본 논문은 분할구실험으로 부터 주어진 자료분석을 위해 사영을 이용하는 방법을 다루고 있다. 분할구 실험의 특성으로 서로 다른 크기의 실험단위를 나타내는 오차항과 처리에 포함된 확률효과가 존재할 때 이들 분산성분의 추정에 사영을 이용하여 구하는 방법을 제시하고 있다. 분산성분 추정을 위해 잔차벡터에 대한 확률모형의 구축을 다루고 있다. 고정효과를 제외한 확률효과에 따른 제곱합의 계산을 위해 상수적합법이 적용되고 있다. 적률법에 의한 분산성분 추정을 위해 변동량의 기댓값 계산에 합성법을 이용한다. 고정효과들의 선형함수로 주어지는 추정가능함수에 관한 추정을 다루고 있다.
연속시간모형은 시간의 흐름에 대응되는 자본자산의 운동의 성질과 시간의 흐름에 따라 형성되는 자본자산의 가격을 동시적으로 파악할 수 있는 것이 큰 장점이다. 연속시간 확률미분방정식을 구성하는 표류함수와 확산함수가 폐형해나 해석적 형태로 존재하지 않는 경우가 대부분이다. 여기에서 모수추정의 어려움이 발생한다. 전이 확률밀도함수의 인지 또는 발견의 어려움과 표류함수와 확산함수의 적분 불가능성은 최대가능도법의 사용을 어렵게 만든다. 여기에서 모수방법 보다는 비모수방법을 통하여 연속 확률 미분방정식을 추정하려는 성향이 존재한다. 밀도를 모르면 표본적률을 사용하여 모수를 추정할 수 있으므로 일반화 적률법이 연속시간 확률미분방정식의 모수 추정과 검정에 사용되고 있다. 전이밀도의 값을 시뮬레이션을 통하여 얻는 마코브연쇄 몬테카를로 방법, 전이밀도를 무한소 생성작용소를 통하여 얻는 방법, 비 모수방법, 여러 종류의 전개에 의하여 얻은 표류함수와 확산함수의 전이밀도에 대한 최대가능도법 등 여러 종류의 연속시간 확률미분방정식의 실증분석에서 사용되고 있다. 이 논문에서는 연속시간 확률미분방정식의 실증분석 방법들을 정리하는데 목적이 있다. 이일균(2004)은 이 논문과의 자매논문으로 시뮬레이션에 의한 확률미분방정식의 추정을 다루고 있어 시뮬레이션방법은 그 논문에 미룬다.
본논문에서는 물가변동을 미래에 투영하여 예측한다기 보다는 물가변동률 결정을 구조적으로 파악하여 보기로 하되, 고전적인 수량방정식의 입장에서 통화와 소득의 영향력을 시차분포로서 추정하는 것을 일차적인 목적으로 하고 있다. 또한 물가변동에 대한 기대형성을 오차수정기대(error-learning expection) 또는 적응기대(adaptive expection) 형태로 설정하여 일종의 마아코프 일단적 확률과정을 만들어 그 영향력을 추정하였다. 추정 결과, 통화변수의 경우에 있었던 하나의 예외를 제외하고는 모두 일반적으로 기대되고 있는 형태로서 얻어졌다. 통화변수의 경우에도 예외로서 얻어진 결과는 그 나름대로 경제적인 해석이 가능하였으며 또한 전례가 없었던 현상이 아니므로 구태여 예외로서 보다는 일반적인 현상으로 합리화될 수 있었다. 흔히 한 물가를 다른 물가로 설명하려는 순환론적인 연구접근방법을 가능한 한 배제하고 확률적인 요인에 의한 설명을 본연구에서는 시도하였다. 따라서 제변수의 공동형세에 따르는 허위상관을 제거하기 위하여 계절변동이 조정되지 않은 대전기 변동율을 기초 자료를 사용하였다. 앞으로 연구내용의 본질적인 개선을 위하여서는 본연구를 출발점으로 하여 추정모형의 설정에 있어서나 추정방법의 개발, 추정량의 평가 등에 있어서 지속적인 연구노력이 요구된다.
