• 한국음향학회지
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• 제21권3호
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• pp.221-229
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• 2002

본 논문에서는 Monte-Carlo 방법으로 빔패턴 오차의 허용범위를 만족하는 개별소자의 허용오차를 규정하였다. 일반적으로 사용되는 통계적인 방법은 불규칙한 특성을 갖는 랜덤오차를 정규분포를 갖는 랜덤 변수로 모델링을 하여 개별소자의 오차범위를 규정하는데, 이러한 방법은 해석하고자 하는 배열소자의 개수증가에 따라 계산량이 지수승으로 늘어나게 되어 많은 소자배열에는 적합하지 않게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 이 논문에서는 Monte-Carlo 방법을 사용하여 배열소자의 증가에 따른 계산량의 증가를 줄이는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 그리고 이렇게 규정된 오차의 범위를 간단한 모의실험을 통해서 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권6A호
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• pp.659-665
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• 2008

상향링크 OFDMA 시스템에서 빈번한 레인징 동작이 이루어지지 않는 경우 기지국과 단말의 타이밍 동기가 유지되지 않을 수 있다. 특히 크기가 큰 셀에서 간헐적인 랜덤 액세스를 하는 경우 무시할 수 없는 타이밍 오차가 발생하여 OFDMA 신호의 직교성이 깨짐으로 인한 성능 열화가 발생할 수 있다. 이 논문에서는 랜덤 액세스를 할 때 일반적인 OFDMA 심벌보다 짧은 길이의 OFDMA 심벌을 생성하여 전송함으로써 타이밍 오차가 발생하더라도 OFDMA의 직교성이 유지될 수 있는 새로운 랜덤 액세스 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 상향링크 OFDMA 심벌을 형성할 때 zero-padding 구간을 삽입함으로써 타이밍 오차에 대해 강건하도록 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.808-811
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• 2020

본 논문은 랜덤 무향 칼만 필터를 이용하여 키넥트 카메라 센서의 오차를 최소화하는 방법을 제안한다. RGB 값과 깊이(Depth) 정보를 제공하는 RGB+D 카메라는 센서의 오차로 인해 뻐대 검출 과정에서 성능 저하의 원인을 제공한다. 기존에는 다양한 필터링 기법을 이용하여 오차를 제거하였으나 비선형 잡음을 효과적으로 제거하는데 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 비선형 잡음 특성을 예측하고 업데이트하기 위해 랜덤 무향 칼만 필터를 적용하였으며 이를 바탕으로 뻐대 검출 성능을 높이고자 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 정량적 오차를 줄였으며 뼈대의 3D 검출 시 우수한 결과를 확인할 수 있었다.

• 소음진동
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• 제8권6호
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• pp.1023-1029
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• 1998

When one attempts to construct a hologram. one finds that there are many sources of measurement errors. These errors are even amplified if one predicts the pressures close to the sources. The pressure estimation errors depend on the following parameters: the measurement spacing on the hologram plane. the prediction spacing on the prediction plane. and the distance between the hologram and the prediction plane. This raper analyzes quantitatively the errors when these are distributed irregularly on the hologram plane The sensor mismatch and inaccurate measurement location. position mismatch. are mainly addressed. In these cases. one can assume that the measurement is a sample of many measurement events. The bias and random error are derived theoretically. Then the relationship between the random error amplification ratio and the parameters mentioned above is examined quantitatively in terms of energy.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.413-416
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• 2006

신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권12호
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• pp.103-110
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• 2005

본 논문에서는 다중안테나를 갖는 공간 다중화 시스템에서 주어진 채널에 대한 maximum likelihood 검출기의 성능을 수식적으로 유도하였다. 벡터 심볼 오차율을 구하기 위해 nearest neighbor의 방향을 나타내는 에러벡터를 정의하였다. 전송 벡터 심볼이 랜덤한 채널에 의해 변환 될 경우 확정적으로 4개의 nearest neighbor를 가짐을 정의된 에러벡터의 특성을 이용해 입증하였다 변형된 구 검출기로부터 획득 가능한 에러벡터와 최소거리 정보를 바탕으로 주어진 랜덤 채널 하에서 벡터 심볼 오차율을 수식적으로 도출하였다. 유도된 벡터 심볼 오차식을 검증하기 위해, 랜덤 채널을 unitary 채널, dense 채널, sparse 채널로 분류한 후 각 채널 상황에서 유도된 결과 식을 모의 실험 결과와 비교하였다. 모의실험 결과로부터 유도된 벡터 심볼 오차식이 다양한 랜덤 MIMO 채널에서 ML 검출기의 성능을 잘 근사하고 있음을 입증하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.333-336
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• 2000

