본 논문에서는 직교 위상 수신기에서 발생하는 동상 성분 채널과 직교 성분 채널간의 이득과 위상 불평형의 추정문제를 다룬다. 즉, 자동 보정 기능을 가지는 직교 위상 수신기에서의 백색 Gaussian 잡음을 고려한 통계적인 특성 분석을 통하여 제안된 알고리즘에 의한 추정값이 점근적으로 비편향 최소 분산 추정(asymptotically minimum-variance unbiased estimate) 특성을 가짐을 보여준다. 이를 위하여 먼저 자동 보정 알고리즘에서 사용하는 샘플링 값들에 대한 통계적인 특성을 구하고, 이 샘플 값들의 함수의 형태로 구해지는 이득과 위상 불평형 추정값들의 통계적인 특성을 분석하기 위해 추정값들의 확률분포함수를 구한다. 이를 기반으로 평균 함수 및 분산 함수를 계산하여 추정값들이 비편향 최소 분산 추정 특성을 나타냄을 확인한다.
디지털 콘텐츠의 원본 품질을 유지할 수 있고 지적 재산권을 보호할 수 있는 가역 워터마킹 기술에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 원본 품질을 중요시하는 의료, 군사, 예술작품 분야에서 가역 워터마킹의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 추정 오차 확장 및 오류 예측 보정을 통한 고용량 가역 워터마킹 기술을 제안한다. 보간 기법을 사용하여 픽셀의 값을 추정하고, 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 계산한 후에 이를 확장하여 워터마크 메시지를 삽입한다. 기존의 인접 픽셀 사이의 차이값이 아닌 추정치를 활용함으로써 메시지가 삽입되는 히스토그램 값의 집중도를 높여서 높은 삽입 용량을 달성하였다. 삽입된 워터마크는 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 복원하여 검출한다. 삽입 후에 발생할 수 있는 오버플로우 및 언더플로우 문제는 오류 예측 기법을 통하여 해결하였다. 제안하는 가역 워터마킹 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 영상을 활용하여 기존 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성을 갖으며, 삽입 후에도 높은 영상 품질을 유지하고, 높은 삽입 용량을 얻을 수 있었다.
본 논문의 연구목적은 탄성파 자료 보정용 검층 기록의 통계적 추정방법을 이용한 3차원 GIS 데이터 획득 방법을 제안하는 것이다. 저류층 특성화를 위한 파라미터를 얻기 위해 탄성파 자료의 반사계수 시계열을 사용하였는데, 산출 결과의 신뢰도를 높이기 위하여 검층기록을 이용하여 탄성파 자료의 반사계수를 보정하였다. 이를 위하여 탄성파 자료를 획득한 임의의 지점에서 검층기록이 필요한데 본 연구는 이에 대한 추정 방법과 이를 현장 자료에 적용하면서 그 결과에 대하여 논의하였다. Kriging에서 검층기록의 가중값은 가까울수록 높은 값을 갖게 되므로 반사계수 추정값은 가까운 검층기록으로부터 많은 영향을 받는다. Cokriging 방법의 추정 결과와 Kriging 방법의 추정 결과를 비교해 보면 cross variogram이 큰 값을 가질때는 검층기록의 반사계수 추정값의 변화가 크며 cross variogram의 값이 작을 땐 두 방법의 추정 결과가 매우 유사한 것으로 판명되었다.
본 논문에서 대기체계 M/M/1에서 평균 도착시간간격 $\theta$에 대한, 평형상태에서 평균시스템시간 (Steady State Mean System Time) W의 민감도 $dW/d\theta$를 표본통로(Sample Path)를 관찰하므로서 얻을 수 있는 방안을 제시하였으며, 평형상태에서 시스템 내에 고객이 k명 있을 확률, 즉 극한 확률(Limiting Probability) $P_k$의 민감도 $dP_k/d\theta$에 대해서도 유사한 결과를 얻었다. 또한 두 경우 모두 민감도의 추정값이 IPA(Infinitesimal Perturbation Analysis) 추정값과 그 이외의 요인에 의한 값의 합으로 명확히 표시됨을 보임으로서 IPA 추정값이 일반적으로 적용될 수 없음을 확인하였다.
본 논문에서는 오차성분이 계열상관을 갖는 불균형 랜덤모형에서 분산성분의 추정방법에 대하여 연구하였다. 분산성분에 대한 추정량으로 조건부 ANOVA(cANOVA), ML및 REML추정량등을 유도하였으며, 계열상관값과 불균형의 정도에 따른 추정량의 변동성을 추정량의 분위수를 이용하는 EQDGs플롯을 이용하여 비교하였다. 모의실험결과 cANOVA추정방법은 불균형의 정도에는 추정량값이 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났으나 계열상관값의 증가에 따라서는 변동성을 보이고 있다. 불균형의 정도와 계열상관값을 동시에 고려하는 경우에는 ML추정방법이 cANOVA, REML추정방법보다 변동성이 안정적으로 나타났다.
