Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.315-331
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2012
2011년 3월 오프라인 노래연습장, 유흥 단란주점 표본조사업소에서 수집한 곡목별 히팅수 로그데이터로부터 강남지부 등 총 11개 지부의 히팅수와 히팅수 표본오차를 추정하였다. 업소에서 징수한 음악저작물 사용료를 추정된 곡목별 히팅수를 기준으로 관계권리자(작곡, 작사, 편곡자 등)에게 분배하는 현행 분배방식에 따라 표본오차 규모를 금액으로 환산하여 크기를 검토하였다. 기존표본은 과소하여 히팅수 추정시 표본오차를 과다하게 발생시켰으며, 본 연구에서는 히팅수 추정오차를 줄여 음악저작권사용료 분배에 형평성을 기할 수 있는 합리적인 표본크기 개선방안을 제안하였다.
Filtered multi-tone (FMT) 다중 경로 페이딩에 강인하고 보호 구간 없이 전송됨으로 이동 통신 시스템에 효율적 방식이다. 이동 통신 시스템은 채널 추정과 링크 적응 성능의 향상을 위해서 도플러 주파수 정보를 필요로 하지만 기존 도플러 주파수 추정 연구는 직교 분할 다중 접속 (OFDM)에 집중되었고 FMT 방식에서 수행되지 않았다. OFDM에서 기존 연구는 잡음 회피를 위해서 시간 영역에서 처리함으로 상당한 복잡도를 갖고 또한 수신기의 동기 오차를 고려하지 않는다. 본 논문은 동기 오차로 인하여 발생하는 시간 영역과 주파수 영역에서 자기 상관의 위상 성분을 제거함으로써 동기 오차와 잡음에 강인한 도플러 주파수 추정 기법을 제안한다. 제안 기법이 FMT 방식의 상용화 시스템인 TETRA enhanced data service (TEDS)에 적용될 때 정확한 도플러 주파수를 추정한다.
본 논문에서는 OFDM 시스템의 시간 오차와 주파수 오차를 추정하는 방안을 제시하고 있다. 제안한 동기 알고리즘은 수신 신호의 순환상괸(cyclic correlation)을 이용하며, 이 순환상관에는 시간과 주파수 오차 정보가 모두 나타나게 된다. 따라서 제안하는 추정 알고리즘은 여분의 학습심볼(training symbol)를 필요로 하지 않으며, 채널의 정보를 사용하지 않는다. 제안한 추정 방법은 평균자승오차(mean square error) 성능에서 잡음이나 채널의 특성에 상관없이 거의 일정한 성능을 가지며, 실험 결과는 이러한 특징을 뒷받침 해주고 있다. 좀 더 정확한 추정을 위해서, 순환 상관을 평균을 취하는 방법이 적용되었다. 이 경우, 평균을 취하는 방법은 평균을 취하지 않는 방법보다 훨씬 더 정확한 추정을 가능하게 한다.
본 논문에서는 jammer를 향하여 호밍하는 대함 유도탄에 대하여 적용할 수 있는 피동 거리추정필터를 제안하였다. 최근의 jammer는 상당히 먼 거리에서 jamming이 가능하므로, 제안된 필터는 필터 초기치 오차가 큰 경우에도 이를 신속히 제거하고 잘 동작할 수 있도록 설계되었다. 함대함 유도탄의 경우, 표적에 비하여 유도탄의 운동이 훨씬 주도적이므로 교전상황은 상대거리와 시선변화율을 상태변수로 하는 2차 시스템으로 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 이와같은 2차 모델에 근거한 확장칼만필터를 구성하고, 최소자승법을 이용한 초기치 오차 추정 알고리듬을 부가함으로써 새로운 피동 거리추정필터를 유도하였다. 제안된 필터는 필터의 초기치 오차가 상당히 큰 경우에도 적은 계산량으로 우수한 거리추정성능을 보여주었다.
기상레이다에 수신되는 도플러 스펙트럼의 약 25%는 비대칭 스펙트럼, 즉 skewed spectrum 인 것으로 알려지고 있다. 그러나 기상정보의 추출을 위하여 가장 널리 쓰이고 있으며 효율적인 것으로 알려진 기존의 펄스페어 추정방법은 도플러 스펙트럼이 대칭형 또는 매우 좁은 주파수 대역을 갖는다는 가정을 전제로 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 가정이 만족되지 않을 경우 기상레이다에서의 스펙트럼 모멘트들의 추정치에 상당한 편향오차가 발생할 수 있음을 정량적으로 분석하였다. 또한 이러한 편향오차가 상대적으로 심각한 평균 도플러 주파수 추정치의 정확도를 향상시키기 위하여 다중 펄스페어 추정기법을 제안하였다. 제안한 방법을 적용할 경우 편향오차가 현저히 줄어들을 확인할 수 있었다.
