• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.61-73
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• 2016

본 논문에서는 다변량 시계열 모형 진단을 위해 잔차의 자기상관성 유무를 확인하기 위한 와일드 붓스트랩(wild bootstrap) Ljung-Box(LB) 검정통계량을 연구하였다. 일반적으로 LB 검정은 오차가 서로 독립이며 동일한 분포를 따른다는 IID 가정 하에 유도되는 점근적 카이제곱 분포를 이용한다. 한편 금융시계열 자료는 분산에 조건부 이분산성이 존재하기 때문에 오차의 IID 가정을 만족시키지 못하며 이에 따라 점근적 분포를 이용한 LB 검정은 제1종의 오류를 만족시키지 못하게 된다. 이를 극복하기 위해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법을 제안하고 그 성질을 연구하고자 한다. 벡터자기회귀 모형과 벡터오차수정 모형 등의 다양한 다변량 시계열 모형을 이용하여 모의실험을 실시하는 한편, 코스피 200지수와 지수선물 자료를 이용한 실증분석을 통해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법이 조건부 이분산성의 부정적인 영향을 효과적으로 제거할 수 있음을 입증하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.53-61
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• 2007

이 논문은 직교 주파수 다중 전송 통신 방식의 첨두대 평균 전력비를 줄이기 위하여 대역폭과 전력의 효율성을 고려하여 파일롯과 데이터 심볼에 회전 위상을 중첩한 기법에 대한 연구 논문이다. 즉 파일롯 심볼에 위상 회전 벡터를 부가하여 파일롯 심볼 사이의 데이터 심볼의 위상 회전 벡터를 파일롯 심볼의 위상 회전 벡터와 동일하게 하여 전송하는 기법이다. 이러한 방식에 따라 송신기는 부분 분할 전송 기법에 의한 첨두대 평균 전력비를 줄일 수 있고 수신기에서 위상 회전 벡터를 파일롯 심볼의 채널 추정에 의하여 원래의 데이터 심볼을 복원할 수 있다. 따라서 송신기에서는 별도의 부반송파를 첨두대 평균 전력비의 저감하는 용도로 사용하지 않음으로써 효율적인 대역폭의 운용이 가능하고 수신기에서 위상 회전 벡터에 대한 부가적인 전송에 따른 오류에 의한 비트 오율의 급격한 증가를 방지할 수 있다. 다시 말해서 대역폭과 전력 및 통신 성능을 모두 개선할 수 있는 방법이라 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.109-112
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• 2006

본 논문은 클래스들의 대표값들과 입력 벡터와의 거리를 사용한 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 이 새로운 퍼지 학습을 supervised IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 이 새로운 신경회로망은 안정성을 유지하면서도 유연성을 가지고 있다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 supervised IAFC 신경회로망 4는 오류 역전파 신경회로망과 LVQ 알고리즘보다 성능이 우수하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제56권1호
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• pp.63-80
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• 2017

By analysing the examination papers from third grade high school students, we classified the errors occurred in the problem solving process of high school 'Geometry and Vectors' into several types. There are five main types - (A)Insufficient Content Knowledge, (B)Wrong Method, (C)Logical Invalidity, (D)Unskilled Expression and (E)Interference.. Type A and B lead to an incorrect answer, and type C and D cannot be distinguished by multiple-choice or closed answer questions. Some of these types are classified into subtypes - (B1)Incompletion, (B2)Omitted Condition, (B3)Incorrect Calculation, (C1)Non-reasoning, (C2)Insufficient Reasoning, (C3)Illogical Process, (D1)Arbitrary Symbol, (D2)Using a Character Without Explanation, (D3) Visual Dependence, (D4)Symbol Incorrectly Used, (D5)Ambiguous Expression. Based on the these types of errors, answers of each problem was analysed in detail, and proper ways to correct or prevent these errors were suggested case by case. When problems that were used in the periodical test were given again in descriptive forms, 67% of the students tried to answer, and 14% described flawlessly, despite that the percentage of correct answers were higher than 40% when given in multiple-choice form. 34% of the students who tried to answer have failed to have logical validity. 37% of the students who tried to answer didn't have enough skill to express. In lessons on curves of secondary degree, teachers should be aware of several issues. Students are easily confused between 'focus' and 'vertex', and between 'components of a vector' and 'coordinates of a point'. Students often use an undefined expression when mentioning a parallel translation. When using a character, students have to make sure to define it precisely, to prevent the students from making errors and to make them express in correct ways.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권2C호
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• pp.172-181
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• 2010

본 논문은 분산 비디오 코딩을 위한 적응적 블록 양자화 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 분산 비디오 복호기에서 보조정보 프레임을 생성하면서 예측된 움직임 벡터를 부호기에 보내줌으로써, 부호기는 큰 복잡도의 증가 없이 보조정보 프레임을 완벽하게 복원한다. 또한, 이렇게 복원된 보조정보 프레임과 원본 프레임의 차이를 적응적으로 블록별 양자화를 수행한다. 제안한 방법은 오류 발생 비율을 이용하여, 교차 확률에 따라 적응적으로 부호화함으로써 부호화 비트를 감소시킬 수 있는 특징이 있다. 제안한 방법은 부호기에서 교차 확률 및 교차된 비트의 위치를 알 수 있기 때문에, 채널 복호기의 오류 수정 능력에 맞추어 패리티 비트를 전송하여 낭비되는 비트의 양을 감소시킬 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 기존의 방법 대비 66% 비트율 감소를 얻었으며, 기존의 DVC 피드백 채널에 따른 지연을 대폭 감소시켰다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.923-933
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• 2007

