전동기 제어 시스템에서 전동기 상수의 추정은 전기적 상수의 추정과 기계적 상수의 추정을 목적으로 하는 두 가지로 나눌 수 있다. 전기적 상수의 경우 실험과 측정기를 통해 비교적 정확히 추정할 수 있으며 기계적 상수의 경우 실험을 통해서 측정이 가능하다. 본 논문에서는 DSP를 사용하여 기계정수를 추정하고 추정된 값을 사용하여 시뮬레이션을 제작하며 시뮬레이션과 실제 전동기를 비교함으로써 추정법의 성능을 시험한다.
본 논문에서는 신호대 간섭비(SIR)의 추정에 채널 추정 값을 이용하지 않는 방식을 제시한다. 제시된 SIR 추정방법은 기존의 방법에 비해 계산의 복잡도 면에서 다소 우수한면서도, 같은 SIR의 추정 값을 가진다. 한편, 전력제어를 수반한 시스템에서는 페이딩 채널의 통계적인 특성이 달라지게 되므로 이에 적합한 채널 추정 방법을 제시하고 그 성능을 분석하였다. 그 결과 도플러 주파수가 증가할수록 제안된 채널 추정 알고리즘이 성능이 우수함을 알 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.623-632
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1998
이원혼합모형에서 고정효과의 추정가능한 함수에 대한 신뢰구간을 구하는 경우에 어떤 분산성분추정량을 선택하는 것이 가장 바람직한가를 모의실험을 통하여 살펴본다 혼합모형에서는 t-분포와 일반화최소제곱추정량을 사용하여 신뢰구간을 구할 수 있는데, 일반적으로 분산성분을 알 수 없기 때문에 분산성분을 반드시 추정하여야만 한다. 이 경우 분산성분의 추정량으로 가장 많이 사용되는 추정량들인 Henderson의 방법 III 추정량, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, MLE(최우추정량), REMLE(제한최우추정량)를 이용하여 분산행렬을 추정하고, 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 모의실험을 통하여 살펴본다. 모의실험의 결과는 4가지 추정량 모두 비슷한 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 갖는 것으로 판명되었다.
비모수 회귀모형에 있어서의 오차분산을 추정하는 방법들 중 차분에 기저한 방법(difference-based methods)을 이용한 기존의 추정량들을 비교 분석하는데 목적이 있다. 특히 점근적인 최적 이차차분에 기저한 Hall과 Kay, Titterington(1990)의 HKT 추정량에 대한 그들의 추정량에 대한 문제점들을 제시하고, HKT추정량과, GSJS 추정량, Rice 추정량에 대하여 모의실험을 이용하여 모수에 대한 수렴속도를 비교 분석하였다. 또한 GSJS 추정량에 대한 일치성과 수렴 속도를 보였다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.475-478
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1998
음성에 공존하는 유/무성음 성분을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 유성음 성분은 주기성을 띤 사인곡선의 형태로 표현되며, 무성음 성분은 자동회기의 결과로 표현된다. 두 성분을 각각 차례대로 추정할 경우 한 성분에 대한 추정치의 정확도가 나머지 성분의 추정에도 영향을 주기 때문에 제안된 알고리즘은 두 성분을 공동으로 추정한다. 실제 ML 추정치는 구하기 어려워 이에 근접하는 추정치를 선형 방정식들을 interative 방법으로 풀어 구현하였다. 예비 시험결과 제안한 알고리즘이 정확하고 효율적으로 두 성분을 추정함을 알 수 있었고, 합성된 데이터 뿐만 아니라 실제 음성 데이터를 이용한 실험에서도 좋은 결과를 보여주었다.
