• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.209-213
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• 2005

본 논문에서는 1차 자기회귀모형에서 자기회귀계수에 대한 여러 가지 추정량들의 분포함수에 대한 근사적추론 방법에 대해 연구하였다. 이차형식에 대한 안장점근사의 결과를 이용한 이 근사법은 여러 형태의 추정량들에 대해 근사분포의 유도과정이 불필요하며, 소표본은 물론 통계적 추론의 주요 관심영역에서의 근사정도가 매우 뛰어난 장점을 가지고 있다. 모의실험을 통해 Edgeworth근사를 비롯한 기존의 여러 근사법보다 효율이 뛰어남을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.103-115
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• 2007

본 논문에서는 1차 자기회귀모형에서 자기회귀계수에 대한 여러 가지 추정량들의 분포함수에 대한 근사 방법에 대해 연구하였다. 자기회귀계수의 여러 추정량들을 이차형식의 관점에서 이해하고, Na와 Kim(2005)에 의한 안장점근사의 결과를 이용한 새로운 근사법을 제시하였다. 이 방법은 정규근사를 비롯한 기존의 근사법과는 달리 추정량에 대한 근사분포의 유도과정이 불필요하며, 소표본은 물론 통계적 추론의 주요 관심영역에서의 근사정도가 매우 뛰어난 장점을 가지고 있다. 모의실험을 통해 Edgeworth 근사를 비롯한 기존의 여러 근사법보다 효율이 뛰어남을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.513-520
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• 2010

잡음에 의한 열화현상은 디지털화된 데이터의 인지도를 저하시킨다. 따라서 신호의 에지 성분을 보존함과 동시에 잡음을 제거하기 위한 시간영역과 주파수영역의 다양한 방법들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 신호에 중첩된 복합적인 잡음을 감소시키기 위해, 웨이브렛 근사 계수를 이용한 새로운 잡음 제거 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 신호의 에지와 잡음에 대한 구분 성능을 향상시키기 위해, 웨이브렛 근사계수의 누적으로부터 얻어지는 오차함수의 분포특성을 이용하였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.494-502
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• 2002

본 연구는 실측 잔향음 자료에서 나타나는 단주기적 시변동성 신호 간섭 (interference)을 억제하기 위해 Ecart-Young 이론을 토대로 자료 행렬로부터 낮은 계수를 추출하여 근사화하는 낮은 계수 근사법 (LRA: Low Rank Approximation) 기법을 제안하였다. 이 기법을 실측 자료에 적용한 결과, 잔향음 신호와 시변동성 신호가 분리되었으며 이때 적절한 낮은 계수를 추출키 위해서 특이치 분해법 (SVD: Singular Value Decomposition)이 사용되었다. 잔향음 신호의 억제는 LRA를 통해 얻어진 근사치와 실측치 사이의 잔차를 계산함으로써 수행하였으며 결과적으로 LRA을 이용하여 시간적으로 안정적인 잔향음 신호를 획득함으로써 능동 소오나 시스템 운용 및 잔향음 모델링시 적용 가능성을 제시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권3호
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• pp.174-186
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• 2009

경계면이 존재하는 해양에서의 수중 음파 전달 모델링 시 일반적으로 평평한 경계면을 가정하고 Rayleigh가 제안했던 반사계수를 이용해 반사파를 계산할 수 있다. 하지만 해수면이나 해저면과 같은 실제 해양의 경계면은 불규칙적인 거칠기를 가진다. 이러한 경계면에서의 반사 손실은 실험식이나 산란 이론에 기반한 간섭 반사 계수를 계산하여 구할 수 있다. 본 논문에서는 섭동 이론, Kirchhoff 근사법, 작은 가지 근사법과 같은 산란 이론을 이용하여 유체-유체 경계면에 대한 간섭 반사 계수를 각각 유도한다. 이를 이용하여 임의의 거칠기를 가지는 해수면과 해저면에 대한 각 산란 이론의 간섭 반사계수를 계산하며, 이 결과를 Rayleigh 반사 계수와 비교하여 경계면의 거칠기에 따른 반사 손실을 분석한다. 또한, 섭동 이론과 Kirchhoff 근사법의 결과를 일반적으로 적용 범위가 넓은 작은 기울기 근사법의 결과와 비교하여 각 이론의 유효범위에 대해 고찰한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.130-134
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• 1985

