In this paper, we propose a high accurate geo-location system based on a single base station, where its location is obtained by Time-of-Arrival(ToA) and Direction-of-Arrival(DoA) of the radio signal. For estimating accurate ToA and DoA information, a MUltiple SIgnal Classification(MUSIC) is adopted. However, the estimation of ToA and DoA using MUSIC algorithm is a time-consuming process. The position tracking bias is occurred by the time delay caused by the estimation process. In order to mitigate the bias error, we propose the estimation method of the position tracking bias and compensate the location error produced by the time delay using the position tracking bias mitigation. For accurate self-localization of mobile robot, the Unscented Kalman Filter(UKF) with position tracking bias is applied. The simulation results show the efficiency and accuracy of the proposed geo-location system and the enhanced performance when the Unscented Kalman Filter is adopted for mobile robot application.
본 연구에서는 레이더 강우의 지상보정(ground-truth)을 위해 사용가능한 기상청(KMA), AWS 및 건설교통부(MOCT) 강우 자료를 다양한 지상보정 설계에 적용하여 비교 평가하였다. 본 연구에서는 동일 기간의 KMA, MOCT, AWS의 우량계 자료와 관악산 레이더 강우 자료를 이용하였으며, 각각 두 관측방법 사이의 차이(오차)를 편의(bias)의 유무 및 크기의 관점에서 평가하였다. 추가로 호우 사상의 특성에 따른 차이도 함께 검토하였다. 그 적용 결과 지상우량계 자료별 편의의 차이는 확연하게 부각되지는 않았으나, 통계 특성치에서는 어느 정도의 차이가 존재함을 확인하였다. 전체적으로 보면 MOCT 우량계 자료를 이용하는 경우가 다른 강우 자료를 이용하는 경우에 비해 편의의 규모가 가장 작은 것으로 파악되었다. 호우 사상별로는 강우의 공간적 간헐성이 가장 큰 장마 기간의 경우가 태풍이나 대류성 강우에 비해 설계편의가 작게 나타나는 것으로 확인되었다.
위성 기반 측위 시스템은 (global navigation satellite system, GNSS) 위치 기반 기술의 핵심 기술로서, 통신 물리계층으로 직접수열 확산대역 (direct sequence spread spectrum, DS/SS) 시스템을 사용한다. DS/SS 시스템의 성능은 송수신기에서 사용하는 확산 부호의 정확한 동기에 따라 크게 좌우된다. 본 논문은 DS/SS 시스템의 동기기법 가운데 부호 추적 기법에 초점을 맞춘다. 가장 널리 알려진 부호 추적 기법은 이른-늦은 판별기를 사용하는 EL-DLL이다 (delay lock loop with early minus late discriminator). 이상적인 환경에서 EL-DLL은 최적 부호 추정기이다. 그러나 대역 제한된 다중경로 환경에서 EL-DLL은 추적을 통해 정확한 동기시점을 결정한 후에도 여전히 추적편이가 남게 된다. 본 논문에서는 대역 제한된 다중경로 환경에서 EL-DLL의 추적편이 특성 분석을 위해 상관 값이 나타나는 영역을 이른 상관시간 옵셋 영역과 (advanced offset range, AOR) 늦은 상관시간 옵셋 영역으로 (delayed offset range, DOR) 나누어 분석하였다. 분석 결과 대역 제한된 다중경로 환경에서 EL-DLL의 추적편이는 정확한 동기시점을 기준으로 AOR과 DOR에서 상관 값의 대칭성이 왜곡되어 발생하는 제 1형 추적편이와 최고 상관 값이 나타나는 시점이 정확한 동기시점에서 벗어나서 발생하는 제 2형 추적편이로 구별할 수 있으며, 이 가운데 제 2형 추적편이가 추적편이의 대부분을 차지함을 보였다. 또한 AOR과 DOR에서 상관 값 추이 분석을 통해 AOR에서의 상관 값이 DOR에서의 상관 값에 비해 다중경로신호에 의해 덜 왜곡되는 특성을 보였으며, 이를 바탕으로 대역 제한된 GNSS에 적합한 새로운 부호 추적편이 완화 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 대역 제한된 다중경로 환경에서 EL-DLL에 비해 정확한 추적이 가능함을 보였다.
본 연구에서는 초단기 예측강우의 편의(bias) 보정을 목적으로 G/R 비의 실시간 예측에 칼만 필터를 적용하였다. 초단기 예측강우로는 MAPLE 예측강우를 사용하였고, 강우의 임계치와 누적시간에 따른 G/R 비의 특성변화를 검토하여 G/R 비 산정방법도 개선하였다. 이러한 분석을 내륙, 산악, 해안 지역에 각기 적용하여 지역적 차이가 비교될 수 있도록 하였다. 결과적으로 강우의 임계치와 누적시간의 고려를 통해 안정화된 G/R 비의 산정이 가능하였으며, 이를 이용함으로서 예측 G/R 비의 정확성이 보다 향상되었다. 예측 G/R 비로 보정된 초단기 예측강우의 정도는 지역별로 내륙지역이 가장 우수한 것으로 나타난 반면에 해안지역에서 제일 열악한 것으로 나타났다.
