Use of radiocarbon dating is increasing for chronology; however, its variability and discrepancy with existing chronologies can cause doubts in regards to credibility. In this paper, we explore factors that influence radiocarbon dating variabilities. We obtained estimated radiocarbon ages by sending identical samples to several labs multiple times. A Bayesian method was used to analyze the obtained data. From the analysis, we conclude that some factors (such as type of labs and megasamples) can induce variability when estimating radiocarbon age. We identify the size of variability caused by each factor and analyze the estimated variability in each lab corresponds with the reported variability.
In this study, a method for measuring the jitter component in continuous speech is presented. In the conventional jitter measurement method, pitch variabilities are commonly measured from the sustained vowels. In the case of continuous speech, such as a spoken sentence, distortion occurs with the existing measurement method owing to the influence of prosody information according to the sentence. Therefore, we propose a method to reduce the pitch fluctuations of prosody information in continuous speech. To remove this pitch fluctuation component, a curve representing the fluctuation is obtained via polynomial interpolation for the pitch track in the analysis interval, and the shift is removed according to the curve. Subsequently, the variability of the pitch frequency is obtained by a method of measuring jitter from the trajectory of the pitch from which the shift is removed. To measure the effects of the proposed method, parameter values before and after the operations are compared using samples from the Kay Pentax MEEI database. The statistical analysis of the experimental results showed that jitter components from the continuous speech can be measured effectively by proposed method and the values are comparable to the parameters of sustained vowel from the same speaker.
Various computational methods for obtaining volatilities for financial time series are reviewed and compared with each other. We reviewed model based GARCH approach as well as the data based method which can essentially be regarded as a smoothing technique applied to the squared data. The method for high frequency data is focused to obtain the realized volatility. A hybrid method is suggested by combining the model based GARCH and the historical volatility which is a data based method. Korea stock prices are analysed to illustrate various computational methods for volatilities.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.2
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pp.293-308
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2010
In this paper, we examine the forecasting KOSPI 200 realized volatility by volatility measurements. The empirical investigation for KOSPI 200 daily returns is done during the period from 3 January 2003 to 29 June 2007. Since Korea Exchange(KRX) will launch VKOSPI futures contract in 2010, forecasting VKOSPI can be an important issue. So we analyze which volatility measurements forecast VKOSPI better. To test this hypothesis, we use 5-minute interval returns to measure realized volatilities. Also, we propose a new methodology that reflects the synchronized bidding and simultaneously takes it account the difference between overnight volatility and intra-daily volatility. The t-test and F-test show that our new realized volatility is not only different from the realized volatility by a conventional method at less than 0.01% significance level, also more stable in summary statistics. We use the correlation analysis, regression analysis, cross validation test to investigate the forecast performance. The empirical result shows that the realized volatility we propose is better than other volatilities, including historical volatility, implied volatility, and convention realized volatility, for forecasting VKOSPI. Also, the regression analysis on the predictive abilities for realized volatility, which is measured by our new methodology and conventional one, shows that VKOSPI is an efficient estimator compared to historical volatility and CRR implied volatility.
토양수분의 시공간적 분포는 수문 및 침식 모형 등에 중요한 근거를 제공하는 동시에 사면에서의 증발과 강우형성, 강우로 내려온 물이 침투나 하천 유입 등으로 인해 다시 해수로 들어가는물 순환 과정을 이해하기 위한 수문과정의 중요한 요소이다. 최근 들어 토양수분에 대한 많은 연구가 진행이 되고 있지만, 토양수분을 직접 측정하는 과정이 매우 어렵기에 통계적인 방법을 통해 예측을 하는 경우가 많다. 그렇기에 이번 연구에서는 설마천과 청미천 유역의 토양수분 자료를 이용하여 통계적 방법 중에 하나인 시간안정도 분석을 실시하여 시공간적 변동성에 대해 해석하였다. 토양수분 자료의 유의성을 검토해 본 결과, 연구지역에서의 토양수분의 공간적 분포는 Gumbel 분포가 적합하다는 결과가 나왔고, 이로 인해 연구지역의 토양이 비 균질함을 알 수 있었으며, 시간 안정도 분석을 통해 유역을 대표하는 지점을 찾을 수 있었다. 각 유역의 대표성을 띄는 지점을 찾음으로써, 모든 측정 지점에서 측정해보지 않더라도, 유역의 전체적인 토양수분 값의 분포를 예측해 볼 수 있다. 이는 토양수분 자료를 이용하는 향후 연구에 많은 경제성과 효율성을 제시할 수 있다. 외부적인 환경요인이 토양수분의 변동성에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대한 분석을 분산 분석과 Tukey's 분석으로 실시하였고, 점토질의 토양과 경사도가 토양수분 변동성에 영향을 미친다는 결과를 얻을 수 있었다. 경사도가 토양수분의 변동성에 영향을 미친다는 결과를 통해, 산지 지형이 많은 우리나라의 대표적인 지표 특성상 향후 연구에 기반이 될 것이다.