본 논문에서는 Monte-Carlo simulation과 deterministic simulation을 합성한 방법으로 특성허용 패턴을 만족하는 개별소자의 오차범위를 가중치에 따라 차별적으로 규정을 하였다. 일반적으로 사용되는 통계적인 방법은 불규칙한 특성을 갖는 랜덤오차를 정규분포를 갖는 랜덤변수로 모델링을 하여 허용 패턴으로부터 오차의 범위를 규정하는데, 이렇게 구해진 범위는 개별소자의 가중치의 영향을 고려하지 않고 일률적인 특성을 나타낸다는 단점이 있다. 이에 반해 deterministic simulation을 통해서 얻어진 오차의 범위는 가중치에 따라서 상대적인 범위를 결정할 수 있지만 해석 하고자하는 배열소자의 개수에 따라서 계산량이 지수승으로 증가하는 단점이 있어 10개 이상의 소자를 갖는 배열에는 적합하지 않다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 본 논문에서는 Monte-Carlo simulation과 deterministic simulation의 합성적 방법을 사용해서 배열소자의 증가에 따른 계산량의 증가를 줄이면서 각 가충치에 따라 상대적인 개별오차의 허용범위를 결정하였다. 그리고 이렇게 규정된 오차의 범위를 간단한 모의 실험을 통해서 검증하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2003년도 제14회 정기총회 및 03년 동계학술발표회
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• pp.66-67
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• 2003

영상 정보 및 생체 패턴의 보호를 위해서 랜덤 위상 패턴을 기준파로 하는 홀로그램의 제작과 같은 암호와 방법이 사용되어 왔는데, 이런 방법들 중 가장 대표적인 것으로 이중 랜덤 위상 암호화(Double Random Phase Encryption)기법이 있다. 이중 랜덤 위상 암호화 방법은 진폭 기반의 방법과 위상 기반의 방법으로 구분한다. 암호화와 복호화의 과정은 그림 (1)에서 복호화 과정은 그림 (2)에서 보여주고 있다. (중략)

• 재무관리연구
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• 제16권2호
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• pp.243-261
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• 1999

본 논문은 순이익의 시계열 속성을 조사하고, 순이익의 시계열이 랜덤워크 모형과 일치하는지를 단위근 검증방식을 사용하여 조사하며, 시계열 속성에 근거하여 도출된 예측모형과 흔히 사용되어 온 랜덤워크 모형의 예측능력을 비교하여 선행연구에서 사용되고 있는 랜덤워크 모형에 실증적 타당성을 제시하는 것을 주목적으로 하고 있다. 본 연구는 한국신용평가주식회사의 데이터 베이스에 1980년부터 1996년까지 17년간 자료가 연속적으로 포함되어 있는 금융기업을 제외한 모든 기업(272개)을 표본으로 사용하고 있다. 표본기업의 순이익 시계열에 가장 적합한 과정은 랜덤워크나 AR(1) 또는 AR(2) 모형이다. 또한 본 논문은 대부분의 기업에 때해 순이익이 랜덤워크 과정을 따른다는 가설을 기각할 수 없음을 보였다. 이들 상이한 모형의 표본외 예측력(out-of-sample predictive ability)을 비교한 결과 상수항을 포함한 랜덤워크 모형이 가장 작은 평균 절대 예측오차(mean absolute forecast error)를 갖는 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 기존의 연구가 순이익 시계열의 불안정성(nonstationarity) 문제를 무시하거나 명시적으로 다루고 있지 않은 것과는 달리 단위근 검증(unit root test)을 통해 연간 순이익이 대체로 불안정하다는 것을 보였으며, 또한 상이한 모형의 표본외 예측능력을 비교한 결과 선행연구에서 사용하여 온 랜덤워크 모형의 우월성에 대한 실증적 증거를 제공하였다는 데 의의가 있다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 추계학술대회논문집
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• pp.1325-1328
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• 2007

When we visualize the sound field radiated from a spherical sound source, spherical acoustic holography is proper among acoustic holography methods. However, there are measurement errors due to sensor position mismatch, sensor mismatch, directivity of sensor, and background noise. These errors are amplified if one predicts the pressures close to the sources: backward prediction. The goal of this paper is to quantitatively examine the effects of the error due to sensor position mismatch on acoustic pressure estimation. This paper deals with the cases of which the measurement deviations are distributed irregularly on the hologram plane. In such cases, one can assume that the measurement is a sample of many measurement events, and the cause of the measurement error is white noise on the hologram plane. Then the bias and random error are derived mathematically. In the results, it is found that the random error is important in the backward prediction. The relationship between the random error amplification ratio and the measurement parameters is derived quantitatively in terms of their energies.