• 자원환경지질
• /
• 제28권5호
• /
• pp.487-491
• /
• 1995

음성신호를 임펄스 반응으로 압축시키는데 사용되는 선형예측코드의 다중펄스 방법을 다중반사파를 제거시킬수 있도록 개선시켰다. 다중반사파는 층사이에서 연속 반사에 의해 발생하는 것으로서 탄성파 해석을 어렵게 한다. 본 논문에서는 개선된 다중펄스방법을 이용하여 음원 파형요소를 스파이크로 압축시키고 다중반사파를 제거하도록 하였으며, 지하 정보를 갖고 있는 반사계수 함수의 크기와 위치를 연속 계산방식에 의해 이끌어 냈었다. 개선된 다중펄스 방법의 탄성파 자료에의 적용은 좋은 결과를 보여주고 있다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.102-110
• /
• 2002

측정잡음이 시간에 순차적으로 상관된 경우의 동적 시스템에서의 다중 고장들을 검출하고 진단하는 효과적인 방법을 제시하였다. 제안된 고장검출 및 진단기법은 수정된 상호간섭다중모델 추정 알고리즘을 기반으로 하며 이것은 유색잡음에 대해 자기회귀 모델을 사용하고 측정 차분법을 적용함으로써 일반 비상관 프로세스를 설계하여 상호간섭다중모델 추정 알고리즘에 적용한 것이다.

• 무역학회지
• /
• 제47권5호
• /
• pp.21-37
• /
• 2022

Baltic Dry Index (BDI) is difficult to forecast because of the high volatility and complexity. To improve the BDI forecasting ability, this study apply Bayesian variable selection method with a large number of predictors. Our estimation results based on the BDI and all predictors from January 2000 to September 2021 indicate that the out-of-sample prediction ability of the ADL model with the variable selection is superior to that of the AR model in terms of point and density forecasting. We also find that critical predictors for the BDI change over forecasts horizon. The lagged BDI are being selected as an key predictor at all forecasts horizon, but commodity price, the clarksea index, and interest rates have additional information to predict BDI at mid-term horizon. This implies that time variations of predictors should be considered to predict the BDI.

• 방송공학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.24-35
• /
• 2016

증강현실에서 주변 환경의 조명 분포를 추정하여 자연스러운 그림자 영상을 생성할 수 있다. 그러나 별도의 센서 장비 없이 주변 환경을 해석하는 과정에는 조명 분포의 모델, 가상 객체의 기하정보, 표면의 반사특성 등이 필요하다. 3D 마커를 이용하는 기존의 조명분포 추정 방법은 조명 공간을 지오데식 돔(geodesic dome)으로 모델링하고 마커에 의한 그림자 이미지를 분석한다. 그러나 사전에 설정 된 후보 그림자 맵을 이용하기 때문에 실제 조명의 분포를 정확하게 추정하지 못할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실에서 주변 환경의 광원 정보를 정확하게 추정하기 위해 조명 공간을 계층적으로 분할하는 방법이 제안된다. 제안된 방법은 그래디언트 레이(gradient ray)를 이용해 분할된 그림자 영역과 후보 그림자 맵 간의 상대적 중첩 영역 비(ratio)에 따라 지오데식 돔을 계층적으로 분할한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.42-48
• /
• 1997

본 논문에서는 음성을 비선형 결정론적 발생메카니즘에서 발생되는 불규칙한 신호인 카오스로 보고 상관차원과 Lyapunov 차원을 구함으로써 음성화자식별 파라미터와 음성인식파라미터에 대한 성능을 평가하였다. Taken의 매립정리를 이용하여 스트레인지 어트렉터를 구성할 때 AR모델의 파워스펙트럼으로부터 주요주기를 구함으로써 정확한 상관차원과 Lyapunov 차원을 추정하였다. 이트렉터 궤도의 특징을 잘 나타내는 상관차원과 Lyapunov 차원을 가지고 음성인식과 화자인식의 특징파라미터로의 효용성을 고찰하였다. 그 결과, 음성인식보다는 화자식별의 특징파라미터로타당하였으며 화자식별 특징파라미터로서는 상관차원보다는 Lyapunov 차원이 높은 화자식별 인식율을 얻을 수 있음을 알았다.

