시간변동모수 공적분(Time-Varying Parameter Cointegration) 모형에서 시간변동모수가 안정적인 확률과정을 따르는 경우 BI(bi-integrated) 과정을 오차항으로 갖는 고정모수 공적분 모형과 동일하다. 이 때 BI과정은 ARCH 과정과 조건부분산이 동치관계에 있음을 이용하여 소득과 비내구재(서비스) 소비의 시간변동모수 공적분 관계를 추정하였다. 이로부터 합리적기대 항상소득가설을 검증한 결과 고정모수 공적분 모형과 달리 가설을 기각할 수 없는 것으로 나타났다.
SAS의 PROC MIXED는 ANOVA 추정량보다 더 다양한 잔차최대우도추정법 또는 최대우도추정법으로 모수들을 추론할 수 있다. 혼합모형에 속하는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형에서 랜덤효과에 해당되는 그룹간의 분산과 고정효과에 해당되는 회귀계수들에 대한 신뢰구간을 구하기 위하여 대표본인 경우와 소표본인 경우에 대하여 PROC MIXED를 사용한다. 시뮬레이션을 실행한 결과, 대표본인 경우에는 모수들의 신뢰구간을 구하기 위하여 PROC MIXED를 활용할 수 있지만, 소표본인 경우에는 PROC MIXED를 사용할 경우, 그룹간 분산과 회귀계수 가운데 하나인 절편항에 대한 신뢰구간은 시뮬레이터된 신뢰계수가 명시한 신뢰계수를 지키지 못하는 것을 보인다.
한국해안해양공학회 1998년도 정기학술강연회 발표논문 초록집 Annual Meeting of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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pp.31-35
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1998
지진해일 수치해석시 일반적으로 사용되어오던 Shuto의 유한차분모형(Goto & Shuto, 1983)은, 천수방정식을 사용하고 파의 분산효과는 수치오차를 이용하여 고려하므로, 정해진 계산시간간격($\Delta$t)에 대해 수심에 따라 격자간격을 적절히 선택하여야 한다. 또한 Shuto 모형은 leap-frag 기법을 사용하므로, 격자 및 계산시간간격이 심해에서 수치분산을 위한 조건을 만족시켰다 할지라도, 천수화에 의해 파장이 점점 작아져 파수(k)가 $\pi$/$\Delta$x가 되는 수심(2$\Delta$x wave)에 이르면 파가 더 이상 진행하지 못하고 반사하게 되므로 실제 현상과는 다른 결과를 보이게 된다. (중략)
잡음 분산 값은 SNR(signal-to-noise ratio) 추정이나 MMSE(minimum mean square error) 계산, 채널 임펄스 응답의 추정 등에 사용되는 중요한 파라미터이다. 채널이 시간에 따라 변하는 무선 통신 환경에서, 신호와 섞여 있는 잡음과 간섭 신호의 정확한 추정에는 그 한계가 있으며 이로 인해 발생하는 추정 오차는 수신기의 데이터 검출 성능을 저하시킨다. 훈련열을 이용하여 채널을 추정하였을 경우 추정된 채널 임펄스 응답 신호 중 다중 경로 신호는 소수에 불과하고 나머지 대부분의 계수는 잡음 성분만을 포함하는 신호이다. 이러한 특징을 이용하여 채널의 추정 계수로 잡음 분산을 추정하는 방법이 기존에 제시되어 있다. 여기서 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘인 PSA(partial sample average)와 비교해 연산량에서 차이가 거의 없이 구현되며, 3GPP TDD[1]에서의 모의 실험을 통하여 기존 알고리즘보다 더 정확한 분산 값을 찾아냄을 확인하였다.
본 논문은 분할구실험으로 부터 주어진 자료분석을 위해 사영을 이용하는 방법을 다루고 있다. 분할구 실험의 특성으로 서로 다른 크기의 실험단위를 나타내는 오차항과 처리에 포함된 확률효과가 존재할 때 이들 분산성분의 추정에 사영을 이용하여 구하는 방법을 제시하고 있다. 분산성분 추정을 위해 잔차벡터에 대한 확률모형의 구축을 다루고 있다. 고정효과를 제외한 확률효과에 따른 제곱합의 계산을 위해 상수적합법이 적용되고 있다. 적률법에 의한 분산성분 추정을 위해 변동량의 기댓값 계산에 합성법을 이용한다. 고정효과들의 선형함수로 주어지는 추정가능함수에 관한 추정을 다루고 있다.
