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.
시계열 분석 기법을 통하여 창원시 대산면 갈전리 강변여과수 취수지역의 지하수위와 하천수위와의 연관성을 살펴보았다. 연구지역의 6개 관측공의 30분 간격의 지하수위의 자기상관성을 분석한 결과, 세 개의 그룹으로 나타난다. 이 세 그룹은 낙동강으로부터 가까운 거리에 있으며 강한 자기상관성을 보이는 그룹(1그룹), 하천으로부터 비교적 가깝고 양수정으로부터 떨어져 있는 그룹(2그룹), 그리고 약한 자기상관성을 보이는 그룹(3그룹)으로 나타난다. 1그룹이 강한 자기상관성을 보이는 것은 낙동강의 영향 때문인 것으로 판단되며, 3그룹의 약한 자기상관성은 취수정의 양수의 영향으로 판단된다. 6개 관측공 지하수위와 낙동강 수위의 교차상관분석을 실시한 결과, 교차상관함수가 0.1이하의 낮은 교차상관성을 보이고 있다. 이는 취수정의 양수에 의한 관측공의 수위변동에 의해서 낙동강 수위와의 연관성이 잘 나타나지 않기 때문이다.
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 연구는 상담자의 완벽주의와 심리적 소진의 관계에서 자기수용과 상담자활동 자기효능감의 매개효과를 살펴보았다. 상담자 325명을 대상으로 상관분석을 실시하고 구조방정식 모형 검증과 매개효과를 검증한 결과 자기지향 완벽주의는 타인지향 완벽주의, 사회부과 완벽주의, 소진과 정적 상관이 있었고, 상담자활동 자기효능감과 부적 상관이 있었다. 타인지향 완벽주의는 사회부과 완벽주의와 정적 상관을 보였고, 자기수용, 상담자 활동 자기효능감과 부적 상관이 있었다. 사회부과 완벽주의는 자기수용, 상담자활동 자기효능감과 부적 상관을 보였다. 자기수용은 상담자활동 자기효능감과 정적 상관을, 소진과 부적 상관을 보였다. 상담자활동 자기효능감은 소진과 부적 상관이 나타났다. 구조모형 검증 결과 자기수용과 상담자활동 자기효능감은 상담자의 완벽주의와 소진과의 관계에서 이중매개하는 것으로 나타났다. 상담자의 심리적 소진에 대한 이해와 이를 관리할 수 있는 교육 및 조치에 관한 시사점과 제한점을 제시하였다.
효율적인 멀티미디어 검색의 필요성이 증대됨에 따라 내용기반 멀티미디어의 검색에 대한 다양한 기법들이 소개되고 있다. 그 중에서 친숙한 멜로디를 가지고 사용자가 직접 마이크를 통해 생성한 음성 질의에 대한 분석에 대해 다루고자 한다. 음성 질의에 사용되는 음성 데이터를 분석함으로써 검색에 이용하는 것이다. 음성데이터를 분석하기 위한 방법으로 시간영역에서 가장 많이 쓰이는 기법 중의 하나인 자기상관함수를 사용한다. 자기상관 함수를 이용하여 특정구간에서 발생하는 일정한 주기 즉 기본주기를 검출할 수 있다. 자기상관함수에 의해 분석된 결과를 가지고, 음의 높낮이를 구하기 위한 기본주파수 검출 알고리즘과 음의 길이, 음의 세기를 결정하기 위한 방법을 제안한다.
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.
음성신호처리 분야에서 음성신호의 기본 주파수를 정확히 검출 할 수 있다면 음성인식을 할 때 화자에 따른 영향을 줄일 수 있으므로 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성을 할 때 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석을 할 때 피치에 동기시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 위와 같은 피치검출의 중요성 때문에 피치검출에 대하여 다양한 방법 이 제안되었다〔1〕. 본 논문에서는 음성신호의 분석 시 불안정한 구간에 대해 피치 시점을 검출하는 방법을 연구하였다. 음성신호의 분석에 있어서 기존의 자기상관함수법(Autocorrelation Function)은 주기성을 강조할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 자기상관함수는 위상성분을 보존하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 자기상관함수를 사용하면서 위상성분을 보존할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 피치시점을 수동으로 찾은 경우와 비교하였을 때 약 98% 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 위의 결과와 같이 위상 성분이 보존된 자기상관함수를 사용할 경우 음성합성, 코딩, 인식에서 유용하게 쓰일 수 있다.
본 논문에서는 잡음환경하에서의 과도기형태 신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 선형예측모델을 토대로 하여 확장된 차수를 갖는 자기상관유사행렬의 truncated singular value decomposition을 이용한다. 제안된 자기상관유사행렬의 우수성을 보여주기 위하여 감쇄계수가 같은 경우와 감쇄계수가 다른 경우에 대하여 각각 일반적인 데이터 행렬방법과 통계적 성능을 비교분석하였다. 시뮬레이션 결과 데이터 행렬 방법보다 자기상관유사행렬 방법의 통계적 성능이 보다 우수함을 알 수 있었다. 이러한 결과는 부가된 백색잡음의 자기상관지연값이 클 경우에 잡음의 영향이 어느정도 줄어든다는 성질로 부터 기인한다.
본 연구에서는 컴퓨팅 사고력 평가 도구 중 자기보고식 설문과 지필형 검사지인 비버 챌린지 간의 상관관계를 분석하고자 하였다. 두 평가 도구를 사용한 결과 간의 상관관계는 통계적으로 유의하지 않았다. 따라서 객관적인 측정을 위하여 자기보고식 설문에 대한 수정 및 보완이 필요하며, 비버 챌린지의 점수에 영향을 주는 난이도에 대한 고찰이 필요하다. 덧붙여 산출물 평가와 자기보고식 설문, 지필형 검사지 간의 상관관계를 분석할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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