선형모형의 회귀계수의 L$_1$-추정량의 점근분포는 오차항의 중앙값에 종속되어있는데, 이 값은 잔차의 순서통계량의 함수로 추정될 수 있다. 본 논문에서는 오차항 중앙값의 추정량을 유도하는 몇 가지 방법을 소개하고 몬테칼로 실험을 통하여 가장 바람직한 추정량의 형태를 제안하였다. 또한 제안한 추정량을 이용하면 검정문제에서도 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
일반적으로 오차항이 자기상관되어 있는 선형회귀 모형에서는 회귀계수에 대한 보통최소제곱추정량이 효율적이지 못 하다고 알려져 있다. 그러나 이러한 일반화선형회귀모형에서 독립변수의 형태에 따라서는 OLSE의 사용 가능성을 제시하는 모형이 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 이동평균 과정을 따르는 선형회귀모형에서 여러 추정량들 (GLSE, APX, MAPX)에 대한 OLSE의 상대효율함수를 유도하고 비교 분석하고자 한다. 특히 소표본에서 정확한 상대효율값을 구하여 OLSE의 효율성이 크게 떨어지지 않거나 효율성이 나은 회귀모형들을 제시한다.
Fredholm 제 2종 적분 방정식의 수치해법에 관한 새로운 기범을 제시하였다. 문제 영역의 절점에 데이터를 혼합 형태로 가함으로써 근사해를 구하였다. 수치 해법에서 오차를 줄이기 위하여 모든 절정에서 2번 연속 미분가능한 cubic B-spline 함수를 기저함수로 사용하였다. 기저함수로서 cubit B-spline 함수를 이용한 본 기법의 결과와 기저함수로 pulse 함수 test 함수로는 delta 함수를 이용한 모멘트법의 결과를 예제를 통하여 비교하였다. 또한 이 방법에 대한 수렴 조건을 기술 하였다.
진화계열 알고리즘은 무제약 최적화 알고리즘이다. 이러한 진화계열 알고리즘에 제약조건을 반영하기 위해서는 제약조건을 다룰 수 있는 추가적인 방법이 요구된다. 연구에서는 SWMM과 집합체 혼합진화 알고리즘을 연계한 자동 보정 모형에 제약조건을 반영하기 위해 벌칙 함수를 적용하였다. 적용된 벌칙 함수는 홍수 유출 해석 시 중요한 요소인 첨두유량과 관계된 제약사항이다. 벌칙 함수를 포함하여 구성된 자동 보정 모형은 밀양댐의 2009년 7월에 발생한 두 개의 호우사상에 대하여 적용되었다. 그 결과, 첨두유량에 관계된 벌칙 함수를 포함하지 않은 자동 보정의 경우, 첨두유량과 첨두유출 발생시간 모두 계산 결과가 관측자료에 부합하지 못하였다. 반면에 벌칙 함수를 적용할 경우, 계산 및 관측 자료의 첨두유량 오차는 확연히 줄었고, 첨두유량의 발생시간은 정확히 일치하였다. 그리고 계산된 수문곡선의 형상도 관측 수문곡선에 적합되었다. 즉, 벌칙 함수를 이용한 제약조건의 반영을 통해 자동 보정 모형의 기능을 향상 시킬 수 있었다.
본 논문에서는 페이딩 채널 환경에서 훈련 신호을 이용하는 자기 상관 함수 기반의 반송파 주파수 오차 추정기를 제안한다. 제안된 주파수 동기화 기법은 기존의 자기 상관 함수 기반의 추정기와 비교하였을 때 자기 상관 함수 계산 과정에서 보다 낮은 계산 복잡도를 가진다. 실험 결과를 통하여 제안된 반송파 주파수 오차 추정기가 기존의 방식보다 향상된 성능을 가지며, 제안된 추정기의 성능이 CRLB(Cramor-Rao lower bound)에 근접함을 보인다.
