WSOLA 방식은 음성 신호의 시간축 변환을 위한 고음질의 효율적인 알고리즘으로 알려져 있다. WSOLA의 계산량은 두 신호 파형 사이의 유사도를 평가하는 반복적인 정규상호상관도 계산에 집중되어 있다. 본 논문은 WSOLA 계산량 감축을 위해 고속의 정규상호상관도 계산 방법을 제안하며, 제안된 방법에서는 미리 계산된 합 테이블을 통해 인접한 구간에서의 반복적인 정규상호상관도 계산의 중복성을 제거한다. 정규상호상관도의 분모 부분은 시간축 변환 비율에 관계없이 높은 중복성을 가지는데 반해, 분자 부분은 보다 낮은 중복성을 가지며 중복 정도가 시간축 변환 비율과 최적 이동값에 의해 영향을 받기 때문에 고속 계산을 위해 보다 복잡한 알고리즘이 요구된다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 기존의 WSOLA와 완전히 동일한 음질을 유지하면서도 시간축 압축의 경우 약 40%, 그리고 1/2배속 및 1/3배속으로의 시간축 신장의 경우 각각 약 47% 및 52%의 실행시간을 감소시킴을 보인다.
Sullivan(1984)에 의한 제안과 모든 경계값에서의 추정분산값의 합을 최소화하는 개념을 포함하는 동시에, 다분적 지시크리깅에 있어서의 순서문제를 해결하기 위한 방법이 모색되었다. 최적화 문제를 이용함으로써 해결방법이 개발되었는데, 이는 원래 지시크리깅을 위해 요구되는 계산보다 약간의 계산을 더 함으로써 가능하다. 따라서 제안된 방법은 현재 많이 사용되는 다른 임시 방편적인 해결방법들 보다 계산상 효율적인 동시에, 수학적으로도 모순되지 않는 명확한 추계적 원리에 근거를 둔 방법이다.
다양한 목적의 장기유출분석에 많이 적용되고 있는 4단 Tank 모형의 증발산관련 입력자료는 증발접시자료를 이용하거나 또는 장기간의 유량과 강수량의 차이로 정의되는 월별 손실량을 계산한 결과를 사용하고 있다. 증발접시자료는 자료 구득문제와 신뢰성 문제 등으로 인해 적용사례가 적고 통상 인근 관측지점의 손실량을 계산하고 이를 전이하여 적용하고 있다. 그러나 이러한 일증발산량 산정방법은 장기적인 유량 자료를 보유한 인근 관측지점이 있어야 적용할 수 있다는 점과 관측지점의 자료 신뢰성에 따라 유출결과에 큰 영향을 미칠수 있는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 Hamon 방법과 Jensen-Haise 방법 및 FAO Penman-Monteith 방법을 검토하여 Tank 모형 계산에 필요한 실제증발산량을 산정할 수 있는 방안에 대해 모색하였다. 분석결과 유역별 실제손실량은 지형적인 영향을 받는 것으로 분석되었으며, 이를 통해 잠재증발산량을 실제증발산량으로 보정하는 월별보정계수를 지형인자로부터 추정하는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 비선형 단상부하에 의해 발생하는 전류 고조파를 보상하기 위한 단상능동전력필터의 제어방법을 제안한다. 정규의 단상에 시간지연을 주어 가상의 두 번째 상을 만들어 단상시스템을 두 축을 갖는 직교 좌표로 변환시킬 수 있다. 두 개의 상은 3상 2상 변환에서 사용하는 것과 같이 직교 좌표 시스템을 만들 수 있다. 이 것은 순시 무효전력을 계산하는 방법인 복소계산을 가능하게 한다. 고정 좌표계에서 순시무효전력이론을 적용한 기존의 방법 대신, 본 논문에서는 수정된 동기 좌표계를 이용하여 정상분과 역상분을 계산하여 보상전류 지령치를 결정하였다. 제안된 방법은 고조파저감과 PF개선에 있어 우수한 성능을 보여준다. 시뮬레이션 패키지(PSIM)를 사용하여 모의실험을 하였으며, 제안된 방법의 유효성을 입증하였다.
본 논문에서는 화면내 예측의 계산 복잡도를 감소시키기 위한 방법을 제안한다. HM2.0 의 화면내 예측방법인 각도에 의한 예측(Angular prediction)은 예측 대상블록 내부의 각 샘플이 예측하기 위해 사용하는 참조샘플로부터 정수단위의 위치에 있지 않을 경우 참조 샘플들을 보간 하여 예측을 수행한다. 이러한 방법은 예측 대상 블록의 크기가 커질수록 보간 하는 횟수가 증가하고 계산 복잡도가 증가하는 단점이 있다. 제안하는 방법은 한번의 보간으로 복수의 샘플들을 예측함으로써 보간 횟수를 줄이고 결과적으로 계산의 복잡도를 줄인다. PU_32x32 에 대해 제안하는 방법을 적용하였을 경우, 보간하는 횟수는 HM2.0 대비 1/2 배 또는 1/4 배 가까이 감소하고 성능 저하는 High-Efficiency(HE)에서 0.1% 또는 0.2% 정도로 미미하게 나타났다.
