• 한국음향학회지
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• 제21권1호
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• pp.11-18
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• 2002

본 논문에서는 부가 잡음에 오염된 음성신호에 이득 적응을 가지는 음성인식을 시간 영역에서 다루었다. 잡음은 유색잡음이라고 가정한다. 전화망에서 마찰음 (fricative), 운음 (glides), 유음 (liquds), 그리고 천이영역(transition region)과 같은 음성 신호의 뚜렷한 비정상상태를 극복하기 위해서 NAR-HMM (nonstationary autoregressive HMM)7을 제안하였다. 비정상상태 AR 처리는 M개의 알고 있는 기저 함수 (basis function)의 선형 결합으로 이루어진 다항 함수 (polynomial function)로 나타낼 수 있다. 오염된 신호만을 이용할 수 있을 때, 잡음의 추정 (estimation)문제는 필연적으로 발생한다. 다중 Kalman 필터를 사용함으로써, 잡음모델의 추정과 음성의 이득곡선 (gain contour)을 수행하였다. 제안한방법의 잡음 추정은 오염된 신호로부터 효과적으로 잡음을 제거하여 깨끗한 음성신호를 얻을 수 있었다. 또한 잡음 추정을 하는 일반적인 ARHMM보다 제안한 NAR-HMM이 약 2-3%의 인식성능을 향상시켰다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제38권6호
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• pp.56-64
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• 2001

본 논문에서는 자기회귀모델을 이용한 심박변동의 파워스펙트럼해석에서 복잡한 계산과정을 수행하지 않으면서 심박변동의 특성을 반영한 간단한 모델차수법을 제안하였다. 자기회귀모델을 이용한 심박변동의 단구간 시계열에 대한 파워스펙트럼해석은 모델차수에 따라 스펙트럼 추정의 분해능이 변화한다. 제안한 모델차수법과 기존의 AIC와 고정차수법에 대하여 비교실험을 하였다. 실험결과, AIC 보다 계산과정이 매우 간단해졌으며 낮은 분해능의 문제를 해결하였고 고정차수의 단점인 시계열의 특성에 대응한 모델차수를 선택 할 수 있었다. 또한 제안된 방법으로 파워스펙트럼말도를 추정한 결과 AIC에서 나타나는 낮은 분해능 문제 와 적은 시계열 개수에서 나타나는 고정차수에 의한 잡음성 파워성분 저l거 등이 가능함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.87-96
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• 2014

마크업은 Hall(1988)에 의해 한계비용에 대한 가격의 비율로 정의된 이후, 신케인지언들은 시장구조와 경기변동 사이의 관계를 설명하는 데에 마크업의 개념을 이용하여 왔다. 여러 문헌에서 마크업이 경기역행적임을 나타내는 이론모형이 제시되었으며, 실증증적으로 대부분의 연구는 마크업이 경제전체적으로 또는 산업별로 경기역행적임을 밝히고 있다. 또한 한국의 경우 마크업에 관한 대부분의 연구에서 분석대상은 주로 제조산업에 집중된 반면, 특히 서비스산업에서 산업구조의 특성을 밝히는 실증적 분석은 연구가 매우 저조하다고 할 수 있다. 따라서 본 논문은 한국의 5개 서비스산업을 대상으로 마크업의 실증모형을 작성하고 직접적으로 5개의 서비스 산업의 마크업을 측정하고 마크업의 결정요인들을 자기회귀시차모형(ADL(1,1))을 이용하여 분석하였다.

• 국제지역연구
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• 제18권3호
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• pp.175-201
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• 2014

