• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.2 no.1
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• pp.13-21
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• 1995

선형모형에서 오차가 대칭인 분포를 따르는지 또는 한쪽으로 치우친(skewed distribution)분포를 따르는지 검정하는 문제를 다루었다. 또 이러한 검정과정을 분석의 예비단계로 하는 회귀계수의 추정방법에 대해서 연구하고, 모의실험을 통해서 회귀계수 추정법들의 효율을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.413-416
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• 2006

신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.463-473
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• 2001

선형모형의 회귀계수의 L$_1$-추정량의 점근분포는 오차항의 중앙값에 종속되어있는데, 이 값은 잔차의 순서통계량의 함수로 추정될 수 있다. 본 논문에서는 오차항 중앙값의 추정량을 유도하는 몇 가지 방법을 소개하고 몬테칼로 실험을 통하여 가장 바람직한 추정량의 형태를 제안하였다. 또한 제안한 추정량을 이용하면 검정문제에서도 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2005.05a
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• pp.265-269
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• 2005

본 논문에서는 최대 견인력 제어를 위해서 최소 차원 부하 토크 외란 관측기를 이용하여 점착력 계수를 추정하고 추정한 점착력 계수의 미분치를 PI 토크 제어하는 Anti-slip제어를 제안한다. 최소차원 부하 토크 외란 관측기는 회전자의 위치 정보와 토크 전류의 정보를 이용하여 부하 외란토크를 추정하고, 부하 외란 토크에 철도차량 상수를 이용하여 점착력 계수를 추정한다. 또한 부하토크외란 관측기는 구조가 간단하며, 시스템의 외란 및 각종 제어이득, 시스템의 상수 변화에 대해서도 견실한 견인력 제어 특성을 가지고 있다. 이와 같은 시스템의 모델링과 전동기 토크에 대한 회전자의 위치 정보를 이용하여 최소차원 부하 토크 외란 관측기의 상태변수인 점착력 계수를 추정하고, 추정한 점착력 계수의 미분치를 PI토크 Anti-Slip제어하여, 최대 견인력 제어가 되도록 하였다.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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• 2002.09a
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• pp.213-220
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• 2002

본 연구에서는 최근에 개발된 Unscented Particle Filter (UPF)를 사용한 비선형 동적 구조계의 구조계수 규명기법이 연구되었다. 일반적인 비선형 구조계수 추정 문제의 일반 해는 존재하지 않으나, 그에 대한 대안으로써 선형 근사 기법인 extended Kalman filter (EKF)가 비선형 동적 구조계수의 추정에 주로 사용되어왔다. 그러나, EKF는 구간 선형(piecewise linear) 가정으로 인해 biased estimator이고 비선형성이 상대적으로 높을 때 오차가 큰 추정치를 주는 단점을 가진다. 이를 보완하기 위해서 UPF가 개발되었고, 이 기법은 particle filter의 일종으로써 Unscented Kalman filter (UKF)를 사용하여 importance proposal distribution을 생성한다. 수치실험이 SDOF와 MDOF에 대하여 3가지 경우에 대해서 수행되었다. 비선형 SDOF의 수치 실험으로부터 잡음이 가해진 상태에서 UKF가 EKF에 비해 초기 공분산 행렬의 가정에 대해 정확하고 강인한 추정결과를 보여줌을 보였다 최하층의 column에 비선형 거동이 발생하는 5층 전단 빌딩모형의 수치실험으로부터 UKF가 복잡한 구조물의 구조계수 추정능력이 있음을 보여주었다. 여러 가지 수치실험은 UPF가 EKF보다 비선형 동적 구조계수 추정에 있어서 더 나은 방법임을 보여 주었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.257-266
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• 2016

Random Coefficient Autoregressive models (RCA) have attracted increased interest due to the wide range of applications in biology, economics, meteorology and finance. We consider an RCA as an appropriate model for non-linear properties and better than an AR model for linear properties. We study the methods of RCA parameter estimation. Especially we proposed the special case that an random coefficient ${\phi}(t)$ has the initial value ${\phi}(0)$ in the RCA model. In practical study, we estimated the parameters and compared Prediction Error Sum of Squares (PRESS) criterion between AR and RCA using Korean Mumps data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.75-75
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• 2015

