여러 가지 디지털통신 시스템에서 많이 사용되고 있는 의사 난수열을 설계하는데 있어 가장 중요한 문제는 생성된 수열들 사이의 상호상관관계가 낮은 수열을 생성하는 것이다. 또한 설계된 이진수열의 상호상관관계의 빈도분석은 많은 연구자에 의해 연구되어왔다. 본 논문에서는 n=2m, $d=2^{n-1}(3{\cdot}2^m-1)$일 때 5-값 상호상관관계를 갖는 비선형 이진수열군 $S^r=\{Tr^m_1\{[Tr^n_m(a{\alpha}^t+{\alpha}^{dt}]^r\}{\mid}a{\in}GF(2^m),0{\leq}t < 2^n-1\}$에 대한 상호상관관계에 대한 빈도 분석과 여러 가지 상호상관관계 성질을 분석한다. 여기서 $gcd(r,2^m-1)=1$이다.
확산수열(spreading sequence)은 다중 반송파 대역확산(multi-carrier spectrum) 통신시스템과 CDMA와 같은 무선통신에서 중요한 역할을 한다. 이러한 통신 시스템에서 낮은 상호상관관계를 갖는 확산수열은 다중접속 충돌을 최소화하고, 시스템의 보안수준을 가능한 높일 수 있다. 수열을 설계하는 데 있어 상호상관관계를 분석한는 것을 반드시 필요한 절차이다. 상호상관관계를 분석하기 위해서는 많은 계산 시간이 요구된다. 본 논문에서는 비선형 이진수열의 상호상관관계를 실제적으로 계산하는 과정에서 부분체를 이용하여 효과적으로 구하는 방법을 제안한다.
의사난수열은 코드 분할 다중접속과 같은 무선통신에서 중요한 역할을 한다. 여러 사용자가 동시에 시스템에 접속할 때 충돌이 발생 할 수 있는데, 의사난수열의 낮은 상관관계는 그런 통신시스템에서 다중 접속 간섭을 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 Welch bound의 관점에서 최적의 상호 상관관계 함숫값을 갖는 $m$-수열, GMW 수열, Kasami 수열, No 수열 등을 모두 포함하는 낮은 상호 상관관계를 갖는 비선형 확장 이진 수열군을 제안한다. 그리고 제안한 수열의 상호상관관계를 분석한다.
본 연구는 우리나라와 일본의 주가, 금리와 환율 등 주요 금융자산가격변수들이 상호간에 주고받는 영향을 3변량 MA-GARCH모형을 사용하여 분석하여 보았다. 우선 각 시장의 조건부 수익률을 기준으로 볼 때 우리나라에서는 외환위기 이후 주식시장과 채권시장의 상관관계는 낮아진 반면 외환시장과 주식시장, 외환시장과 채권시장의 상관관계는 10%p 이상씩 높아진 것으로 나타났다. 따라서 외환위기 이후 주식, 채권시장의 외환시장과의 연관성은 크게 높아져 환율 움직임의 영향력이 전반적으로 커졌다고 이해할 수 있다. 이에 비해 일본의 경우 각각의 금융시장간 상관계수는 10% 이하의 매우 낮은 수준에 불과하여 상호관련성이 낮은 수준을 보여 주었다. GARCH 추정이 도출한 각 시장의 조건부표준편차들간의 상관계수를 보면, 우리나라와 일본 모두 외환시장 변동성$\leftrightarrow$채권시장 변동성, 주식시장 변동성$\leftrightarrow$채권시장 변동성 사이의 상관관계는 28-29% 정도이며, 외환시장 변동성$\leftrightarrow$주식시장 변동성 사이의 관계는 21% 정도로 상대적으로 낮은 수치를 보여 주었다. 반면에 금융시장 변동성의 각 국간 상관관계는 90% 내외의 높은 상관관계를 가져, 국가내의 시장간 관계보다 더 높은 수치를 보여 주었다. 따라서 우리나라와 일본의 금융시장 변동성은 국내금융시장간의 요인보다는 모두 미국 주식시장에서의 충격이나 국제유가 급등락 등 외부적 요인에 대해 크게 영향을 받는 것으로 판단해 볼 수 있을 것이다.
