I-V 특성 곡선의 2차 미분을 통해서 얻어지는 전자 에너지 분포 함수를 정확하게 구하기 위해서는 스무딩 과정이 반드시 필요하다. 대표적인 스무딩 방법으로 가우시안 확률 밀도 함수를 instrument함수로 이용하는 가우시안 스무딩이 있다. 본 연구에서는 시스템에 따라서 instrument함수가 다르다는 점에 착안하여, 여러 가지 다른 종류의 확률 밀도 함수를 instrument함수로 사용 스무딩에 적용하여 확률 밀도 함수에 따른 노이즈 제거 및 전자 에너지 분포 함수의 정확도를 비교하였고. 동시에 대표적인 범용 스무딩 방법인 사비츠키-골래이 스무딩, Polynomial fitting과도 그 결과를 비교 분석하였다.
위상이 불규칙적으로 변하는 RZ와 NRZ 신호에 대하여 전력 밀도 스펙트럼을 구하였고 신호의 펄스폭 점유율은 가변으로 하였다. 이때 불규칙 위상의 확률분포는 구간 내에서 일정하다고 가정한다. 단극성 지터없는 신호는 입력된 신호의 기본 주파수의 정수배마다 스펙트럼의 이산성분이 존재하며 이 것은 데이터를 찾기 위한 타이밍 신호로써 이용된다. 그러나 지터가 유입되는 경우에는 이 이산 신호성 분이 점차 감소하게 되며, 균일한 확률 분포를 갖는 지터의 경우는 완전히 소멸하였음을 확인하였다.
본 연구에서는 변성기용으로 사용되는 에폭시 복합체에 대해 절연 파괴 실험을 하고 그 데이터를 와이블 분포 확률을 이용해서 시뮬레이션을 하였다. 에스테르기의 기여에 의한 가교밀도 때문에 저온에서 경화제가 증가할수록 파괴강도가 증가하고 충진제를 첨가한 시료들의 파괴강도는 비충진 시료들의 경우 보다 더 낮았는데 이는 충진제 첨가가 계면을 형성하고 전하가 축적되어 분자의 이동도가 증가되고, 전계가 집중되어 전자 가속화 및 전자 사태의 성장이 초기에 도달되기 때문으로 사료된다. 또한 와이블 분포의 분석으로부터 허용 절연파괴 확률이 0.1[%]로 주어질 때, 인가 전계값은 21.5[kV/mm] 이하가 되어야 함을 확인하였다.
풍력터빈에서 전력생산량은 속도의 세제곱에 따라 바람의 속도에 크게 영향 받는다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 새만금 인근 해안의 2005부터 2007년까지의 AWS(지역별 관측자료)와 해양에서 떨어진 새만금 서해의 2000년부터 2009년까지 QuikSCAT위성 데이터를 이용하여 속도에 따른 확률 밀도 분포를 획득하였다. 측정된 관측 데이터는 80m 높이에서의 보정 자료를 근거로 하였으며, IEC 61400-12와 13을 근거로 실증단지 적합성에 대한 분석을 하였다.
파워(>2)분산함수를 가진 자연지수계열군에 속하는 분포들의 확률밀도함수는 무한급수로 표현되기 때문에 분포들의 유용성에도 불구하고 취급하기가 매우 힘들다. 따라서 이 논문에서는 분포들에 대한 백분위수들의 표를 제시하고자 하였다. 확률밀도 함수의 형태때문에 계산하기 곤란했던 몇가지 백분위수들이 위 분포들이 가지는 확률적 성질들에 기인하여 구해지는 근사백분위수에 의해 상당히 잘 대체될 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 라이시안(Rician) 감쇄가 존재하는 채널 환경에서 협대역 잡음이 더하여진 경우에 대역 여파기를 통과한 수신신호의 위상오류에 대한 확률 밀도 함수를 유도하고 0차 모먼트가 1이 됨을 보임으로써 확률밀도 함수로서의 타당성을 검증한다. 일반적으로 감쇄 환경에서 시스템의 오류 확률은 먼저 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN : Additive White Gaussian Noise)만이 존재할 때의 오류 확률을 구한 후, 그 결과 식을 해당 감쇄에 대한 확률 밀도 함수로 평균을 취하여 구한다. 하지만 본 논문에서는 감쇄 환경에서의 수신 신호에 대한 위상 오류식을 구한 다음, 그 식을 한번의 이중 적분을 취함으로써 오류 확률을 구하게 된다.
