시뮬레이션 출력 분석 방법인 이동 블록 부트스트랩이나 정상 부트스트랩, 그리고 임계값 부트스트랩은 자기상관성이 존재하는 데이터에 적용 가능한 표본 재추출 방법론들이다. 이러한 부트스트랩 방법들은 데이터의 정상성을 가정하여 적용해 왔다. 그러나 실제 자료 또는 시뮬레이션 출력에 계절성이나 추세를 동반하여 그 정상성을 보장할 수 없는 경우에는 부트스트랩을 시뮬레이션 출력 분석에 적용하지 못하였다. 시뮬레이션 출력 분석 기법 중 자기상관성을 가장 잘 묘사하는 방법은 임계값 부트스트랩 방법이다. 임계값 부트스트랩은 자료의 임계값을 기준으로 주기를 형성하여 재추출하는 방법으로써 계절성이 존재하는 데이터에 부트스트랩을 적용한다면 임계값 부트스트랩과 유사한 정확도를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 계절성이 존재하는 시계열 자료에 대한 부트스트랩 적용 가능성을 제시 및 검증해보고자 한다.
본 논문에서는 ATSC 3.0 규격에서 정의되는 부트스트랩 신호의 검출 방식에 대해서 소개한다. 부트스트랩 신호는 ATSC 3.0 방송 신호의 프레임에 앞서서 전송되는 신호로서 해당 방송 신호의 존재 및 이후 프리앰블에 대한 정보를 시그널링하는 역할을 하므로 ATSC 3.0 방송 신호의 복조 이전에 부트스트랩을 먼저 검출해야 한다. 본 논문에서는 부트스트랩 신호의 구조를 이용하여 수신기에서 부트스트랩 신호를 검출하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 부트스트랩 게이트 드라이브 회로가 적용된 3-레벨 NPC 인버터의 전동기 저속 운전에 적용하기 위한 PWM 스위칭 전략을 제안한다. 3-레벨 NPC 인버터를 이용하여 전동기를 제어할 경우, 일반적으로 구현의 편리성 때문에 CBPWM이 주로 사용된다. CBPWM 중 Unipolar 방법이 주로 사용되지만 부트스트랩 회로를 적용한 3-레벨 NPC 인버터의 전동기 저속 운전 시 부트스트랩 캐패시터 방전에 의한 전압 감소 크기가 증가한다. 캐패시터 전압이 정상적인 인버터 동작을 위한 한계 전압 이하로 감소하면 정상적인 제어는 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 부트스트랩 회로가 적용된 3-레벨 NPC 인버터의 전동기 저속 운전에 적용하기 위한 PWM 스위칭 전략에 대해 제안 하였으며 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 증명하였다.
앙상블 학습 기법은 개별 모형보다 더 좋은 예측 성과를 얻기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것으로 예측 성과를 향상시키는데에 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 배깅은 단일 분류기의 예측 성과를 향상시키는 대표적인 앙상블 기법중의 하나이다. 배깅은 원 학습 데이터로부터 부트스트랩 샘플링 방법을 통해 서로 다른 학습 데이터를 추출하고, 각각의 부트스트랩 샘플에 대해 학습 알고리즘을 적용하여 서로 다른 다수의 기저 분류기들을 생성시키게 되며, 최종적으로 서로 다른 분류기로부터 나온 결과를 결합하게 된다. 배깅에서 부트스트랩 샘플은 원 학습 데이터로부터 램덤하게 추출한 샘플로 각각의 부트스트랩 샘플이 동일한 정보를 가지고 있지는 않으며 이로 인해 배깅 모형의 성과는 편차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 부트스트랩 샘플을 최적화함으로써 표준 배깅 앙상블의 성과를 개선시키는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 모형에서는 앙상블 모형의 성과를 개선시키기 위해 부트스트랩 샘플링을 최적화하였으며 이를 위해 유전자 알고리즘이 활용되었다. 본 논문에서는 제안한 모형을 국내 부도 예측 문제에 적용해 보았으며, 실험 결과 제안한 모형이 우수한 성과를 보였다.
기후변화에 따른 기상이변의 동시다발적인 발현은 농촌 지역의 홍수 발생 빈도를 증가시키고 있다. 현재의 기후시스템은 과거의 강우빈도를 기준으로 산정한 설계기준을 벗어나는 강우 사상을 빈번하게 발생시키므로 설계변수의 불확실성을 보다 합리적인 방법으로 정량화할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 기후변화에 대응하여 확률론을 이용한 농업용 저수지의 홍수 취약성을 산정하는 데 있다. 먼저 홍수 취약성 해석에 필요한 과거와 미래 수문 자료를 수집하고 전처리 과정을 통해 해석에 적합한 자료로 구축하였다. 설계변수의 불확실성을 분석하기 위해 지속시간별 최대강우량, 유입 설계홍수량에 대해 부트스트랩 (bootstrap) 기법을 적용하여 자료를 재추출하였다. 부트스트 랩은 표본집단의 확률분포에 대해 가정을 하지 않고 표본집단의 통계적 특성을 이용하여 모집단의 통계적 추론을 할 수 있는 비모수적인 리샘플링 기법이다. 부트스트랩 추론은 표본집단의 추정치, 편의, 표준오차를 산정하고 신뢰구간을 추정한다. 부트스트랩 추론을 통해 산정하는 신뢰수준을 이용하여 농업용 저수지의 홍수 취약성을 산정하였다. 본 연구는 설계변수에 내재하는 불확실성을 부트스트랩 기법을 이용하여 정량화하고 확률적인 값을 가지는 홍수 취약성으로 산정하여 제시할 수 있다.
