 설계나 개발시 개발제품의 표준화 및 양호한 호환성, 공작상 공기의 단축, 가격저하등의 장점을 갖는 계열화 설계기법으로 CAE에의한 방법을 소개했다. 특히 대형기기에서부터 초정밀 기기 등에 대한 설계나 개발시 표본모델을 선정하고 그로부터 물리적이고 기술적인 부분의 면밀한 분석을 통해서 고유한 특징을 추출하고 이에 대한 유추론적 수학의 해석으로서 추구하고자 하는 크게에 대한 특성 실험을 예측할 수 있고 최적 설계상의 데이터를 사전에 검증하므로 수요자가 요구하는 설계 표본을 이끌어 낼 수 있다. 본 연구에서는 설계자가 계산기를 이용한 계열화 설계에 있어서의 유추론적 알고리즘과 설계정수 및 제한요소들의 처리 방법을 제시하고 각종 임의의 계열화 기기에 대한 단계별 기능 및 기술적인 데이터의 유도 과정을 액츄에이터를 모델로 선정하여 분석했다.
본 논문에서는 딥러닝을 이용한 이변량 장기종속시계열(long-range dependent time series) 예측을 고려하였다. 시계열 데이터 예측에 적합한 LSTM(long short-term memory) 네트워크를 이용하여 이변량 장기종속시계열을 예측하고 이를 이변량 FARIMA(fractional ARIMA) 모형인 FIVARMA 모형과 VARFIMA 모형과의 예측 성능을 실증 자료 분석을 통해 비교하였다. 실증 자료로는 기능적 자기공명 영상(fMRI) 및 일일 실현 변동성(daily realized volatility) 자료를 이용하였으며 표본외 예측(out-of sample forecasting) 오차 비교를 통해 예측 성능을 측정하였다. 그 결과, FIVARMA 모형과 VARFIMA 모형의 예측값에는 미묘한 차이가 존재하며, LSTM 네트워크의 경우 초매개변수 선택으로 복잡해 보이지만 계산적으로 더 안정되면서 예측 성능도 모수적 장기종속시계열과 뒤지지 않은 좋은 예측 성능을 보였다.
심해 장거리 통신에서는 전달 손실이 적은 낮은 반송 주파수가 효율적이지만, 좁은 대역폭을 가지는 제약이 따른다. 대역폭의 감소는 전송률의 감소를 의미하며, 제한된 대역폭을 가진 환경에서 전송률을 증가시키기 위해서는 고차 변조 기법으로 설계될 필요가 있다. 본 논문은 고차 변조 기법으로 설계된 장거리 수중음향통신 데이터 분석 결과를 제시한다. 2020년 10월 동해에서 예인 음원을 이용한 장거리 해상실험 (23 km ~)이 수행되었고, 수직 선 배열을 통해 데이터를 획득하였다. 본 연구팀은 위상 변조 방식이 적용된 Phase Shift Keying (PSK) 계열 신호와 위상 및 진폭 변조 방식이 적용된 Quadrature Amplitude Modulation (QAM) 계열의 신호를 송신하였으며, 구체적으로 각 계열별 두 종류의 신호를 설계하였다; 1) PSK : quadrature PSK and 8PSK, 2) QAM : 8QAM and 16QAM. 데이터 분석을 위해 수신 신호와 채널 임펄스 응답 사이의 상관성을 활용하여 심볼 간 간섭을 완화시키는 시역전 처리가 적용되었다. 23 km 거리 데이터에 대해 모든 변조 방식이 성공적으로 복조됨으로써 장거리 환경에서 고차 변조 기법의 활용 가능성을 실험적으로 확인하였다.
다중센서데이터 융합시스템(MSDFS)은 여러 센서로부터 획득된 이질의 데이터를 정규화된 포맷으로 융합하고 단일 센서에서의 획득오차를 최소한으로 줄여 표적의 정확한 식별 및 판단을 지원하는 시스템이다. 이 시스템들은 고유의 기능을 수행하는 모듈들에 대한 고수준의 재사용성을 요구하므로, 현재의 소프트웨어공학 기법을 적용시 공통부분에 대한 효율적 설계가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 시스템 개발에 이러한 비효율적인 요소를 제거하는 제품-계열 개발방법론을 MSDFS의 임베디드 소프트웨어 설계에 적용한다. 이를 위해 분석 대상에 대한 영역지정에서부터 재사용가능한 컴포넌트의 식별까지 설계 하며, 마지막으로 설계된 모델에 대한 검증을 위해 GQM 패러다임을 적용한다. 또한 산출물에 대한 성능평가 기준을 제시하여 시스템 개발을 효과적으로 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다.
이동통신 기술의 발달로 인하여 무선 이동 기기의 사용이 보편화되면서 LBS(Location Based System)의 요구가 나날이 증대되고 있다. 이와 같은 위치 기반 서비스에서 클라이언트인 이동체들은 일정한 보고 주기를 가지고 서버에 위치 데이터를 보고하게 되는데, 빈번한 보고 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서 서버에서는 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 기존에 제시된 메인 메모리 색인으로는 T-tree 가 있는데, 이는 1차원 데이터를 위한 것이므로 이동체 데이터베이스 환경에 적합하지 못하다. 그리고, 디스크 기반의 다차원 색인으로는 R-tree 계열이 있는데, 이는 메인 메모리에서 효율적인 사용을 보장하지 못한다. 이 논문에서는 이동체 데이터베이스 환경에 적합한 메인 메모리 색인을 고려함에 있어서, 기존의 디스크 기반의 다차원 색인으로 가장 널리 알려진 R-tree 계열의 색인을 메인 메모리에 적재 후 메인 메모리 환경에서 성능에 영향을 주는 요소를 실험을 통하여 제시한다. 실험은 메인 메모리에서는 간단한 알고리즘을 사용하는 것이 성능에 좋고, 삽입 시에는 삽입할 노드를 찾기 위해서 비교하는 엔트리의 수가, 검색 시에는 노드간의 중첩으로 인하여 비교하는 노드의 수와 엔트리의 수가 성능에 영향을 주는 요소임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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