본 연구에서는 짝수 주기와 균형성을 갖는 4진 수열에 대하여 이상적인 자기상관특성을 정의하고, 이것이 이상적인 자기상관특성이 됨을 증명하였다. 또한, 주기가 $2^n-1$인 이상적인 자기 상관 특성을 갖는 이진 수열과 Gray 사상을 이용하여 주기가 $2{\times}(2^n-1)$인 이상적인 자기 상관 특성을 갖는 4진 수열의 생성법을 제안한다. 또한 새로 제안된 4진 수열의 자기상관 분포도 유도하였다.
본 논문에서는 소수 p에 대해 이상적인 자기상관특성을 갖는 p진 d-동차시퀀스를 발생시키기 위한 생성방법을 제안하고 Helleseth와 Kumar, Martinsen이 찾아낸 3진 d-동차시퀀스를 이용한 이상적인 자기상관특성을 갖는 3진 d-동차시퀀스를 소개하였다. p진 확장시퀀스(기하시퀀스의 특별한 경우)의 방생 방법과 p진 d-동차시퀀스의 발생방법을 조합하면 이진과 p진 확장 시퀀스, d-동차시퀀스 모두를 포함하는 매우 일반적인 행태의 이상적인 자기상관 특성을 갖는 p진 통합(확장 d-동차)시퀀스의 발생 방법을 제안하였다. 또한, Helleseth와 Kumar, Martinsen이 발견한 이상적인 자기상관특성을 갖는 3진 시퀀스로부터, 이상적인 자기상관특성을 갖는 3진 통합시퀀스를 생성하였다.
본 고에서는 참고문헌 [9]을 바탕으로 선형복잡도 특성이 우수하고 이상적인 자기상관함수 특성을 갖는 GMW 계열의 특성을 분석한다. 이를 위하여 먼저 LFSR 계열의 특성방정식을 제시한 후, 트레이스함수를 이용하여 GMW 계열을 정의한다. 그리고 GMW 계열의 자기상관함수를 구하며, 차수가 6인 GMW 계열의 생성기의 구조를 제시한다. 마지막으로 GMW 계열의 선형복잡도와 갯수를 구하는 수식을 유도한다.
목적 : 대학생의 스마트폰 중독과 감각처리특성 및 자기효능감의 상관관계를 알아보고자 하였다. 연구방법 : 대학생 183명을 대상으로 2015년 6월부터 2015년 8월까지 설문조사를 실시하였다. 연구도구는 한국형 성인 스마트폰 중독 자가진단 척도(S-scale), 청소년/성인 감각프로파일(Adolescent/Adult Sensory Profile), 자기효능감 척도(Self-Efficacy Scale)를 사용하였다. 스마트폰 중독과 감각처리특성의 관계, 스마트폰 중독과 자기효능감의 관계를 알아보기 위해 상관분석을 사용하였다. 결과 : 스마트폰 중독군과 스마트폰 정상사용군은 감각처리특성 중 등록저하와 감각예민에서 통계학적으로 유의한 차이를 보였다. 스마트폰 중독군은 감각찾기와 유의한 양의 상관관계를 보였다. 스마트폰 중독군은 자기효능감과 유의한 음의 상관관계를 보였다. 결론 : 대학생의 스마트폰 중독은 감각찾기 성향이 높고, 자기효능감이 낮을수록 스마트폰 중독이 높게 나타났다. 대학생의 스마트폰 중독을 예방하고 중재하기 위해 체계적인 조사와 다양한 중재프로그램 개발이 필요하다.
본 논문은 피치를 추출하는 방법으로 자기상관을 이용하였다. 시간과 주파수 영역의 자기상관은 서로 다른 특성을 가지고 있으며, 각각 피치주기와 기본주파수에 대응된다. 본 논문에서는 시간과 주파수 영역에서의 자기상관을 결합하는 방법을 이용하였다. 이 방법은 자기상관에서 발생하는 피치 doubling과 having 에러를 크게 개선시킬 수 있었다. 하지만, 시간과 주파수 영역에서 유성음의 주기적 특성인 피치주기와 기본주파수는 서로 역수 관계이며, 특히 기본주파수의 에러는 FFT의 분해능에 의하여 발생된다. 이러한 영향을 줄이기 위하여 시간 영역과 주파수 영역에서의 자기상관 결합에 보간법을 적용함으로써 피치 검출율을 향상 시킬 수 있었다. 자기상관을 결합할 때 시간영역에서 찾은 피치후보들에 대해서만 주파수영역의 자기상관을 구함으로써 계산량은 감축될 수 있었다. 또한, 선형보간을 이용하여 기존방법 보다 FFT 계수를 8배 줄일 수 있었다. 그 결과, FFT 연산량과 주파수영역의 자기상관 계산량을 크게 감축하여 기존 방법 대비 알고리즘 처리시간을 약 9.5배 줄일 수 있었다.
