잠실 및 신곡 수중보의 영향을 모의할 수 있도록 개선된 FLDWAV 모형을 한강 하류부의 하천구간에 적용하여 모형의 보정을 수행하였다. FLDWAV 모형에 포함된 자동추정 기법을 적용하여 부분 선형함수 가변 조도계수 모형의 매개변수를 추정하였다 팔당대교부터 전류까지의 하천구간을 3개 구간으로 구분하고, 유량 등급별 조도계수의 초기 가정치를 변화시켜 가며 각 경우에 대하여 홍수사상별로 매개변수 추정을 수행하였다. 최소유량(영) 등급 및 최대유량 등급에 대한 조도계수 추정치들은 초기 가정 값에 민감하여 초기치가 최종 추정치로 종료되는 경우가 다수 발생하였다. 대부분의 홍수사상에 대하여 추정 매개변수를 사용한 계산수위와 관측수위의 편차 합은 영에 근접하나, RMS 오차는 다양한 값들을 나타내었다. 양의 오차들과 음의 오차들이 서로 상쇄됨으로써 편차가 영에 근접하게 되는 경우가 빈번히 발생하였으며, 이는 편차 합을 최소화하는 목적함수를 만족시키는 최적해가 유일하지 않음을 의미한다.
현재 국내에서는 교통사고 재현 방법이 노면 흔적물에 의존하여 이루어지고 있고, 노면 흔적물이 없는 경우 교통사고 재현은 불가능하게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 외국에서는 충돌모델을 이용한 교통사고 재현프로그램을 활용하고 있는 추세이다. 현재 우리나라에서 가장 많이 사용하는 교통사고 재현 프로그램 PC-CRASH를 활용하기 위해서는 각 사고마다 알맞은 충돌특성 인자 값을 사용자가 직접 입력하여 사용하여야 하나, 이를 활용할 수 있는 활용자료가 부족한 실정이다. 본 연구는 국내에서 실제 발생된 교통사고 사례에 대해 교통사고 재현 프로그램인 PC-CRASH와 충돌에 영향을 미치는 충돌 인자들로 교통사고를 재현하였고, 차량의 최종위치간 거리와 자세에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보았다. 또한 실제 역 해석을 하기 위해 차량의 최종위치와 자세만으로 각각의 사례에 적절한 인자값을 추정할 수 있는 회귀식을 구성하였고, 통계적으로 신뢰성을 검증하였다. 사고 재현에 필요한 주요 충돌인자들의 초기치 설정시 추정식을 이용할 경우, 사고 재현 프로그램 활용 시, 시간 단축 효과를 프로그램 내부에 있는 유전자 알고리즘의 반복횟수로 추정식의 통계적 검증을 하였다.
본 연구는 주식시장에서의 체결가격을 균형가격으로 가정하여 계산된 수익률에 관한 통계추정치의 편의에 관하여 분석하고 있다. 주식수익률의 통계적모멘트를 추정하는 것은 주식가격의 행태를 분석하는 연구 및 사건연구등에서 많은 학자들에 의하여 수행되어 왔다. 기존의 대부분의 연구들은 시장에서 체결된 가격이 그 시점의 진정한 균형가격이라는 가정하에 수익률을 계산하고 이 수익률 자료로부터 수익률의 평균, 표준편차, 외도(skewness), 침도(kurtosis) 등의 통계적모멘트를 추정하였다. 그러나 체결가격은 시장의 규칙에 의해 일정한 호가단위로만 거래될 뿐 아니라 매도 또는 매수호가에 거래됨으로써 진정한 균형가격과의 괴리가 있을 수 있게 된다. 본 연구는 주식호가단위의 불연속성과 매도매수호가의 차이로 연한 통계추정치의 편의에 관한 모형을 도출하여 편의의 크기와 특징을 분석하고, 이를 수정하는 간편식을 도출하여 그 유효성을 검증하고 있다. Gottlieb and Kalay(1985), Ball(1988), Cho and frees(1988)등은 1/8 달러의 최소호가단위로 인하여 발생하는 기존의 분산추정치의 편의를 계산하고 이를 수정하는 간편식을 제시하였다. French and Roll(1986)은 휴일이 포함된 기간의 수익률 분산과 평일 분산추정치의 비율이 기간과 비례하지 않는 원인중 하나는 매도매수호가차이로 인한 분산추정치의 편의라는 점을 설명한 바 있다. Choi and Shastri(1989)는 Black and Scholes 옵션가격 결정모형 이 주식 분산값의 크기에 따라 일정한 편의를 보이는 주요한 원인은 퍼센티지 매도매수호가차이와 옵션가격이 모두 진정한 분산치의 정의 함수이기 때문이라는 점을 보였다. Harris(1988)와 최종연(1994)는 주가의 불연속성 및 매도매수호가차이를 동시에 고려하여 기존의 분산추정치가 어떠한 편의를 보이는지에 관하여 분석한 바 있다. 본 연구에서는 최종연(1994)의 연구에서 도출된 모형을 연장하여 국내 주식시장과 같이 주가 수준에 따라 최소호가단위가 변화할 때의 변형모형을 도출하였다. 또한 이 모형에 따라 통계추정치의 편의를 수익률의 표준편차를 중심으로 계산하여 그 정도를 미국시장의 경우와 비교하였고, 그 추정치의 수정 방법에 대하여 호가단위가 변화하는 주가금액이 10,000원 주변일 경우를 중심으로 분석하였다.