본 논문은 연구개발투자의 지방경제에 대한 효과와 관련한 논문이다. 연구개발투자는 구체적으로 피투자자의 고용증대와 생산성 증대를 통해 지역경제에 기여한다. 투자를 받은 기업과 기관(피투자자)은 증가된 생산성과 매출액, 고용증가로 만족할 수 있다. R&D 차원에서는 중앙정부 R&D 펀드나 기업의 자체투자 등이 해당된다. 혁신은 기업 내에서만 존재하는 것이 아니라 regional innovation도 연구대상이며 연구개발투자가 한 지역에서 중앙정부 펀드건 기업체 자금이건 진행되면 지역 내 연구 인력, 연구기관 등이 작동되고 성과로 지역 내에 특허, 지적 재산권 등이 증가될 것으로 가정할 수 있다. 좀 더 진전된 긍정적인 효과는 지역산업과 내재적인 관계에서 출발한다. 이 연구는 한국의 panel 데이터를 사용하여 연구개발투자의 지방경제에 대한 효과와 관련한 실증분석 사항이다. Lag 종속변수를 가진 Autoregressive 모형을 통해 Dynamic Panel 추정치가 구해졌으며, Da Silva 방법을 사용하여 혼합된 Variance-component moving average error process가 추정되었다. 연구개발투자는 지역의 생산성을 향상시키는 데 매우 중요한 요소이며 효과의 크기는 한국경제 역사에서 기간에 크게 의존한다.

• 경제분석
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• 제27권4호
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• pp.1-42
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• 2021

우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.

• ETRI Journal
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• 제35권5호
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• pp.757-766
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• 2013

This paper deals with the estimation of the time of arrival (TOA) of ultra-wideband signals under IEEE 802.15.4a channel models. The proposed approach is based on a randomness test and consists of determining whether an autoregressive (AR) process modeling an energy frame is random or not by using a distance to measure the randomness. The proposed method uses a threshold that is derived analytically according to a preset false alarm probability. To highlight the effectiveness of the developed approach, simulation setups as well as real data experiments are conducted to assess the performance of the new TOA estimation algorithm. Thereby, the proposed method is compared with the cell averaging constant false alarm rate technique, the threshold comparison algorithm, and the technique based on maximum energy selection with search back. The obtained results are promising, considering both simulations and collected real-life data.

• ETRI Journal
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• 제35권5호
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• pp.748-756
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• 2013

This paper addresses the problem of online hop timing detection and frequency estimation of multiple frequency-hopping (FH) signals with antenna arrays. The problem is deemed as a dynamic one, as no information about the hop timing, pattern, or rate is known in advance, and the hop rate may change during the observation time. The technique of particle filtering is introduced to solve this dynamic problem, and real-time frequency and direction of arrival estimates of the FH signals can be obtained directly, while the hop timing is detected online according to the temporal autoregressive moving average process. The problem of network sorting is also addressed in this paper. Numerical examples are carried out to show the performance of the proposed method.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 2000년도 추계 학술논문발표회 논문집
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• pp.39-45
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• 2000

In recent years, composite materials such as fiber reinforced plastics (FRP) have gained considerable attention in the aircraft and automobile industries due to their light weight, high modulus and specific strength. In practice, control of chip formation appears to be the most serious problem since chip formation mechanism in composite machining has significant effects on the finished surface ［1,2,3,4,5］. Current study will discuss frequency analysis based on autoregressive (AR) time series model and process characterization in orthogonal cutting of a fiber-matrix composite materials. A sparsely distributed idealized model composite material, namely a glass reinforced polyester (GFRP) was used as workpiece. Analysis method employs a force sensor and the signals from the sensor are processed using AR time series model. The experimental correlation between the different chip formation mechanisms and model coefficients are established.(omitted)

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권3호
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• pp.491-501
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• 2006

We consider a multiple change point model with autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH). The model assumes that all or the part of the parameters in the ARCH equation change over time. The occurrence of the change points is modelled as the discrete time Markov process with unknown transition probabilities. The model is estimated by Markov chain Monte Carlo methods based on the approach of Chib (1998). Simulation is performed using a variant of perfect sampling algorithm to achieve the accuracy and efficiency. We apply the proposed model to the simulated data for verifying the usefulness of the model.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1992년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.305-307
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• 1992

This paper presents a technique, which identifies both process noise covariance and sensor noise covariance by using innovation correlation test. A correlation test, which checks whether the square root Kalman filter is workingly optimal or not, is given. The system is stochastic autoregressive moving-average model with auxiliary white noise Input. The linear quadratic Gaussian control is used for minimizing stochastic cost function. This paper indentifies Q, R, and estimates parametric matrics $A(q^{-1}),B(q^{-1}),C(q^{-1})$ by means of extended recursive least squares and model reference control. And The proposed technique has been validated in simulation results on the fourth order system.