• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.187-192
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• 2015

장애음성을 판별할 수 있는 소프트웨어가 개발 될 경우, 원격의료와 언어치료 등 여러 융복합 분야에서의 활용도가 매우 높다. 본 논문은 성대 진동에 대한 변화율을 나타내는 의료정보인 음향학적 파라미터와 신호처리 기반 고차 통계량에 기반을 둔 파라미터를 융합하여, CART(Classification And Regression Trees) 분석을 통해서 정상/장애음성 판별 프로그램을 구현하였다. 사용된 음향학적 파라미터는 Jitter(%)와 shimmer(%)이다. 그리고 본 연구에서 제안된 고차통계량 기반 파라미터는 왜도(Skewness)와 첨도(Kurtosis)의 평균과 분산이다. Kay Elemetrics의 데이터베이스에서 무작위로 발췌된 정상음성 53명, 장애 음성 173명의 /아/ 발화를 이용하여 결정트리(Decision tree) 기반장애음성 판별을 위해 평균적으로 83.15%의 성능을 보이는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과를 바탕으로 추후 상용화를 고려하여 사용자 친화적인 프레임 워크에 의해 컨텐츠를 생성하는 융복합형 기능이 포함된 장애음성 판별 프로그램을 개발하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2562-2570
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• 1997

본 논문은 다중 경로 페이딩 채널의 전송 특성을 개선하기 위하여 고차 통계치를 이용한 적응 등화기의 설계 및 성능에 관한 것이다. 디지탈 무선 전송에서 발생하는 다중 경로 전파 현상은 수신 신호의 찌그러짐과 부호간 간섭의 원인이 된다. 이로 인하여 비트 오율의 증가와 수신기의 성능을 저하하는 주된 원인이 된다. 논문에서는 널리 사용되는 Bussgang, Godard 알고리즘의 CMA 알고리즘을 사용하는 대신 수신 신호의 고차 통계치를 이용한 등화 알고리즘을 이용하였다. 논문에서는 신호대 잡음비를 변화시키면서 이들 알고리즘의 성능 (잔류 부호간 간섭, 복원 성군도 및 연산량)을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 신호대 잡음비가 낮은 $10{\sim}20$ dB 범위에서는 고차 통계치를 이용한 등화 알고리즘이 CMA 보다 우월하였다. 실제의 통신 시스템에서 사용되는 신호대 잡음비가 $14{\sim}20$ dB 임을 고려할 때 고차 통계치를 이용하는 적응 등화기는 실제의 다중 경로 페이딩 환경에서 사용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권6C호
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• pp.629-636
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• 2006

Array 신호처리에서 복소 지수함수의 합으로 구성된 신호의 파라미터를 추정하는데 고차 통계를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 MPM(matrix pencil method)보다 효과적으로 DOA를 판별하기 위해 MPM에 4차 cumulant와 moment 통계량을 적용하였다. 4차 cumulant 통계량은 선형 배열안테나에 입사하는 신호에 포함된 Gaussian 잡음을 효과적으로 감소시킬 수 있다. Gaussian 잡음이 존재하는 환경에서 기존의 방법과 4차 통계량을 이용한 방법을 시뮬레이션 함으로써 SNR과 DOA 분해능에 대하여 성능을 분석하였다. 결과로써 4차 통계량을 이용한 MPM이 기존의 MPM보다 우수함을 보였으며, 또한 4차 moment보다는 4차 cumulant 적용이 더 우수함을 증명하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.147-152
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• 2003

본 논문에서는 일반화극치분포(GEV)와 r개의 순서통계량을 이용한 r-GEV를 기술하였다. 모수 $\mu,\;\sigma$, k 를 추정하기 위해 최우추정법(MLE)과 Penalized MLE(P-MLE) 방법을 적용해 보았다. 이 분포를 원/달러 환율자료에 적용하여 일종의 재정위기 분석을 실시하였다.

• 대한지리학회지
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• 제43권2호
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• pp.253-262
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• 2008

이 논문의 주요 목적은 정규성 가정 하에 일변량 공간 연관성 측도의 첫 번째 네 적률을 구해내는 일반화된 추출 절차를 정식화하고, 그것을 바탕으로 각 측도의 가설 검정을 위해 정규근사가 갖는 가능성과 한계를 평가하는 것이다. 중요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 이전의 연구에 기반함으로써, 정규성 가정 하에 전역적 측도와 국지적 측도에 모두 적용될 수 있는 일반화된 적률 추출절차가 도출되었다. 개별 공간 연관성 측도를 위한 필수적인 메트릭스가 적절히 정의되었을 때, 일반화된 유의성 검정 방법은 각 공간 연관성 측도의 기대값과 분산은 물론 첨도와 왜도를 효과적으로 산출하였다. 둘째, 첫 번째 두 적률에 근거한 정규근사 방법은 전역적 통계량에 대해서는 유효한 것으로 판명되었지만, 국지적 통계량에 대해서는 매우 높은 왜도와 첨도로 말미암아 그 유효성이 현저히 떨어지는 것으로 드러났다.

• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.667-684
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• 2022

유전자 발현 데이터는 각 유전자에 대해 mRNA 양의 정도를 나타내고, 그러한 유전자 발현량에 대한 분석은 질병 발생에 대한 메커니즘을 이해하고 새로운 치료제와 치료 방법을 개발하는데 중요한 아이디어를 제공해오고 있다. 오늘날 DNA 마이크로어레이와 RNA-시퀀싱과 같은 고출력 기술은 수천 개의 유전자 발현량을 동시에 측정하는 것을 가능하게 하여 고차원성이라는 유전자 발현 데이터의 특징을 발생시켰다. 이러한 고차원성으로 인해 유전자 발현 데이터를 분석하기 위한 학습 모형들은 과적합 문제에 부딪히기 쉽고, 이를 해결하기 위해 차원 축소 또는 변수 선택 기술들이 사전 분석 단계로써 보통 사용된다. 특히, 사전 분석 단계에서 우리는 유전자 선택법을 이용하여 부적절하거나 중복된 유전자를 제거할 수 있고 중요한 유전자를 찾아낼 수도 있다. 현재까지 다양한 유전자 선택 방법들이 기계학습의 맥락에서 개발되어왔다. 본 논문에서는 기계학습 접근법을 사용하는 최근의 유전자 선택 방법들을 집중적으로 살펴보고자 한다. 또한, 현재까지 개발된 유전자 선택 방법들의 근본적인 문제점과 앞으로의 연구 방향에 대해 논의하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.101-106
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• 2020

본 논문은 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 줄일 수 있는 QE-MMA 적응 등화 알고리즘의 성능 개선을 위하여 varying stepsize를 적용한 VS-QE-MMA (Varying Stepsize-Quantized Error-MMA)에 관한 것이다. 송신 신호의 고차 통계치와 오차 신호의 부호만을 이용하는 SE-MMA에서 오차 신호의 크기를 power-of-two 연산을 적용하여 탭 계수 갱신시 필요한 승산과 감산을 천이와 감산만으로 대체하여 H/W 응용을 용이하도록 QE-MMA가 등장하였다. QE-MMA는 이와 같이 연산량의 단순화에 의한 적응 등화 성능이 열화되므로 이를 개선하기 위하여 제안 방식인 VS-QE-MMA에서는 적응을 위한 고정 stepsize를 오차 신호의 비선형 변환에 의한 varying stepsize를 적용하였다. 동일한 채널과 신호대 잡음비에서 제안 방식이 기존 QE-MMA보다 개선된 성능을 얻을 수 있음을 시뮬레이션으로 확인하였다. 시뮬레이션 결과 VS-QE-MMA가 QE-MMA보다 모든 성능 지수에서 우월하였으며, 신호대 잡음비가 10dB 이상일 때 varying stepsize의 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.55-60
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• 2021

본 논문은 시분산 채널에서 발생되는 비선형 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 줄일 수 있는 QE-MMA 적응 등화알고리즘에서 양자화 비트수와 stepsize에 의한 성능 평가에 관한 것이다. QE-MMA는 송신 신호 고차 통계치와 오차신호 부호만을 이용하는 SE-MMA에서 오차 신호의 크기를 power-of-two 연산을 적용하여 탭 계수 갱신 시 필요한 승산과 가산을 천이와 가산만으로 대체하여 H/W 응용을 용이하도록 제안되었다. 그러나 QE-MMA에서 오차의 부호를 얻기 위한 오차 신호의 발생 시 stepsize와 양자화기 비트수에 의해 적응 등화 성능이 상이하게 되며, 이를 시뮬레이션으로 확인하였다. 시뮬레이션 결과 QE-MMA 적응 알고리즘의 성능에서 정상 상태에 도달하기 위한 수렴 속도는 stepsize에 의해 결정되며 정상 상태 이후의 잔여량은 양자화 비트수에 의해 결정됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.102-109
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• 2008

본 논문은 다중경로 페이딩 채널 조건에서 사전 정보없이 입사하는 디지털 신호 10종의 변조형태를 고정확도로 인식할 수 있도록 고차 통계량(HOS)과 웨이브릿 변환(WT)에서 선정된 특징(key features)을 이용한 견실한 하이브리드 분류기를 제안하였다. 제안된 분류기는 실제 시나리오를 고려하여 다양한 다중경로 환경(즉, 농촌, 소도시, 도심지역)에서 측정된 채널 데이터를 이용하였다. 실제 측정된 다중경로 페이딩 채널 데이터를 이용하여 Holdout-like 방식으로 총 15개 채널 중 9개 채널은 트레이닝용으로 사용하고, 나머지 6개 채널은 테스트용으로 사용하였다. 제안된 분류기는 다중경로 환경에서 높은 변별력을 유지하는 HOS 특징을 기반으로 구현되었고, AMA(Alphabet Matched Algorithm) 또는 MMA(Multi-modulus Algerian)와 같은 등화기법의 적용없이 분류가 어렵다고 알려진 MQAM신호(M=16, 64, 256)들에 대해서만 WT 특징을 적용하였다. 선정된 특징들을 이용한 변조인식은 입력공간에서 최대 마진을 갖는 하이퍼 공간으로 매핑시킴으로서 분류 능력이 우수하다고 알려진 SVM 메소드를 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 제안된 분류기의 성능은 트레이닝 채널과 테스트 채널에서 WT 또는 HOS 특징만을 단독으로 사용하는 분류기에 비해 현저한 성능 향상을 보였고, 특히, MQAM 신호의 인식률은 낮은 SNR레벨에서도 거의 완전하게 분류되었다.