벡터자기회귀모형은 다차원의 시계열 자료간의 선형종속 관계를 연구하는데 효율적인 모형이다. 하지만 차원이 높아질 경우 추정해야할 모수가 급격히 증가하여 추정이 불안정해지고 예측력의 저하 및 해석의 어려움을 동반하는 문제를 가지고 있다. 이를 보완하기 위해서 많은 계수를 0으로 두는 희박벡터자기회귀모형이 제안되었고 고차원 시계열 분석에서 유용함이 밝혀졌다. 이 논문에서는 희박벡터자기회귀모형 추정에 있어서 어떠한 계수를 0으로 두어야 하는지를 판단해주는 한 쌍의 변수에 대한 상관 정도를 추정해주는 커플링 측도를 제안한다. 먼저 이 논문에서는 부분 스펙트럼 일관성에 기반을 둔 커플링 측도를 사용한 변수 선택의 경우 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 두었기에 좋은 효율성을 보임을 밝힌다. 하지만 부분 스펙트럼 일관성의 경우 벡터자기회귀모형 계수의 비대칭성을 고려하지 못한다는 단점이 있어 이를 보완하고자 필터링을 통해 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 둔 동시에 비대칭성을 가지는 커플링 측도들, 필터링된 잔차를 이용한 교차 상관성과 그래인저 인과관계를 제안한다. 모의실험을 통해 우리가 제안한 방법론들이 두터운 꼬리를 가지거나 높은 차수의 희박벡터자기회귀모형의 경우에도 매우 정확하게 0이 아닌 변수를 선택함을 보인다.
본 논문에서는 FX 형식의 한일상관기(Korea-Japan Joint VLBI Correlator, KJJVC)의 잔차 지연 보정 알고리즘을 제안하였다. KJJVC의 초기 잔차 지연보정 알고리즘에는 연산의 고속화를 위해 정수 연산과 위상보정 계수를 위한 cos/sin table을 도입하였다. 그리고 잔차 지연 알고리즘의 초기설계에서 데이터의 타이밍과 잔차 지연 위상의 불일치와 비트쉬프트와 잔차 지연 위상의 불일치 문제를 해결하였다. VCS의 잔차 지연 알고리즘의 최종 설계에서는 잔차 지연보정된 값을 FFT segment에 적용할 때 잔차 지연 보정 회전 메모리가 초기화 되지 않는 것을 수정하였다. 제안한 잔치 지연 보정 알고리즘을 이용하여, 교차 전력 스펙트럼의 대역폭 모양이 모든 대역폭에 대해서 손실이 없이 평탄한 것을 확인하였다. 제안한 잔차 지연보정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 시뮬레이터와 KJJVC를 이용하여 실제 관측데이터를 대상으로 상관처리 시험을 수행하였다. 실험결과를 통하여 제안한 잔차 지연 보정 알고리즘이 KJJVC에 잘 적용되고 있으며, 신호대 잡음비가 약 8% 향상되는 것을 확인하였다.
인터넷폰과 화상회의를 위해 개발되어진 G.723.1 음성부호화기는 5.3kbps ACELP와 6.3kbps MP-MLQ 이중 전송률로 구성된다. 본 논문에서는 CELP 계열 음성부호화기의 음질 개선을 위해 스펙트럼 누설을 최소화할 수 있는 가변 윈도우를 이용한 새로운 스펙트럼 분석 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 ACELP에 적용한 실험결과에서 스펙트럼 왜곡은 약 0.1dB 정도 감소하였고, 잔차 에너지는 7% 정도 감소하였으며 주관적 음질평가 결과는 0.3 정도 개선되었다.
인접계측지점의 상관성을 이용하여 결측지점의 자료를 보완한 다음, 다중상관 기법에 의하여 총강우량의 호우곡면을 구성한다. 구성된 호우 곡면에서 주기성분을 분리하여 호우잔차를 발생시키는데, 이중 프리에 해석을 이용했다. 각 강우에 잔차성분들은 균질등방성이라고 가정하여 이에 대응하는 자기 상관 함수를 조사하엿다. 실용성을 보완하기 위해서 경험치와 비교하였다. 모든 강우에 대한 정규상관 함수의 계수는 비슷한 양상을 보였다. 위의 결과를 사용하여 한강유역에 내린 강우의 공간분포를 나타내는 환상스펙트럼 분포함수를 추정하였다.
CELP 계열 음성부호화기는 대략 4.8kbps의 전송률로 음질 면에서 우수한 특성을 지닌다. 이중에서 인터넷폰과 화상회의를 위해 개발되어진 G.723.1 음성부호화기는 5.3kbps ACELP와 6.3kbps MP-MLQ 이중 전송률로 구성된다. 본 논문에서는 CELP 계열 음성부호화기의 음질 개선을 위해 가변 윈도우를 이용한 새로운 스펙트럼 분석 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에서는 스펙트럼 분석시 고정 윈도우를 사용하기 때문에 합성음의 스펙트럼의 경우 왜곡이 발생한다. 그러므로 스펙트럼 누설을 최소화하기 위해 조절되어진 윈도우를 사용하였다. 제안한 알고리즘을 G.723.1 ACELP에 적용한 실험결과에서 스펙트럼 왜곡은 0.084dB 정도 감소, 잔차 에너지는 6.3$\%$ 감소하였으며 이에 반해 MOS는 0.1 정도 개선되었다.
