본 논문에서는 시간 선택성 다중경로 이동 무선 채널을 다양한 방법으로 모델링 하고 그에 따른 여러 가지 특성평가를 제시하였다. 모델링 방법에는 Jakes 방식과 시간 영역에서 독립적인 두 개의 가우시안 잡음 발생기와 정형필터(shaping filter)를 사용하는 방식 및 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 있다. 이 세 가지 모델링 방법의 성능을 진폭의 자기상관함수, 상호상관함수, 누적분포함수(Cumulative Distribution Function), 레벨 교차율(Level Crossing Rate), 평균 페이딩 지속 시간(Average Duration of Fades), 위상차의 확률 밀도, 위상차의 자기상관함수 등의 측면에서 시뮬레이션하고 그 결과치와 이론치 간의 특성 비교를 제시하였다. 특히, 확산 대역 시스템을 고려했을 때 이상적인 채널 추정을 가정한 레이크 수신기에서의 BER 성능을 다중경로 개수에 따라 보임으로써 여러 가지 채널 모델링 중에서 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 이동 무선 채널을 모델링 하는데 있어 가장 적합하다는 것을 보였다. 마지막으로 비대칭 도플러(Doppler) 스펙트럼을 모델링 하는 것도 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 편리하다.
혈관 내 초음파 영상(IVUS: Intravascular ultrasoundimages)에서 내강(Lumen) 경계 영역을 검출하는 것은 환자의 심혈관 상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 심혈관계 질환을 예측하고 진단할 수 있다. 따라서 정확하게 내강 경계를 분할하는 것은 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 비모수적 확률 밀도 함수와 스무딩 함수를 사용하여 자동으로 내강 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 각각의 혈관내 초음파 영상들을 극좌표 이미지로 변환 후 웨이블릿 변환을 적용하여 초기 관심 점들을 검출한다. 초기 관심점들 중에서 잡음과 칼슘에 의해 발생된 튀는 점들을 제거하기 위해 비모수적 밀도 함수와 스무딩 함수를 이용하여 튀는 점들을 제거하고 경계면에 해당하는 중요 관심 점만을 남긴다. 마지막으로, 다항곡선 접합(Polynomial curve fitting) 함수를 정의하고 다항식과 실제 내강 경계선에 접합된 관심 점을 이용하여 자연스러운 내강 경계면을 추정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 초음파 영상에 대해 실험한 결과, 기존에 제안된 방법 보다 정확하게 경계면을 검출함을 알 수 있었다.
특정 극치사상 자료에 대한 특성 분석 시 수문자료에 대한 빈도해석은 일반적으로 단일 확률 변수를 기준으로 이루어지는 단변량 해석 방법이 활용된다. 그러나 두 가지 이상의 변량이 서로 상관성을 가지는 경우 다변량 빈도해석이 요구되며, 이를 단변량으로 해석하는 경우 재현기간의 과소추정 등의 문제점이 발생할 수 있다. 최근 이러한 점을 개선하기 위하여 다변량 빈도해석에 관한 연구가 지속적으로 진행되고 있다(Kwon and Lall, 2016; Vaziri et al., 2018). 특히, 가뭄의 경우, 강도(intensity)뿐만 아니라 지속기간, 심도도 매우 중요한 인자로 고려되고 있다. 특히, 가뭄지속기간과 심도의 경우 두 인자 간의 상관성이 매우 크기 때문에 단변량(univariate) 가뭄빈도해석 보다 다변량으로(multivariate) 가뭄빈도해석을 수행하는 것이 가뭄위험도 평가 측면에서 유리하다고 알려져 있다(Shiau and Shen, 2001; Kim et al., 2017). 따라서 이 둘을 결합한 빈도 해석을 위해 Copula Function을 이용한 다변량 빈도 해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 홍수의 경우 지속시간별 연최대강수량 계열을 이용한 빈도해석 과정이 지침으로 정립되어 수자원 설계 실무에서 활용되고 있으나, 가뭄은 실무에서 활용할 수 있는 지침 및 분석 도구가 없는 실정이다. 이에 환경부와 국가가뭄정보분석센터에서는 '20년도에 단변량 가뭄빈도 해석을 위한 프로그램을 제작·배포하였다. 본 연구에서는 가뭄의 특성을 대변하는 상관도 높은 두 인자인 가뭄 심도(severity)와 가뭄 지속기간(duration)이라는 두 가지 특성을 함께 고려해 이변량(bivariate) 가뭄 빈도를 해석할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목표로, 다양한 확률분포형을 이용한 최적 주변 확률분포형 선정과 최신 Copula Function들을 이용한 최적 결합확률분포 추정을 통해 신뢰도 높은 2변량 가뭄빈도 해석을 수행할 수 있는 프로그램을 제작하였으며, 테스트 버전 배포 등을 거쳐 누구나 사용할 수 있도록 공개할 예정이다.
