본 논문은 다중 경로 페이딩 채널의 전송 특성을 개선하기 위하여 고차 통계치를 이용한 적응 등화기의 설계 및 성능에 관한 것이다. 디지탈 무선 전송에서 발생하는 다중 경로 전파 현상은 수신 신호의 찌그러짐과 부호간 간섭의 원인이 된다. 이로 인하여 비트 오율의 증가와 수신기의 성능을 저하하는 주된 원인이 된다. 논문에서는 널리 사용되는 Bussgang, Godard 알고리즘의 CMA 알고리즘을 사용하는 대신 수신 신호의 고차 통계치를 이용한 등화 알고리즘을 이용하였다. 논문에서는 신호대 잡음비를 변화시키면서 이들 알고리즘의 성능 (잔류 부호간 간섭, 복원 성군도 및 연산량)을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 신호대 잡음비가 낮은 $10{\sim}20$ dB 범위에서는 고차 통계치를 이용한 등화 알고리즘이 CMA 보다 우월하였다. 실제의 통신 시스템에서 사용되는 신호대 잡음비가 $14{\sim}20$ dB 임을 고려할 때 고차 통계치를 이용하는 적응 등화기는 실제의 다중 경로 페이딩 환경에서 사용될 수 있다.
이 논문은 high order statistics 에 기반을 둔 자력복구 알고리듬과 판정-LMS 를 조합하는 자력복구 적응 채널등화기를 제안한다. 저 신뢰도 신호에 대하여 적응을 멈추는 기존의 "Stop-and-Go" 알고리듬과는 달리 제안된 알고리듬은 저 신뢰도 신호에 대하여 자력복구 알고리듬 적응을 이용하기에 "Run-and-Go"라고 명명하였으며 판정-LMS의 최소 MSE 성능과 자력복구 알고리듬의 신호 획득능력의 시너지 효과를 가진다. 제안된 알고리듬은 신뢰도 구간을 신호의 질에 따라 자동설정 함으로 수렴 속도와 신호 획득 능력을 각각 개선한다.
This work aims to investigate mathematics teachers' knowledge and belief on the high school probability and statistics. For this aim, two research questions are estabilished as follows. (1) How is mathematics teachers' knowledge on the main contents of the high school probability and statistics in the 7th mathematics curriculum? (2) What is mathematics teachers' belief on the high school probability and statistics? Survey and interviews were carried out to answer the above research questions. Subjects of the survey were 2 7mathematics teachers who were answered to questionnaire. Among them, 3 volunteers were chosen by provinces for in-depth interview. Research findings in mathematics teacher's knowledge are as follows. Firstly, mathematics teachers do not have much of mathematical knowledge on the newly added and changed contents of the high school probability and statistics in the 7th mathematics curriculum. Secondly, mathematics teachers do not change their teaching-learning method for probability and statistics. Thirdly, many teachers think that the use of technology and reconstruction of the textbooks are required in teaching and learning of the high school probability and statistics. But, they stick on their own way. Research findings in mathematics teachers' belief are as follows. Firstly, many mathematics teachers view the nature of statistics as a branch of the applied mathematics and put the value of high school probability and statistics on the practical usefulness, Secondly, many mathematics teachers think that understanding concepts and improving problem solving ability are the best method of the teaching and learning. Thirdly, many mathematics teachers think that high school probability and statistics textbooks should cause motivations and interests in order not to give up studying probability and statistics. It is expected that the above findings can be used to change teachers' teaching and learning methods and to improve teachers training program.
This study investigated adolescents' shopping orientation and price perception according to socio statistics and their experience of internet shopping mall. We distributed the questionnaire to 411 high school students in near Seoul. In the order of high shopping orientation, they showed 'compare products', 'enjoy as leisure', 'shop loyalty', 'discount shopping', and 'brand shopping' orientation. In the order of high price perception, they showed 'economic', 'value', 'brand-quality', and 'price knowledge'. The higher in 'shop loyalty', 'enjoy as leisure' in the shopping orientation, the higher in the price concept of 'price knowledge'. Adolescents who have experience to shopping through internet shopping mall, have the higher enjoy as leisure, shop loyalty, compare products' in shopping orientation, and the higher 'economic, price knowledge' in price perception than those who have not. Socio-statistics parameters are found to affect adolescents' shopping orientation and price perception. Adolescents had average scores in 'shop loyalty', while they had high scores in 'compare products'. Thus, in order to have superior position in adolescent's market, detailed product specification and information are necessary to enhance their shop loyalty. Adolescents thought the price was economical, and they had less concept in 'price knowledge' due to their position. Unlike adults, adolescent's gender does not have effects on their 'economic concept. Male students also had high scores in 'economic concept' as much as female students did.
