• 응용통계연구
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• 제20권3호
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• pp.541-550
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• 2007

시계열자료를 분석하는데 있어 중요한 목적 중에 하나가 미래값에 대한 예측이다. 일반적으로 자기회귀이동평균모형에서는 백색잡음이 정규분포를 따른다는 가정 하에서 모수의 추론과 예측 및 예측구간의 추정이 이루어지고 있다. 그러나 자료가 이러한 가정을 만족하지 않는 경우, 자료를 가정에 맞게 변환시킨 후 분석하는 방법을 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 변환된 자료를 분석하여 얻은 결과를 이용하여 본래의 척도에서의 미래값에 대한 예측구간을 추정하는 문제에 대해 알아본다. 제안하는 방법에서는 먼저 적절한 변환을 이용하여 자료를 정규가정을 만족하도록 변환시키고 변환된 자료를 이용하여 미래값에 대한 예측구간을 추정한 후, 역변환을 이용하여 예측구간을 추정한다. 이 논문에서는 시계열분석에서 모델링이 상대적으로 어려운 왜도의 문제를 해결하기 위해 Yeo-Johnson 변환을 중심으로 한 방법론을 소개한다. 모의실험 결과 제안된 방법에 의한 단측예측구간의 포함확률이 변환을 사용하지 않은 구간보다 명목수준에 가까운 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.116-116
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• 2012

하천유역 내의 인자를 이용하여 댐의 하천유량(stream flow)을 예측하는 일은 수문특성의 연구와 자연재해에 대한 대비 및 수공구조물과 방재시설의 설계 시 중요한 역할을 한다. 이러한 연구는 과거부터 활발히 이루어졌으며, 아직도 보다 높은 정확도의 결과를 얻기 위해 많은 연구들이 이루어지고 있다. 특히 기존의 유역 내 자료를 통해 비선형적 모델인 인공신경망(artificial neural network)을 이용한 하천유량을 예측하는 연구 역시 활발히 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 여러 유역인자들 중 하천유량에 가장 영향을 미치는 변수를 추출하고 보다 정확한 예측모델을 구축하는 것이다. 기존의 입력자료 선정기법중의 하나인 상호정보량(mutual information)과 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하는 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 사용하여 인공신경망에 적용시켰다. 인공신경망을 적용하는 경우, 수문자료에 있어서 변수의 선택과 자료의 상태가 강우예측의 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 변수의 선택에 있어서 상호정보량을 바탕으로 한 인공신경망 입력변수 선택기법이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 시계열자료는 경향성(trend), 주기성(periodicity) 및 추계학적 성분(stochastic component)의 선형조합으로 가정될 수 있으며, 특히 경향성과 주기성은 시계열 모형을 위해 제거되어야 할 결정론적 성분으로 취급한다. 즉. 수문 기상자료에 포함되어 있는 경향성과 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음(nonlinear dynamical noise)을 제거하고 입력자료의 카오스적 거동을 보이는 성분을 분리하기 위해 웨이블렛 변환을 사용하였다. 대상유역은 한강 유역에 포함되어 있는 충주댐으로 선택하였다. 유역 내 다양한 인자들과 하천유량사이의 상호정보량을 구해 영향력이 가장 큰 변수를 추출하고, 그 자료를 웨이블렛 변환을 적용하여 인공신경망의 입력자료로 사용하였다. 본 논문에서는 위와 같은 과정을 이용해 추정한 하천유량 결과와 기존의 방법인 상호정보량을 이용해 인공신경망을 적용한 결과를 실제자료와 비교하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.16-21
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• 2021

금융 시계열 분석은 현대 사회의 경제적, 사회적으로 매우 중요한 역할을 하며 세계 발전에 영향을 미치는 중요한 과제지만 많은 잡음(noise)과 불확실성 등의 어려움으로 인해 금융 시계열 분석 예측은 어려운 연구 주제이다. 본 논문에서는 비정형 데이터와 정형 데이터를 함께 이미지로 변환하여 시장을 예측 하는 방법(MPIL)을 제안한다. 시장 예측을 위해 n일 기간의 비정형 데이터인 SNS, 뉴스 데이터를 감정분석하고 정형 데이터인 시장 데이터를 GADF 알고리즘으로 이미지 변환하고 이미지 학습을 통해 n+1일의 가격을 예측하는 초단기 시장을 예측한다. MPIL은 평균 정확도 56%로 기존 시장예측에 사용되던 감정분석을 활용하여 LSTM으로 시장을 예측하는 모델 평균 정확도 50%보다 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.494-500
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• 2020

본 논문에서는 초광대역 (Ultra-wideband, UWB) 시스템에서 실내 위치 측위를 위한 새로운 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 기법 중 하나인 순환 신경망 (RNN)을 기반으로 한다. 순환신경망은 시계열 신호를 처리하는데 유용한데 UWB 신호 역시 시계열 데이터로 볼 수 있기 때문에 순환신경망을 사용한다. 구체적으로, UWB 신호가 IEEE 802.15.4a 실내 채널모델을 통과하고 수신된 신호에서 순환신경망 회귀를 통해 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하도록 학습한다. 이렇게 학습된 순환신경망 모델의 성능은 새로운 수신신호를 이용하여 검증하며 기존의 임계값 기반의 거리 추정 기법과도 비교한다. 성능지표로는 제곱근 평균추정에러 (root mean square error, RMSE)를 사용한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안하는 거리 추정 기법은 수신신호의 신호 대 잡음비 (signal to noise ratio, SNR) 및 송수신기 사이의 거리와 상관없이 기존 기법보다 항상 월등히 우수한 성능을 보인다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.849-856
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• 2014

