본 연구에서는 회귀모형의 오차분석을 모형오차분석과 표본오차분산으로 분리하므로써 오차분산에 대한 합리적이고도 편의되지 않은 추정량을 제공해 줄 수 있는 일반화 최소자승법을 이용하여 한강 및 낙동강유역의 유량관측점에서 수집된 연최대홍수량 자료를 유역특성 및 강우량 자료와 연관시키는 지역화회귀모형을 개발하였다. 본 모형은 계측지점으로부터 미계측지점으로 수문정보를 전달해주기 위한 수단으로 사용될 수 있다.
본 논문은 철도차량 및 자동차용 패널의 진동 및 소음억제용으로 사용되는 감쇠 처리재의 감쇠특성 평가에 관한 연구이다. 감쇠재의 모드별 매개변수들을 구하기 위해 다른 종류의 PVC를 알루미늄과 철계 빔위에 도포한 시편을 제작하여 가진시험을 수행하였다. 시편은 10 Hz부터 1,000 Hz까지의 주파수 대역을 조화력으로 가진하여 가속도계로 전달 모빌리티값을 측정하였다. 감쇠계수는 몇 가지 이론인 반력법, 최소 탄젠트오차법 및 최소 각오차법 조합법과 위상변화법을 모드 원호곡선 맞춤과 최소자승오차법을 사용하여 작성한 통합 프로그램을 이용하여 평가하였다. 감쇠값이 비교적 낮고 측정값이 선형인 경우는 어느 방법을 사용해도 되나, 감쇠값이 높거나 측정값에 비선형특성이 있는 경우에는 최소 각오차법이 감쇠계수 측정오차를 줄일 수 있다. 도포 감쇠재의 동적특성 평가로부터 구한 재료의 물성값은 차체나 철도차량 하부 기기함과 같이 복잡한 구조물의 소음해석을 위한 유한요소법에 사용할 수 있다. 빔 시험에서 수행한 모드별 감쇠계수의 특성 평가 결과 2차 이상 모드의 주파수 대역에서 감쇠 효과가 크기 때문에 구조소음억제에 유용할 것으로 사료된다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음질저하 현상이 나타난다. 본 연구에서는 같은 프레임안에 유성음과 무성자음이 존재하지 않도록 FIR-STREAK 필터 와 zerocrossing rate을 이용한 개별피치 펄스를 사용하여 연속음성에서 무성자음을 포함한 천이구간(TSIUVC)을 탐색, 추출하는 방법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 최송 자승법과 주파수 대역 분할을 이용한 TSIUVC 근사합성법을 제안하였다. 실험 결과, 0.547KHz 이하 2.813KHz 이상의 주파수 정보를 사용하여 TSIUVC 음성파형을 양호하게 근사합성할 수 있었으며, 최대 오차신호가 일그러짐이 적은 TSIUVC 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
화학물질의 화재위험을 나타내는 가장 중요한 물성의 하나인 자연발화점의 실험 데이터는 그 필요에도 불구하고 데이터를 얻는 것이 어려운 경우가 많다. 이 연구에서는 DIPPR 801에서 얻은 503개 유기물의 자연발화점 실험데이터로부터 자연발화점을 예측하는 부분최소자승법(PLS) 및 support vector machine(SVM) 모델을 만들고 비교하였다. 그룹기여법을 이용하여 59개 작용기가 이 예측모델의 독립변수가 되었다. 두 모델에서 결정해야 할 매개변수는 교차검증으로 계산된 오차를 이용하여 결정되었고, SVM모델은 그 매개변수가 많아 particle swarm optimization을 이용한 최적화를 이용하였다. 전체 데이터에 대해 계산된 평균절대오차는 PLS가 58.59K였고, SVM이 29.11K여서 SVM이 PLS에 비해 매우 우수한 예측성능을 보였다.
본 논문에서는 기존 RTLS(Real Time Location Service)시스템의 이동개체에 대한 위치추정오차를 개선하기 위하여, 이동개체속도가 증감되는 각각의 구간을 구분하여 속도가 증감된 만큼 전송신호의 주기를 적응적으로 증감시키는 방법을 제안하였다. 보다 정확한 위치추정 값을 얻기 위하여, AercoScout사의 RTLS 시스템을 이용한 Hybrid(TDOA and RSSI) 방식에 의해 각각 측정된 좌표 값과, 계산에 의해 추정된 좌표 값을 최소자승법(Least Square Method)에 대입하여 실제 이동개체의 위치좌표 값과 비교하는 방법을 취하였다. 실제 제안된 방법에 의해 실험을 해본 결과, 이동개체의 실제 위치의 위치추정오차가 개선됨을 알 수가 있었다.