전기자동차(EV)뿐만 아니라 ESS(Energy Storage System) 등의 사용량이 증가하면서 리튬이온배터리의 중요성은 점점 커지고 있다. 리튬 이온 배터리의 정확한 상태를 추정하는 것은 배터리의 안전하고 신뢰성 있는 작동을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 AEKF(Adaptive Extended Kalman Filter)를 이용한 배터리 파라미터와 충전상태(SOC, State of Charge)를 추정하고, 이를 활용하여 배터리의 건강상태(SOH, State of Health)를 추정하는 간단한 알고리즘을 제시한다. AEKF에 파라미터 값을 적용하여 SOC를 추정하고, 추정된 SOC값과 전류 적산을 이용하여 SOH를 추정한다. SOC 오차에 따른 SOH 추정 값의 편차는 SOC 연산 간격을 늘리고 가중치 필터를 적용하여 최소화시킴으로써 결과의 정확성을 향상했다. 다양한 자동차의 표준 주행 패턴을 적용한 실험을 통해 제안된 방법을 이용하여 얻어진 SOH 추정 결과는 RMSE(Root Mean Square Error) 1.428% 이내임을 검증하였다.
본 논문에서는 신호대 간섭비(SIR)의 추정에 채널 추정 값을 이용하지 않는 방식을 제시한다. 제시된 SIR 추정방법은 기존의 방법에 비해 계산의 복잡도 면에서 다소 우수한면서도, 같은 SIR의 추정 값을 가진다. 한편, 전력제어를 수반한 시스템에서는 페이딩 채널의 통계적인 특성이 달라지게 되므로 이에 적합한 채널 추정 방법을 제시하고 그 성능을 분석하였다. 그 결과 도플러 주파수가 증가할수록 제안된 채널 추정 알고리즘이 성능이 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 효율적인 결합을 통해 기존의 패치매치 기반의 방법들이 낮은 깊이값 추정 정확도를 보인 영역들인 텍스처가 부족한 영역과 기존의 분할 기반 방법들이 깊이값 추정에 한계를 보인 세밀한 영역에서의 깊이값 추정 정확도를 동시에 높이고 고품질의 조밀 깊이지도를 얻는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제안한 방법에서는 신뢰지도를 바탕으로 패치매치 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도와 분할 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도의 초기 결합 깊이지도 및 초기 결합 노말지도를 생성한다. 이후 각 픽셀에서 원래 픽셀과 주변 픽셀에서의 깊이값, 노말값들로 업데이트를 위한 후보들을 만든다. 이후 각각의 후보들에 대해서 깊이값, 노말값, 컬러값들을 바탕으로 비용을 계산한다. 이후 가장 최적의 비용을 가지는 후보값으로 각 픽셀의 깊이값과 노말값을 업데이트한다. 이를 통해 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 장점을 합친 결합 조밀 깊이지도를 생성한다.
샘플링되지 않은 불확실한 이동객체의 위치값을 추정하기 위한 기존의 연구방범 중 가장 보편적으로 사용하고 있는 방법은 선형 보간법이다. 선형 보간법을 사용할 경우 샘플링 구간은 좁게하여 오차를 줄일 수 있고 계산 시간을 단축할 수 있지만, 연속적인 이동객체의 경로는 직선이라기 보다는 곡선으로 나타내어지므로 샘플링되지 않은 이동객체의 위치값에 대해 불확실한 위치정보를 사용자에게 반환하게 된다. 따라서 이 논문에서는 샘플링된 이동객체의 위치값에 오차가 없다는 가정하에서 모든 위치점을 지나는 보간 다항식을 구해서 처리하는 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회귀모형(polynomial regression model)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정방법을 제시한다. 다항회지모형은 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치값에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.
이미지로부터 돌출 영역을 추출하는 것은 이후의 다양한 이미지 처리를 위한 사전 작업으로서 중요한 의미를 가진다. 이 논문에서는 하나의 이미지에서 각 픽셀의 돌출 값을 추정하기 위한 개선된 방법을 소개한다. 논문에서 제안되는 방법은 이전에 연구된 색상과 통계적 방법을 이용한 돌출 값 추정 방법을 개선한 방법이다. 먼저 이미지에서 픽셀들의 색상관계를 이용해 각 픽셀의 돌출 값을 계산하고, 이 값을 근거로 중심 돌출 픽셀을 추정한다. 추정된 중심 돌출 픽셀을 기준으로 가우스 가중치를 적용하여 각 픽셀의 돌출 값을 재추정하고, 통계적 돌출 값 추정에 적용할 초기 확률을 위해 각 픽셀의 돌출 여부가 결정된다. 마지막으로 각 픽셀의 돌출 값은 베이즈 확률을 사용하여 계산된다. 실험결과는 본 논문의 적용 방법이 적정한 크기의 돌출 영역을 가진 이미지에 대해 이전의 방법보다 우수한 결과를 보임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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