주기가 $p^n-1$인 p진 수열은 부호이론, CDMA와 같은 통신시스템과 암호체계 등 많은 분야에서 폭넓게 응용되고 있다. 이러한 수열에 대한 상호상관관계에 대한 분석은 p진 수열의 연구에 있어 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 유한체 위에서의 방정식 $(x+1)^d=x^d+1$의 해와 관련지어 p진 수열의 상호상관관계를 분석한다.
Games는 같은 원시다항식을 갖는 m-수열과 GMW 수열의 상호상관관계 함수를 계산하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 같은 원시다항식에 의해서 생성된 Kasami 수열과 No 수열들의 상호상관관계 함수를 두 개의 기준수열들의 주기적 상호상관관계함수를 이용하여 계산한다. 이 방법은 Games에 의해서 제안된 방법과는 다르다.
코드분할 다중접속(CDMA) 시스템에서 대역확산 기법으로 사용되는 확산수열은 다중접속 간섭을 줄이고 높은 보안성을 위하여 상호상관관계가 낮고 선형복잡도가 큰 것으로 채택하는 것이 바람직하다. 그러나 수열군의 개수를 늘리고 선형복잡도를 높이기 위해서는 상호상관관계를 어느 정도 높이는 것은 불가피하다. 본 논문에서는 수열군의 개수가 크고 선형복잡도가 높은 확장 Zeng 수열을 제안하고 그 상호상관관계를 분석한다.
광학적 부호 분할 다중접속방식(OCDMA)은 각각의 사용자에게 고유의 부호어를 부여하여 여러 명의 사용자가 동시에 사용할 수 있게 하는 기술이다. 이 시스템에 쓰이는 광 직교 부호(OOC)는 좋은 성질의 자기상관관계와 상호상관관계를 지닌 이진 수열이라고 할 수 있다. 이러한 광 직교 부호의 자기상관관계와 상호상관관계 값은 그 시스템의 성능을 판가름하는 중요한 척도가 된다. 최근에는 1차원보다 더욱 많은 사용자를 지원하는 2차원 광 직교 부호설계기법이 많이 연구되고 있으며, 본 논문에서는 조합론을 이용하여 자기상관관계 값이 0이고 상호상관관계 값이 1인 다중 부호 무게를 가진 2차원 광 직교 부호를 설계하고 이러한 광 직교 부호의 크기에 대한 상한 값을 유도한다.
상엽의 수확량을 규정하기 위하여 수량에, 관계하는 형질을 알고자 우리나라 상엽의 중요품종인 개량서반, 일지뢰, 노상, 수원상 4 호의 4품종을 재료로 각형질 상호간의 상관관계를 본바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 상관계수를 계출하기 위하여 각형질의 분산 및 공분산을 계산한바 그 결과는 제1표와 같고 형질에 따라서 그 값은 매우 다르나 품종에 따라서는 큰 변동을 보이지 아니한다. 2. 각형질상호간의 상관관계를 본바 그 결과는 제2표와 같고 각형질상호간에 고도의 상관관계가 보이나 특히 엽중즉수량과 기조장, 기조직경, 엽수. 엽면적, 절수, 지총중, 지중 사이에 높은 상관관계가 보였다. 3. 형질상호간의 상관의 정도를 보다 정확하게 알기 위하여 형질상호간의 편상관계수를 계출한바 그 결과는 제3표와 같고 이들 편상관계수의 값은 형질의 조합. 품종에 따라서 동일하지 아니하나 엽면적과 수량간에는 어느 품종에 있어서도 높은 상관관계를 보였다. 이상의 결과로 보아 상엽의 수량을 측정하기 위한 형질은 수량과도 높은 상관관계가 있고 수거전 상전에서 쉽게 측정할수 있는 형질 즉 기조장, 기조직경, 엽수, 엽면적의 4개형질이라고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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