There should be no problem in the measurement system for scientific quality management. In this paper, we want to correctly identify the factors that can affect the measurement results during the measurement process and identify what causes them when the measurement results cause problems in terms of location and variation. Variations in the measurement system are largely described in terms of location and dispersion. Location-related attributes are accuracy, stability, and linearity while dispersion-related attributes are reproducibility and repeatability. Analyzing the factors associated with dispersion is an R&R analysis, in which the size of repeatability and reproducibility is represented by a range of differences between multiple measurements and a range of differences between measurements, and 99% of dispersion is determined. Experimental design can also be used for measurement system analysis. Proper analysis is performed only when the factors causing the fluctuation, the worker and the product, are correctly identified as random or fixed factors.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.230-230
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2021
하상변동은 하천을 효과적으로 활용하고, 하천 내 시설물을 유지관리하기 위한 중요한 정보 중 하나이다. 특히, 최근 4대강 사업으로 인한 하상변동 측정에 대한 수요가 높아짐에 따라 하상변동 측정에 대한 수요가 높아지고 있다. 하상변동 측정하기 위한 방법은 일반적으로 경험식 및 모델링과 실측에 의한 방법으로 구분할 수 있다. 경험식 및 모델링에 의한 방법은 대상 하천과 환경 조건에 따라 결과가 상이하게 나타나며, 실측에 의한 방법은 계측기기를 활용한 지점 단위의 측정에 의존하고 있다. 쉽게 말해 기존의 하상변동 측정은 높은 불확실성 보이며, 많은 인력과 비용, 그리고 시간이 소요되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 하상변동 측정의 한계를 극복하고, 하상의 움직임과 특성을 파악할 수 있는 AMV(Acoustic Mapping Velocimetry)를 도입하였다. AMV는 초음파를 이용하여 수심을 측정하는 음향 측심기에서 얻은 측정 결과를 바탕으로 초음파 영상을 생성하고, 영상 분석을 통해 하상의 움직임과 특성을 파악하는 알고리즘이다. 본 연구는 AMV의 일환으로, MBES로 측정된 자료를 기반으로 하상의 움직임을 조사하기 위해 AMV를 적용한 실증적 연구로 시도되었다. 본 연구에서 제시한 기술은, 1) ADCP, MBES를 통해 측정된 수심 정보를 초음파 하상 영상을 변환, 2) 연속 초음파 영상에 LSPIV와 같은 영상 유속계 기술을 도입하여 하상 이동속도를 산정, 3) 연속 초음파 영상에서 하상의 평균하상고, 파장 등의 특성을 파악, 4) Exner 방정식을 활용한 하상변동량 산정으로 구성된다. 본 연구에서 제시된 기술은 사용자의 경험과 판단에 의한 영향을 최소화하여 비교적 낮은 불확실성을 가지며, 비교적 적은 인력과 비용, 시간이 소요되는 경제성을 갖추고 있다. 뿐만 아니라 공간적으로 측정된 초음파 영상을 활용한 많큼 상대적으로 넓은 범위에 적용할 수 있다. 따라서 향후 국내 하상변동 연구에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we examine a long-range dependence in an active measurement of a network traffic which has been a well known characteristic from analyses of a passive network traffic measurement. To this end, we utilize RTT(Round Trip Time), which is a typical active measurement measured by PingER project, and perform a relevant analysis to a time series of both RTT and its volatilities. The RTT time series exhibits a long-range dependence or a 1/f noise. The volatilities, defined as a higher-order variation, follow a log-normal distribution. Furthermore, volatilities show a long-range dependence in relatively short time intervals, and a long-range dependence and/or 1/f noise in long time intervals. From this study, we find that the long-range dependence is a characteristic of not only a passive traffic measurement but also an active measurement of network traffic such as RTT. From these findings, we can infer that the long-range dependence is a characteristic of network traffic independent of a type of measurements. In particular, an active measurement exhibits a 1/f noise which cannot be usually found in a passive measurement.
본 연구는 주식간 상관관계 속성을 검증하고자 하는 연구의 일환으로, 한국주식시장에서 1980년 1월부터 2003년 5월까지 기간동안에 수익률 측정기간단위 변화에 따라 주식수익률간 상관관계에 어떤 영향이 관찰되는지를 검증하고자 하였다. 즉, 주식수익률간 상관관계가 시간의 함수(시간종속성)인지를 관찰하고자 하였다. 또한, 수익률의 측정기간단위에 따라 영향을 받는 주식수익률간 상관관계가 주식수익률에 영향을 미치는 요인의 어떤 변화에 기인하는 것인지를 시장모형을 이용하여 개별주식수익률 변동성의 구성요소로 분해 및 분석함으로써 그 원인을 찾고자 하였다. 검증결과에 의하면, 수익률의 측정기간단위가 증가함에 따라 주식수익률간 상관관계는 증가하는 경향을 나타냄에 따라 시간의 함수임을 부정할 수 없었고, 또한 측정기간단위가 단기에서 장기로 변화함에 따라 개별주식수익률의 변동성 구성요소에서 개별기업요인에 기인하는 부분은 감소되고 시장요인에 기인하는 부분은 증가하는 것을 알 수 있었다. 즉, 수익률 측정기간단위는 주식수익률간 상관관계에 유의적인 영향을 미치고, 이러한 영향은 주식수익률에 영향을 미치는 요인 중, 시장요인의 변화를 야기하는 것에서 원인을 찾을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.05a
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pp.46-46
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2004
디지털 측정장치의 발달에 따라 센서에서 출력되는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고, 이를 바탕으로 측정결과를 제시하는 경우가 많다. 그러나 아날로그 신호의 디지털화 과정에서는 정보의 유실이 생길 수밖에 없고, 또한 측정 헤드의 dimension 과 sampling interval 등과 같은 측정조건은 측정결과의 신뢰성에 많은 문제를 야기 시킨다. 본 연구에서는 새로운 측정방법을 바탕으로 시장-분산곡선과 Correlogram 법을 이용하여 그 특성을 해석하고, 데이터 샘플링 시 측정조건과 시료내의 변동성이 측정결과인 평균 굵기 및 굵기의 총분산에 미치는 영향을 찾아 보았다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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