위치기반서비스에서 이동체의 위치 데이타 수집 비용을 줄이기 위하여 위치 데이타를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이타는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이타와 오차가 발생한다. 따라서 오차를 포함한 불확실한 미래위치데이타로 인하여 TPR 트리에서 현재위치질의의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 불확실한 위치 데이타에 대한 현재질의를 처리하기 위하여 선형 함수에 의해 예측된 위치 데이타에 오차분을 반영한 불확실성 영역을 정의하고 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제시한다. 또한 TPR 트리를 기반으로 불확실성 영역을 반영한 질의 처리기를 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 질의처리 기법보다 불확실성 영역 기반 질의처리 기법이 최소 약 15% 이상의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
최근 들어 관측된 강우-유출 사상으로부터 유출곡선지수(Runoff curve number, CN)를 계산하는 연구가 수행되어왔으며, 이것은 기존 선행토양함수조건(Antecedent Moisture Condition; AMC) 을 이용한 유출곡선지수 적용에 대한 여러 문제점(AMC 기준의 타당성, 초기손실우량과 최대잠재보유수량의 비($I_a$ S=0.20의 적정성))이 부각되면서 선행유출조건을 이용한 유출곡선지수가 제안되었다. 본 연구에서는 선행유출조건(Antecedent Runoff Condition, ARC) 방법을 적용하여 IHP유역인 방림과 상안미 유역의 강우-유출자료로부터 CN을 직접 산정하였다. 먼저 방림과 상안미 유역에서 각각 12개, 10개의 관측된 강우-유출 사상을 통해 초기손실우량과 최대잠재보유수량의 비($I_a$/S)가 기존 가정의 0.20보다 작은 것을 확인하고 수정된 $I_a$/S비를 고려하여 대상 유역에서의 적정 CN을 산정하였다. 실제 강우-유출 사상에서 산정한 각 사상별 CN의 대표값을 찾기 위해 ARC-II의 평균유출조건으로 가정하여 각 사상별 단순평균과 4개의 지속기간(4시간, 3시간, 2시간, 1시간)별로 구분하여 평균한 CN을 구분하였다. 이를 통해 계산된 유효우량과 관측 유효우량과 비교를 실시하였으며 각 사상을 단순 평균한 ARC-II 조건으로 가정하여 계산된 CN의 오차가 가장 작은 것으로 나타났다. 따라서 기존의 선행토양함수조건(Antecedent soil moisture condition, AMC)의 CN으로 산정된 유효우량과 ARC조건으로 산정된 유효우량을 비교한 결과 방림유역에서 는 오차가 ARC 방법의 경우 37.76%, AMC 방법의 경우 51.27%로 평가되었고 상안미 유역에서는 오차가 ARC의 경우 31.97%, AMC 방법의 경우43.08%로 두 유역에서 모두 ARC 방법으로 산정된 CN이 더 적은 오차값을 주었다. 따라서 방림과 상안미 유역에서의 ARC로 산정된 CN값은 유효우량 산정의 정확성을 향상시킬 수 있으리라 판단된다.
교량의 설계 및 시공에 있어 적절한 설계하중을 산정하기 위해 차량의 하중을 측정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 이동하중에 대해 다축의 모멘트 영향선을 이용하여 시간에 따라 하중을 식별하는 알고리듬을 제안하였다. 또한 2개 이상의 하중을 식별하는 경우, 시간에 따른 하중 식별 결과가 심한 진동을 하기 때문에 밀도추정함수를 통해 최종 식별하중을 구하는 방법을 제안하였다. 단경간 판형교에 대한 수치예제를 수행하여 제안한 알고리듬 및 방법들을 검증하였다. 수치예제에서는 계측오차와 속도오차에 대한 오차분석을 수행하였다. 또한 제안된 알고리듬을 6m 길이의 강재 모형교량을 이용한 실내실험을 통해 재검증하였다. 속도와 하중의 종류에 따라 하중식별 능력이 달랐으나 개발한 알고리듬이 최대 10% 수준의 오차 내에서 하중을 식별할 수 있음을 확인하였다.
이 연구는 중앙면 상에서 주성분 분석법을 이용하여 시간 및 주파수 영역에서 머리전달함수의 모형화 기법들을 다룬다. 시간영역의 머리전달함수, 복소수 값의 머리전달함수, 확장된 머리전달함수, 로그 크기의 머리전달함수에 기반하여 각각 주성분 분석법을 수행하여 얻은 네 가지 머리전달함수 모형들에 대해서 최소자승오차 관점에서 모형화 성능을 비교하고, 모형들간의 이론적인 관계를 살펴보는 것이 이 연구의 목적이다. 모형화에 사용되는 기저함수의 수가 동일하다면, 시간영역에서의 머리전달함수 혹은 확장된 머리전달함수에 기반한 모형이 복소수 값의 머리전달함수에 기반한 모형보다 최소자승오차 관점에서 더 효율적인 모형화 성능을 지닌다. 시간영역에서의 머리전달함수에 기반한 모형과 확장된 머리전달함수에 기반한 모형은 이론적으로 동일한 모형이며 서로 푸리에 변환 관계가 있다. 로그 크기의 머리전달함수에 기반한 모형은 다른 모형들과 모형화 성능 및 이론적인 관계를 비교할 수가 없는데, 이는 로그 크기의 머리전달함수에 기반한 모형은 머리전달함수의 크기 정보만을 로그 크기로 다루는 반면에 다른 모형들은 선형 크기로 머리전달함수의 크기와 위상정보를 모두 다루기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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