• 제목/요약/키워드: cross correlation analysis

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Generalized Extreme Value 분포 자료의 교차상관과 L-모멘트 추정값의 교차상관의 관계 유도 (Derivation of Relationship between Cross-site Correlation among data and among Estimators of L-moments for Generalize Extreme value distribution)

  • 정대일
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권3B호
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    • pp.259-267
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    • 2009
  • GEV분포는 세계 여러 나라에서 홍수와 극한강우 등의 빈도분포로 널리 활용되고 있다. L-모멘트법은 GEV분포의 매개변수 추정을 위해 일반적으로 사용되고 있는 추정법이다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV분포를 따르는 서로 다른 두 지점의 자료의 교차상관계수를 이용하여 L-모멘트 추정값인 L-변동계수와 L-왜도계수들 간의 교차상관계수를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험과정에서 생성된 비현실적이며 실험결과에 큰 영향을 미치는 음수값들을 배재한 GEV+분포를 이용하였다. 결과로, Simple Power 함수가 두지점간 자료의 교차상관과 L-모멘트 추정값들간의 교차상관 계수의 관계를 잘 모사하고 있음을 확인하였다. 다양한 GEV 분포의 매개변수 조합에 대한 Simple Power 함수의 매개변수 추정값과 정확성은 표로 제시하였다. 또한 위 연구결과를 활용할 수 있는 Generalised Least Square(GLS) 지역회귀 기법에 대해 설명하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 GLS 회귀식을 이용한 GEV 분포의 지역 매개변수를 추정하는데 있어 L-모멘트 추정값들간의 정확한 교차상관관계를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

Cross-matching과 AAS에 의한 바닥충격음 평가기술에 관한 연구 (A study on the evaluation technique of floor impact noises using Cross-matching and AAS)

  • 정영;김정미;전진용
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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    • pp.172-176
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    • 2000
  • A series of preliminary experiments were carried out to quantify the annoyance are noisiness caused by floor impact noise. From the results of the experiments. the heavy impact source was found to be felt louder and noisier than the light impact source. Measurements of noise were also conducted by a diagnostic system based on the model(the model consists of the autocorrelators and the cross-correlation for signals arriving at two ear entrants) of the human auditory-brain system. Physical factors in the model were calculated by use of the ACF(autocorrelation function) and IACF(interaural cross correlation function) of binaural signals. From the ACF/IACF analysis, it was found that perceived loudness of floor impact noise could be represented by the factors of the ACF/IACF model.

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상호상관 행렬을 이용한 선배열 빔형성 기법 연구 (A Study on the Linear Array Beamforming by Cross Correlation Matrix)

  • 황수복;이성은
    • 한국음향학회지
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    • 제20권7호
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    • pp.31-36
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    • 2001
  • 수동 소나 시스템에서는 신호대 잡음비의 향상, 표적의 방위 탐지 및 위치 데이터 산출, 간섭신호 제거 등을 위하여 지향성 빔을 만들어 사용한다. 주변환경이 복잡한 해양에서 저소음의 표적을 원거리에서 탐지하기 위해서는 지향성 빔의 특성을 향상시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 선형으로 배열된 센서에서 각 센서 쌍들의 상호상관 행렬을 이용한 SCCBF (Spatial Cross Correlation Beamforming) 알고리즘을 제안하였다. 이상적인 조건하에서 제안된 SCCBF는 기존의 CBF (Conventional Beamforming)에 비해 배열 이득이 3 dB 이상 향상되고 표적의 탐지 방위 정확도를 나타내는 빔 폭이 CBF보다 0.5배 정도가 됨을 이론적으로 검증하고, 시뮬레이션을 통하여 이를 입증하였다. 또한 제안된 알고리즘을 적용한 선배열 수동 소나 시스템의 해상 시험 결과를 제시하였다.