본 논문은 뉴로-퍼지 시스템에서의 규칙 선택 및 모델 학술에 대하여 EM 알고리즘을 기반으로 하는 구조 동정을 제안한다. 뉴로-퍼지 모델링에서의 초기 파라미터가 학습과정에서의 모델 성능에 큰 영향을 주고 있다. 주어진 데이터에 근거한 파라미터 추정에는 다양한 방법들이 소개되고 응용되어져 왔는데 이전 연구들에서 볼 수 있는 HCM, FCM 등은 데이터와의 유클리디언 거리를 최소화하는 중심점을 파라미터로 선택하는 등의 방법과 퍼지 균등화 등은 데이터의 확률 밀도함수를 이용하여 파라미터를 추정하였다. 제안된 방법에서는 데이터에서의 Maximum Likelihood Estimator를 기반으로 하는 방법으로 EM 알고리즘을 이용하였다. 초기 파라미터의 결정에서 EM 알고리즘을 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수 파라미터 추정을 실시한다. EM 알고리즘을 이용한 퍼지 모델의 특징으로는 전제부가 클러스터링에 의하여 생성되므로 입력의 차원이나 소속함수의 수가 증가하여도 규칙의 수는 증가하지 않는다. 이를 자동차 MPG 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.
This paper presents a method for assessing the wind energy potential at complex terrain using probability distribution. And the proper probability models of the parameters estimating the wind energy are presented. Finally a mixture-Weibull determined by numerical methods procedure are proposed to assess the probability distribution of the energy potential at a site. The developed method is applied to the Kwanjungchun Bridge and compared with wind records which the neighboring weather station.
본 연구의 주목적은 조양하 유역의 유출응집구조와 에너지소비 양상을 멱함수 법칙분포의 틀 내에서 해석하는 것이다. 이를 위하여 GIS를 기반으로 대상유역 내 지점별 배수면적과 함께 소류력 및 수류력을 정의하는 지형학적 인자를 추출하고 해당 인자들의 여누가 분포에 대한 도해적 해석과 함께 멱함수 법칙분포의 적합을 수행하였다. 주요한 결과로서 세 가지 지형학적 인자들의 여누가 분포는 세 개의 개별적인 거동특성 구간으로 구분할 수 있었다. 멱함수 법칙분포 확률밀도함수의 매개변수를 최우도법을 이용하여 추정해 본 결과 배수면적과 수류력은 대표적인 규모를 유한하게 결정할 수 없는 규모 불변성 지형인자이지만 소류력은 유한한 규모를 갖는 규모 종속성 지형학적 인자로 판단할 수 있었다. 또한 소류력의 경우 제한된 범위 내에서만 복잡계 거동을 보여 멱함수 법칙분포를 따르지 않는 것으로 판단되었다. 최우도법을 적용하여 추정한 배수면적의 멱함수 법칙분포 지수는 선행연구에 비하여 큰 수치로서 해당 지수의 추정에 사용된 방법론의 차이에 기인하는 것임을 확인할 수 있었다. 또한 수류력의 멱함수 법칙분포 지수는 선행연구에 비하여 다소 작은 수치로서 대상유역의 규모에 따른 수로경사의 특성에 기인하는 것으로 판단되었다.