본 논문에서는 SVR(Support Vector Regression)을 이용한 컨포멀 배열 안테나의 빔 형성 알고리즘을 제안한다. 기존의 최소자승법 기반 알고리즘은 모든 샘플의 오차를 고려하는 반면에, SVR은 정해진 오차 한계를 벗어나는 샘플들을 통해 가중치를 결정하여 희소(sparse)한 해를 가지며 과적합(over-fitting) 문제를 최소화하는 장점을 갖고 있다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실험적으로 측정된 컨포멀 배열 안테나 능동 소자 패턴을 SVR에 적용하여 목적 빔 배턴으로 근사시키는 가중치를 구하였으며, SVR로 얻은 가중치와 최소자승법을 통해 얻은 가중치를 실측한 소자패턴에 적용하여 빔 형성 성능을 비교하였다.
Many of the adaptive noise control systems utilize a form of the least mean square (LMS) algorithms. In the active control of noise, it is common practice to locate an error microphone far from the control source to avoid the near-field effects by evanescent waves. Such a distance between the control source and the error microphone makes a certain level of time-delay inevitable and, hence, may yield undesirable effects on the convergence properties of control algorithms such as filtered-x LMS. This paper discusses the dependence of the convergence rate on the acoustic error path in these popularalgorithms and introduces new algorithms which increase the convergence region regardless of the time-delay in the acoustic error path. Performances of the new LMS algorithms are presented in comparison with those by the conventional algorithms based on computer simulations and experiments.
노심 외각에 설치되어 노심 외각으로 누설되는 중성자를 검출하여 노심내의 출력 변화를 지시해 주는 노외계측기(Excore Detector)는 운전중 노심의 변화를 정확히 감지하도록 정기적으로 교정되어져야 한다. 노외계측기는 노내계측기(Incore Detector)를 통하여 측정되어진 축방향 출력편차(Axial Offset)를 이용하여 교정하고 있다. 기존의 방법은 노내계측기로 최소한 4회 노심 출력을 측정하여 최소자승법(Least Square Method)으로 상수들을 구한후 노외계측기를 교정한다. 여기서 소개되는 단순 노외계측기 교정법은 노내계측기로 2회 측정되어진 자료들을 이용하는 2점 교정법과 1회 측정되어진 자료들을 이용하는 1점 교정법으로, 계측기 반응상수(Detector Response Factor)를 계산한후 교정되어진 노외계측기의 출력편차를 측정값과 비교하였다. 위의 두가지 방법을 고리 3호기 9주기, 10주기에 적용하여 노심 운전영역(~$\pm$10%)에서 2점 교정법은 최대 1.40 %, 1점 교정법은 최대 0.63 %의 오차를 보여주고 있다. 단순 노외계측기 교정법은 노심출력을 1회 또는 2회 측정하므로 교정시간을 줄이고 제어봉의 사용을 억제하여 방사성 폐기물을 감소시키는 효과와 기존의 교정 방법과 같은 정확성을 기대할수 있다.
본 논문에서는 광류를 이용한 적응 블록 정합 움직임 추정 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 먼저 각 화소의 시간 경사값과 공간 경사값을 미분필터를 통하여 계산한 후, 이 경사값들로부터 최소 자승 추정법을 이용하여 광류를 추정하여 탐색영역의 위치와 크기를 결정하였다. 특히 움직임 특성에 따라 탐색영역을 결전함으로써 움직임 추정 오차가 큰 영역인 크고 복잡한 움직임을 갖는 영상에 대해서 뛰어난 성능을 갖는다. 다양한 움직임 특성을 가지는 실험 영상들에 대한 기존의 방법과 제안한 방법의 움직임 추정 성능 평가를 위한 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안한 방법이 움직임이 크고 복잡한 영상에 대해서 기존의 방법에 비해 우수한 PSNR을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 머리전달함수 보간 알고리즘을 제안하며, 특히 작은 크기의 측정 데이터를 다루는 경우를 고려한다. 제안하는 알고리즘은 머리전달함수의 음향학적 모델링에 기초하며, 모델링 계수를 추정함으로써 머리전달함수를 보간한다. 이 때 측정 위치의 개수가 부족할 경우 모델링 계수를 추정하는 것은 매우 어려우며, 따라서 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법을 이용하여 데이터를 확장함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법 기반의 데이터 확장 단계와, 최소자승법 기반의 모델링 계수 추정 단계의 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 CIPIC(Center for Image Processing and Integrated Computing) 머리전달함수 데이터베이스의 측정 데이터 중 일부를 이용한 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 약 1.5 dB ~ 4 dB의 최소 자승 오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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