본 논문에서는 ATSC 3.0 규격에서 정의되는 부트스트랩 신호를 이용한 수신기 동기 방식에 대해서 소개한다. ATSC 3.0 방송 신호의 프레임에 앞서서 전송되는 부트스트랩 신호는 시간영역에서 반복되는 구조를 가지므로 이를 이용하여 수신기에서 타이밍 및 주파수 동기를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 부트스트랩 신호의 시간영역의 반복구조를 이용하여 수신기에서 타이밍 및 주파수 동기 획득 방법을 제시한다.
본 연구에서는 부트스트랩 DEA를 이용하여 2013년 14개 공기업의 경영 효율성을 분석하였다. 또한 단절회귀분석을 이용하여 부트스트랩 편의조정 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과와 시사점을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 부트스트랩 DEA모형을 적용한 효율성 분석결과에 따르면 평균 기술효율성이 0.3182, 평균 순수기술효율성이 0.4994, 평균 규모효율성이 0.6585로 나타났으며, 기술비효율성의 주된 원인이 순수기술비효율성에 기인하는 것으로 분석되었다. 둘째, CRS 가정과 VRS 가정하의 일반 DEA모형을 적용한 TE와 부트스트랩 DEA모형을 적용한 TE 순위간에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 셋째, 비효율원인 분석에서는 평가대상 14개 기관 중 11개 기관의 비효율원인이 순수기술에 더 크게 기인하고 있고, 3개 기관이 규모효율에 의해 비효율이 나타나는 것으로 분석되었다. 넷째, 단절회귀분석에서는 규모효율성에 영향을 미치는 요인으로 유의수준 10%에서 인건비, 영업이익, 매출액, 자기자본수익률, 종원원수 순으로 나타났다.
P300 숨긴정보검사에서는 조사대상자가 거짓을 말하고 있는지 판단하기 위하여 관련자극의 P300 진폭이 무관련자극의 P300 진폭보다 통계적으로 유의하게 더 큰지를 평가한다. 구체적인 통계적 방법으로 독립표본 t 검증 또는 부트스트랩 방법을 사용할 수 있다. Rosenfeld와 Soskins, Bosh, Ryan(2004)은 "개인 내에서 관련자극과 무관련자극의 P300 평균을 비교하는데 사용하기에는 t 검증이 너무 둔감하다."면서 부트스트랩 방법을 사용하였다. 본 연구의 목적은 P300 숨긴정보검사에서 t 검증의 검증력이 부트스트랩 방법보다 더 낮은지 평가하는 것이다. 이를 위하여 39명의 실험참가자로부터 측정한 뇌파자료를 이용하여 Monte Carlo 연구를 수행하였다. 연구결과, t 검증과 백분위를 이용한 부트스트랩 방법의 1 종 오류율은 서로 비슷하였으며, 백분위를 이용한 부트스트랩 방법의 검증력이 t 검증의 검증력보다 약간 더 높았다. 두 검증 방법의 1 종 오류율은 모두 유의수준보다 낮은 값을 보였으며, 검증력은 이론적인 t 검증의 검증력보다 약간 낮은 값을 보였다. 반면에 표준오차를 이용한 부트스트랩 방법의 1 종 오류율과 검증력은 이론적인 t 검증의 1 종 오류율 및 검증력과 비슷한 값을 보였으며, t 검증의 검증력보다 실험조건에 따라 .012 ~ .081 더 높았다.
ATSC 3.0 시스템에서는 각 프레임의 시작에 부트스트랩 (bootstrap) 신호가 먼저 전송된다. 본 논문에서는 부트스트랩 신호를 이용하여 ATSC 3.0 시스템의 초기 동기를 획득하는 방법을 제시한다. ATSC 3.0의 부트스트랩 신호는 시간 영역에서 반복되는 구조를 가지며 제안하는 방법은 이러한 구조를 이용하여 수신기에서 초기 동기를 획득한다. 또한, 전산 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 매우 낮은 신호 대 잡음비 (signal-to-noise ratio)에서도 초기 동기를 획득할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 3-레벨 T-type 인버터에 적용 가능한 저가형 게이트 드라이버 회로를 설계하였다. 게이트 드라이버 회로는 구조가 간단하고 가격 대비 효율적인 부트스트랩 회로가 적용되었다. 3-레벨 NPC 인버터와 비교했을때 T-type 인버터는 구조적 특징으로 인해 NPC 인버터와는 다른 게이트 드라이브 회로가 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 T-type 인버터에 적용되는 부트스트랩 게이트 드라이버 회로를 설계하였으며 안정적인 회로 동작을 위한 부트스트랩 캐패시터의 용량 선정식을 제안하였다. 설계한 게이트 드라이버 회로는 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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