• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제17권1호
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• pp.39-43
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• 2017

In this paper, a systematic and statistical calibration technique was implemented to calibrate a high-speed signal converting system containing multiple digital-to-analog converters (DACs). The systematic error (especially the imbalance between DACs) in the current combining network of the multi-DAC system was modeled and corrected by calculating the path coefficients for individual DACs with wideband reference signals. Furthermore, by applying a Kalman filter to suppress noise from quantization and clock jitter, accurate coefficients with minimum noise were identified. For correcting an arbitrary waveform generator with two DACs, a co-simulation platform was implemented to estimate the system degradation and its corrected performance. Simulation results showed that after correction with 4.8 Gbps QAM signal, the signal-to-noise-ratio improved by approximately 4.5 dB and the error-vector-magnitude improved from 4.1% to 1.12% over 0.96 GHz bandwidth.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1517-1522
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• 2023

본 연구에서는 Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum Vector를 활용하여 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth (AOD)의 기대 오차(expected error, EE)가 KOMPSAT-3A 지표반사도(surface reflectance, SR)의 정확도에 미치는 영향을 평가한다. 연구에서 다양한 지상 AOD와 그에 따른 MODIS AOD EE를 고려함으로써, 파장이 짧고 태양천정각(solar zenith angle, SZA)이 높을수록 SR 오류가 증가한다는 결과를 확인했으며, 이는 파장과 SZA 고려 사항을 통합하여 대기보정 알고리즘을 개선하기 위한 추가 연구가 필요하다는 점을 강조한다. 또한, 이 연구는 대기보정 과정에서 다른 위성의 AOD 자료 활용에 대해 더 잘 이해하기 위한 기초 자료를 제공하고 대기보정 기술 발전에 기여할 것으로 예상한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제11권5호
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• pp.41-52
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• 2010

리츠는 주식시장에 상장되어 있으면서 부동산 개발을 위한 자금조달의 성격과 부동산에 투자하는 특징도 있으므로, 주식 시장과 건설 및 부동산시장과 관계가 있을 것으로 예상할 수 있다. 본 연구에서는 리츠와 주식시장, 건설 및 부동산 경기와 관계된 지표들을 시계열 분석하여, 리츠와의 영향관계를 분석하였다. 시계열 분석은 백터자기회귀모형과 백터오차수정모형을 사용하였으며, 다음의 세 부분으로 분류하여 분석하였다. 첫째, 리츠와 건설 코스피 지수와의 관계를 분석한 결과, 건설 코스피 지수가 리츠에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 둘째, 리츠와 건설경기 동행지수인 건축착공면적, 부동산 경기 지수인 오피스 임대지수와 주택매매가격지수와의 관계를 분석하였다. 각 지표들은 서로 인과관계는 없는 것으로 분석되었지만, 리츠와 주택매매가격지수는 서로에게 영향을 주는 것으로 분석되었다. 셋째, 리츠와 건설경기 선행지수인 건축허가면적의 관계를 분석하였다. 두 지표는 서로 인과관계가 없는 것으로 분석되었지만, 건축허가면적이 리츠에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 리츠는 주식시장과 주택경기, 건설경기 선행지표인 건축허가 면적에 영향을 받지만, 건설경기 동행지표인 건축착공면적과 오피스 임대지수에는 상대적으로 영향을 작게 받는 것으로 분석되었다.

• 응용통계연구
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• 제22권1호
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• pp.17-28
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• 2009

본 연구에서는 한미간 경기동향의 선행성을 주가와 경기간 선행성과 연계시켜 검정해 보았다. 이들의 선후행관계는 외환위기 이후 선명히 식별되며, 이때의 벡터자기회귀모형은 국내외 시장변수들간 연관성이 강화되고 국내경제의 대미의존도가 높아진 현실을 그대로 반영한다. 추정결과는 주가의 경기 선행성과 미국경기의 국내경기 선행성이라는 그간의 통설을 통계적으로 입증하고 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-10
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• 2008

조선산업에 있어서 자유무역 확대 및 BRICs 고성장으로 인한 해상물동량 증가, 선박기술과 문화의 융합에 따른 고급레저 선박수요의 증대, 컨테이너선의 대형화 고속화와 같은 글로벌 환경변화가 이루어지고 있다. 특히 우리나라는 2002년에 들어서면서 세계 1위로 성장하였고 2006년 선박건조량 기준 35%의 점유율을 달성하였다. 수주량 확보, 생산성 향상 및 공법개선, 안정된 노사관계 확립으로 생산량 증가세가 이어지고 있다. 이와 더불어 선박수출액은 1994년 49억 달러, 1999년 700억 달러, 2003년 1000억 달러, 2006년 2000억 달러로 대단히 빠르게 성장하고 있다. 이러한 배경하에서, 본 연구는 선박수출과 경제성장 사이의 인과관계를 분석하였다. 분석결과 선박수출이 실질소득에 영향을 미치고 실질소득이 선박수출에 영향을 미치는 것으로 나타나 선박수출와 실질소득 간에 쌍방적 인과관계가 성립함을 알 수 있었다. 또한 선박수출에서만 오차수정항이 통계적으로 유의하였다. 또한 단기에 있어서는 선박수출이 실질소득을 증가시키나 장기에서는 일정한 관계가 성립하지 않은 데 비해, 소득변동은 선박수출에 단기에서 뿐 아니라 장기에서도 일정한 관계가 존재함을 알 수 있었다. 그리고 실질소득과 선박수출의 오차수정방정식에서 선박수출과 오차수정항, 실질소득과 오차수정항에 대한 결합가설이 유의한 것으로 나타났다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.967-975
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• 2012