This paper investigates factors underlying a decrease in trading values in KOSPI 200 futures/options market on the basis of the current state of the markets. Among the factors that could affect trading values in KOSPI 200 derivatives market, we focus on the market activity of underlying assets as it has an impact on the trading of financial derivatives. Trading value and volatility are designated as market activity and the empirical results confirm that the market activity of the underlying assets is significant in explaining the decrease in trading values in KOSPI 200 futures/options market. To figure out fundamental reasons of the decrease in trading values in this market, we examine mitigation of home bias and decrease in leverage incentives as they are presumed to have influence on KOSPI 200 index market. As the global and local financial environment is time-varying, the degree of home bias and the leverage demand also changes. It implies that institutional change and/or policy effort to promote the trading of KOSPI 200 financial derivatives should be made taking into account the fact that considerable portion of the change in trading values in financial derivatives market depends on the state of the market.
환경과 경제성장과의 관계는 환경경제학 분야에서 오랜 동안 논란이 되어왔으며, 논란의 핵심은 두 변수간의 내생성(endogeneity)과 생략변수(omitted variables)들에 관한 문제들이다. 본 연구는 논란의 핵심들을 고려하여 우리나라의 1981년~2008년까지의 시계열자료를 바탕으로 $CO_2$ 배출량과 경제성장 간의 인과관계 및 에너지믹스의 영향을 실증적으로 분석하였다. 에너지믹스와 계량경제학 문제들을 고려한 대부분의 모형에서 $CO_2$ 배출량과 경제성장의 관계가 역 U자형이라는 EKC 가설을 확인할 수 있었으며, 에너지믹스가 국내 온실가스 감축에 크게 기여하는 것으로 나타났다. 에너지믹스가 $CO_2$ 배출에 미치는 영향은 원자력에너지가 다른 에너지원에 비해 $CO_2$ 배출량 감축에 가장 큰 기여를 하였으나, 신재생에너지는 $CO_2$ 감축에 거의 기여하지 못한 것으로 분석되었다. 이는 지금까지 국내에서 신재생에너지 비중이 다른 에너지원에 비해 적었기 때문이다. 또한 최종 에너지 소비부문은 $CO_2$ 증가와 수송부문의 연관성이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
Uncertainty in flood forecasting using a coupled meteorological and hydrological model is arisen from various sources, especially the uncertainty comes from the inaccuracy of Quantitative Precipitation Forecasts (QPFs). In order to improve the capability of flood forecast, the uncertainty estimation and mitigation are required to perform. This study is conducted to investigate and reduce such uncertainty. First, ensemble QPFs are generated by using Monte - Carlo simulation, then each ensemble member is forced as input for a hydrological model to obtain ensemble streamflow prediction. Likelihood measures are evaluated to identify feasible member. These members are retained to define upper and lower limits of the uncertainty interval and assess the uncertainty. To mitigate the uncertainty for very short lead time, a blending method, which merges the ensemble QPFs with radar-based rainfall prediction considering both qualitative and quantitative skills, is proposed. Finally, blending bias ratios, which are estimated from previous time step, are used to update the members over total lead time. The proposed method is verified for the two flood events in 2013 and 2016 in the Yeonguol and Soyang watersheds that are located in the Han River basin, South Korea. The uncertainty in flood forecasting using a coupled Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) and Sejong University Rainfall - Runoff (SURR) model is investigated and then mitigated by blending the generated ensemble LDAPS members with radar-based rainfall prediction that uses McGill algorithm for precipitation nowcasting by Lagrangian extrapolation (MAPLE). The results show that the uncertainty of flood forecasting using the coupled model increases when the lead time is longer. The mitigation method indicates its effectiveness for mitigating the uncertainty with the increases of the percentage of feasible member (POFM) and the ratio of the number of observations that fall into the uncertainty interval (p-factor).
Non-line-of-sight (NLOS) propagation can severely weaken the accuracy of ranging and localization in wireless location systems. NLOS bias mitigation techniques have recently been proposed to relieve the NLOS effects, but positively rely on the capability to accurately distinguish between LOS and NLOS propagation scenarios. This paper proposes an energy-capture-based NLOS identification method for LDR-UWB systems, based on the analysis of the characteristics of the channel impulse response (CIR). With this proposed energy capture method, the probability of successfully identifying NLOS is much improved than the existing methods, such as the kurtosis method, the strongest path compare method, etc. This NLOS identification method can be employed in adaptive modulation scheme to decrease bit error ratio (BER) level for certain signal-to-noise ratio (SNR). The BER performance with the adaptive modulation can be significantly enhanced by selecting proper modulation method with the knowledge of channel information from the proposed NLOS identification method.
자연어 처리 기술은 인간 언어의 이해와 처리에서 큰 진전을 이루었으나, 학습 데이터에 내재한 성별 편향이 모델의 예측 정확도와 신뢰성을 저하하는 주요한 문제로 남아 있다. 특히 성별 예측에서 이러한 편향은 더욱 두드러진다. 제로샷 분류 기법은 기존에 학습되지 않은 새로운 클래스를 효과적으로 예측할 수 있는 기술로, 학습 데이터의 제한적인 의존성을 극복하고 다양한 언어 및 데이터 제한 상황에서도 효율적으로 작동한다. 본 논문은 성별 클래스 확장과 데이터 구조 개선을 통해 성별 편향을 최소화한 새로운 데이터셋을 구축하고, 이를 제로샷 분류 기법을 통해 학습시켜 성별 편향성이 완화된 새로운 성별 예측 모델을 제안한다. 이 연구는 다양한 언어로 구성된 자연어 데이터를 추가 학습하여 성별 예측에 최적화된 모델을 개발하고, 제한된 데이터 환경에서도 모델의 유연성과 범용성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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