한 시계열의 자기상관계수의 절대값을 시차를 무한대로 접근시켜 가면서 각 시차에 대하여 구하고 이 절대값을 모두 더한 값이 무한일 때 이 시계열은 장기기억을 가진다. 이로 인하여 장기기억 모수를 추정하는데에는 자기상관을 기본으로 한다. 표본의 자기상관과 이론적 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 유도하고 있는 것이 일반적이다. 이 경우에는 정상적 과정에 한하여 적용이 가능하다. 시계열은 어느 시계열이던지 간에 이 시계열에 적합한 모형이 존재할 것이고 이 모형을 시계열에 적용하면 잔차 시계열을 얻을 수 있다. 원래 시계열의 이론적 상관 대신 원래 시계열의 잔차 시계열의 자기상관과 표본의 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 얻으면 통계량의 계산이 편하고 이 추정량은 정상적 시계열과 비정상적 시계열에 다같이 적용할 수 있다. 본 논문에서는 잔차의 자기상관을 이용하여 자기회귀 분수적분 이동평균 과정의 모수 추정량을 도출한다. 그리고 이 추정 통계량에 입각하여 주가의 형성과정을 살펴보고 장기기억이 옵션가격과 포트폴리오 구성에 미치는 영향을 밝힌다.
비콘을 이용해서 위치를 측정하기 위해서는 안정적인 RSSI 수치가 필요하다. 그러나 실제 수집된 RSSI 수치는 불규칙적이고, 이상치가 많은 형태를 취한다. 이에 수집된 RSSI 수치를 바로 적용하게 된다면, 이상치가 많이 발생하는 RSSI 특성상 위치 측정의 정확성이 많이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 수집된 RSSI 수치에 칼만 필터링과 이동평균을 동시에 적용하였다. 이를 통해 더 안정적이고 더 믿을 수 있는 RSSI 수치를 얻을 수 있었다. 이 방법을 통해서 더 정확한 측정이 가능하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제6권1호
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pp.23-30
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1995
이동전화 서비스에 대한 가입자수는 중단기적으로 급격히 증가하지만 장기적으로는 대체서비스의 개발 등의 영향으로 그 증가율이 감소하는 특징을 가지고 있다. 본 연구에서는 이동전화 수요에 영향을 미치는 사회 경제 및 기술적 변수들에 대한 통계분석과 아울러 우리나라의 이동전화 가입자수를 예측하였다. 수요의 특성에 따라 로지스틱모형과 이동평균모형을 적용하여 예측한 결과 2001년에는 660만명에 달하여 이동전화의 대중화 시대가 본격적으로 전개될 전망이다.
이동가입자 수신단에서의 평균 수신전력 레벨이 핸드오버 임계값과 수신기 임계값 사이에 있는 영역을 핸드오버 영역이라 하며, 가입자가 핸드오버 영역에 머무르는 시간을 핸드오버 지속시간(Handover Duration Time)으로 정의한다. 시뮬레이션 분석 결과 핸드오버 지속시간은 감마분포를 따름이 입증되었으며, 따라서 본 연구에서는 감마분포에서의 모수(shape, scale 파라메터)를 해석적 방법으로 구한다. 그리고 해석적 방법의 검증을 위해 평균과 표준편차, 모수를 시뮬레이션 결과와 비교하며, 끝으로 적합도 검정을 수행하였다.
본 논문에서는 연속된 프레임에서 특징점을 추출하고 특징점의 유사도를 Hough 공간에 누적하여 정확한 이동을 찾아내는 기법을 제시한다. 특징점은 예지의 시작점, 끝점, 분기점과 굴곡점을 사용한다. 정합을 위하여 특징점 주위의 평균 밝기, 굴곡점의 굴곡각을 이용하며, 물체 주위에 물체보다 특징이 강한 배경에 민감하지 않게 동작하기 위하여 Hough 공간상의 극대값들에 대하여, 분할 영역의 평균과 표준 편차를 비교함으로써 정확한 이동 경로를 산출한다. 제안하는 알고리즘을 실제 영상에 적응한 경우 배경의 특징이 매우 강한 경우 Hough 공간의 최대값을 찾는 기법이 해결할 수 없는 부분도 정확히 추적하는 결과를 보인다.