OFDM을 이용한 통신 시스템에서 주파수 옵셋은 부채널 간의 간섭을 유발하고, 수신 신호의 진폭과 위상을 왜곡시키며, 프레임 옵셋은 수신 신호의 위상을 변화시킨다. 본 논문에서는 2개의 첩 신호(chirp signal)를 이용하여 주파수 옵셋 추정 및 프레임 동기가 동시에 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방안은 프레임 동기를 위하여 1개의 첩 신호를 이용하는 Hazy 방안보다 주파수 옵셋이 발생할 경우 프레임 동기 성능을 훨씬 개선하였고, 동기에 주파수 옵셋 추정도 가능하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 확인하였다.
전동기 제어 시스템에서 전동기 상수의 추정은 전기적 상수의 추정과 기계적 상수의 추정을 목적으로 하는 두 가지로 나눌 수 있다. 전기적 상수의 경우 실험과 측정기를 통해 비교적 정확히 추정할 수 있으며 기계적 상수의 경우 실험을 통해서 측정이 가능하다. 본 논문에서는 DSP를 사용하여 기계정수를 추정하고 추정된 값을 사용하여 시뮬레이션을 제작하며 시뮬레이션과 실제 전동기를 비교함으로써 추정법의 성능을 시험한다.
본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용한 SOC 추정이 가능한 배터리 모니터링 시스템을 개발하였다. 배터리의 충·방전 상태를 정확하게 추정하기 위해 배터리 셀을 테브닌 모델로 모형화하고, 모델에 맞는 파라미터를 추출하였다. 이를 이용하여 확장 칼만 필터 알고리즘을 이용한 SOC 추정이 가능한 배터리 모니터링 디바이스를 제작하였으며, 다중 배터리 모니터링 디바이스 제어 및 배터리 상태 측정이 가능한 모니터링 서버를 제작하였다. 또한, 관리자가 실시간으로 상태를 확인하며 배터리 모니터링 디바이스 제어가 가능한 웹 서비스를 제작하였다. 특히, 배터리 SOC를 각각의 배터리 모니터링 디바이스에서 추정하고, 최종 결과만 모니터링 서버로 전달함으로써 서버의 계산량을 줄일 수 있다.
비행체의 경우 운용 중에 센서 등의 고장이 발생하더라도 이를 극복하고 지속적으로 운용이 가능하게 설계하여야 한다. 이러한 비행체에는 중요 센서의 고장에 대비하여 대체 가능한 센서를 여분으로 장착하여 측정값에 대한 신뢰성을 확보하고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 적용 대상 터보제트엔진의 센서 측정값을 MIMO NARX 모델을 사용하여 센서 결함이 발생하더라도 상태추정을 통하여 대치 가능함을 보였고, HILS 장비에 적용할 수 있는 엔진 모델로 사용가능함을 보였다.
본 논문에서는 추적하고자 하는 관심객체를 일정한 크기의 블록으로 나누어 각 블록이 독립적으로 추적을 수행한다. 나누어진 각 블록들은 NCC(Normalized Cross Correlation)를 사용하여 통계적인 특성을 고려하여 움직임을 추정한다. 추정된 블록들의 움직임 벡터 중 평한 벡터보다 일정 값 이상 큰 블록은 관심객체 움직임 벡터 추정 시 제외시킴으로써 잘못된 추정으로 인한 에러를 줄인다. 선택된 블록들의 추정 에러값에 따라 추정값이 높은 블록의 움직임 벡터는 높은 가중치를 적용하고 추정값이 낮은 블록의 움직임 벡터는 낮은 가중치를 적용하여 추적 신뢰도를 높였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 강건한 실시간 추적이 가능함을 보여준다.
본 논문에서는 센서 노드의 위치를 추정하기 위해 서로 다른 센서노드의 신호세기를 기록한 RSS table을 활용하여 노드가 존재하는 영역을 추정하고, 해당 영역에 속하지 않는 공간을 순차적으로 제거하는 cooperative localization 알고리즘을 제안한다. 각각의 센서노드는 신호세기를 모니터링 하고, 신호세기의 범위에 따라 센서노드의 존재 가능 영역을 배제하게 되며 최종적으로 존재 가능 영역의 중심(centroid)을 노드의 위치로 추정하게 된다. 이러한 과정은 RSS table에 기록된 모든 노드들에 대해 반복적으로 적용되고 이를 통해 미지의 노드들에 대한 정밀한 위치추정이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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