• 대한기계학회논문집
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• 제16권9호
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• pp.1788-1795
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• 1992

본 연구에서는 상술한 특성을 갖는 유동자에 대하여 신뢰성이 보장된 스펙트 럼 추정법의 모색과 화립을 위해 의사 난류신호(turbulent-like signal)를 자기회기 모형(autoregressive model:AR model)으로 생성하고 추출간격이 유동장에 영향을 받는 비주기적 확률과정을 수치적으로 모사한다. 이 비주기적 실현 신호로 부터 현재 가 장 많이 사용되고 있는 Roberts와 Gaster의 직접 변화법과 추출 및 유지신호의 피리오 도그램(periodogram)법에 대해 데이터 밀도와 난류강도의 다양한 변화에 따른 속도편 의의 영향 등을 살펴보는데 목적을 둔다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권2C호
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• pp.226-233
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• 2009

본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중화 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 시스템에서 주기도표를 이용한 새로운 주파수 옵셋 추정 기법을 제안하였다. 기존 Ren 기법에서는 잡음이 존재하는 환경에서 실제 주파수 옵셋과 정수 주파수 옵셋 추정치의 차이가 Ren 기법의 소수 및 나머지 주파수 옵셋 추정 단계에서 추정할 수 있는 범위보다 큰 경우가 자주 존재하여, 기법의 성능을 떨어뜨리는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 Ren 기법의 소수 주파수 옵셋 추정 단계에서의 보상 범위보다 더 넓은 범위를 보상하는 새로운 주파수 옵셋 추정 기법을 제안하였다. 제안한 주파수 옵셋 추정 기법은 Ren 기법의 소수 주파수 옵셋 추정 단계보다 넓은 추정 범위를 갖기 때문에, 잡음이 있는 환경에서 Ren 기법이 전혀 보상할 수 없었던 주파수 옵셋과 정수 주파수 옵셋 추정치의 차이를 보상할 수 있다. 모의실험 결과, 전체 주파수 옵셋 추정 성능이 Ren 기법보다 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.104-113
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• 2022

본 논문에서는 OFDM 레이다를 위한 딥러닝 기반 표적의 거리 및 속도 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표적으로부터 반사된 수신 신호를 받아 변조신호 제거 후 2차원 FFT를 통해 2차원 주기도를 얻는다. 주기도는 기존 및 제안 방법에서 표적의 거리 및 속도를 추정하는 입력신호이다. 주기도에서 정점은 표적의 위치를 나타내는데 표적의 거리 및 속도 추정을 위해 널리 사용되는 기존 기법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘이다. 반면 제안하는 기법은 다중 출력 CNN (Convolutional Neural Network)을 이용하여 거리 및 속도를 추정한다. 기존 기법과 달리 제안 기법은 주기도 이외에 잡음 전력과 같이 추가적인 정보가 필요하지 않아 사용하기 편리하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면 제안 추정 기법은 기존 기법보다 거리 및 속도 추정 MSE (Mean Square Error)오차 성능을 5배 이상 개선하며 송신 OFDM 심볼 개수가 증가할수록 정확도가 향상되는 특성을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.463-470
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• 2016

주파수 영역에서 시계열 자료를 분석함에 있어 스펙트럴 추정량은 매우 유용한 도구이다. 기존의 스펙트럴 추정량은 이상치에 영향을 받을 수밖에 없는 구조로 되어있어서 M-추정법을 활용하여 로버스트 스펙트럴 추정량이 제안되었다. M-추정을 위해서는 조율모수를 적절하게 선택해 주어야 하는데 Pak (2001)이 제안한 방법을 사용할 때의 효과를 연구하였다. 모의실험과 주택가격지수에의 적용을 통하여 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.39-48
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• 2009

스펙트럼 센싱 기술은 차세대 무선통신 기술들 중 하나인 Cognitive Radio (CR) 시스템에서의 핵심 기술이다. CR 시스템은주변의 허가된 무선국을 보호하기 위해 주변 무선 환경을 탐색하여 빈 주파수 대역을 찾아 임시적으로 주파수 대역을 사용할 수 있도록 하는 기술이다. 본 논문은 임베디드 보드에서 CR 기술 기반의 효율적인 스펙트럼 센싱 기법들을 구현하였다. 6MHz 대역폭을 가진 DVB-H 신호를 입력 신호로 실험하였으며, Modified Periodogram Method, Welch's Method, SCF Method을 통하여 스펙트럼 센싱 결과를 확인하였다. 또한, 각각의 스펙트럼 센싱 모듈의 성능과 세부 기능들의 실행 속도를 TI320C6416 DSP 보드를 통하여 비교하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.78-86
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• 2010