여객수와 화물량에 대한 예측은 터미널의 개발 및 계획, 선사의 적정선복량 화보를 위해 중요하다. 본 연구에서는 역전파 학습 알고리즘을 이용한 뉴럴네트웍을 이용하여 목포항 여객수와 화물량을 예측하였다. 그리고 이동평균법, 지수평활법, 뉴럴네트웍의 예측수행을 평균제곱오차, 절대평균오차로 비교하여 뉴럴네트웍의 예측수행능력이 우수함을 검정하였다. 또한 2005년 목포항 여객수와 화물량을 예측하여 여객선 선복량의 적정성을 분석하였다.
해안 퇴적 환경의 가장 기본적인 특징은 퇴적물의 입도 특성을 통해 파악할 수 있다. 퇴적물 특성을 정량적으로 표현하는 대표적인 방법은 입자 크기에 대한 값을 이용하여 평균입도(mean size), 분급도(sorting), 왜도(skewness), 첨도(kurtosis) 등의 퇴적물 입도 조직 변수를 구하여 표현하는 것이다. 퇴적 환경에서 입도 분포는 퇴적물의 이동과 퇴적의 동적 상태를 나타내는 기본적인 정보이다. (중략)
지난 상반기 중 국내 통신서비스 가운데 소비자 민원이 가장 많았던 분야는 이동전화서비스인 것으로 나타났다. 이는 통신위원회가 자체 설치된 '통신서비스 이용자 피해신고방'에 접수된 사례를 보면 올해 1월부터 6월까지 모두 2,876건(1일 평균 21.5건)의 소비자 민원이 접수됐으며, 이 가운데 이동전화 4개 사에 관한 민원이 1,506건(52.4%)으로 가장 많았다고 밝혔다.
지하 유류저장탱크에서 유류가 지속적으로 누출되는 경우에는 지하수 이동에 비해서 LNAPL의 이동을 무시할 수 없다. 본 연구에서는 지하수면 위에서 LNAPL의 이동을 고려한 수정된 용질이동 모델을 개발하였다 LNAPL 이동을 고려하지 않는 기존 모델과 비교한 결과 수두 구배, 누출되는 기름의 양, 분산지수에 따라 두 모델은 차이점을 보였다. 수두 구배가 낮을수록, 누출되는 유류의 양이 증가할수록 수정된 모델과 기존 모델 사이의 평균편차가 증가하였다. 분산지수가 변화함에 따라서 평균편차는 변하지 않았지만, 분산지수가 증가할수록 두 모델 사이의 편차는 공간적으로 보다 넓게 나타났다. 수직방향으로의 분산이 크게 나타날 경우에는 LNAPL의 이동을 고려한 모델과 이동을 고려하지 않은 모델과의 차이가 지하수 유동 방향뿐만 아니라 수직방향으로도 크게 나타났다. 결국 LNAPL의 이동을 무시할 수 없는 지하환경에서는 기존의 모델을 가지고 용질이동을 모사할 경우 실제보다 농도가 낮게 추정될 가능성이 높다. 이 연구의 결과로 LNAPL이 지하수면 위에서 얼마나 빨리 이동하는지 아는 것이 올바른 오염물의 농도 예측에 중요하다는 것을 파악하였다.
이동전파신호에서의 단구간 페이딩 현상은 이동국이 이동할 때 집, 건물 등 주변 반사체와 숲과 같은 자연적 방해물에 의한 다중경로 반사파에 의하여 발생하게 된다. 본 논문에서는 대전 및 서울 지역에서 측정하여 얻은 이동전파신호의 전계강도 측적데이타를 이용하여 확률밀도함수(PDF), 레벨 교차율(LCR), 페이드의 깊이와 넓이에 대하여 분석하였다. 분석 결과, 평균치가 일정한 작은 구간내에서의 신호 변화에 대한 통계적 분포는 레일리 분포를 따른다. 페이트 깊이는 위치에 대한 크기의 별화는 심하나 도심지역이나 변두리지역등 지역적 특성에 따른 깊이차이는 거의 없었으며, 페이트 넓이는 주변 구조물과 지역특성에 따라 변화가 매우 심하였다. 또한 레벨 교차율은 평균치 근처에서 최대가 되는 것을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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