영상신호의 이차원 코사인 변환부호화에 있어서 변환계수의 분포계수화는 매우 중요하다. 그 이유는 블록양자화 시 분포함수를 잘못 가정하면 양자화잡음이 매우 커지기 때문이다. 본 논문에서는 일반화된 가우시안 분포함수를 이용하여 test를 행한 결과 AC변환계수들은 shape parameter가 0.6인 일반화된 가우시안 분포로 잘 근사화된다는 결과를 얻었다. 이차원코사인 변환부호화의 컴퓨터 시뮤레이션을 통해 Laplacian이나 Gaussian분포로의 근사화와 비교한 결과 shape parameter가 0.6인 일반화된 가우시안 분포로 근사화하는 경우 실험치와 이론치가 거의 일치하며 추력신호 잡음비도 가장 크게 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.23-32
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• 2012

본 논문은 유한모집단에서 회귀계수추정량의 근사편향과 근사분산을 다루고 있다. 유한모집단에서 고정크기 포함확률비례표본을 추출하고 이 표본에서 조사된 데이터에 기초하여 회귀계수를 일반최소제곱추정량과 가중최소제곱추정량으로 추정할 때 두 추정량의 편향, 분산 그리고 평균제곱오차의 근사식을 유도하였다. 그리고 두 추정량의 효율을 비교하기 위하여 두 추정량의 분산을 비교하는 필요충분조건을 제시하였다. 또한 수치적인 비교를 위하여 간단한 예제를 소개하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 춘계학술대회 논문집 전기설비전문위원
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• pp.318-321
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• 2009

누전차단기 설치 상태에서도 전기화재가 지속적으로 발생함에 따라 전기화재의 원인이 되는 전기 아크에 대한 관심이 증가하고 있는 실정으로 본 논문에서는 UL1699의 아크 저해시험(inhibition tests)에서 제시하고 있는 직렬 아크코장시험(Arc generator test)을 실시하고, 아크고장전류 분석방법으로 최근에 많이 사용되고 있는 이산 웨이블렛 변환을 이용한 3가지 분석방법에 대하여 아크고장전류 검출 확률을 분석하였다. 분석결과, (1) 근사계수 분석에 의한 최대치 변화율 실효치 변화율 분석방법은 46%의 검출 확률을 얻을 수 있었고, (2) 상세계수 분석에 의한 최대치 변화율 실효치 변화율 분석방법은 62%, (3) 근사계수 분석에 의한 잡음량 변화율 shoulder 변화율 분석방법은 100% 검출 확률을 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.449-461
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• 1999

본 논문에서는 패널회귀모형에서 내부변환(within transformation) 추정량을 이용하여 회귀계수에 대한 정확한 신뢰구간을 제시하였다. 아울러 이러한 신뢰구간의 효율성을 신뢰계수(confidence coefficient)와 신뢰구간의 평균길이(average length of confidence interval)을 사용하여 모의실험을 통하여 다른 근사적 신뢰구간들과 비교하였다. 실험결과, 내부변환추정량을 이용한 신뢰구간은 다른 근사적 신뢰구간들에 비해 명목신뢰계수를 정확히 유지하였고, 신뢰구간의 평균길이도 다른 방법들에 비해 짧은 결과를 보았다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제12권3호
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• pp.49-62
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• 2011

본 논문에서는 패널회귀모형에서 회귀계수 추정량으로 일반최소제곱추정량과 가중최소 제곱추정량의 설계기반 성질을 고찰한다. 회귀계수의 최소제곱추정량을 선형화하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산, 그리고 근사평균제곱오차의 수식과, 가중최소제곱추정량의 근사분산 수식을 유도한 후, 모의실험을 통하여 두 추정량의 근사분산 및 근사평균 제곱오차의 크기를 수치적으로 비교한다. 모의실험에서는 한국복지패널 3개년 데이터를 모집단으로 간주하고, 가구소득 변수를 관심변수로 하며 가구와 가구주 관련 7개 변수를 설명변수로 하는 유한모집단 회귀계수를 고려한다. 두 추정량의 설계기반 성질을 비교하기 위하여 표본수를 50에서 1,000까지 50 간격으로 설정하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산 그리고 가중최소제곱추정량의 근사분산을 계산한다. 모의실험을 통하여 다음과 같은 경향을 확인하였다. 첫째, 표본의 크기가 커지면 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차가 가중최소제곱추정량의 분산보다 커진다. 둘째, 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차를 가중최소제곱추정량의 분산으로 나눈비(ratio)는 설명변수에 따라 크기가 다르게 나타나고, 일반최소제곱추정량의 편향이 클수록 큰 값을 보인다. 셋째, 분산만 비교하면 일반최소제곱추정량의 분산이 가중최소제곱추정량의 분산보다 대부분의 경우에 더 작게 나타난다.