고빈도의 주가 데이터 시계열의 확률적 진폭성을 다 시간 축척 가중치를 사용하여 정립된 비모수적 추정방법으로 이 논문에서는 추정하였다. 이 방법을 한국종합 주가지수에 적용하였다. 확률과정에 의한 주가 움직임은 표류 항보다 확산 항이 고빈도 시계열에 있어서는 중요시된다. 데이터의 이산시간 간격이 매우 짧으면 표류 항은 그 값이 매우 작아 거의 0에 가깝다. 이 경우에는 주가 행동이 확산 항에 의하여 결정된다. 주가 확률과정의 확산 항은 결정짓는 인자는 주가의 확률적 진폭성이다. 따라서 주가의 운동을 정확히 파악하기 위해서는 확률적 진폭성의 추정이 관건이 된다. 일별 한국종합주가지수를 사용하여 연별로 추정한 확률적 진폭성은 상당이 크다. 연도의 관점에서 볼 때 주가는 일별로 상당히 변동하고 있다는 것을 이 결과는 함의하고 있다. 주가가 상승하고 있는 기간에는 그렇지 않은 기간에 비해 진폭성이 증가하고 있다. IMF 이전과 이후는 확률적 진폭성의 질이 다르다. IMF 이후에 확률적 진폭성의 측면에서 구조변화가 발생하였다. 변화된 특성은 진폭성이 매우 크다는 것이다.
추적 레이다의 주요 기능은 목표물을 자동으로 추적하는 기능이다. 추적 레이다 중 진폭비교 모노펄스 레이다의 추적 원리를 이용하여 목표물의 각도를 추정할 수 있다. 목표물의 각도를 추정할 때 발생되는 잡음을 고려하여, 각도 오차 검출을 통해 동작하는 진폭비교 모노펄스 레이다의 성능을 분석하고자 한다. 또한 Taylor 전개 기반 근사로 얻은 추정값을 이용하여 진폭비교 모노펄스 레이다의 추정 성능을 예측할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 진폭비교 모노펄스 레이다의 성능을 Mean Square Error(MSE) 오차로 정량화하여 해석한다.
본 연구에서는 단일 채널 단구간 진폭 스펙트럼 추정 기법의 하나인 Spectral Subtraction 방법과 2 채널 Griffiths-Jim Beamformer를 결합한 음성 강조기법을 제안한다. 기존의 단구간 진폭 스펙트럼 추정 기법에서는 관측된 신호의 스펙트럼에서 잡음의 평균 스펙트럼을 감산하여 잡음을 제거하고 있지만, 이 방법을 이용하여 잡음을 제거 할 경우에는 잡음 변동시 잡음 억제 능력이 미약하고, 목적 신호의 단구간 진폭 스펙트럼 추정 성능이 낮아진다는 단점을 갖고 있다. 그 이유는 실제 잡음의 스펙트럼은 평균값 주위에 분산되어 있기 때문이 다. 그러므로, 2 채널 Beamformer의 사각(Blocking Matrix)를 이용하여 분석 구간에서의 잡음의 단구간 진폭 스펙트럼을 추정하고, 이 추정된 값을 이용하여 목적 신호의 스펙트럼을 추정하는 기법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.
본 논문에서는 위상지연필터를 이용한 리니어 모터 피스톤 진폭 추정기를 구현하였다. 리니어 컴프레서가 적용된 냉장고나 에어컨의 냉각능력을 제어하기 위해서는 단위시간동안 피스톤의 움직인 거리, 즉 피스톤의 속도를 제어해야 하는데 이때 리니어 모터의 주파수나 스트로크를 조정함으로써 가능하다. 이때, 주파수를 고정하고 스트로크를 변화시키는 것이 일반적이다. 스트로크, 즉 피스톤 진폭을 정확하게 추정하는 것이 리니어 컴프레서의 동특성을 좌우하는데, 본 연구에서는 위상지연필터를 이용한 피스톤 진폭 추정기를 제안하고 성능이 우수함을 모의실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 커널 스펙트럼 모델 backfitting 기반의 로그 스펙트럼 진폭 추정부를 적용한 배경음과 보컬음 분리를 제안한다. 기존의 커널 스펙트럼 모델 기반의 배경음과 보컬음 분리는 추출하고자하는 객체의 모델을 기반으로 위너형태의 평균 제곱의 오차의 이득값을 학습함으로써 배경음과 보컬음을 분리하는 기술이다. 본 논문은 기존의 커널 스펙트럴 모델 기반의 배경음과 보컬음 분리 방식에서 위너형태의 이득값 대신 로그 스펙트럼 진폭 추정을 적용하여 기존 방식 보다 명료한 배경음과 보컬음을 추출한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 방식들보다 더 우수하다는 것을 보인다.
