In car insurance, the loss ratio is the ratio of total losses paid out in claims divided by the total earned premiums. In order to minimize the loss to the insurance company, estimating extreme quantiles of loss ratio distribution is necessary because the loss ratio has essential prot and loss information. Like other types of insurance related datasets, the distribution of the loss ratio has heavy-tailed distribution. The Peaks over Threshold(POT) and the Hill estimator are commonly used to estimate extreme quantiles for heavy-tailed distribution. This article compares and analyzes the performances of various kinds of parameter estimating methods by using a simulation and the real loss ratio of car insurance data. In addition, we estimate extreme quantiles using the Hill estimator. As a result, the simulation and the loss ratio data applications demonstrate that the POT method estimates quantiles more accurately than the Hill estimation method in most cases. Moreover, MLE, Zhang, NLS-2 methods show the best performances among the methods of the GPD parameters estimation.
Hong-Yeon Cho;Weon Mu Jeong;Ju Whan Kang;Gi-Seop Lee
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.35
no.4
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pp.84-94
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2023
The wave height and period regression curve is widely used to estimate the design wave period. In this study, the parameters of the curves are estimated, compared, and evaluated using the linear, robust linear, and nonlinear regression methods, respectively. The data used in the design wave height estimation are the annual maxima (AM) wave height and period data sets divided by typhoon and non-typhoon conditions, provided by the Ministry of Oceans and Fisheries (2019). The estimation parameters show significant differences in the local coastal waters and the estimation methods. The estimation parameters based on the Suh et al. (2008, 2010) method show the apparent bias, under-estimation in the intercept (scale) parameter, and over-estimation in the slope (exponent) parameter, respectively.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.4
no.1
s.6
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pp.63-71
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2005
This paper proposes the channel estimation method robust to severe frequency selective fading channels in O%M system using wide bandwidth for the high data rate transmission. DDCE, which uses data between the high correlated symbols, is usually used for channel estimation in the slow fading channels. DDCE can get high gains in the non-selective channels. As the bandwidth of system gets wider, it becomes more severe frequency selective fading environments so that the reliability of data becomes lower and error flow is occurred. FE method, this paper proposed, uses the relation between sub-carriers of OFDM in frequency selective fading channels so FE method gets some gains by adapting the power value at a target frequency to the mean value of channel estimated values of adjacent sub-carriers. Because FE uses only preamble unlike DDCE using data, it is independent of data rate related to the reliability of data and the number of multipath. Consequently, FE can obtain considerable gains in the wideband systems where the errorflow of DDCE is occurred, and FE is applicable to frequency selective fading environments.
In the case of robot and Argument Reality applications using a camera in environments, a technology to estimate planes is a very important technology. A RGB-D camera can get a three-dimensional measurement data even in a flat which has no information of the texture of the plane;, however, there is an enormous amount of computation in order to process the point-cloud data of the image. Furthermore, it could not know the number of planes that are currently observed as an advance, also, there is an additional operation required to estimate a three dimensional plane. In this paper, we proposed the real-time method that decides the number of planes automatically and estimates the three dimensional plane by using the continuous data of an RGB-D camera. As experimental results, the proposed method showed an improvement of approximately 22 times faster speed compared to processing the entire data.
In underwater communications, to compensate performance degradation induced from rapidly changing channel transfer characteristic, multi-band communication method which allocate the same data to different frequency bands is used. However, the multi-band configuration may have worse performance than the single-band one because performance degradation in a particular band affects the output from the entire bands. This problem can be solved through a receiving end that analyzes error rates of each band, sets threshold values and allocates lower weights to inferior bands. Therefore, this paper proposed a weighting algorithm based on estimated Bit Error Rate (BER) which analyzes reliability of received data based on the performance difference between demodulated and decoded data. Employing turbo codes with coding rate of 1/3, we evaluate the performance of the proposed weighted multi-band transmission model in real underwater environments based on optimal simulation parameters. Through the sea trial experiment, we confirmed error performance was improved by applying the proposed weighting algorithm.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.2
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pp.17-32
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2022
This study explored an approach to estimate a flow-density diagram(FD) on a link in highway traffic environment by utilizing probe vehicles' time headway records. To study empirical flow-density diagram(EFD), the probe vehicles with vision sensors were recruited for collecting driving records for nine months and the vision sensor data pre-processing and GIS-based map matching were implemented. Then, we examined the new EFDs to evaluate validity with reference diagrams which is derived from loop detection traffic data. The probability distributions of time headway and distance headway as well as standard deviation of flow and density were utilized in examination. As a result, it turned out that the main factors for estimation errors are the limited number of probe vehicles and bias of flow status. We finally suggest a method to improve the accuracy of EFD model.