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비선형수열의 상호상관함수 분석 (Analysis of cross-correlation functions of non-linear sequences)

  • 조성진;임지미
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.1138-1144
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    • 2013
  • 최대주기를 갖는 수열들의 상호상관함수에 대한 연구는 수십년간 이루어져 왔다. 본 논문에서는 n=2m을 만족하고 최대주기 $2^n-1$을 가지면서 Niho type의 데시메이션 $d=2^{m-2}(2^m+3)$에 대하여 비선형수열$S_a^r(t)=Tr_1^m\{[Tr_m^n(a{\alpha}^t+{\alpha}^{dt})]^r\}$의 상호상관함수 값을 구한다. 특히, $d{\equiv}1(mod\;2^m-1)$을 만족하는 d를 Niho type의 데시메이션 이라고 한다. 그리고 위상이동차 ${\tau}=(2^m+1)k(0{\leq}k{\leq}2^m-2)$인 경우에 대하여 $S_a^r(t)$의 상호상관함수 값의 분포를 분석하고 실험 결과를 제시한다.

처프 확산 대역 시스템을 위한 상호 상관 계수 분석 (Analysis of Cross-Correlation Coefficient for Chirp Spread Spectrum Systems)

  • 김광열;이승우;김용신;이재생;김진영;신요안
    • 한국통신학회논문지
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    • 제41권11호
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    • pp.1417-1419
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    • 2016
  • 처프 확산 대역 시스템의 전송 성능을 향상시키기 위해서는 처프 신호 사이의 상호 상관 계수를 반드시 고려해야 한다. 본 논문은 단일 사용자 전송을 위한 처프 신호의 상호 상관 계수를 수식적으로 도출하였으며, 이를 기반으로 전송 성능을 향상시킬 수 있는 처프율을 이론적으로 제안하였다. 모의실험 결과, 최적의 상호 상관 계수를 고려했을 때 전송 성능이 향상되었으며, 도출된 이론적인 성능이 모의실험 결과와 동일함을 확인하였다.

Comparative Molecular Field Analysis of Pyrrolopyrimidines as LRRK2 Kinase Inhibitors

  • Balupuri, Anand;Balasubramanian, Pavithra K.;Cho, Seung Joo
    • 통합자연과학논문집
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    • 제9권1호
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    • pp.1-9
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    • 2016
  • Leucine rich repeat kinase 2 (LRRK2) is a highly promising target for Parkinson's disease (PD) that affects millions of people worldwide. A three-dimensional quantitative structure-activity relationship (3D-QSAR) analysis was performed on a series of pyrrolopyrimidine-based selective LRRK2 kinase inhibitors. This study was performed to rationalize the structural requirements responsible for the inhibitory activity of these compounds. A reliable 3D-QSAR model was developed using comparative molecular field analysis (CoMFA) technique. The model produced statistically acceptable results with a cross-validated correlation coefficient ($q^2$) of 0.539 and a non-cross-validated correlation coefficient ($r^2$) of 0.871. Robustness of the model was further evaluated by bootstrapping and progressive scrambling analysis. This work could assist in designing more potent LRRK2 inhibitors.

ZCZ 확산부호 설계 및 분석 (Analysis of Spreading code design for Zero Correlation Zone)

  • ;박주용;황기연;이문호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제27권8A호
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    • pp.733-738
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    • 2002
  • ZCZ(Zero Cross-correlation Zone) 부호(code)는 다중 사용자 CDMA 시스템에서 낮은 상관 영역(low correlation zone) 제공하고 상호 채널간섭(co-channel interference)을 제거하는 좋은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 복소 확산기술(complex spreading scheme)을 이용해 이와 같은 상관관계의 성질을 갖는 확산 부호설계(spreading code design)를 분석하고 그들의 효율성을 이동통신시스템에 적용한다. 또한 자켓 다위상 비트열(Jacket polyphase sequence)을 예로 들어 개선된 성능과 일반 성질을 제시했다.