고피나스 모델 자속관측기를 사용한 유도전동기 직접벡터제어 시스템에서 회전자 시정수에 오차가 있을 경우 시스템의 동특성이 저하되는 현상을 살펴보았으며, 이를 해결하기 위한 방안으로 MRAC를 이용한 회전자 시정수 실시간 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방식의 타당성을 검증하기 위해서 자속관측기에 사용되는 전동기 상수들의 오차가 회전자 시정수 추정에 미치는 영향을 실험적으로 분석한 결과 전동기 상수에 다소 오차가 있더라도 회전자 시정수의 추정오차는 5% 이내로 수렴됨을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안한 회전자 시정수 추정 알고리즘을 고피나스 모델 자속관측기에 적용하게 되면 전동기 상수 변동에 강인한 유도전동기 직접벡터제어 시스템을 구현할 수 있다.
비모수능형회귀분석법을 이용하여 수문응답을 추정하는 방안에 대하여 연구하였다. 응답을 추정하기 위하여 평균제곱예측오차에 대한 추정량인 CL 통계량을 최소화하는 방법을 적용하였으며 가중행렬은 전통적으로 이용도는 단위행렬과 특수한 형태인 행렬인 Laplacian 행렬을 각각 이용하여 비교하였다. 또한 추정응답의 오차분산을 추정하는 방안에 대한 검토도 실행하였다. 합성자료와 실제자료에 대한 분석 결과 가중행렬과 Laplacian 행렬을 오차분산은 편기 수정된 추정치를 이용하는 것이 좋은 결과를 보여 주었다. 본 연구에서 제시된 절차 및 방법은 수문응답 분리에 있어서 안정적이고 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
회귀모형에 있어서의 Ruppert와 Carroll의 절사 회귀 추정법을 확장하여 회귀 분위수에 의 한 두 개의 두분으로 관측치를 분할하여 각 부분마다 가중치를 달리 부여하는 방법으로 적 합된 L-추정법을 제안하였다. 이 제안된 L-추정법은 특히 비대칭인 오차분포하에서 좋은 효율을 가지고 있었다.
유사한 특성을 갖는 지점 (또는 구간)들에서 연속되고 동일한 시간 간격 동안 관측된 패널 (panel) 교통사고 자료를 시간의 흐름에 따라 비교분석하여 분석지점의 기대교통사고건수를 추정하는 과정은 교통안전 개선사업의 효과 평가와 교통안전 개선사업 수행의 우선순위 결정과 같은 교통안전연구의 핵심이다. 패널 교통사고 자료를 이용한 기대교통사고건수 추정기법은 관측교통사고건수 기반 기법과 경험적 베이지안 기법으로 대별할 수 있으며, 본 연구에서는 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 다양한 패널 교통사고 자료 구조에 따라 전술한 두 가지 기법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 분석결과 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 패널교통사고자료 구조의 특성과 관계없이 관측교통사고건수 기반 추정치인 평균 관측교통사고건수와 평행비교 추정치의 추정오차는 경험적 베이즈 추정치의 추정오차보다 항상 크게 나타나 향후 패널교통 사고자료를 이용한 교통안전 연구 수행 시 경험적 베이지안 추정기법의 적용이 필요하다고 판단된다. 한편 시간의 흐름에 따라 기대교통 사고건수가 변화하지 않을 경우 분석기간이 늘어날수록 두 가지 기법의 추정오차는 모두 현저하게 감소하는 것으로 분석되어, 현재 국내의 교통사고 잦은 곳 선정 연구에서 기준치로 사용되고 있는 분석기간인 "1년"을 연장하여 보다 효율적으로 시간 불변 기대교통사고건수를 추정할 필요가 있다고 판단된다.
비동기 양상태 소나는 음원 방향에서 수신되는 직접파를 탐지하고 직접파가 수신된 시간을 추정하여 반사파의 거리를 산출한다. 따라서 동기식에 비해 직접파 수신 시간 추정 오차가 표적 거리 추정 오차에 더하여 나타난다. 특히, 직접파는 다중경로 신호에 의해 정합필터 출력이 여러 개의 첨두치로 나타나는데 문턱치를 넘는 첫 번째 첨두치로 직접파 도달시간을 추정하는 기법과 가장 큰 첨두치로 직접파 도달시간을 추정하는 기법에 대하여 분석하였다. 실험은 공간적으로 분리된 음원과 해저에 매설된 선배열 수신센서로 구성된 양상태 소나를 이용하여 모의 반향기에서 반향되는 유사 표적 신호를 획득하는 방식으로 진행되었다. 실험결과 첫 번째 첨두치로 직접파 도달시간을 추정하는 기법이 표적 거리 추정 오차가 더 작은 것을 확인하였다. 도출된 결과는 비동기 양상태 소나의 표적 추적 기법에 활용할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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