이동 통신단말의 급속한 보급에 따라 고품질이며 대용량인 정보의 전송이 요구된다. 또한 고속 전송 시 발생하는 다중로 페이딩을 해결하기 위해 적응 배열 안테나의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 그 중 DOA(Direction of Arrival) 추정은 적응배열 안테나의 중요한 부분이다. 본 논문에서는, 2차 통계량을 이용한 시공간 블라인드 시스템 식별을 제안하고, 블라인드 시공간 적응 배열 안테나를 이용하여 제안 방법의 효율성을 입증한다.
본 논문은 최근 금융시계열 분야에서 자주 등장하는 고빈도 시계열 변동성 분석을 다루고 있다. 고빈도 시계열 변동성 분석을 위해 차원 축소를 목적으로 하는 함수형 주성분분석을 적용하였으며 이를 수행하는 R의 두 함수를 비교하고 있다. 응용으로서, KOSPI 고빈도 자료에 적용해 보았다.
Array 신호처리에서 복소 지수함수의 합으로 구성된 신호의 파라미터를 추정하는데 고차 통계를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 4차 cumulant를 이용한 고차 Matrix Pencil method(MPM)를 제안하였다. 4차 cumulant는 Gaussian 잡음를 억제할 수 있기 때문에, MPM의 응답은 기존의 방법에 비하여 더 좋은 잡음 면역을 가지고 있다. 본 논문에서는 높은 정확성을 가지는 MPM의 모든 장점을 유지하면서 성공적으로 고차 MPM을 공식화하였다. 그리고 Numerical simulation을 통해서 본 논문에서 제안된 4차 cumulant를 이용한 방법이 Gaussian 잡음환경에서 더 우수한 DOA 분해능을 가지고 있음을 증명하였다.
Objectives: The purpose of this study was to provide the basic materials to form sense of value for health and to emphasize the importance of physical education by comparative analysis of physique, physical fitness, body composition and blood. Methods: The subjects were 188 female college students and they were classified 3 groups by BMI: lower weight group (LWG), normal weight group (NWG), and over weight group (OWG). Results: In the physique, there was significantly high in order LWGNWG, OWG in unbalance of the upper and lower parts of the body, and LWG, OWGNWG, OWG in HDL-C. Conclusions: In the result of this study, it is recognized that regular exercise as well as eating right, life style are needed and offered to take part in the exercise programs for healthy campus life of female college students.
4차 산업혁명과 인공지능의 발전으로 교육 분야에서 많은 변화가 일어나고 있다. 특히, 인공지능을 기반으로 하는 교육의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 흐름에 따라 본 연구에서는 고등학교 수학에서 딥러닝 예측을 이용한 통계교육 프로그램을 개발하고 이러한 통계적 문제해결 과정 중심의 통계교육 프로그램이 고등학생들의 통계적 소양 및 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 고찰하고자 한다. 먼저, 본 연구에서는 고등학교 수학에 적용할 수 있는 딥러닝 예측을 이용한 통계교육 프로그램을 개발하였고, 이를 실제 수업상황에 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 학생들은 자료가 어떤 맥락에서 생성되고 수집되었는지 경험함으로써 맥락에 대한 이해도가 향상되었으며, 다양한 데이터셋을 탐색하고 분석하는 과정에서 자료의 변이성에 대한 이해도가 높아졌고, 자료의 신뢰성을 검증하는 과정에서 자료를 비판적으로 분석하는 능력을 보였다. 통계교육 프로그램이 고등학생들의 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 분석하고자 대응 표본 t-검정 시행하였고, 수업 전과 후의 컴퓨팅 사고력 (t=-11.657, p<0.001)은 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다.
The performance of speech recognition system is degraded by the mismatch between training and test environments. Many studies have been presented to compensate for noise components in the cepstral domain. Recently, higher order cepstral moment normalization method has been introduced to improve recognition accuracy. In this paper, we present real-time high order moment normalization method with post-processing smoothing filter to reduce the parameter estimation error in higher order moment computation. In experiments using Aurora2 database, we obtained error rate reduction of 44.7% with proposed algorithm in comparison with baseline system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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