순이론적인 계산으로부터 얻은 전체 에너지로부터 탄화수소의 생성 엔탈피를 계산하는 새로운 방법을 제안하여였다. 이 방법은 결합 파라미터를 도입하여 원자의 전체 갯수에 근거를 두는 과거의 방법론을 개선한 것이다. 현 방법론의 결과는 우수하며 생성 엔탈피 계산의 평균오차는 실험 오차보다 작은 것으로 나타났다. 제안하는 방법론을 확실히 하기 위한 몇 가지 가능한 확장법도 제시하였다.
현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.
현재 우리나라 공공투자(公共投資)의 비용편익분석(費用便益分析)에서 사용되는 사회적할인율(社會的割引率)은 13%로서 이는 1981년에 산정된 민간부문(民間部門)의 투자수익률(投資收益率)을 근거로 채택된 수준이다. 본고(本稿)에서는 최근 우리나라 경제여건(經濟與件)의 변화를 반영하여 사회적할인율(社會的割引率)의 적정수준을 산정하였다. 분석방법(分析方法)으로서 소비이자율(消費利子率), 생산자이자율(生産者利子率), 그리고 자본비용(資本費用)을 계산하였다. 동시에 OECD, UNIDO, 그리고 세계은행(世界銀行)의 계산방법에 따른 각 할인율(割引率)을 산정하고 그 범위를 제시하였다. 분석결과에 따르면 소비이자율(消費利子率)이 8.3~11.8%, 생산자이자율(生産者利子率)이 7.5~13.5%, 자본비용(資本費用)이 8.3~10.3% 수준을 보이고 있다. OECD 방법(方法)에 의하면 8.9~13.0%, UNIDO 방법(方法)에 따르면 4~10%, 세계은행(世界銀行) 방법(方法)에 의하면 7.0~9.8%로 산정되었다. 이와 같은 분석결과를 종합적으로 검토할 때 우리나라의 사회적할인율(社會的割引率)은 7.0~13.5% 범위로 산정되며 적정할인율(適正割引率)은 10% 수준으로 추정된다.
본 연구에서는 이러한 편사 함수 최소화의 방법을 적용함에 있어 보다 안정된 수렴성과 계산 시간을 단축시키기 위하여 근접 위치 방법(near position method)을 개 발하여 적용하였다. 근접 위치 방법이란 이론적 해석법으로 풀기가 불가능한 기구학 을 갖는 6관절 로봇을 반복적 해석법을 사용한다는 것을 전제로 하여, 초기 위치를 목 표 위치에 가능한 근접하게 잡아서 반복 계산을 수행하는 방법으로써 로봇의 기구학적 자세에 따른 수렴의 불안정성을 방지하고, 계산 시간을 단축하는데 그 목적이 있다.
한 시계열의 원래 관찰치가 본래 가지고 있는 정보를 하나도 잃지 않고 또한 손상시키지 않고 그대로 보존되며 계산이 용이하고, 뿐만 아니라 가능도함수나 비모수 추정함수를 계산함에 있어 수치적 불안정 잠재성이 존재하지 않도록 변환된 시계열을 얻을 수 있으면, 다시 말해 각종 통계량의 계산에 용이하게 적용 가능하되 원래 시계열이 보유하고 있는 모든 성질들은 추호도 손상시킴이 없이 이 시계열을 변환시킬 수 있는 변환방법이 존재한다면, 모수의 추정치와 검정통계량을 정확히 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 변환방법이 웨이브렛 변환이다. 이 변환은 푸리에 분석의 결점을 극복하되 후리에 변환이 적용되는 분야에는 거의 모두 적용 가능한 변환방법이다. 이 논문에서는 시계열의 웨이브렛 변환을 소개하고 이 변환이 재무시계열의 모형화에 한몫을 단단히 할 수 있다는 점을 밝히고자 한다. 그리고 웨이브렛 변환을 성공적으로 적용할 수 있는 주가과정을 하나의 예로 제시하여 웨이브렛 변환의 구체적 적용방법을 탐구하고자 한다. 웨이브렛의 주가 시계열의 적용방법의 한 예로 주가의 장기기억과정을 분석한다. 한국과 외국의 일별 주가지수의 수익률 시계열들이 장기기억과정을 따르는 시계열임이 발견되었다. 여러 형태의 웨이브들을 사용하여 검정하였는데 이 모두가 한결같이 주가지수가 장기기억성과정임을 지지하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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