최근 이미지 초해상도는 정수배율만 가능한 모델에만 집중적으로 연구되고 있다. 하지만 관심 객체 인식, 디스플레이 화질 개선 등 실제 초해상도 기술의 대표 적용 분야에서는 소수 배율을 포함하는 임의배율 확대 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 정수배율 모델의 가중치를 활용하여 임의배율을 실행할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델은 정수배율에 의해 우수한 성능을 가진 초해상도 결과를 DCT 스펙트럼 도메인으로 변환하여 임의배율을 위한 공간을 확장한다. DCT 스펙트럼 도메인에 의한 확장으로 인해 발생하는 이미지의 고주파 정보 손실 문제를 줄이기 위해 고주파 스펙트럼 정보를 적절히 복원할 수 있는 모델인 고주파 집중 네트워크를 제안한다. 제안된 네트워크는 고주파 정보를 제대로 생성하기 위해서 RGB 채널간의 상관관계를 학습하는 레이어인 channel attention을 활용하고, 잔차 학습 구조를 통해 모델을 깊게 만들어 성능을 향상시켰다.
최근 몇년동안 2차원 무작위 강우장의 확률특성치인 환상스펙트럼에 대한 논의가 있었고, 2차원 강우장의 모의 모형도 제안되었다. 본 연구는 맨처음 G.Matheron에 의해 소재된 회전띠기법(TBM)을 도입하여 앞서 제시된 환상스펙트럼이나 동방성 공분산 함수를 2차원 강우장으로 전환하는 문제를 다루었다. 특히 Bras의 강우 모의 모형에서 잔차 발생치의 보존특성에 중점을 두었는데 표본수의 증가에 따라 TBM에 의해 발생한 값을 토대로 산정한 평균과 공분산이 이론치에 접근해감을 보였다. 또한 표본의 갯수를 경제적인 규모로 선택하여 실시한 진행성 강우의 모의예도 제시하였다.
Recently, customers interest about noise of household electric appliance is growing. so, designer of product must study to reduce noise of product. Specially, in case of household electric appliance such as washing machine, there was consumers' complaint about noise that is radiated under dehydrating condition. But, in the case of washing machine, identification of noise source is not easy when washing machine is under dehydrating condition. Because various noise source influence each other, it is difficult to find out pure contribution degree about output noise. Multi-Dimensional Spectral Analysis(MDSA) is method that can remove correlation between inputs each other and express pure contribution degree about output of single input. So in this study, we analyzed contribution of each noise source on transfer pass of noise that is radiated at dehydration of washing machine using MDSA.
스마트폰은 3축 방향 가속도를 기록할 수 있는 MEMS 센서를 포함하고 있고 무선통신망 장치가 내장되어 실시간으로 진동 데이터를 관측하고 전송할 수 있다. 이러한 특징을 기반으로 스마트폰을 지진관측망으로 사용하는 데 큰 장점으로 작용한다. 현재 국내 영남권에 시범적으로 279개의 스마트폰이 설치되어 지진관측망으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 스마트폰 관측 지진기록의 유효성을 확인하기 위해 국가지진관측망의 지진관측소 기록과 스마트폰의 관측기록을 비교하였다. 비교에 활용된 데이터는 2019년에 발생한 5개의 지진에 대한 기록이며, 기상청과 한국지질자원연구원의 지진관측소에서 기록한 321개의 데이터와 스마트폰에서 기록한 145개의 데이터이다. 최대지반가속도(PGA)를 추출한 후, 지반운동예측식(GMPE)을 스마트폰 기록에 적용하여 PGA와 최대수평가속도(PHA)의 잔차를 분석하였다. 분석 결과, 스마트폰 MEMS 센서 관측기록의 자연대수 평균 잔차는 0.59로 약 1.8배 큰 PHA를 관측하였다. 또한, 스마트폰 MEMS 센서의 설치 층수가 높아질수록 잔차가 줄어드는 경향을 확인하였는데, 이는 지진파 응답스펙트럼의 경향과 비슷하다.
본 논문에서는 직접분사 가솔린엔진 부품에 의해서 발생하는 진동에 대한 기여도를 분석하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 부분기여도함수를 적용하여 부품 상호간의 관련성에 대한 진동원을 규명 하는데 사용하였다. 직접분사 가솔린 엔진 부품의 진동원을 규명하는데 부분기여도함수 방법을 사용하기 위해서는 시스템의 모델링이 필요하며 본 연구에서는 진동 발생 경로를 2 입력과 단일 출력계로 시스템을 모델링하였다. 이 모델링을 증명 하기 위해서, 직접분사가솔린 엔진의 진동원인 고압펌프, 연료레일, 인젝터, 고압센서에 3 축 가속도계 센서로 각 부품의 진동을 측정했다. 이 모델링을 바탕으로 각각의 진동원에 대한 부분기여도 함수를 구했으며, 직접분사 부품들의 각각의 진동 기여도를 계산하였다. 부분기여도 함수를 바탕으로 한 모델링을 통해 각 부품들에서 발생되는 진동 출력 기여 값을 정량적으로 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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