불규칙 파랑의 파향스펙트럼 추정법에 대하여 고찰하였다. 파향스펙트럼 추정이론의 근간은 Longuet-Higgins et al.(1963)이 제시한 방법으로 현재 많이 이용되고 있으나 추정정도가 매우 낮은 것으로 나타났다. 그리고 파향스펙트럼을 [0, 2$\pi$]에서의 확률밀도함수로 간주하고 Entropy 법칙을 응용한 Kobune et al.(1986)의 최대 엔트로피법 (MEM)은 Longuet-Higgins et al.의 방법 (LHM)에 비해 파향의 분석능이 매우 좋은 것으로 나타났다. 특히 MEM은 파향스펙트럼이 Delta 함수민 경과에는 그 파향스펙트럼을 정확하게 추정하며, 단봉형 스펙트럼의 경과에도 Mitsuyasu의 방향분산계수(spreading coefficient)가 5 이상이면 정도가 매우 좋은 것으로 나타났다. 또한, 쌍봉형 파향스펙트럼의 경과에는 두 peak를 이루는 파향의 각도차가 클수록 분해능이 양호하며, peak의 첨예도(peakedness)가 큰 쪽이 평활화(smoothing)되어 이 부분의 에너지 일부가 첨예도가 작은 peak쪽으로 이동하는 것을 알 수 있었다. 한편 LHM은 쌍봉형의 경과에도 단봉형으로 추정하는 경향이 뚜렷하며, 계산시간이 빠른 점을 제외하면 MEM에 비해 분해능이 매우 뒤떨어지는 방법이라 할 수 있다.
이동통신 시스템에서 발생하는 큰 문제점 중의 하나는 다중 경로에 의한 신호 진폭의 감쇄 현상인 페이딩을 들수 있다. 이 때 동기시스템에서 maximum a posteriori 신호 위상 추정값의 분산에 대한 Cramer-Rao bound를 고찰하여 수신신호의 위상을 추정한다. 나카가미 페이딩 채널에서의 위상의 분산값에 대한 Cramer-Rao 하한치를 발견하기 위해서 위상에 대한 확률 밀도 함수를 이용한다. 또한 순서통계량을 이용하여 일반화된 선택 합성기법에 대한 오류 확률식을 유도하여 적절한 다이버시티 가짓수를 분석하였다.
블랙-숄즈 모형이 실제 기초자산의 움직임을 반영하지 못한다는 사실이 실증연구에 의하여 밝혀진 이후 기초자산의 움직임을 레비확률과정을 이용하여 모형화한 옵션가격결정 모형들이 그 대안 중 하나로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 블랙-숄즈 모형의 대안으로 제시된 레비모형 중 Variance Gamma 모형이 국내 주식시장에서의 기초자산의 움직임을 블랙-숄즈 모형보다 충실히 재현해내는지 알아보고자 한다. 이를 위하여 Madan 등 (1998)의 연구에서와 같이 로그수익률의 확률밀도함수와 옵션 가격 결정식을 바탕으로 KOSPI 200자료를 이용하여 모수를 추정하고 우도비 검정을 실시하였다. 또한, 옵션 가격을 추정한 후 모형 간의 비교를 위하여 다양한 통계량을 계산하고, 회귀분석을 통하여 변동성 스마일 현상이 교정되는지를 살펴보았다. 연구결과로부터 Variance Gamma 모형 하에서 추정된 옵션 가격이 블랙-숄즈 모형 하에서 추정된 그것보다 더 시장가격과 가까우나, 이 모형도 변동성 스마일 현상을 해결해주지는 못함을 확인할 수 있었다.
웨이블릿 영역에서의 영상 보간은 웨이블릿 계수들의 통계적 특성과 스케일간 의존성을 표현하는 확률모델을 이용한다. 본 논문에서는 보간할 영상에 대해 스케일간 웨이블릿 계수의 절대치를 선형 모델링하여 분산을 추정하고 이를 바탕으로 고주파 부대역의 확률모델을 실현하여 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 확률 모델에 대한 추정된 파라미터에 의해 웨이블릿 계수를 난수 형태로 발생시키는 방법을 사용한다. 확률모델을 따라 난수를 발생할 경우 추정 부대역에 난수에 의한 잡음이 발생하게 된다. 본 논문에서는 후처리 과정으로 Wiener filter를 사용하여 부대역의 잡음을 제거하였다. 제안 방법으로 외삽한 부대역에 대한 확률 밀도함수를 비교적 정확하게 추정한 것을 볼 수 있다. 실험을 통해 제안방법이 bicubic과 같은 전통적인 방법뿐 아니라 웨이블릿 영역에서의 다른 영상보간법보다 나은 주관적, 객관적 성능을 가지고 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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