• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.1076-1082
• /
• 2013

자기 공분산 기울기를 이용하여 음성 신호와 배경 잡음 신호를 구분할 때 구분 가능성을 높이기 위해 주파수 영역에서 음성 신호의 자기 공분산 기울기를 최대화하는 주파수 대역을 찾아내었다. 디지털 샘플링 된 음성 신호를 일정한 개수의 신호로 이루어진 블록으로 나눈 후 각 블록에 고속푸리에변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 하여 주파수 영역으로 변환한 다음 임의의 주파수 대역에서 각 블록에서의 공분산을 구하고 이 공분산 값들을 연결하는 직선 근사를 한 후에 이 직선의 기울기를 자기 공분산 기울기로 사용하는데 이 값은 음성 신호의 특성 상 주파수 대역별로 차이가 있다. 따라서 어느 주파수 대역에서 자기 공분산 기울기가 크게 나타나는지 200개의 남성 음성 파일을 이용하여 주파수 대역별로 비교 분석하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제30권1호
• /
• pp.103-117
• /
• 2017

경시적 자료분석에서 공변량 효과를 추정할 때 반복 측정된 결과들의 상관성은 고려되어야 한다. 따라서 공분산 행렬을 모형화하는 것은 매우 중요하다. 그러나 공분산 행렬의 추정은 모수들의 수가 많고 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 쉽지 않은 문제이다. 이러한 제한을 극복하기 위해, 공분산행렬의 모형화를 위한 여러가지 방법을 제안하였다: 자기회귀/이동평균/자기회귀-이동평균 구조를 각각 적용한 수정 콜레스키분해 (Pourahmadi, 1999), 이동평균 콜레스키분해 (Zhang과 Leng, 2012)와 자기회귀-이동평균 콜레스키 분해 (Lee 등, 2017) 이들 구조를 가지는 공분산 행렬의 특징을 비교연구하고자 한다. 이 세 가지 모형의 성능을 비교하기 위한 모의실험을 실시한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권10호
• /
• pp.2093-2099
• /
• 2011

음성 신호와 자동차 엔진 배기음 등의 소음이 섞인 신호에서 통계적 방법을 이용하여 음성 신호와 자동차 소음 신호를 분리하였다. 분리된 신호에서 음성신호를 구분해 내기 위해 128개의 원소를 갖는 신호 조각의 연속으로 신호를 재구성하고 각 신호 조각에 대해 FFT를 구하였다. 각 신호 조각의 FFT 계수 중에서 저주파 영역의 일부 계수 중 계수 각각에 대해 각 신호 조각 사이의 자기 공분산을 구하고 이들을 평균하였다. 그리고 linear regression을 이용 하여 평균 자기 공분산 값들을 연결하는 직선의 방정식을 구한 후 이 직선의 기울기를 비교하여 음성 신호와 자동차 소음 신호를 구분하는 방법을 제안하고 유용성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
• /
• pp.340-343
• /
• 2011

자동차 엔진 소음과 같은 비음성신호군과 음성신호군을 구별하기 위해서는 시간영역, 주파수 영역 등에서 다양한 특징값들의 차이를 이용할 수 있는데 두 신호군을 구별하기에 적절한 명확한 차이를 가진 특징값들로서 무엇을 사용하느냐 하는 것은 중요한 관건이다. 두 신호군을 구별해내기 위해 시간, 주파수, quefrency 영역에서의 자기공분산을 제시하고 이 값들의 변화를 관찰하였다. 시간 영역에서는 단순한 공분산을, 주파수 및 quefrency 영역에서는 128개 데이터를 한 세그먼트로 하여 전체 데이터를 나눈 후 각 세그먼트에 대한 FFT 및 quefrency를 구하였다. 각 계수에 대해 세그먼트 사이의 공분산의 평균값을 구하여 각 음성신호군에 따른 공분산의 변화를 관찰하였고 주파수 영역에서 구한 공분산에서 각 신호군의 특징적인 변화를 발견할 수 있었다.

• 응용통계연구
• /
• 제28권2호
• /
• pp.211-219
• /
• 2015

일반화 선형혼합모델은 일반적으로 경시적 범주형 자료를 분석하는데 사용된다. 이 모델에서 임의효과는 반복 측정치들의 시간에 따른 의존성을 설명한다. 임의효과 공분산행렬의 추정은 여러가지 제약조건들 때문에 쉽지 않은 문제이다. 제약조건으로는 행렬의 모수들의 수가 많으며, 또한 추정된 공분산행렬은 양정치성을 만족하여야 한다. 이러한 제한을 극복하기 위해, 임의효과 공분산행렬의 모형화를 위한 여러가지 방법이 제안되었다: 수정 단냠레스키분해, 이동평균 단냠레스키분해와 부분 자기상관행렬을 이용한 방법이 있다. 이 논문에서 위의 제안된 방법들을 소개한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.489-496
• /
• 2018