오염원과 취수장이 동일 구간 내에 공존하는 국내하천의 특성상, 하천 평면 내에서 오염물의 거동 및 혼합 특성을 보다 정확하게 해석하기 위해서는 2차원 이송-분산 모형의 적용이 필요하다. 이를 위해서는 2차원 모형의 주요 매개변수인 종분산계수와 횡분산계수의 적절한 입력이 매우 중요하다. 하지만 국내외적으로 횡분산계수에 대한 연구는 많이 진행된 반면, 현재까지 종분산계수에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않은 실정이다. 분산계수를 결정하는 방법에는 실측된 농도 자료의 유무에 따라 크게 두 가지로 분류된다. 실측된 농도 자료가 없는 경우, 이론식이나 경험식을 이용하는 방법이 있다. 반면에 추적자 실험 등을 수행하여 실측된 농도 자료가 있는 경우, 모멘트법 또는 추적법을 적용하여 농도-시간 분포 곡선으로부터 분산계수를 계산하는 것이다. 모멘트법은 임의 지점에서 농도의 횡분포를 통해 얻을 수 있는 2차 모멘트의 종방향 변화율이 횡분산계수와 비례한다는 원리를 이용한 것이며, 추적법은 상류부의 관측된 농도를 입력자료로 하여 하류부의 농도를 계산한 후 계산된 농도와 실측된 하류부 농도의 비교를 통해 분산계수를 산정하는 방법이다. 본 연구에서는 불규칙한 단면 형상을 가지는 자연하천에서의 2차원 종 횡분산계수를 산정하기 위해서 Baek & Seo(2010)가 제안한 2차원 유관추적법(2D Stream-tube Routing Procedure)을 적용하였다. 본 연구에서는 국내 자연하천 중 다양한 사행형태를 갖으며 수질오염 사고의 위험이 높은 구간을 선정하고, 추적자로서 Rhodamine WT를 이용하여 현장실험을 수행하였다. 실험에서 수집된 수리량 및 농도자료로부터 추적자의 2차원적 거동을 분석하였으며, 2차원 유관추적법을 적용하여 종분산계수를 산정하였다. 그 결과 하폭 대 수심비(W/H)와 마찰손실관련 무차원변수(U/U*)의 증가에 따라 종분산계수가 증가됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 산출된 종분산계수와 선행 연구에서 수집된 자료를 이용하여 추정식을 개발하였다. 차원해석을 통해 무차원 종분산계수에 영향을 미치는 무차원 인자를 선별하고 회귀분석을 이용하여 종분산계수 추정식을 유도하였다. 추정식을 이용하여 산정한 종분산계수의 범위는 Elder (1959)가 제안한 이론값보다 약 10배 정도로 크게 나타났다. 혼합 특성이 밝혀지지 않은 자연하천에 2차원 확산모형을 적용하고자 할 때 본 연구에서 개발된 추정식으로부터 계산된 종분산계수를 사용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.584-588
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• 2004

본 연구에서는 혼합 확률밀도함수를 이용한 면적감소계수의 추정법을 제안한다. 기존 면적감소계수의 추정에는 동시간 강우자료가 필요하나 그런 자료를 충분히 추하기는 쉽지 않다. 본 연구에서 제안하는 방법은 보다 가용한 일 강우자료를 이용하는 방법으로 강우의 간헐성을 고려하기 위해 연속분포가 아닌 혼합분포를 이용한다. 본 연구에서는 혼합감마분포를 이용하여 금강유역의 면적감소계수를 추정하였으며, 그 결과 보다 쉽게 아울러 기존의 방법에 의한 결과와 잘 대비되는 결과를 얼을 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.12
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• pp.1305-1316
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• 2021

In this study, a new empirical formula for 2D transverse dispersion coefficient was developed using the results of previous tracer test studies, and the performance of the formula was evaluated. Since many tracer test studies have been conducted under the conditions where the width-to-depth ratio is less than 50, the existing empirical formulas developed using these imbalanced tracer test results have limitations in applying to rivers with a width-to-depth ratio greater than 50. Therefore, in order to develop an empirical formula for transverse dispersion coefficient using the imbalanced tracer test data, the Synthetic Minority Oversampling TEchnique (SMOTE) was used to oversample new data representing the properties of the existing tracer test data. The hydraulic data and the transverse dispersion coefficients in conditions of width-to-depth ratio greater than 50 were oversampled using the SMOTE. The reliability of the oversampled data was evaluated using the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve. The empirical formula of transverse dispersion coefficient was developed including the oversampled data, and the performance of the results were compared with the empirical formulas suggested in previous studies using R². From the comparison results, the value of R² was 0.81 for the range of W/H < 50 and 0.92 for 50 < W/H, which were improved accuracy compared to the previous studies.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.4
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• pp.28-34
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• 2010

In this paper, we proposed an algorithm for utilizing visual information for non-contact predicting method of friction coefficient. Coefficient of friction is very important in driving on road and traversing over obstacle. Our algorithm is based on terrain classification for visual image. The proposed method, non-contacting approach, has advantage over other methods that extract material characteristic of road by sensors contacting road surface. This method is composed of learning group(experiment, grouping material) and predicting friction coefficient group(Bayesian classification prediction function). Every group include previous work of vision. Advantage of our algorithm before entering such terrain can be very useful for avoiding slippery areas. We make experiment on measurement of friction coefficient of terrain. This result is utilized real friction coefficient as prediction method. We show error between real friction coefficient and predicted friction coefficient for performance evaluation of our algorithm.