이 논문에서는 나카가미 감쇄가 존재하는 채널환경에서 대역 여파기를 통과한 수신 신호의 위상 오류와 포락선에 대한 확률 밀도 함수를 유도한다. 유도된 확률 밀도 함수를 이용하여 나카가미 감쇄 환경에서 동기 BPSK, 비동기 FSK, DPSK 그리고 비동기 ASK의 오류 확률을 새로운 방법으로 유도한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.298-301
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1998
HMM 훈련 방법에 따른 음소인식률의 변화에 대하여 기술한다. 음성모델은 이산 확률 밀도 혹은 연속 확률 밀도를 갖는 HMM을 사용하였으며, 훈련 알고리즘으로서는 forward-backward 와 segmental K-means 알고리즘을 사용하였다. 연속 확률 밀도는 N개의 mixture로 구성되어 있는데 1개의 mixture로 확장할 경우에서는 이진 트리 방식과 one-by-one 방식을 사용하였다. 여러 가지의 조합을 이용하여 음소인식 실험을 수행한 결과 연속 확률 분포를 사용하고 one-by-one 방식을 사용한 forward-backward 알고리즘이 가장 우수한 결과를 나타내었다.
본 연구는 싱가포르 교과서와 영국의 중등 졸업 자격시험 항목에서 도수밀도(frequency density)라는 개념을 발견하면서 시작되었다. 도수밀도의 수학적 의미를 파악하기 위해 도수밀도 개념의 수학적 연결성을 수학 내적 연결성과 수학 외적 연결성 측면에서 고찰하고, 이에 관한 지도 방안을 소개하고자 하였다. 수학 내적 연결성 측면에서는 고등학교 연속확률분포 단원의 연속확률변수와 확률밀도함수와의 연계성을 탐구하였고, 수학 외적 연결성 측면에서는 중학교 과학 교과의 밀도 개념과의 연계성을 탐구하였다. 연구 결과, 수학적 연결성을 바탕으로 도수밀도 개념의 도입 필요성을 제시했다. 도수밀도의 도입과 지도 방안에 대해서는 싱가포르의 중등 2학년 수학 교과서를 소개하였다. 싱가포르 교과서에서는 비균등 구간의 자료를 히스토그램으로 올바르게 표현하고 정확하게 해석하기 위한 방법으로 도수밀도를 도입하고 있다. 따라서 우리나라도 도수밀도를 도입함으로써 확률밀도함수와 상대도수밀도, 그리고 도수밀도 사이의 수학 내적 연결성을 강조하여 일관성 있게 지도하고, 도수밀도의 과학 교과와의 외적 연결성을 고려하며, 도수밀도 도입 방법으로 싱가포르의 지도 방안을 고려해 볼 수 있겠다.
본 논문에서는 파티클 필터(Particle Filter)를 사용한 모바일 감시 로봇을 위한 실시간 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 파티클 필터는 몬테카를로(Monte Carlo) 샘플링 방법을 기반으로 사전분포확률(Prior distribution probability)와 사후분포확률(Posterior distribution probability)을 가지는 베이지안 조건 확률 모델(Bayesian conditional probabilities model)을 사용하는 방법이다. 그러나 대부분의 파티클 필터에서는 초기 확률밀도(Prior probability density)를 임의로 정의하여 사용하지만, 본 논문에서는 Sum of Absolute Difference (SAD)를 이용하여 초기 확률밀도를 구하고, 이를 파티클 필터에 적용하여 모바일 감시 로봇 환경에서 임의로 움직이는 물체를 강인하게 실시간으로 추정하고 추적하는 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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