본 논문에서는 CA-CFAR 알고리듬을 보완한 효율적인 CFAR 알고리듬을 제시한다. 레이더 수신기에 유입되는 신호는 열잡음뿐만 아니라, 클러터 및 다중표적 신호가 존재하며, 시스템 내부에서 발진되는 하모닉 성분도 존재하여 기존에 널리 알려진 CA-CFAR로는 표적 탐지 성능을 보장할 수 없다. 이를 보완하기 위한 OS-CFAR나 ML-CFAR 등이 연구되었지만, 제시하는 CFAR 알고리듬은 OS-CFAR나 ML-CFAR에 비해 적은 계산량으로 레이더 신호처리기에 적용시킬 수 있다. 제시하는 CFAR 알고리듬의 문턱치와 오경보율의 관계식을 유도하고, SNR 관점과 ADT 관점에서 CFAR 손실을 분석하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 하계종합학술대회 논문집(2)
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• pp.465-468
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• 2004

In this paper, we describe the design and implementation of the new current-current negative feedback (CCNF) voltage-controlled oscillator (VCO), which suppresses 1/f induced low-frequency noise. By means of the CCNF, the high-frequency noise as well as the low-frequency noise is prevented from being converted into phase noise. The proposed CCNF VCO shows 11-dB reduction in phase noise at 10 kHz offset, compared with the conventional differential VCO. The phase noise of the proposed VCO is -87 dBc/Hz at 10 kHz offset frequency from 5.5-GHz carrier. The proposed VCO consumes 14.0 mA at 2.0 V supply voltage, and shows single-ended output power of -12.0 dBm.

• 한국전자파학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.208-216
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• 2001

고속무선 이동통신에서 가장 문제가 되는 것이 전파의 다중경로에 의한 페이딩 잡음이며, 이러한 페이딩의 문제점을 이동성을 보장하면서도 효율적으로 해결할 수 있는 방법이 최근 제안된 STTD (Space Time Transmitter Diversity) 기법이다. STTD 방법은 2개의 송신 안테나와 1개의 수신안테나로 쉽게 2차 다이버시티를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 상관된 레이레이 페이딩 채널환경에서 적용될 수 있는 확률 밀도함수를 유동하고 유도된 확률밀도함수를 이용하여 비동기 M-ray FSK, DPSK 및 ASK 송신 다이버시티 시스템의 정확한 오류확률을 유도하고 그 성능을 비교 분석한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권7호
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• pp.178-187
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• 1999

In order to identify a transfer function model with noise, penalty function method has been widely used. In this method, estimation process for possible model parameters from low to higher order proceeds the model identification process. In this study, based on linear estimation method, a new approach unifying the estimation and the identification of ARMAX model is proposed. For the parameter estimation of a transfer function model with noise, linear estimation method by noise separation is suggested instead of nonlinear estimation method. The feasibility of the proposed model identification and estimation method is verified through simulations, namely by applying the method to time series model. In the case of time series model with noise, the proposed method successfully identifies the transfer function model with noise without going through model parameter identification process in advance. A new algorithm effectively achieving model identification and parameter estimation in unified frame has been proposed. This approach is different from the conventional method used for identification of ARMAX model which needs separate parameter estimation and model identification processes. The consistency and the accuracy of the proposed method has been verified through simulations.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권12호
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• pp.101-108
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• 2005

위성발사체용 GPS(Global Positioning System) 수신기는 위성발사체에 탑재되어 전 비행구간에 걸쳐 위치 및 속도를 정확하게 계산하고, 계산된 항법정보를 비행안전 분야에 활용할 수 있는 시스템이다. 본 논문에서는 -34$^{\circ}C$에서 +71$^{\circ}C$로 변화하는 온도 조건에서 GPS 수신기의 신호대잡음비, Fix 모드, 위치 및 속도 정확도, 가시위성 및 추적위성의 개수, PDOP 등의 성능을 분석한다.

• 항공우주기술
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• 제8권1호
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• pp.66-72
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• 2009

본 논문에서는 KSLV-I 전자탑재물의 하나인 GPS 수신기의 진공환경에서의 동작성을 검증하기 위하여 수행된 단품수준의 열진공시험 및 시스템수준의 진공시험에 대하여 소개하고 GPS 수신기의 운용방법 및 진공환경에서의 성능분석 결과를 제시하며, 압력변화 및 고진공 조건에서 나타날 수 있는 전자부품의 손상 및 성능저하 정도를 GPS 수신기에서 계산된 최대신호대잡음비와 항법해 오차를 분석한 추적성능 및 항법성능을 통해 살펴보았다.