• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.8
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• pp.58-66
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• 2001

In this paper, a computationally efficient time delay and doppler estimation algorithm is proposed for active sonar with Linear Frequency Modulated (LFM) signal. To reduce the computational burden of the conventional estimation algorithm, an algebraic equation is used which represents the relationship between the time delay and doppler in cross-ambiguity function of the LFM signal. The algebraic equation is derived based on the Fast maximum Likelihood (FML) method. Using this algebraic relation, the time delay and doppler are estimated with two 1-D search instead of the conventional 2-D search. The estimation errors of the proposed algorithm are analyzed for various SNR's. The simulation result demonstrates the good performance of the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1997.11a
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• pp.111-114
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• 1997

동영상 압축 알고리즘에서 움직임 추정기법은 매우 중요한 역할을 담당하는 반면, 수행시간이나 하드웨어 구현에 어려움이 많아 이를 개선하기 위한 알고리즘들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 적절한 화소 분류를 통해 우수한 화질과 적은 계산량, 간단한 하드웨어 구조를 가지는 새로운 움직임 추정기법을 제안한다. 기존의 1-비트 화소 분류 방법에서 변형된 새로운 비용 함수를 이용한 2-비트, 3-비트 화소 분류 방법과 2차 비용함수를 이용한 화소 분류 방법을 제안한다. 또한 여러 고속 움직임 추정 알고리즘과도 쉽게 연결하여 사용할 수 있으며 우수한 성능을 나타내는 것을 모의 실험을 통해 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.4
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• pp.282-287
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• 2004

This paper proposes the nearfield eigenvector method for array shape estimation using reference signals basted on the nearfield signal modeling. Generally. direction finding methods assume the reference signals to be plainwave. However, in case of the reference signals in nearfield, this assumption is inadequate for array shape estimation. In this paper. the nearfield reference signals are modeled. and we propose the nearfield eigenvector method. The numerical experiments indicated that the proposed method shows good performance for array shape estimation regardless of the ranges of the reference signals.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.78-83
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• 2006

선택율 추정은 질의 최적화를 위한 기법중의 하나이다. 이동객체에 대한 기존 선택율 추정 기법은 시간에 따른 빈번한 이동객체의 위치 변화를 요약 정보에 반영하지 못함으로써 선택 율 추정시 많은 에러를 발생시키고 있다. 따라서 이 논문에서는 이동객체의 질의에 대한 선택율 추정을 위한 색인 기반의 히스토그램 기법을 제안하였다. 또한 제안된 기법의 구현과 평가를 통 해 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이 논문에서 제안된 기법은 차량 추적 시스템, 위치 기반 서비스, 응급 구조 서비스, 그리고 텔레매틱스 서비스 통과 같은 연속적으로 위치를 변경하는 이동객체의 정보를 실시간으로 관리하고 검색하는 응용분야에 활용 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.311-315
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• 2007

본 연구에서는 칼만필터(Kalman filter) 개념을 도입한 추계학적 편차보정 기법을 활용하여 실시간으로 레이더 및 관측강우에 대한 불확실성을 줄일 수 있는 레이더 최적강수 산정기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 개발된 레이더 강우량 추정기법은 한강유역을 대상으로 적용되었으며, 여기서 사용된 레이더 자료는 기상청에서 수집한 레이더 합성 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료이다. 자료기간은 2004년 7월 및 2006년 7월의 각 한달치 10분 간격의 레이더 자료가 사용되었고, 본 기간에 대응하는 약 130여개 지점의 기상청 AWS(Automatic Weather Station) 강우 관측자료가 편차보정을 위해 사용되었다. 매개변수별 편차추정 분석을 수행한 결과, 한강유역의 주어진 자료기간에 대한 적절한 편차추정을 위해 N=10, $i_T=2mm/h$의 매개변수를 선정하여 레이더 강수추정 오차에 대한 편차를 계산하여 개발 보정기법을 적용하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 추계동역학적 편차보정 기법은 Marshall-Palmer 기법의 높은 편차를 1에 가깝게 줄일 수 있는 것으로 나타났고, 홍수기 급박한 재해상황에서 보다 신속히 레이더 강수장을 제공할 수 있는 현업적 보정기법으로써의 유용성이 매우 높은 것으로 평가되었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.4
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• pp.63-72
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• 2002

We applied 3-D balancing technique to estimate nationwide travel demand using travel behavior of Toll Collecting System data, socio-economic data in the region, and the data of several organizations connected with travel demand estimation. The results from this study were validated by the indices of RMSE(Root Mean Square Error), TLFD(Trip Length Frequency Distribution). TCS based inter-city average travel to measure of reliability and adequacy of estimated travel demand. Finally, 3-D technique seems to reflect more travel behavior of TCS OD than 2-D technique, but we cannot assert that 3-D technique superior to 2-D technique.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.5A
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• pp.298-304
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• 2012

In this paper, we propose robust estimators for the frequency offset of orthogonal frequency division multiplexing in non-Gaussian noise environments. We first propose a maximum-likelihood (ML) estimator in non-Gaussian noise modeled as a complex isotropic Cauchy process, and then, we present a simpler suboptimal estimator based on the ML estimator. From numerical results, it is demonstrated that the proposed estimators not only outperform the conventional estimators, but also have a robustness in non-Gaussian noise environments.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.4
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• pp.561-572
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• 2019

We study false discovery rate segmentation (FDRSeg) and simultaneous multiscale change-point estimator (SMUCE) methods for multiscale multiple change-point estimation, and compare empirical behavior via simulation. FSRSeg is based on the control of a false discovery rate while SMUCE used for the multiscale local likelihood ratio tests. FDRSeg seems to work best if the number of change-points is large; however, FDRSeg and SMUCE methods can both provide similar estimation results when there are only a small number of change-points. As a real data application, multiple change-points estimation is done with the well-log data.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.465-468
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• 1998

본 논문은 천해 상에서 목표물로부터 방사되어 견인 이동되는 하이드로폰을 통하여 입사되는 광대역 신호에 대한 DOA (Direction-Of Arrival) 추정기법을 제안한다. 견인 배열 어레이를 이용하는 경우 고정된 위치의 배열 하이드로폰을 사용하는 경우와는 달리 움직임에 의한 도플러 주파수 천이 값이 발생하며 배열 상에 입사되는 광대역 신호는 각 주파수성분에 따라 서로 다른 고유 벡터 영역을 갖게 된다. 따라서 주파수 성분별로 처리하여 평균 공간 스펙트럼을 구하여 입사각을 추정하는 기존의 Incoherent 처리기법은 심각한 추정 오차를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 각 주파수 성분에 대한 고유한 벡터영역들을 Coherent 변환과정을 거쳐서 통합된 벡터영역으로 변환하여 공간 스펙트럼을 추정하고 이를 통하여 입사각을 추출한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 Cherent 처리기법을 이용한 입사각 추정상의 우수한 성능을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.1
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• pp.84-97
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• 2007

Selectivity estimation techniques in query optimization have been used in commercial databases and histograms are popularly used for the selectivity estimation. Recently, the techniques for spatio-temporal databases have been restricted to existing temporal and spatial databases. In addition, the selectivity estimation techniques focused on time-series data such as moving objects. It is also impossible to estimate selectivity for range queries with a time interval. Therefore, we construct two histograms, CMH (current multidimensional histogram) and PMH (past multidimensional histogram), to estimate the selectivity of multidimensional sequence data in spatio-temporal databases and propose effective selectivity estimation methods using the histograms. Furthermore, we solve a problem about the range query using our proposed histograms. We evaluated the effectiveness of histograms for range queries with a time interval through various experimental results.