• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.3A
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• pp.163-171
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• 2012

The signal model and weighted-average based estimation techniques are proposed to estimate the angle-of-arrival (AOA) parameters of multiple clusters for a low data rate ultrawide band (LR-UWB) based wireless positioning system. It is observed that the weighted-average based AOA estimation technique gives an optimal AOA estimate under few clusters condition, and the average based AOA estimation technique gives a correct AOA estimate under many clusters condition through computer simulation. Also, we can observe that the variance estimation error decreases as SNR increases, and the proposed techniques are superior to the conventional technique from the viewpoint of performance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1741-1745
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• 2006

본 연구에서는 하천에 유입되는 오염물질 중 대부분을 차지하는 비보존성 오염물질의 확산거동을 예측하기 위해 2차원 수심평균된 이송분산방정식에 유한요소모형을 적용하였다. 수치모형 구성을 위해 Galerkin법을 이용한 가중잔차법을 사용하였으며, 복잡한 하천경계를 보다 정확히 재현할 수 있도록 삼각 및 사각요소망의 혼용이 가능하도록 하였다. 모의대상 수질인자는 BOD, DO, 질소화합물, 인화합물, 수온, pH 및 대장균군수이며, 이 가운데 BOD와 DO는 상호 쌍을 이루는 방정식을 풀어야 하는 특수한 형태이므로 별도로 취급하였다. 순간주입 및 연속주입에 의한 비보존성 오염물질의 확산거동을 모의하였으며, 시간에 따른 민감도를 분석하기 위해 보존성 오염물질의 확산거동과 비교하였다. 해석해를 이용해 순간주입된 오염물질의 오염운을 구하는 식을 유도하고 해석해와 본 연구에서 개발한 수치모형에 의한 수치해를 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.88-88
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• 2011

수자원에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있으며 기본적으로 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로서 이용된다. 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되는 것이 일반적이며 우리가 목표로 하는 장기간의 일강수량자료의 획득이 어렵기 때문에 단기간의 일강수량자료를 장기 모의하여 이용하게 된다. 일강수량을 모의하는데 있어서 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이며, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의에서 발생하는 가장 큰 문제점은 극치강수량을 재현하기 어렵다는 점이다. 이러한 문제점으로 인해 수자원 계획을 수립하는데 있어서 불확실성을 가중시키고 있다. 특히 일강수량 모의기법을 통해서 추정되는 빈도강수량의 과소추정으로 인해 수공구조물 설계 시에 신뢰성을 확보하는 데 문제점이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Markov Chain 모형에서 일강수량에 평균적인 특성과 극치특성을 동시에 재현할 수 있도록 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 3개 강수지점에 대해서 기존 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용한 결과 여름의 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 제안한 불연속 Kernel-Pareto 분포형 기반 Markov Chain 모형은 여름의 일강수량 모의 시 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법론은 전체적으로 기존 Markov Chain 모형에 비해 극치강수량을 재현하는데 유리한 기법으로 판단되며, 또한 극치강수량을 일반강수량으로부터 분리하여 모의함으로서 평균 및 중간값 등 낮은 차수에 모멘트 등 일강수량에 전체적인 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.6
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• pp.1171-1180
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• 2010

It is well known that the asymptotic convergence rates of nonparametric regression estimator gets worse as the dimension of covariates gets larger. One possible way to overcome this problem is reducing the dimension of covariates by using single index models. Two coefficient estimation methods in single index models are introduced. One is semiparametric least square estimation method, which tries to find approximate solution by using iterative computation. The other one is weighted average derivative estimation method, which is non-iterative method. Both of these methods offer the parametric convergence rate to normal distribution. However, practical comparison of these two methods has not been done yet. In this article, we compare these methods by examining the variances of estimators in various models.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.15 no.1
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• pp.1-30
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• 1998

