| 초록 |
□ 연구개요 본 연구는 다양한 시계열 또는 신호자료를 통계적 방법론을 통해 변환하여 의미 있는 결과를 얻고자 한 연구이다. 첫 번째로는, 신호자료의 coherence (간섭성) 분석을 통한 상관성 분석이다. 본 연구에서는 기존의 coherence 분석을 확장하여 분위수 coherence를 제안하였고, 특히 long memory process를 가지는 현실적인 신호자료에 적용 가능한 분석방법론을 개발하고자 하였다. 두 번째로는, 가속도계 자료의 분석이다. 환자가 차고 있는 작은 센서를 통하여 측정된 가속도 신호자료를 분석하여 운동패턴, 운동량 등의 분석을 하고자 한다. 이 또한 자료 자체의 분석보다는 주어진 신호자료를 변환하여 운동량을 측정하는 통계량, 또는 운동패턴을 측정하는 통계량을 새롭게 개발하여 자료에서 의미있는 결과를 도출하고자 하였다. 세 번째로 제안하는 연구주제는 long memory process에서의 long memory parameter 예측이다. 위의 두 연구주제 모두 실제로 측정된 신호자료 또는 시계열 자료를 분석하고 자 한다. 하지만 이러한 실제 자료는 long memory property를 가지는 경우가 대부분이고, 이러한 process를 가지는 신호자료의 경우, 그 long memory parameter를 예측하는 일이 매우 중요하다. 따라서 이를 효과적으로 예측하는 방법론을 개발하고 기존의 방법론과의 비교를 통해 그 우수성을 보이고자 하였다. □ 연구 목표대비 연구결과 목표하였던 방법론들에 대해 이론 개발이 완성되었고, 시뮬레이션 및 실제 자료 분석을 통해 그 우수성을 확인하였다. 관련하여 논문 3개가 출판되었고, 현재 2개의 논문은 revision 중이다. □ 연구개발결과의 중요성 본 과제는 기후학, 의학, 금융, 신호처리 분야 등 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 개발했다는 데 그 의의가 있다. 첫 번째 연구주제인 coherency분석의 경우 이미 기상학과 의학에서 활발히 연구되고 있는 방법론인 만큼 분위수로의 확장 및 다양한 분포가정에서 이론적 증명이 중요하다. 또한, 가속도계 자료 분석 또한 실제 자료인 가속도계 자료에 맞추어 분석방법을 개발함으로써 자료적응적인 결과를 도출할 수 있고, 웨어러블 장치 등에서의 활용 가능성이 굉장히 높다. 또한 가속도계 자료 뿐만 아니라 이를 확장하여, 심박수 측정, 수면측정 등 다양한 자료분석으로 확장이 가능하다는 점 또한 본 연구의 필요성을 설명하는 점이다. 마지막 연구주제인 long memory parameter예측은 이러한 응용방법론 개발을 위한 이론적 토대를 마련하는 연구이다. 모든 통계학적 방법론은 시뮬레이션과 실제자료 분석을 통해 그 우수성을 보일 수 있지만, 그에 앞서 이론적 증명을 통해서 방법론의 수리학적 기반을 마련하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 이론 증명 또한 함께 수행함으로써 방법론의 수학적 토대를 만들었다. (출처 : 연구결과 요약문 3p) |