본 연구에서는 백색 가우시안 잡음이 부가되는 환경 (AWGN)에서 측정 신호로부터 주파수와 진폭의 시간적 변동 특성을 추적하는 문제를 고려한다. 확장 칼만 필터는 여러 가지 응용분야에서 이용되고 있으며, 특히 시간적으로 변동하는 주파수를 추적하는 문제에도 응용되어 왔다. 기존의 확장 칼만 필터 주파수 추적기는 시간에 대한 신호 진폭의 변화폭이 적은 경우에 대해 유도되었거나 진폭의 시간적 변화폭이 큰 경우에는 부가적인 진폭 추적기가 요구된다. 본 연구에서는 시간에 따를 진폭의 변화폭이 상대적으로 큰 경우에 시변 주파수의 추적 성능을 높이기 위해 주파수와 진폭을 동시에 추적하는 확장 칼만 필터 주파수-진폭 추적기를 제안하고 수치모의 실험과 실제 실험을 통하여 그 성능을 확인한다.
본 고에서는 불확정적 Approach에 의한 구조물 거동파악의 일례를 소개한다. 이 예에서는 극치통계와 엔트로피 최대원리를 이용하여, 부동침하를 받은 쉘구조물의 응력을 추정하는 이론을 취급한다. 부동침하는 불확정적 특성을 비교적 많이 지니고 있으며, 특히 구조물을 지지하고 있는 지반의 경우는 그 물리적 정수와 침하특성이 확정론적으로는 취급이 곤란한 경우가 많다고 생각된다. 구체적으로 극치통계법에서는 부동침하를 기초 Ring의 원주방향으로의 Fourier 계수로 가정하여, 위상각과 침하의 2승평균치가 확정치로 주어졌을 때, 진폭 Spectrum을 불확정변수로 간주하여 추정하는 방법을 소개한다. 일단 진폭 Spectrum이 구해지면 응력은 간단히 구해지므로 여기서는 Spectrum에 관해서만 언급하기로 한다.
음성인식 및 음성신호처리 분야에서 신경회로망은 음성인식의 카테고리 분류에 주로 이용되고 있다는 점에 착안하여, 본 논문에서는 신경회로망의 입력신호로 음성의 진폭 스펙트럼 및 위상 스펙트럼을 사용한 잡음억제를 위한 신경회로망을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)에 의한 진폭 스펙트럼 및 위상 스펙트럼을 사용한 잡음억제 신경회로망을 이용하여 각 프레임에서 FFT 스펙트럼을 추정한다.
사장교 케이블의 감쇠비를 추정하기 위하여 실교량 계측을 수행하였다. 사장교 케이블은 감쇠비가 낮고, 고유 진동수가 케이블의 길이에 따라 넓은 범위에 걸쳐 분포하므로, 바람이나 지점 가진에 의하여 과도한 진동이 발생될 수 있다. 케이블 진동 현상의 원인과 발생되고 진행되는 구조는 다양하나, 진동 현상의 가장 중요한 요소는 감쇠비이며, 케이블 진동의 과도한 진동을 감소시키기 위하여, 케이블의 감쇠비를 증가시키는 방법이 널리 사용되고 있다. 사장교 케이블의 다양한 진동 현상에 대한 발생 여부를 판단하고, 케이블 댐퍼와 같은 여러 제진 대책을 설계하고, 설치된 케이블 제진 대책의 성능을 검증하기 위해서는, 케이블의 감쇠비를 추정하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 사용되어져 온 케이블의 감쇠비 추정 방법은 정해진 모드로 자유 진동을 발생시킨 후, 진폭의 감소 추세로부터 Logarithmic Decrement를 계산하여 감쇠비를 구하는 방법이다. 그러나 수백m에 이르는 긴 케이블에서 정해진 모드의 자유 진동을 발생시키는 것은 쉽지 않다. 최근에는 상시 진동으로부터 감쇠비를 추정하는 여러 기법들이 개발되어져 왔으며, Frequency Domain Decomposition Method나 Stochastic Subspace Identification Method 등이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서는, 상시진동 기반의 기법들을 사용하여, 사장교 케이블의 감쇠비를 추정하였으며, 추정된 감쇠비의 신뢰도를 높이기 위해, 측정시간을 늘리고, 가진 풍하중의 영향을 반영하여 보정하였다. 또한 추정된 감쇠비를 Buffeting 진동과 와류 진동과 같이 진동 현상과 진폭별로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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