스펙트럼 센싱 기술은 차세대 무선통신 기술들 중 하나인 Cognitive Radio (CR) 시스템에서의 핵심 기술이다. 본 논문은 CR 기술 기반의 효율적인 스펙트럼 센싱을 위하여 대상 신호의 시간-주파수 측면의 분석을 위한 알고리즘인 Short Time Fourier Transform을 적용하는 방법을 제안하였다. STFT에 적용된 윈도우는 Kaiser Window이며, 그 중첩 정도는 50%로 규정하였다. 시뮬레이션을 위해 6MHz 대역폭을 가진 DVB-H 신호를 입력 신호로 하였으며, Modified Periodogram Method, Welch's Method와의 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 확인하였다. 또한, 임베디드 보드를 통하여 스펙트럼 센싱 모듈을 구현하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권4호
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• pp.369-388
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• 2023

In this paper, we develop the two-step procedure that detects and estimates the position of structural changes for multivariate nonstationary time series, either on mean parameters or second-order structures. We first investigate the presence of mean structural change by monitoring data through the aggregated cumulative sum (CUSUM) type statistic, a sequential procedure identifying the likely position of the change point on its trend. If no mean change point is detected, the proposed method proceeds to scan the second-order structural change by modeling the multivariate nonstationary time series with a multivariate locally stationary Wavelet process, allowing the time-localized auto-correlation and cross-dependence. Under this framework, the estimated dynamic spectral matrices derived from the local wavelet periodogram capture the time-evolving scale-specific auto- and cross-dependence features of data. We then monitor the change point from the lower-dimensional approximated space of the spectral matrices over time by applying the dynamic principal component analysis. Different from existing methods requiring prior information on the type of changes between mean and covariance structures as an input for the implementation, the proposed algorithm provides the output indicating the type of change and the estimated location of its occurrence. The performance of the proposed method is demonstrated in simulations and the analysis of two real finance datasets.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.1800-1809
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• 1990

This paper proposed a preprocessing algorithm which is named Automatic Tracking Window (ATW), which eliminates the effects of noises at spatial signals and spurious peaks at high-resolution algorithm in bearing estimation algorithm. This method estimates spatial spectrum by periodogram algorisdthm and hihg-resolution algorithm after preprocessing of spatial signal by automatically tracked window.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제22권1_2호
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• pp.209-222
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• 2006

Estimation of the spectral measure, covariance and spectral density functions of a strictly stationary r-vector valued time series is considered, under the assumption that some of the observations are missed. The modified periodograms are calculated using data window. The asymptotic normality is studied.

• 천문학회보
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• 제38권2호
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• pp.80-80
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• 2013

대규모 광도곡선 자료에서 다양한 주기변광성들의 정확한 주기를 효율적으로 검출하는 실험을 시도하였다. 실험을 위해 OGLE-III 맥동 변광성(RR Lyrae, Delta Scuti, Cepheid) 목록 중, I 필터로 관측된 총 31,324개의 광도 곡선을 사용하였다. 이 실험에 사용한 주기분석 알고리즘 MS_Period(Multi-Step period searching method)는 주기를 놓치지 않기 위해 두 가지 다른 방법(Multi Polynomial function, Phase Dispersion)으로 후보 주기를 구하고 정밀주기를 도출하기 위해 후보 주기 주변부를 Spline fitting을 통해 재탐색하는 방법이다. 기존의 MS_Period 방식은 주기 탐색 간격(dP/P)이 일정하였으나, 우리는 탐색 주기 구간을 나누고 짧은 주기에서는 작은 간격으로, 긴 주기에서는 보다 넓은 간격으로 주기를 탐색하는 과정을 추가하였다. 그 결과 98% 이상의 별에서 OGLE-III와 거의 일치하는 주기를 얻었으며, 긴 주기에서의 불필요한 정밀 탐색을 회피함으로써 분석시간도 단축되었다. 주기 결정이 어려운 경우들은 주로 1) periodogram에서 실제 주기가 아닌 1일 근처에서 noise보다 큰 peak가 보이는 경우, 2) 하나의 별에 대해 여러 주기가 비슷한 Phase diagram을 보이고, periodogram에서도 비슷한 peak를 갖는 경우, 3) OGLE-III의 주기와 전혀 다른 주기만 찾은 경우, 4) OGLE-III에서 제시하지 않은 혼합된 주기의 존재가 의심되는 경우인 것을 확인하였고, 각 사례들의 특징을 살펴보았다.