• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.5
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• pp.697-710
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• 2021

Relative error prediction is preferred over ordinary prediction methods when relative/percentile errors are regarded as important, especially in econometrics, software engineering and government official statistics. The relative error prediction techniques have been developed in linear/nonlinear regression, nonparametric regression using kernel regression smoother, and stationary time series models. However, random effect models have not been used in relative error prediction. The purpose of this article is to extend relative error prediction to some of generalized linear mixed model (GLMM) with panel data, which is the random effect models based on gamma, lognormal, or inverse gaussian distribution. For better understanding, the real auto insurance data is used to predict the claim size, and the best predictor and the best relative error predictor are comparatively illustrated.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.7 no.3
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• pp.100-107
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• 2002

The sea-surface winds during the passage of 64 typhoons for 1979-1999 were simulated using two different typhoon wind models, ie, typhoon parametric model(TPM) and primitive vortex model(PVM). The model hindcast winds were compared with the winds observed at JMA ocean buoys(22001 and 21002) and Kyushu ocean observation tower. The analysis of ms and relative errors between hindcast and observed winds was made to find the accuracy and sensitivity of the typhoon wind prediction models. Both hindcast winds of TPM and PVM underestimate the observed typhoon winds, but PVM winds are more closer to the observations with less rms and relative errors. Relative errors of two model winds were small within 200km from typhoon center, but TPM's relative errors increase up to 70% as the radial distance from typhoon center increases beyond > 200km although PVM's relative errors remain in 20% with less sensitive to the distance from typhoon centers.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.6
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• pp.1103-1111
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• 2015

This paper presents a new prediction method based on relative error incorporated with a penalized regression. The proposed method consists of fully data-driven procedures that is fast, simple, and easy to implement. An example of real data analysis and some simulation results were given to prove that the proposed approach works in practice.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.42 no.2 s.332
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• pp.17-22
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• 2005

This paper presents our investigation for the effect of symbol timing errors in orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) uplink systems. We express the symbol timing errors between users as the symbol timing misalignments with respect to the desired user. Then, we derive an explicit expression of the average effective signal-to-interference-plus-noise ratio. (SINR) as a function of the maximum value of the symbol timing misalignments. Based on the resulting SINR degradation, we evaluate the SINR gain with guard subcarriers in order to mitigate the effect of the symbol timing misalignments.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.13 no.1
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• pp.13-20
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• 1995

Error analysis is important in horizontal positioning. In case of error analysis, standard error ellipse is generally used to establish the precision regions, but it will be replaced by 95% confidence ellipse. It is more effective than standard error ellipse in resection for measured procedures and establishment for criterias of relative error. Therefore, In this paper deals with analysis of application to 95% confidence ellipse in horizontal positioning. This study deals with error analysis of plane trilateration network which are various types of control point. also, this paper have studied for theory of error analysis in order to using least square adjustment. Thus, This paper's conclusion are as follows; 95% confidence ellipse could be used to establish of specification in korea, also, it is possible for us to predesign for optimum surveying network by 95% confidence ellipse.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.683-686
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• 1999

이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.3
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• pp.477-483
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• 2015

This study deals with the decision problem of sample size by the relative standard error of estimates derived from survey results in successive occasions. The population of the construction in business survey results is used to calculate quartile of the relative standard error of the 1,000 sample obtained from simple or stratified random sampling. The sample size at time t with a relative standard error of the point (t-1) in the successive occasions were calculated according to the sampling method. As a result, in terms of the sample size according to the size of the relative standard error of the (t-1), simple random sampling differs significantly from stratified sampling. In addition, we could see differences in sample size (depending on how the population is stratified) and that careful attention is required in the problem of sample size by the relative standard error of estimates derived from survey results in successive occasions.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.329-333
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• 2008

본 연구에서는 도플러 방식 초음파유속계(ADVM, Acoustic Doppler Velocity Meter) 및 이동시간차방식 초음파유속계(UVM, Ultrasonic Velocity Meter)의 유량자료 검증을 위해 두 가지 방식이 적용된 한강대교와 여주대교의 2007년 운영성과를 검토하고 측정된 결과분석을 통해 자동유량측정시설의 유량측정자료를 검증하였다. 측정된 유량의 검증을 위해 평 저수시 유속계 측정 및 이동 ADCP법에 의한 연속 유량측정결과와 비교하였으며, 또한 봉부자를 이용한 측정결과와의 비교를 통해 홍수시 측정결과를 검토하였다. 또한 댐방류량, 하수처리장 방류량, 각종 취수량을 이용한 물수지 분석을 통해 자동유량측정에 의해 산정된 유출량과 비교하였다. ADVM 방식이 적용된 한강대교의 조위영향에 따른 수위변화를 고려하여 한 주기에 대한 측정을 수행하여 이를 비교한 결과, 흐름이 정체되는 일부구간의 측정결과를 제외하면 대부분 상대오차가 10% 내외가 발생하는 것으로 나타났다. 또한 월별 물수지 분석을 수행한 결과, 설치초기 시스템 안정화작업으로 인해 결측이 많이 발생한 $3{\sim}4$월을 제외하면 10%내외의 오차가 발생하였으며, 홍수기인 $6{\sim}7$월 사이에는 $1.9{\sim}5.5%$의 상대오차를 보여 자동유량측정시설의 측정결과가 매우 양호한 것으로 나타났다. 여주대교의 UVM 방식의 경우 측정장비의 안정화가 이루어진 5월부터 9월까지의 측정결과는 수위유량관계곡선으로 산정된 유량과 비교하였을 때 10%내외의 상대오차를 보인 것으로 나타났다. 아울러 월별 물수지 분석결과에서도 결측이 많이 발생한 5월의 23.7%의 오차를 제외하면, $5{\sim}10%$내의 오차를 보인 것으로 나타났으며 홍수기인 $6{\sim}8$월의 경우 5%이내의 오차가 발생한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.39-40
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• 2014

신경회로망의 학습을 위하여 크로스 엔트로피 오차함수가 사용되며, 이의 성능향상을 위하여 확장된 크로스 엔트로피 함수도 제시되었다. 크로스 엔트로피 오차함수는 정보이론에서 제시된 상대 엔트로피(relative entropy)에서 유도된 함수이다. 상대 엔트로 피는 두 확률밀도함수의 발산(divergence) 함수이다. 이 논문에서는 상대 엔트로피와 크로스 엔트로피 관계를 파악한 후, 이를 기반으로 확장된 크로스 엔트로피에 상응하는 새로운 엔트로피 발산 함수를 n=2와 4인 경우에 대하여 유도한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.15 no.2
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• pp.255-264
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• 2008

It is common in practice to use mean squared error(MSE) for prediction. Recently, Park and Shin (2005) and Jones et al. (2007) studied prediction based on mean squared relative error(MSRE). We proposed a new nonparametric way of prediction based on MSRE substituting Jones et al. (2007) and provided a small simulation study which highly supports the proposed method.