본(本) 연구(硏究)는 한국증권시장에서 대표적 대용시장(代用市場)포트폴리오인 한국종합주가지수(韓國綜合株價指數)와 동일가중지수(同一加重指數)의 효율성에 대한 검증을 Hansen(1982)의 다변량의 GMM에 의하여 실시하고자 하였다. 이를 위하여 먼저, 주식수익률자료(株式收益率資料)에 근거한 산업별(産業別)포트폴리오수익률과 초과시장수익률모형(超過市場收益率模型)의 오차항(誤差項)이 정규분포(正規分布)를 벗어남을 증명함으로써 GMM검증방법(檢證方法)의 정당성을 찾고자 하였다. 정규분포에 대한 검증방법(檢證方法)으로서 왜도와 첨도의 검증과 이를 결합한 Jarque-Bera(1980)검증(檢證)을 실시하였다. 둘째로, Hansen(1982)의 GMM을 대용시장(代用市場)포트폴리오의 효율성(效率性) 검증(檢證)에 적용하는 방법에 대한 연구들인 Mackinlay-Richardson(1991), Harvey-Zhou(1993)와 Campbell-Lo-Mackilay(1997) 등을 기초로하여 이들의 방법론을 개선한 3가지의 효율성(效率性) 검증방법(檢證方法)을 제시하였다. 셋째로, 이상의 검증방법(檢證方法)들을 토대로 1980년 1월부터 1997년 6월까지 월별주식수익률(月別株式收益率)의 자료(資料)를 11업종으로 분류하여 산업별(産業別)포트폴리오수익률(收益率)과 초과시장수익률모형(超過市場收益率模型)에 의한 오차항(誤差項)이 정규분포(正規分布)를 따르는지와 아울러 대용시장(代用市場)포트폴리오의 효율성을 검증하였다. 검증결과(檢證結果), 산업별(産業別)포트폴리오수익률과 오차항(誤差項)은 대부분 정규성이 기각(棄却)되어 GMM검증방법(檢證方法)의 정당성이 입증되었다. 따라서 GMM에 의한 효율성(效率性)을 검증한 결과, 한국종합주가지수(韓國綜合株價指數)의 경우에는 평균-분산(平均-分散)프론티어(mean-variance frontier)상(上)에서의 대용시장(代用市場)포트폴리오의 효율성(效率性)은 기각(棄却) 할 수 없는 것으로 나타났으나 평균수익률(平均收益率)이 GMVP의 수익률보다 낮았기 때문에 효율적(效率的) 프론티어(efficient frontier)상(上)의 대용시장(代用市場)포트폴리오의 효율성(效率性)은 기각(棄却)되어 대용시장지수로서의 문제점이 있는 것으로 나타났다. 그러나 동일가중지수(同一加重指數)는 평균수익률이 GMVP의 수익률보다 높을 뿐만아니라 효율적(效率的) 프론티어상(上)의 대용시장(代用市場)포트폴리오의 효율성(效率性)도 채택되어 한국종합주가지수(韓國綜合株價指數)보다 우월한 지수(指數)인 것으로 나타났다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.1B
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• pp.9-20
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• 2012

Recently to overcome limitations of conceptual, hydrological and physics based models for flood stage forecasting, multiple linear regression model as one of data-driven models have been widely adopted for forecasting flood streamflow(stage). The objectives of this study are to compare performance of different multiple linear regression models according to regression coefficient estimation methods and determine most effective multiple linear regression flood stage forecasting models. To do this, the time scale was determined through the autocorrelation analysis of input data and different flood stage forecasting models developed using regression coefficient estimation methods such as LS(least square), WLS(weighted least square), SPW(stepwise) was applied to flood events in Jungrang stream. To evaluate performance of established models, fours statistical indices were used, namely; Root mean square error(RMSE), Nash Sutcliffe efficiency coefficient (NSEC), mean absolute error (MAE), adjusted coefficient of determination($R^{*2}$). The results show that the flood stage forecasting model using SPW(stepwise) parameter estimation can carry out the river flood stage prediction better in comparison with others, and the flood stage forecasting model using LS(least square) parameter estimation is also found to be slightly better than the flood stage forecasting model using WLS(weighted least square) parameter estimation.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.6
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• pp.957-968
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• 2021