잡음 상호상관 기법을 이용한 한반도의 표면파 토모그래피에 대한 연구 (Surface wave Tomography of the Korean Peninsula by Noise Cross-correlation Method)

  • 조광현;강익범
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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    • pp.133-136
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    • 2007
  • 한반도의 단주기 표면파의 특성을 연구하기 위하여 기상청 지진관측망에서 관측된 지진자료에 잡음의 상호상관기법(Campillo and Paul, 2003; Shapiro et al., 2005)을 적용하였다. 다론 시간에 관측된 지진자료의 에너지를 평준화시키기 위해 1 비트 샘플링 방법이 아닌 화이트닝 기법을 사용한 것을 제외하고 일반적인 상호상관기법이 그대로 적용되었다. 잡음상호상관기법으로 얻어진 그린함수에서 다중필터기법으로 군속도를 계산하였다. 군속도를 역산하여 0.5 - 20 초 주기에서 표면파 분산의 공간적인 변화를 이미지화하였다. 사용된 토모그래피 역산기법은 각 주기의 공간적인 이미지 뿐만 아니라 주기함수인 분산 곡선을 동시에 구하기 위하여 모든 주기의 군 속도자료를 역산하였다. 역산결과, 한반도 남동부 지역인 경상분지에서 낮은 군속도를 확인할 수 있었다.

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쌀밥의 조직감에 대한 기기적 측정값과 관능적 측정값의 상관관계 연구 (Correlation between Instrumental Parameter and Sensory Parameter in the Texture of Cooked Rice)

  • 최원석
    • 한국식품영양학회지
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    • 제29권5호
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    • pp.605-609
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    • 2016
  • This study aimed to find the optimum instrumental test conditions for the Texture Profile Analysis (TPA) of cooked rice in order to predict the sensory texture attributes (hardness, adhesiveness, chewiness). Sensory evaluation was performed for three kinds of instant cooked rice with university students in their twenties and the results of the sensory evaluation were compared to instrumental TPA patterns. Using partial least squares regression, the instrumental TPA results at a cross-head speed of 1.0 mm/sec and a compression ratio of 70% proved to be an excellent predictor of the sensory attributes of hardness ($R^2=0.99$) and chewiness ($R^2=0.99$). The results at a cross-head speed of 0.5 mm/sec and compression ratio of 30% provided an excellent model for the prediction of sensory adhesiveness ($R^2=0.83$). In this experimental range, sensory hardness and chewiness showed a high correlation with instrumental TPA parameters (hardness, cohesiveness, adhesiveness, springiness, chewiness) with a high cross-head speed and compression ratio, while sensory adhesiveness showed a high correlation with the TPA parameters with a low cross-head speed and compression ratio.

다중선형회귀분석에 의한 계절별 저수지 유입량 예측 (Forecasting of Seasonal Inflow to Reservoir Using Multiple Linear Regression)

  • 강재원
    • 한국환경과학회지
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    • 제22권8호
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    • pp.953-963
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    • 2013
  • Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. Forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using statistical methods based on hydrometeorological data. Predictors which is used to forecast seasonal inflow to Andong dam are selected from southern oscillation index, sea surface temperature, and 500 hPa geopotential height data in northern hemisphere. Predictors are selected by the following procedure. Primary predictors sets are obtained, and then final predictors are determined from the sets. The primary predictor sets for each season are identified using cross correlation and mutual information. The final predictors are identified using partial cross correlation and partial mutual information. In each season, there are three selected predictors. The values are determined using bootstrapping technique considering a specific significance level for predictor selection. Seasonal inflow forecasting is performed by multiple linear regression analysis using the selected predictors for each season, and the results of forecast using cross validation are assessed. Multiple linear regression analysis is performed using SAS. The results of multiple linear regression analysis are assessed by mean squared error and mean absolute error. And contingency table is established and assessed by Heidke skill score. The assessment reveals that the forecasts by multiple linear regression analysis are better than the reference forecasts.