본 논문에서는 샘플링 오실로스코프를 이용한 시간 영역의 해석을 통해 초고주파 소자 및 안테나의 반사 계수를 평가하는 방법을 소개한다. 20 GHz 급의 펄스 입력 신호에 대한 반사 신호를 측정한 후, 이를 푸리에 변환하여 반사 계수를 추출하였다. 초고주파 반사파 회로망의 보정에 필요한 3가지 오차 계수들은 3.5 mm calibration kit을 이용하여 유도하였다. 또한, 반사파 측정을 위하여 결합기를 사용한 경우의 오차 계수를 유도하고, 이를 적용하여 얻은 반사 계수와 벡터 회로망 분석기로 측정한 결과를 비교하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.17-23
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• 2019

본 논문은 온도 등 7 가지의 IoT 센서에서 수집된 기상데이터의 각 기상요소에 대하여 품질관리(Quality Control; QC)를 하였다. 또한, 우리는 측정된 값에 오류가 있는 데이터를 기계학습으로 의미있게 추정하는 방법을 제안한다. 수집된 기상데이터를 기본 QC 결과를 바탕으로 오류 데이터를 선형 보간하여 기계학습 QC를 진행하였으며, 기계학습 기법으로는 대표적인 서포트벡터회귀, 의사결정테이블, 다층퍼셉트론을 사용했다. 기본 QC의 적용 유무에 따라 비교해 보았을 때, 우리는 기본 QC를 거쳐 보간한 기계학습 모델들의 평균절대오차(MAE)가 21% 낮은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기계학습 기법에 따라 비교하여 서포트벡터회귀 모델을 적용하였을 때가, 모든 기상 요소에 대하여 MAE가 평균적으로 다층신경망은 24%, 의사결정테이블은 58% 낮은 것을 알 수 있었다.

• 통합자연과학논문집
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• 제12권4호
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• pp.105-115
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• 2019

In this paper, a prediction system is proposed to control the brightness of smart street lamps by predicting the moving path through the reduction of consumption power and information of pedestrian's past moving direction while meeting the function of existing smart street lamps. The brightness of smart street lamps is adjusted by utilizing the walk tracking vector and soft hand-off characteristics obtained through the motion sensing sensor of smart street lamps. In addition, the motion vector is used to analyze and predict the pedestrian path, and the GPU is used for high-speed computation. Pedestrians were detected using adaptive Gaussian mixing, weighted difference imaging, and motion vectors, and motions of pedestrians were analyzed using the extracted motion vectors. The preprocessing process using linear interpolation is performed to improve the performance of the proposed prediction system. Fuzzy prediction system and neural network prediction system are designed in parallel to improve efficiency and rough set is used for error correction.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권1호
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• pp.41-51
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• 2022

We forecast the US oil consumption level taking advantage of google trends. The google trends are the search volumes of the specific search terms that people search on google. We focus on whether proper selection of google trend terms leads to an improvement in forecast performance for oil consumption. As the forecast models, we consider the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and the structured regularization method for large vector autoregressive (VAR-L) model of Nicholson et al. (2017), which select automatically the google trend terms and the lags of the predictors. An out-of-sample forecast comparison reveals that reducing the high dimensional google trend data set to a low-dimensional data set by the LASSO and the VAR-L models produces better forecast performance for oil consumption compared to the frequently-used forecast models such as the autoregressive model, the autoregressive distributed lag model and the vector error correction model.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.147-156
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• 2016

본 논문에서는 건설경기가 규모별 건설업체 부실화에 미치는 영향을 벡터오차수정모형(VECM : Vector Error Correction Model)을 통해 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 먼저 KMV(Kealhofer, McQuown and Vasicek) 모형을 기반으로 산출하는 예상부도확률을 건설업체 부실화를 나타내는 대리변수로 정의하였다. 본 논문에서는 규모별로 예상부도확률을 측정하기 위해서 건설업체 상장기업 중 30개 업체를 선정하여 규모별로 상위 15개와 하위 15개로 구분하였다. 건설경기 변화를 대리하는 변수로 주거용, 비주거용, 토목용 건설수주액을 활용하였다. 각 변수들의 시계열 데이터는 한국상장회사협의회의 TS2000과 통계청 자료를 통해 확보하였다. 분석기간은 2001년 2분기부터 2015년 4분기까지로 설정하였다. 먼저 규모별 건설업체의 예상부도확률을 산출한 결과, 일반적으로 알려진 바와 같이 대형 건설업체가 상대적으로 규모가 작은 건설업체보다 부실화 정도가 낮은 것으로 확인되었다. 하지만 벡터오차수정모형을 기반으로 한 충격반응분석 결과 대규모 건설업체가 경기 변동에 더욱 민감하게 반응하며, 특히 대규모 건설업체 경영상태 변화에 주거용 건설시장 변화가 주요 요인인 것을 확인할 수 있었다.