대형 할인점 매출 데이터는 G-CRM, 에어기어 마케팅(Area Marketing)에 활용하기 위해 고객의 구매정보와 위치정보를 포함한다. TM중부좌표로 이루어진 고객 위치정보를 이용하여 지점간의 거리를 구할 수 있다. 서로 다른 위치에서 통시에 측정된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면, 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 대형 할인점 매출 자료에 대한 세미베리오그램(Semi-Variogram)의 모형을 추정하고, 관측되지 않은 지역에 대한 할인점 이용권을 공간예측기법으로 예측하였다. 그리고 공간예측 기법을 통해 예측된 할인점 이용권을 토대로 할인점 이용권 지도를 작성하였다. 또한 매출 데이터의 공간이상치 탐지를 위한 방법을 제시하고 실례로 알아보았다.
시험기간 동안 수집된 고장 데이터를 이용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 모델은 많으나 이 예측 방법은 정확하지 못하며, 특히 초기 시험 단계에서는 더욱 더 부정확하여 예측자들은 이러한 소프트웨어 신뢰도 모델의 적용을 주저한다. 한편 소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 유사 프로젝트나 개발 초기에 얻은 정보를 가지고는 신뢰도 예측 데이터로 활용이 불가능하다. 예를 들면 최근의 소프트웨어 시스템들은 항시 유사 프로젝트들로부터 활용이 가능한 일련의 정보와 동일 응용 영역의 초기 또는 최신의 정보들이 변경, 개선되기 때문이다. 본 논문에서는 유사한 프로젝트로부터 얻은 공통의 데이터들을 활용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 방법들을 제안한다. 특히 일반적으로 사용되고 있는 Goel-Okumoto(G-O) 모델이나 고장 검출률을 이용하거나 시험 데이터를 활용하는 방법 등을 이용하여 모델 파라미터를 추정하고 실제 프로젝트 수행중에 얻어진 각종 결과를 토대로 해서 Numerical Algorithm이 아닌 통계적인 관점의 분석 결과와 MLE(Maximum Likelihood Estimation) 추정 방법 등을 동원하여 초기에 우리 프로젝트에 맞는 정확한 소프트웨어 신뢰도 평가 방법을 제안하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.400-402
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2012
본 논문은 모바일 단말기에 장착된 센서를 이용한 QR코드 기반의 인터랙티브한 모바일 증강현실 시스템을 제안한다. QR코드는 많은 양의 정보를 담을 수 있는 2차원 바코드이다. 본 논문에서 활용한 QR코드는 QR코드 메타데이터와 콘텐츠 상세 메타데이터로 구성된다. 메타 데이터를 사용함으로써 기존의 프로그램을 수정하지 않고 사용자가 쉽게 콘텐츠를 작성할 수 있다. 또한 상세 메타데이터를 이용해 마커위에 증강하고자 하는 모델의 정보를 데이터 서버로부터 획득한다. 기존의 증강현실시스템은 영상처리 기반의 카메라 자세 추정을 사용한다. 하지만 모바일 단말기에서는 낮은 사양의 컴퓨팅 파워와 많은 양의 알고리즘 계산으로인해 실시간 카메라 자세 추정이 힘들다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말기에 장착된 센서를 사용하여 카메라의 포즈를 계산 하여 증강현실을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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