고주파수 대역을 사용하는 위성통신 시스템의 링크 성능 저하의 가장 큰 요인 중의 하나가 강우 감쇠라고 할 수 있으며, 이러한 강우 감쇠를 보상하기 위한 가장 효율적인 방법으로써, 적응형 전송방식을 사용하고 있다. 강우 감쇠에 대처하기 위한 적응형 전송 방식을 개발하고 설계하는데 있어서 중요한 요소 중의 하나가 실제 발생하는 강우 감쇠에 대한 동적 시뮬레이션 모델이다. 본 논문에서는 초 단위 강우 감쇠 실측 데이터에 대한 통계치를 바탕으로 Markov 프로세스 모델을 이용하여 모델링하는 절차를 기술한다. 먼저 실측된 데이터의 통계적 특성을 추출하여 4가지 상태를 가지는 Markov 프로세스를 정의하고, 이를 이용하여 모델링된 데이터와 실측 데이터를 비교 분석한 결과를 제시한다.
다중 정현파의 주파수를 추정하는 최우도(ML) 방법은 주파수 추정에 정밀도를 보여주고 있으나, 최우도 함수가 주파수 추정에 쓰이는 경우 고도의 비선형성 때문에 추정에 많은 희생을 요구하고 있다. 본 논문에서는 최우도 방법의 비선형성을 개선하기 위해, 신호속에 포함된 정현 주파수의 추정을 용이하게 할 수 있는 단순화된 최우도 방법을 제시한다. 이 새로운 주파수 추정 방법을 백색 또는 칼라 잡음의 보기들에 적용하고, Monte-carlo 시뮬레이션을 실행하여 통계적 평균값, 평균 제곱근 및 상대 바이어스를 기존의 가장 우수한 방법인 MFBLP 방법과 비교한다. 또한 스펙트럼 파우어 밀도와 단위 원에서의 주파수 위치를 그림을 통하여 나타낸다.
기동표적의 추적은 실제의 표적 궤적과 기동의 통계적 특성을 미리 알 수 없기 때문에 매우 어려운 일이다. 이를 해결하기 위한 여러 가지 기법들이 제안되었고 이들 방식은 과거의 고전적인 방법에 비해 상당한 성능향상을 가져왔다. 이들 중에서 많이 사용되고 있는 방법은 입력추정, 가변차원 및 회전가속도 추정기를 사용하는 필터이다. 이들에 대한 성능은 각각 해석되어 왔으나 비교 분석되지 않았다. 본 논문에서는 칼만필터를 기본으로 한 이들 필터에 대하여 추적 성능을 비교한다. 실제적인 기동표적의 추적에 용이하게 적용할 수 있도록 3가지 종류의 회전 기동에 대해 Monte-Carlo 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 비교 분석함으로써 각 필터에 대한 특성을 해석한다.
본 논문에서는 등간격 선형어레이로 입사하는 다중 인코히어런트 평면파의 도래각을 추정하기 위하여 신호부각법과 결합된 MUSIC(SE-MUSIC)을 제안한다. 제안된 SE-MUSIC 알고리즘은 다음 두 가지 과정을 중심으로 이루어진다. (i) 먼저 이상적인 공분산행렬이 갖는 특성을 가지며 Frobenius norm 면에서 추정된 공분산행렬에 가장 가까운 부각된 행렬을 찾고 (ii) 다음으로 부각된 행렬에 MUSIC 방법을 적용하여 입사신호의 도래각을 추정한다. 낮은 신호대 잡음비 환경에서도 제안된 SE-MUSIC이 기존의 MUSIC보다 분해능면이나 통계적 성능 면에서 우수한 성능을 제공함을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알 수 있었다.
임상시험의 자료에 대하여 통계적 검정을 실시하는 경우 유의수준 5%를 사용하는 것이 관례이다. 하지만 동등성 시험을 신뢰구간을 사용하여 검정하는 경우, 신뢰도 90%인 신뢰구간이 사용되고 있다. 흔히 신뢰도 $1-{\alpha}$인 신뢰구간을 검정에 사용하는 경우, 그 검정법의 유의수준은 ${\alpha}$이다. 이 때문에 동등성 검정에서 신뢰도 90%인 신뢰구간을 사용하게 되면, 유의수준은 10%가 되는 것이 아닌가 하는 혼란을 일으켰다. 본 논문에서는 이와 관련된 이슈들을 관련 문헌의 검토와 시뮬레이션을 통하여 명확하게 하여, 제약회사, CRO, 대학병원 등에 종사하는 통계전문가들에게 도움을 주고자 한다.