직관력은 의사결정시 자주 의존되나, 효과적인 의사결정지원 시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지특성 및 감성특성과 시계열 직관 예측 간의 상관성을 자기조직 인공신경망에 의해 확인하고 비교함으로써, 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적 특성과 감성적 특성을 도출하고 궁극적으로는 효과적인 의사결정 환경을 조성하는데 공헌하고자 한다. 이 실험에 사용하는 인공신경망은 자기감독적응 알고리듬을 이용하는데, 이의 특징은 학습 기간 중 자기조직 층의 뉴런 클러스터 간에 정보를 교류함으로써 본질적으로 입력 벡터간의 상관성을 이용할 수 있다는 것이다. 실험결과, 인지 특성과 감성 특성이 모두 시계열 예측과 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 또한 인지 특성이 감성 특성보다 상관성이 높은 것으로 나타났다. 유형별로는, 개념적 인지유형이 분석적 또는 행동적 인지유형보다, 불쾌-이완 감성유형이 쾌활-각성 감성유형보다 시계열 직관 예측의 상관성이 높은 것으로 관찰되었다.
의사잡음(PN) 부호는 이상적인 자기상관특성을 갖지 못한다. 본 논문에서는 이상적인 자기상관 특성을 갖지 못하는 PN 부호에 대하여 이상적인 자기상관 특성을 가지도록 하여 동기 직접확산 부호분할 다원접속(DS/CDMA)시스템에서 부가적인 하드웨어 복잡성의 큰 증가 없이 간섭제거가 가능한 수신기 구조를 제안한다. PN 부호 오프셋을 사용하여 사용자 부호를 할당하고, 제안한 수신기 알고리즘을 PN 부호 오프셋을 사용한 시스템에 적용하여 다원접속 간섭 신호가 제거됨을 보이며 컴퓨터 모의실험을 통하여 이를 확인한다.
교통사고의 발생요인에는 다양한 원인들이 있지만 본 연구에서는 공간적으로 접근하여 사고유형별 분포특성을 도출하기 위해 공간적 자기상관성 분석을 수행하였다. 논문에서는 2012년부터 2014년까지 울산광역시에서 발생된 교통사고를 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 울산시 전체 교통사고 약 53%는 안전운전불이행이며 다음으로는 안전거리미확보, 신호위반 순으로 나타났다. 밀도분석 결과는 사고유형별로 분포가 차이가 있었으며 안전운전불이행의 경우 가장 큰 군집은 중심시가지인 달동과 삼산동 중심에 나타났으며 중앙선침범은 도시의 중심부 보다는 면지역에 넓게 퍼져서 발생되었으며 산업단지가 있는 동구지역에 군집이 크게 나타났다. 따라서 읍면동별 공간적 특성을 파악하기 위해 Moran's I분석과 LISA분석을 수행한 결과 안전운전불이행, 안전거리미확보, 신호위반, 교차로운행방해 모두 중심시가지인 신정동, 달동, 삼산동이 공간적 자기상관성이 높았으며 중앙선침범의 경우 밀도분석 결과와 마찬가지로 중심시가지 이외에 읍면 지역도 자기상관성이 더 높게 나타났다. 이를 통해 사고유형별 공간의존성 및 이질성을 파악하여 교통사고 다발지역을 도출하고 이를 토대로 지역특성에 맞는 저감 대책 마련에 활용되고자 한다.
상점의 정보, 서비스업 등을 영위하기 위한 공간입지에 대한 정보(인구생태학적 변수, 사회생태학적 변수)의 탐색적 자료 분석을 위해 공간 특성분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지리적 공간상에서 공간객체간의 상호의존성과 상호작용과 통계적 상관분석을 이용하여 서비스업종간의 상관분석법을 제시하고자 하며, 또한 근린상권의 업종 간 상관관계분석의 도출을 통하여 공간특성에 대한 분석을 하기 위함이다.
자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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