음성 신호 처리에 널리사용되어 온 2차 통계에 의한 음성 분석 방법은 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 단점을 지닌다. 이에 반하여 고차 통계 방법은 Gaussian 잡음 등을 억제하는 특성을 가지고 있어서 잡음 환경에 상대적으로 강인한 음성 특징 추출을 가능하게 한다. 본 논문에서는 고차 통계에 의한 음성 분석 방법을 이용하여 백색 및 유색 잡음 환경에서의 문맥 독립형(text-independent) 화자식별 시스템을 제안하고, 기존의 2차 통계에 의한 방식과 성능을 비교하였다. 본 논문에서의 화자식별 시스템은 벡터 양자화 방법에 기반을 두고 있으며, 고차 통계 방법에 의한 유성음/무성음 판별을 통해 non-Gaussian 특징을 가지면서도 화자 정보가 집중되어 있는 유성음 부분에 대해서만 음성 특징을 추출하여 인식에 사용하였다. 50명의 화자를 대상으로 한 화자식별 실험 결과, 고차 통계 방법이 2차 통계에 의한 방법보다 잡음 환경에서 상대적으로 우수한 인식 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 연구에서는 통계의 품질을 평가하기 위한 품질지수 문제를 다루었다. 최근 제조업 부분에서 널리 이용되고 있는 '6-시그마'기법의 적용 가능성을 살펴보았다. 그리고 1999년 네덜란드 통계청의 Booleman과 Brakel(1999)에 의해 제안된 방법을 소개하였고, 이 방법을 개선하기 위해 2차 손실함수에 의한 평가방법을 살펴보았다. 손실함수에 의한 품질평가는 품질이 목표치를 벗어날 때, 급격히 만족도(품질)가 떨어진다는 현실성을 제대로 반영하였고, 사용자가 차원에 따라 지수공식을 다르게 적용하지 않아도 되는 장점을 가지고 있다.
컴퓨터의 발전에 따른 통계방법 중에서 붓스트랩(bootstrap)에 대하여 연구하였다. 특히 추축통계량의 표본분포를 붓스트랩분포로 추정하는데 있어서 계산문제와 이론적인 정당성을 고려하였으며, 모분포의 성격을 나타내는 모수의 붓스트랩 신뢰영역을 몇 가지 사례들에 대해 살펴보았고 사례별로 붓스트랩 방법의 의미를 고찰하였다.
계절변동조정방법인 X-12-ARIMA방법을 이용할 때에는 우리 실정에 적합한 옵션을 선택하고, 우리만에 특수한 명절과 조업일수영향을 사전에 조정해야한다. 본고에서는 명절과 조업일수영향을 측정하는 모형을 설정하고, 이것으로 추정된 사전조정요인을 원계열에서 제거했을 때 계절변동 및 계절변동조정계열의 안정성이 향상되었는가를 진단하고, 분류별로 적합한 X-12-ARIMA방법의 옵션을 제안하였다.
전통적으로 많이 사용하는 군집분석의 방법들은 개체간의 거리를 고려하여 이들을 분류해 내는 것이며, 따라서 거리 측정 방법에 따라 여러 형태의 군집분석 방법이 나타나게 된다. 어떤 방법을 적용하던 간에 그 결과는 고정된 수치로써 나타난다. 다차원 자료의 구조파악이 몇 개의 수치로 나타나게 되면 어쩔 수 없이 정보의 손실이 발생하게 된다. 이를 보완하기 위해 시각적 매체를 동원하여 다차원 자료의 구조를 파악하는 연구가 있었으며, 이를 시각적 군집분석이라고 명명하고 있다. 본 연구에서는 시각적 군집분석에 대한 기본적 개념과 이를 위한 통계 도형의 활용, 구현방법 등에 대해 살펴보기로 한다.