본 논문에서는 비선형시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류하기 위한 신경회로망기반 다중고장모델을 이용한 고장감지 및 분류 방법을 제안한다. 시스템에 변화가 발생하면 시스템의 출력과 신경회로망 공칭모델 출력 사이의 오차가 고장감지를 위한 문턱값을 넘고, 고장이 감지되면 각 신경회로망 고장모델 출력과 시스템 출력 사이의 오차를 이용하여 통계적 기법으로 고장을 분류한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 제안한 고장진단방법이 비선형시스템에서의 고장감지 및 분류문제에 잘 적용됨을 알 수 있다.
본 연구에서는 이종 무선융합망에서 실시간 서비스 품질의 지속성을 보장하면서도 자원의 이용도를 극대화하기 위한 자원운영 방안인 PRA(Priority Resource Allocation)를 제안한다. PRA에서는 예약된 자원을 사용하여 실시간 서비스 데이터를 우선적으로 전송하되 그 전송률이 감소하면 비실시간 서비스가 여분의 대역폭을 일시적으로 이용한다. 실시간 세션의 가변 전송률에 근거한 통계적 다중화 기법을 통하여 PRA 방식이 실시간 서비스의 품질을 만족시키면서도 동시에 접속 가능한 가입자 수를 최대화할 수 있음을 시뮬레이션에 의해 확인한다.
본 논문에서는 순환 DFT 기반의 위상 측정 알고리즘을 구현함에 있어서 계수 근사 및 주파수 변이에 따른 성능 열화를 해석하였다. 오차의 영향을 해석하기 위해서 근사 순환 DFT식을 이용하여 오차 방정식(error dynamics)을 정의하고 이의 통계적 특성을 이용하여 오차의 특성을 분석한다. 오차 전력은 오차파급의 주요 영향 요소인 근사 bit수, DFT 구간 길이와 잡음에 관한 closed-form으로 유도되어 진다. 해석적으로 유도한 식과 시뮬레이션 실험을 통해 얻을 결과를 비교하여 타당성을 확인하였다.
신경 회로에는 반드시 어떤 의미의 피이드백이 존재한다. 신경 회로의 기본 적인 정보처리 능력을 연구하는 측면에서는 피이드백이 없는 계층형 회로의 동작 특성 및 제 성질에 대한 논의의 중요성에 의문의 여지는 없으나, 여기서는 다이내믹한 시스템 으로서의 신경회로망 모델의 본질에 보다 직접적으로 다가갈 목적으로 지연 시냅스를 가진 귀환형 신경 회로를 대상으로 그 다이나믹스를 이론적으로 해석한 결과를 기술 한다. 본 논문에서 제안한 신경회로망 모델의 상기 다이나믹스를 설명하기 위하여 통계적 해석법을 도입하였으며, 이러한 이론 해석의 결과를 컴퓨터 시뮬레이션과 비교하여 그 타당성을 입증하였다.
Responses of marine vehicles and ocean structures in a seaway can be predicted by applying the probabilistic approach. When we consider a linear system, the responses in a random seaway can be evaluated through spectral analysis in the frequency domain. But when we treat nonlinear system in irregular waves, it is necessary to get time history of waves. In the previous study we introduced one-directional waves (long crested waves)as wave environment and carried out calculations and experiments in the waves. But the real sea in which marine vehicles and structures are operated has multi-directional waves (short crested waves). It is important to get a simulated random sea and analyse dynamic problems in the sea. We need entire sample function or probabillty density function to infer statistical value of random process. However if the process are ergodic process, we can get statistical values by analysis of one sample function. In this paper, we developed the simulation technique of multi-directional waves and proved that the time history given by this method keep ergodic characteristics by the statistical analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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