본 연구에서는 선형회귀모형에서 이상치와 변수변환을 고려한 변수선택 알고리즘을 다룬다. 제안된 방법은 잠재적 이상치를 탐지하여 제거한 후 변수변환 추정을 위해 최소 절사 제곱 추정법을 적용하며 가능한 모든 회귀모형을 비교하여 최종적으로 변수를 선택한다. 정확한 변수 선택과 추정된 모델의 적합도의 맥락에서 방법의 효율성을 보여주기 위해 실제 데이터 분석 및 시뮬레이션 결과가 제시된다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이상치를 포함한 수신 신호 강도와 신호의 도달 각도 측정치 기반의 표적위치추정 성능 저하를 방지하기 위한 이상치 검출 알고리즘 C-SCGP를 제안한다. 센서 오작동, 재밍, 심한 잡음과 같은 다양한 이상치 원인으로 인해 표적 위치추정 정확도가 크게 떨어질 수 있어, 모든 이상치를 탐지하고 제거하는 것이 중요하다. 이러한 이상치를 제거하기 위해 single cluster graph partitioning (SCGP) 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 기존의 SCGP 알고리즘은 hyperparameter 최적화를 통한 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필수적이므로 다양한 분야에 효율적인 적용이 제한되어왔다. 본 논문에서 제안된 continuous-SCGP (C-SCGP) 알고리즘은 이러한 SCGP의 약점을 극복한다. 다양한 잡음 환경에서 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필요 없는 제안된 C-SCGP 알고리즘과 threshold 설정과 이상치 확률 계산을 요구하는 SCGP 알고리즘의 이상치 제거 성능이 같음을 최종 추정된 표적의 RMSE 성능을 통하여 검증하였다.
ML(Maximum Likelihood) 방법 기반의 도래각(Direction-of-Arrival, DOA) 추정은 본질적으로 다차원 비선형 비용 함수의 최적화 과정이다. 초기 추정치에 기울기(gradient) 기반 탐색을 적용하여 최종 추정치를 구하기 때문에, 초기 추청치의 정확성은 매우 중요하다. 본 논문은 균등한 전체탐색(uniform exhaustive search)과 개선된 전체탐색(improved exhaustive search)의 다차원 탐색 방법을 제안한다. 개선된 전체탐색 기법은 균등한 전체탐색의 기법에 비하여 정확성 측면과 계산량 측면에서 우수하다.
4차 산업혁명의 발전에 따라 통신 및 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있으며, 이에 따라 장비의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미치는 영상 및 데이터 처리의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상의 주파수 성분의 변화에 적응하며 AWGN을 제거하기 위해 표준편차와 추정치의 유추를 통해 최종 출력을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 성분의 표준편차를 통해 유효 화소 범위를 설정하여 추정치를 구하며, 가중치를 적용한 후 필터의 출력에 가감하여 최종 출력을 계산한다. 그리고 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 비교 분석하였으며, 시뮬레이션 결과 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적인 잡음 제거 성능을 보였다.
In this paper, the dependence of the Kalman filter-based emitter location algorithm on the initial estimate is investigated. Given all the LOB data, the initial estimate of the emitter location is obtained from the linear LSE algorithm with the former LOB data. Using the initial estimate, the Kalman filter algorithm is applied with the remaining LOB data to update the initial estimate. It is shown that as the number of data used in the calculation of the initial estimate increases, the accuracy of the final estimate is improved and the total computational complexity of obtaining the initial estimate and the final estimate increases. In addition, the dependence of the performance of the Kalman filter algorithm on the predefined constant is illustrated.
최근 국내·외에서는 재래식 소류사량 채집기를 이용한 직접계측방법의 한계를 보완하기 위해 음향센서(하이드로폰)를 활용하여 소류사가 이동할 때 발생하는 충돌음 신호로부터 소류사량을 간접적으로 추정하는 방법이 개발 검토되고 있다. 이러한 방법은 하이드로폰에 계측된 음향신호의 특성 중 음향 펄스 수와 소류사량의 상관성을 해명하는 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 펄스 카운트 알고리즘은 원시신호에 대한 불충분한 노이즈 필터링 작업과 음향특성 중 진폭만을 고려하여 임계치를 설정하였기 때문에 운송되는 소류사량이 많을 경우 신호 파형의 중첩으로 인한 펄스 수의 과소평가, 감지 가능한 상한 입자 크기가 제한되는 등의 결점을 가지고 있다. 또한 대다수의 연구가 소류사량의 총량과 시계열적인 변화를 추정하는데 주안점을 두고 있어 소류사량의 입도분포를 추정하기 위한 연구사례는 매우 부족한 실정에 있다. 따라서 본 연구에서는 위와 같은 한계를 극복하기 위해 다양한 입경과 유속 조건을 고려한 단독입자 공급 실험을 통해 하이드로폰에서 계측되는 소류사 입경별 충돌음의 진폭과 특정 주파수대역을 기준으로 음향특성치를 효과적으로 필터링 할 수 있는 개선된 Band-Passs Method 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 기존의 음향신호 필터링 방법(증폭 채널 방법, 임계치 설정 방법)과 비교·분석을 수행한 결과 제안한 방법이 기존의 필터링 방법보다 높은 소류사량 추정률을 보이는 것으로 나타났다. 아울러 단일입경 연속공급 실험을 수행하여 입경별 소류사량 추정관계식을 산출하고 혼합입경의 입도분포 추정 가능성을 확인하였다. 연구수행의 최종단계로 혼합입경 소류사량 추정이 가능한 입경별 통합 소류사량 추정 알고리즘을 개발하고 실측 소류사량과의 비교·분석을 통해 알고리즘의 소류사량 추정 정밀도를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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