우주 측지 기술 사이의 상대적인 위치 관계를 설명하는 벡터를 결정하기 위해서는 VLBI IVP (Very Long Baseline Interferometry Invariant Point)의 위치를 정밀하게 계산하여야 한다. 이를 위해 일반적으로 VLBI 안테나에 반사 타겟을 부착한 후 필라들로부터 경사 거리, 수평각, 수직각을 관측한다. 그 다음 단계에서는 관측값과 미지수를 연결하는 수학 모델을 이용하여 조정 계산을 수행하게 된다. 따라서 계산된 미지수는 관측값의 정밀도에 영향을 받게 된다. 이때 특히 문제가 되는 것은 반사 타켓이 일반적인 측량 정밀도를 확보하기 어려운 곳에 위치하고 있다는 점이다. 즉, 반사 타겟의 방향을 조정하여 측량 기기에 정확하게 맞출 수 없다는 것이다. 따라서 이러한 부분은 관측 오차에 또 다른 형태로 나타날 것이며 조정 계산 시 오차 모델링에 오류를 발생시킬 수도 있다. 본 연구에서는 조정 계산 후 계산된 잔차의 특성에 대한 분석을 수행하였다. 먼저 관측 타입별 통계 분석을 통해 정규성을 검정하였으며 분산에 차이가 있는 지에 대한 검정도 실시하였다. 관측 타입별로 등분산 검정을 한 경우 분산이 서로 다른 것으로 나타났다. 각 필라에 대해 관측 타입별 등분산 검정을 했을 때 경사 거리와 수평 및 수직각 사이에는 분산에 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 결합 측량으로부터 최적의 결과를 얻기 위해서는 관측 오차에 대해 보다 세분화된 모델링이 필요한 것으로 나타났다.
본 연구는 인천내항, 인천북항, 평택항 간 물동량의 영향관계 분석을 위해 그랜저 인과관계 검정, 벡터자기회귀모형을 사용하였다. 그랜저 인과관계 검정결과 인천내항 물동량은 평택항 물동량의 원인변수임을, 평택항 물동량은 인천북항 물동량의 원인변수임을 확인하였다. 한편, 벡터자기회귀모형을 적용함으로써 얻은 충격반응함수를 통해 인천내항 물동량은 인천북항 물동량, 평택항 물동량과는 음의 관계가 존재함을 알 수 있었고, 인천북항 물동량과 평택항 물동량 간에는 양의 관계가 존재함을 알게 되었다. 또한, 벡터자기회귀모형을 적용함으로써 얻게 된 예측오차 분산분해를 통해 인천내항 물동량의 예측오차는 시간의 경과에 따라 인천북항 물동량의 변동에 의해 설명되는 비중이 커짐을, 평택항 물동량의 예측오차는 시간의 경과에 따라 인천내항 물동량의 변동에 의해 설명되는 비중이 커짐을 알게 되었다. 연구결과 평택항 물동량의 변동이 인천항 전체에 부정적인 영향을 미치는 것은 아니며, 부속 항만에 따라 영향을 달리 받을 수 있음을 알게 되었다. 이는 인천항, 평택항을 운영하는 항만운영 당국간 경쟁과 협력이 모두 가능하다는 것을 보여주며, 상호 협력할 부분과 경쟁할 부분을 명확히 한다면 양항이 함께 발전할 수 있을 것임을 의미한다.
블라인드 등화 시에, 송신된 심볼점과 이로부터 등가적으로 유도된 심볼점을 선택적으로 적용하여 오차를 발생시키고, 이를 이용하여 등화기를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 심볼 추정의 정확도 향상과 오차 개선에 효과적인 심볼점을 각각 적용하여 등화기 출력의 눈모형을 빠르게 열리게 하면서 동시에 오차 성능을 개선할 수 있음을 보였다. 심볼점을 적용하는 기준으로는 등화기 출력이 형성하는 심볼점들의 분산을 사용하였다. 아울러 등화기 갱신의 정확도를 높이기 위해 현재 및 이전 분산을 활용하여 오차를 조절하였다. 모의실험을 통해 잡음이 부가된 다중경로 채널 하에서 64-QAM에 대해 제안 방식의 등화 성능을 검증하였다.
서해안 조간대에서 24 channel 탐사기로 획득한 표면파 자료의 위상속도와 군속도를 구한다음, 이를 역산하여 그 결과를 비교하였다. 위상속도의 분산곡선은 tau-p stacking 방법에 의하여, 군속도의 분산곡선은 wavelet analysis와 Multiple Filtering Technique의 두가지 방법을 사용하여 구하였다. 위상속도의 오차가 군속도의 오차보다 더 큰 것을 확인하였다. 군속도의 경우, wavelet analysis가 Multiple Filtering Technique 보다 fundamental mode와 higher mode를 구분하는데 더 효과적이었다. 역산결과, 군속도의 fundamental mode와 1st higher mode 를 동시에 사용했을 때, 공간적 해상도가 가장 좋았다. 이연구는 천부 지반의 S파 속도 구조를 구하는데, 군속도의 higher mode를 포함한 군속도 분산곡선을 사용하는 것이 효과적임을 시사한다.
본 논문에서는 배열센서에서 DOA(Direction Of Arrival)를 수행하는 경우 크래머 라오 하한을 이용하여 표적신호가 수신되는 방위오차의 최소분산을 계산하고, 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 추정하는 방안을 제시한다. 신호 대 잡음비는 DOA의 정확도 즉, 표적의 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 결정한다. 일반적으로 신호대 잡음비는 음원준위, 소음준위, 전달손실, 배열센서의 형상, 빔 조향 방위에 따라 달라진다. 표적의 공간상 상대적 위치와 소음준위가 달라지는 경우, 신호 대 잡음비의 변화에 따른 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 확률적으로 추정하는 몬테카를로 시뮬레이션을 수행함으로써, 제안된 방법을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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