본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 사각형 형태 마커 검출 및 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법과 확대/축소 변환을 이용하여 사각형 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 정사각형 형태로 정규화한 다음에는 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터의 크기를 줄인 다음에 SVM을 이용하여 마커 영상인지 아닌지를 검사한다. 마커 영상으로 판별된 영상에 대하여 LDA를 적용하여 특징 벡터의 크기를 더 줄이고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거리법에 의해 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 SVM을 사용함으로써 마커 검출의 오류를 줄일 수 있었고 LDA를 사용함으로써 특징 벡터의 크기는 줄어들고 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.993-1000
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• 2015

MFCC는 음성 신호 처리에서 귀중한 특징 벡터들 중 하나이다. MFCC에서 명백한 결점은 푸리에 변환의 크기를 취함에 의해 위상 정보가 손실된다는 것이다. 이 논문에서 우리는 푸리에 변환의 실수부와 허수부 크기를 따로 취급함으로써 위상 정보를 활용하는 방법을 생각한다. 퍼지 벡터 양자화와 은닉 마코브 모델을 이용한 음성인식에 이 방법을 적용함으로써, 종전 방법에 비해 음성 인식 오류율을 줄일 수 있음을 보인다. 우리는 또한 수치해석을 통하여, FFT의 실수부와 허수부 각각에서 6개의 성분을 취하여 모두 12개의 MFCC 성분을 사용하는 것이 음성인식에 최적임을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.53-56
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• 2010

본 논문은 Shannon의 정리에 따른 채널 용량에 근접한 성능을 보이는 것으로 알려진 터보 복호기 기반의 반복적인 검출과 복호화(Iterative Detection and Decoding) 기법에서 반복적인 복호화를 수행할 시에 제외되었던 리스트 구 복호기(List Sphere Decoder)에서 사전 정보(prior information)을 이용할 수 있도록 하여 수정된 IDD 기법을 제안하였다. 기존의 기법에서는 사후확률(A posteriori probability)을 계산하기 위하여 리스트 구 복호기를 사용하였으나 반복적인 복호화 수행 시에는 사전 정보를 이용하지 않는 특성으로 인하여 제외된다. 만약 잡음(noise) 등의 이유로 검출된 심볼 벡터 목록이 원래의 것과 매우 다른 경우라도 재 검출을 하지 않기 때문에 반복적인 복호화를 수행하더라도 원래의 정보에 근접하기 어렵게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존의 기법에서 리스트 구 복호기를 터보 복호기의 Log Likelihood Ratio (LLR) 값을 사전 정보로 이용할 수 있도록 수정된 리스트 구 복호기를 제안하였다. 수정된 리스트 복호기는 반복적인 복호화를 수행 시 이전의 복호화에서 얻은 정보를 이용하여 새로이 검출된 심볼 벡터 목록을 제공하게 된다. 실제의 통신환경과 유사한 모델의 실험을 통해 수정된 IDD 기법이 기존의 IDD로 구성되는 내부 피드백에 RS 복호기 기반의 외부 피드백으로 구성된 형태로 피드백 회수가 증가할수록 기존의 IDD에 비해 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제14권5호
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• pp.49-56
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• 2014

본 논문에서는 기존의 제안된 LDP(Local Directional Pattern)에 기반하여 지역적인 얼굴특징을 표현하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 눈과 입과 같은 얼굴의 영구적인 특징과 표정이 변하면서 발생하는 일시적인 특징을 효과적으로 표현할 수 있도록 얼굴특징별로 크기와 형태를 달리하는 중첩 가능한 블록을 설정하고 이를 바탕으로 얼굴 특징벡터를 구성한다. 제안된 중첩 블록설정 및 특징 표현 방법은 기하학적 특징을 기반으로 하는 접근 방법의 장점을 수용할 뿐만 아니라 각 얼굴특징의 움직임 특성을 이용하여 얼굴검출에 대한 오류를 수용할 수 있고, 블록사이즈의 가변성으로 인한 공간정보를 유지할 수 있어 표본오차를 줄일 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 인식률이 향상됨을 확인하였고, 기존 얼굴 특징 벡터보다 길이가 짧기 때문에 연산량 또한 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.61-68
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• 2019

비기상 에코뿐만 아니라 강수와 같은 산란 효과가 큰 기상 에코는 윈드프로파일러 바람 자료의 오류를 유발한다. 강우 상황에서 윈드프로파일러의 도플러 스펙트럼에는 강우 신호와 대기 신호가 모두 첨두로 나타난다. 낙하하는 강우 입자에 의해서 강우 신호의 시선 속도가 매우 크게 나타난다. 강우에 의해 오염된 시선 속도는 수평 바람 벡터의 정확도를 낮추고 부정확한 기상 분석을 초래한다. 본 연구에서는 윈드프로파일러의 원시 데이터를 처리하는 알고리즘을 개발하였고, 강우 환경에서 도플러 스펙트럼에 대한 이중 첨두를 분리하여 강우 신호와 대기 신호를 구분하였다.