본 연구는 공분산구조분석을 이용하여 소방공무원의 직무스트레스, 사회심리적 요인(A형 행동유형, 자기존중감, 통제신념) 및 수면의 질이 피로수준에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 공분산 구조분석 결과, 피로수준에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 직무스트레스 요인에 이어, 사회심리적 요인, 수면의 질 순서로 나타났다. 이와 같은 결과는 소방공무원의 피로수준이 직무스트레스, 사회심리적 요인, 수면의 질과의 인과관계가 성립됨을 시사한다. 따라서 소방공무원의 피로수준 감소를 위한 근무환경의 개선뿐만 아니라 제도적인 뒷받침이 필요하리라 생각된다.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• 제49권2호
• /
• pp.24-29
• /
• 2012

자동차 배기음은 음성과 무관한 거의 독립적인 음원이라고 볼 수 있다. 따라서 자동차 배기음과 섞인 음성 신호의 경우에 두 음원에 대한 사전 정보가 없는 상황이므로 Blind Source Separation 의 한 방법인 Independent Component Analysis를 이용하여 분리해 내었다. 스테레오 마이크를 통해 섞여 들어 온 두 음원을 분리해 내기 위해 Maximum Likelyhood Estimation을 이용하여 각 신호들 사이의 독립성을 최대화 하는 방향으로 분리하였다. 분리된 신호는 어느 쪽이 음성 신호인지 알 수 없으므로 주파수 영역에서 자기 공분산을 구한 후 이 공분산 값들의 기울기를 이용하여 음성 신호와 자동차 배기음 신호을 구분하였으며 이 두 알고리즘을 결합하여 음성 신호 잡음 제거기를 구현하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제27권6호
• /
• pp.923-932
• /
• 2014

허들모형은 영이 과잉 가산자료를 분석하기 위해서 사용되어 왔다. 이 모형은 이산부분을 위한 로짓모형과 절삭된 가산부분을 위한 절삭된 포아송모형의 혼합모형이다. 이 논문에서 우리는 경시적 영과잉 가산자료를 분석하기 위해서 수정된 콜레스키 분해을 이용하여 일반적인 이분산성을 가지는 변량효과 공분산행렬을 제안한다. 수정된 콜레스키 분해는 변량효과 공분산행렬을 일반화자기상관 모수와 혁신분산모수로 분리되면, 이러한 모수들은 베이지안 일반화 선형모형을 통해 추정된다. 그리고 실제 자료분석을 통하여 설명한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.23-34
• /
• 2009

본 연구의 목적은 대학생의 자기조절학습을 지원하는 모바일 연동 학습관리시스템을 설계 개발하고 그 효과성을 검증하는 데 있다. 본 연구를 위한 자기조절학습을 지원하는 모바일 연동 학습관리시스템은 15주에 걸쳐 체제적 접근의 개발 절차를 따라 개발되었다. 개발된 학습관리시스템의 효과를 규명하기 위해 D대학 1학년 학생 136명을 8주 동안 연구집단과 비교집단으로 나누어 모바일 연동 학습관리시스템 적용 수업에 참여하게 하고 사전과 사후의 학업성취도와 자기조절학습능력의 차이가 있는 지를 검증하기 위해 공분산 분석(Analysis of Covariance)을 실시하였다. 연구결과, 자기조절학습을 지원하는 모바일 연동 학습관리시스템이 학습자의 학업성취도와 자기조절학습능력을 향상시키는 데 효과적이었음을 확인할 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제12권2호
• /
• pp.129-140
• /
• 1999

추계론적 해석은 구조계 내의 해석인수에 존재하는 공간적 또는 시간적 임의성이 구조계 반응에 미치는 영향에 대한 고찰을 목적으로 한다. 확률장은 구족계 내에서 특정한 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 구조계 반응에 대한 이들 확률장의 영향 평가를 위하여 통계학적 추계론적 해석과 비통계학적 추계론적 해석이 사용되고 있다. 본 연구에서는 비통계학적 추계론적 해석방법 중의 하나인 가중적분법을 제안하였다. 특히 구조계의 공간적 임의성이 큰 특성을 가지고 있는 반무한영역에 대한 적용 예를 제시하고자 한다. 반무한영역의 모델링에는 무한요소를 사용하였다. 제안된 방법에 의한 해석 결과는 통계학적 방법인 몬테카를로 방법에 의한 결과와 비교되었다. 제안된 가중적분법은 자기상관함수를 사용하여 확률장을 고려하므로 무한영역의 고려에 따른 해석의 모호성을 제거할 수 있다. 제안방법과 몬테카를로 방법에 의한 결과는 상호 잘 일치하였으며 공분산 및 표준편차는 무한요소의 적용에 의하여 매우 개선된 결과를 나타내었다.