Inverse censoring probability weighting (ICPW) is a popular technique in survival data analysis. In applications of the ICPW technique such as the censored regression, it is crucial to accurately estimate the censoring probability. A simulation study is undertaken in this article to see how censoring probability estimate influences model performance in censored regression using the ICPW scheme. We compare three censoring probability estimators, including Kaplan-Meier (KM) estimator, Cox proportional hazard model estimator, and local KM estimator. For the local KM estimator, we propose to reduce the predictor dimension to avoid the curse of dimensionality and consider two popular dimension reduction tools: principal component analysis and sliced inverse regression. Finally, we found that the Cox proportional hazard model estimator shows the best performance as a censoring probability estimator in both mean and median censored regressions.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.20 no.3
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• pp.125-140
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• 2017

Until recently, regression based spatial interpolation methods and Kriging based spatial interpolation methods have been largely used to estimate land price or housing price, but less attention has been paid on comparing the performance of these spatial interpolation methods. In this regard, this research applied regression based spatial interpolators and Kriging based spatial interpolators for estimating the land prices in Dalseo-gu, Daegu metropolitan city and evaluated the accuracy of eight spatial interpolators. OLS, SLM, SEM, and GWR were used as regression based spatial interpolators while SK, OK, UK, and CK were employed as Kriging based spatial interpolators. The global accuracy was statistically evaluated by RMSE, adjusted RMSE, and COD. The relative accuracy was visually compared by three-dimensional residual error map and scatterplot. Results from statistical and visual analyses indicate that GWR reflecting the spatial non-stationarity was a relatively more accurate spatial predictor to estimate land prices in the study area than SAR and Kriging based spatial interpolators considering the spatial dependence. The findings from this research will contribute to the secondary research into analyzing the urban spatial structure with land prices.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.5 no.2
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• pp.109-118
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• 1976

현행 일반적으로 쓰여지고 있는 물가지수 산식은 기준시점의 거래량(또는 거래금액)을 상품별 가중치(weight)로 삼는 가중총합방식(weighted aggregate formula, 또는 가중산술평균산식)으로서의 Laspeyres식이라 함은 주지하는 바와 같다. 그것이 상품별로 유통면의 중요성을 분명히 감안하여 있고, 비교시점의 가격변동만이 계산에 반영된다는 점에 있어서 물가지수로서의 실용성이 널리 인정되어 있는 산식이다. 그러나 Lasperyres식의 난점을 또한 많은 것이니 그 가운데 특히 가중치의 고정성과 관련하여 기준시점의 이동에 따른 전후 물가지수의 비연결성은 결정적 결함이라 할 수 있다. 여기에 이 식의 지수적 허구성이 흔히 논의되고, 이른바 Paasche check라 하여 수시로 조사한 거래량(또는 거래금액)에 의하여 물가지수의 가중치로 삼아서 전자를 검정하는 방법도 쓰여지는 형편이다. 필지는 일찌기(1973년) Laspeyres식의 상품별 가중치에 관한 객관적 평가법의 하나로서 산업(따라서 상품)의 연관분석적 수단에 의한 약간의 시안을 발표한 바 없지 않았다. 그것은 요약컨대 산업연관분석에 쓰이는 투입계수표를 중심삼아 한 상품가격이 다른 상품가격에 미치는 파급효과, 따라서 물가에 미치는 파급력을 계산하고, 나아가서 각 상품의 수요 및 공급함수를 도입하여 그들 계수를 추정함으로써 가중치의 객관화를 꾀해 본 것이 전고의 골자이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.749-753
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• 2010

본 논문에서는 하천에 유입되는 오염물질 중 대부분을 차지하는 비보존성 오염물질의 확산거동을 분석하기 위해 2차원 수심 평균된 이송분산방정식에 유한요소법을 적용하였다. 수치모형 구성을 위해 SUPG(Streamline-upwind Petrov-Galerkin)법을 이용한 가중잔차법을 사용하였다. 모의대상 수질인자는 BOD와 DO이며, BOD 농도 결과가 DO 농도 계산에서의 입력 자료로 이용되도록 상호 연계를 형성하였다. 모형의 검증을 위하여 직사각형 수로에 선원으로 연속주입하여 얻은 수치해와 해석해를 비교하였다. 비교결과 수치해와 해석해의 결과가 서로 일치하는 것을 볼 수 있었다.