대기질의 통계예측모형은 주로 오존 농도 예측에 사용된다. 통계예측 방법은 중회귀 모형, 신경망 모형, Fuzzy 논리 모형 등이 있다. 중회귀 모형은 종래 통계분석 방법으로 예전부터 많이 사용되고 있는 방법인 반면에 신경망 모형과 Fuzzy 논리 모형은 최근에 개발되어 적용가능성을 검토 중인 방법이다. 국내외 연구결과에 의하면 각 방법에 의한 고농도 오존 예측성은 크게 다르지 않았다. 국내에서는 중회귀 모형과 신경망 모형이 적용되었는데, 상관계수는 0.6-0.7저도로 보고되었다.(중략)
공간자료의 예측문제에 있어 전통적 예측방법인 크리깅방법과 최근 통계적문제 적용되기 시작한 신경망분석방법 간의 비교를 사례연구를 통해 행하였다. 일반적으로 크리깅에 의한 선형예측은 공간자료에 대한 일반적 통계모형으로서 간주되어 왔다. 한편 예측문제에 있어 뉴럴네트워크에 기초한 비모수적 방법이 관심의 대상이 되고 있으며 특히 대용량 자료의 경우 데이터마이닝 기법의 한 분야로 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 공간 자료의 예측에 있어 유전자 알고리즘을 신경망분석 모형을 결합하여 기존의 크리깅방법과의 예측력을 비교한다.
네트워크의 고속화와 다양한 서비스의 등장으로 오늘날의 네트워크 트래픽은 복잡 다양해지고 있다. 효율적인 네트워크 관리를 위해서 QoS, SLA와 같은 정책을 적용하기 위해서는 트래픽 분석 중에서도 응용 트래픽 분류의 중요성이 크다. 현재까지 트래픽 분류에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔는데 최근에는 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론이 많이 연구되고 있다. 하지만 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론에는 필히 고려해야 할 여러 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답지 트래픽 분석을 통해 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론의 해결해야 하는 문제점들을 분석하고 그 해결방안에 대해 제안한다. 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론에서 필히 해결해야 할 문제점은 총 네 가지로 Feature들의 거리 측정 방법과 대표값 추출 방법, TCP 세션의 이상동작, 그리고 패킷 별 가중치이다. 제안하는 방법은 선정한 통계 시그니쳐 기반 트래픽 분석 시스템을 이용한 학내 망에서의 실험을 통해 그 성능을 검증한다.
통계학은 불확실성(uncertainty)에 대한 연구이다. 베이지안 통계 방법은 불확실성 아래서 통계 추론과 의사 결정 모두를 위한 완전한(complete) 패러다임을 제공한다. 베이지안 방법론은 합리적인 초기 정보와 결합하는 것을 가능하게 만들고, 전통적인 통계적 방법론에 의하여 직면하는 많은 어려움들을 풀 수 있는 coherent 방법론을 제공하면서 엄격한 수학적 기본에 근거하고 있다. 베이지안 패러다임은 일반적인 용어로써 확률이란 단어의 사용을 가장 잘 어울리게 하는 불확실성의 조건부 측도(conditional measure of uncertainty)로써 확률의 해석에 근거한다. 관심있는 것에 대한 통계적 추론은 증거의 관점에서 그 값에 대한 불확실성의 변형으로써 묘사되며, 베이즈 정리(Bayes' theorem)는 이러한 변형이 어떻게 만들어지는 가를 자세히 설명할 수 있다. 베이지안 방법들은 전통적인 통계적 방법론에 접근할 없는 복잡하고, 다양한 구조적 문제들에 응용할 수 있다.
이 논문에서는 고차통계값을 쓰지 않고 비최소 위상 FIR 시스템을 미상 식별(blind identification)할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 2차 백색 신호의 절대평균으로 그 신호의 고차 백색성 여부를 판단할 수 있다는 관찰에서 얻어진다. 제안한 방법은 고차통계값을 쓰는 방법의 새로운 대안이 될 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통해서, 절대평균이 정확히 추정됨을 알 수 있었고 제안한 방법이 고차통계값을 쓰는 방법의 여러 단점을 해결할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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