• 한국안전학회지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.71-79
• /
• 1992

This paper presents a least-square algorithms of lattice structures and their use for adaptive prediction of time series generated from the dynamic system. As the view point of adaptive prediction, a new method of Identification of dynamic characteristics by means of estimating the parameters of linear auto regressive model is proposed. The fast convergence of adaptive lattice algorithms is seen to be due to the orthogonalization and decoupling properties of the lattice. The superiority of the least-square lattice is verified by computer simulation, then predictor coefficients are computed from the linear sequential time data. For the application to the dynamic characteristic analysis of unknown system, the transfer function of ideal system represented in frquency domain and the estimated one obtained by predicted coefficients are compared. Using the proposed method, the damping ratio and the natural frequency of a dynamic structure subjected to random excitations can be estimated. It is expected that this method will be widely applicable to other technical dynamic problem in which estimation of damping ratio and fundamental vibration modes are required.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.437-437
• /
• 2022

The prediction of dam inflow rate is crucial for the management of the largest multi-purpose dam in South Korea, the Soyang Dam. The main issue associated with the management of water resources is the stochastic nature of the reservoir inflow leading to an increase in uncertainty associated with the inflow prediction. The Autoregressive (AR) model is commonly used to provide the simulation and forecast of hydrometeorological data. However, because its estimation is based solely on the time-series data, it has the disadvantage of being unable to account for external variables such as climate information. This study proposes the use of the Autoregressive Exogenous Stochastic Volatility (ARXSV) model within a Bayesian modeling framework for increased predictability of the monthly dam inflow by addressing the exogenous and stochastic factors. This study analyzes 45 years of hydrological input data of the Soyang Dam from the year 1974 to 2019. The result of this study will be beneficial to strengthen the potential use of data-driven models for accurate inflow predictions and better reservoir management.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권8호
• /
• pp.1752-1758
• /
• 2010

FM-CW 레이다는 구현이 비교적 간단하고 전자파 신호의 외부 탐지 가능성이 낮기 때문에 다양한 목적의 원격탐지 센서로 활용되고 있다. FM-CW 레이다는 주파수 변조된 연속적인 파형의 신호를 송신하고 반사 신호의 복조시에도 같은 신호를 기준 주파수로 사용한다. 따라서 목표물의 거리 및 속도 정보는 비트신호 주파수 형태로 수신되어진다. 그러나 고속으로 이동하는 목표물의 경우 레이다에서의 신호획득 시간이 현저히 짧아질 수 있기 때문에 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 방식에 의한 스펙트럼 추정은 그 해상도 및 정확도가 심각하게 열화 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 모델 파라메터 추정 방법인 AR(Autoregressive) 방법을 적용하여 거리 및 속도 추정 정확도와 해상도를 개선할 수 있음을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제53권3호
• /
• pp.201-214
• /
• 2020

본 연구에서는 듀얼칼만필터를 이용하여 이중편파 레이더 강우의 편의를 실시간으로 보정할 수 있는 방법을 제안하였다. 듀얼칼만필터는 기존의 칼만필터와 달리 두 개의 시스템(상태추정시스템, 모형추정시스템)이 동시에 가동되면서 실시간으로 상태변수가 예측된다. 강우강도 추정치에 보정계수를 적용함으로써 편의보정이 이루어지며, 보정계수는 듀얼칼만필터의 상태-공간모형에 의해 실시간으로 예측된다. 해당 기법을 2016년 7월에 발생한 지속시간이 긴 호우사상에 대해 적용하고 편의보정 결과를 평가하였다. 먼저, 보정계수는 대부분 1과 2 사이의 값으로 산정되어 지상관측 강우강도보다 레이더 강우강도가 약간 과소추정되는 경향을 보였다. 보정계수에 대한 시계열을 설명할 수 있는 모형으로는 AR(1) 모형이 적합한 것으로 확인되었다. 아울러 듀얼칼만필터로 예측한 보정계수는 관측된 자료를 이용하여 산정한 보정계수와 유사한 경향을 가지는 것으로 나타났다. 칼만필터와의 비교 결과, 보정계수의 변동성이 커질수록 듀얼칼만필터가 칼만필터에 비해 우수한 예측 성능을 가지는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 강우의 변동성이 크고, 지속시간이 긴 호우사상에 대한 듀얼칼만필터의 적합성이 검증되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.93-100
• /
• 1988

The Auto Regressive Parameter Estimation and Pattern Classification of EKG Signal for Automatic Diagnosis. This paper presents the results from pattern discriminant analysis of an AR (auto regressive) model parameter group, which represents the HRV (heart rate variability) that is being considered as time series data. HRV data was extracted using the correct R-point of the EKG wave that was A/D converted from the I/O port both by hardware and software functions. Data number (N) and optimal (P), which were used for analysis, were determined by using Burg's maximum entropy method and Akaike's Information Criteria test. The representative values were extracted from the distribution of the results. In turn, these values were used as the index for determining the range o( pattern discriminant analysis. By carrying out pattern discriminant analysis, the performance of clustering was checked, creating the text pattern, where the clustering was optimum. The analysis results showed first that the HRV data were considered sufficient to ensure the stationarity of the data; next, that the patern discrimimant analysis was able to discriminate even though the optimal order of each syndrome was dissimilar.