교통안전연구에서 한 지점 (또는 구간)의 기대교통사고건수를 신뢰성 높게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기대교통사고건수를 추정하기 위해 현재 국내에서는 주로 관측교통사고건수를 사용하고 있으나 국외에서는 포아송-감마 혼합모형에 기반한 경험적 베이즈 추정치를 활용하고 있는 추세이다. 그간 많은 연구들이 경험적 베이즈 추정치를 이용해 기대교통사고건수 추정 및 교통안전개선사업의 평가를 시도 하였으나 전술한 2가지 추정방법의 추정오차를 비교연구한 문헌은 없는 실정인 바 본 연구는 2가지 추정방법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하여 제시하였다. 모의 발생된 총 3,000,000개 지점의 교통사고 자료를 분석한 결과 기대교통사고건수를 경험적 베이즈 추정방법을 이용해 추정했을 경우 그 추정오차는 관측교통 사고건수만을 이용했을 때 발생하는 추정오차에 비해 항상 작은 것으로 나타나 국내의 교통안전연구 가이드라인에 경험적 베이지안 추정방법의 도입이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 사전분포의 불확실성이 높아질수록 두 가지 추정방법의 추정오차의 차이는 감소하는 것으로 나타나, 기대교통사고건수 추정 시 추정된 음이항 모형에 대한 종합적인 검증을 수행한 후 신뢰성 있는 초모수의 추정치를 이용해 경험적 베이지안 방법을 적용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
본 논문에서는 무선센서네트워크에서 미지의 노드 위치를 추정하기 위하여 VRN을 이용한 수신신호 세기 기반의 협력 위치 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 위치추정 시스템은 모든 노드들을 모니터링하고 중첩 영역의 반복적 이용과 협력적 위치추정을 통해 BN의 좌표를 추정하였다. 실험결과 협력위치 추정시 반복횟수가 증가함에 따라 BN의 존재가능 영역이 줄어듦을 확인하였으며, RN의 수가 적을수록 최소 4회 이상의 반복적인 위치추정 횟수가 확보되어야만 BN의 존재가능 영역이 현저히 협소해짐을 보였다. 또한 위치추정 오차거리는 RN의 수가 4개인 경우에도 기존의 위치추정 알고리즘에 비해 약 71.6%의 성능이 향상되었다. 따라서 본 논문에서 제안한 VRN을 활용한 위치추정 알고리즘이 기존의 RSS기반의 위치추정 알고리즘에 비해 우수한 위추정 성능이 나타남을 확인하였다.
마이크로셀 구조에서 효율적으로 핸드오프와 채널 할당을 수행하기 위하여 이동체의 위치 및 속도를 추정 하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이전 연구에서, 마이크로셀 환경에서 응용할 수 있는 이동체의 위치 추정 방법을 제안했다. 제안된 방법은 탐색 지역을 단계적으로 좁혀서 이동체가 위치한 지역을 결정하는 3단계 위치 추정 방법에 근거한다. 3단계 위치 추정 방법을 사용하여, 섹터 추정 단계에서 섹터를 추정하고, 트랙 추정 단계에서는 트랙을, 최종적으로 블럭 추정 단계에서 이동체가 위치한 블럭을 추정한다. 그러나 이 방법은 이동체가 섹터나 트랙의 경계 지점에 위치할 경우 추정의 정확도가 감소되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 가상구역 개념을 이용하여, 경계 지역에 있는 이동체에 대한 추정 오류율을 줄일 수 있는 위치추정 방법을 제안한다.
본 연구의 목표는 돌발홍수 예 경보시스템(Flash Flood Warning System, FFWS)의 효용성 극대화를 위한 레이더 자료의 품질향상 기법을 개발하는 것이다. 지금까지 사용되어온 레이더 자료의 품질향상 기법들은 모두 자료의 평균값에 맞추어져 개발되었다. 그러나 돌발홍수 예 경보시스템에서 사용되는 강우강도 임계값은 평균값과 큰 차이가 난다. 따라서 레이더 자료를 이용하여 추정하는 큰 강우강도의 신뢰도는 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수 예 경보시스템에 사용되는 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 비슬산 레이더 관측반경 내 위치한 AWS 지점의 강우자료를 이용하였다. 먼저, 강수입자분포(Drop Size Distribution, DSD)를 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식을 재검토하였다. 다음으로 관측된 비슬산 레이더 반사도 자료를 10dBZ 단위로 구분하여 레이더 반사도 구간별로 레이더 반사도 자료와 강우자료 쌍에 대한 DSD 매개변수를 산정하였다. DSD 매개변수를 산정하기 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 AWS 지점의 강우자료를 지수분포로 가정하여 유도한 강우추정 관계식에 적용하였다. 다음으로 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정을 위해 레이더 반사도 구간별로 DSD 매개변수의 대푯값을 결정하였다. 마지막으로 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식에 레이더 반사도 구간별 DSD 매개변수의 대푯값을 적용함으로써 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하였다.
절단된 정규분포의 평균과 분산을 추정하기 위하여 전체 표본에 기초한 최대가능도 추정량을 사용한 방법과 절단된 후에 남아있는 표본만을 고려한 절단된 표본의 표본평균과 표본분산을 시뮬레이션을 통해 비교 연구하였다. 평균을 추정하는 경우에는 놀랍게도 절단된 자료에 기초한 추정량이 전체 표본에 기초한 추정량보다 평균제곱오차가 더 작다는 것을 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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