Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1254-1259
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2009
과거 관측된 수문자료는 분석을 통해 다양한 수문모형의 평가 및 예측과 수자원 정책결정에서 활용된다. 하지만 관측장비의 오작동 및 관측범위의 한계에 의해 수집된 자료에는 결측이 존재한다. 단순히 결측이 존재하는 벡터를 제외하거나, 결측이 존재하는 자료 구간에 선형성이 존재한다는 가정 하에 평균을 활용하기도 했으나, 이로 인하여 자료의 통계특성에 왜곡이 야기될 수 있다. 본 연구는 결측의 보정으로 자료가 보유하는 정보의 손실 및 왜곡을 최소화 할 수 있는 방안을 연구하고자 한다. 자료의 결측은 크게 완벽한 무작위 결측(missing completely at random, MCAR), 무작위 결측(missing at random, MAR), 무작위성이 없는 결측(nonrandom missingness)으로 분류되며, 수문자료는 결측을 포함한 기간이 그 외 기간의 자료와 통계적으로 동일하지는 않지만 결측자료의 추정이 가능한 MAR에 속하는 것이 일반적이므로 이를 가정으로 결측을 보정하였다. Local Lest Squares Imputation(LLSimput)을 결측의 추정을 위해 사용하였으며, 기존에 쉽게 사용되던 선형보간법과 비교하였다. 적용성 평가를 위해 소양강댐 일 유입량 자료에 1 - 5 %의 결측자료를 임의로 생성하였다. 동일한 양의 결측자료에 대해 100개의 셋을 사용하여 보정의 불확실성 범위를 적용된 방법에 대해 비교..평가하였으며, 결측 증가에 따른 보정효과의 변화를 검토하였다. Normalized Root Mean Squared Error(NRMSE)를 사용하여 적용된 두 방법을 평가한 결과, (1) 결측자료의 비가 낮을수록 간단한 선형보간법을 사용한 보정이 효과적이었다. (2) 하지만 결측의 비가 증가할수록 선형보간법의 보정효과는 점차 큰 불확실성과 낮은 보정효과를 보인 반면, (3) LLSimpute는 결측의 증가에 관계없이 일정한 보정효과 및 불확실성 범위를 나타내는 것으로 드러났다.
We consider the problem of estimating the parameters of heavy tailed distributions. In general, maximum likelihood estimation(MLE) is the most preferred method of parameter estimation because it has good properties such as asymptotic consistency, normality and efficiency. However, MLE is not always the best solution because MLE is unstable or does not exist in some cases. This paper proposes another parameter estimation method, non-linear least squares(NLS) and compares its performance to MLE. The NLS estimator is achieved by minimizing sum of squared difference between empirical cumulative distribution function(CDF) and a theoretical distribution function. In this article, we compare the NLS method to MLE using simulated data from heavy tailed distributions. The NLS method is shown to perform better than MLE in Burr distribution when the sample size is small; in addition, it performs well in a Frechet distribution.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.12
no.3
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pp.485-494
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1999
본 연구에서는 요소를 사용하지 않고 절점들만을 이용하여 해석이 가능한 새로운 수치해석기법인 EFG(Element-Free Galerkin)법을 사용하여 임의의 균열의 성장과정을 해석할 수 있는 효율적인 알고리즘을 개발하고, 이를 바탕으로 균열의 성장방향과 경로를 정확히 추정하여 일련의 균열진전해석을 수행할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 균열해석에 있어서는 균열선단의 특이성과 균열면의 분연속성을 수치적으로 반영할 수 있는 기법을 도입하여 균열을 모형화하였으며, 선형탄성파괴역학이론에 근거하여 균열해석과정을 정식화하였다. 또한, EFG 형상함수가 kronecker delta 조건을 만족시키지 못함으로써 발생하는 필수경계조건의 처리문제를 penalty법을 이용하여 해결하였다. 개발된 균열진전해석 알고리즘을 정지상태와 성장하는 상태에 있는 모드 Ⅰ, 모드 Ⅱ 및 혼합모드상태의 대표적인 균열문제들에 적용하여 응력확대계수와 균열성장방향 및 균열의 성장경로를 추정하고 이를 이론적·실험적 결과들과 비교함으로써 그 정확성과 효율성을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.01a
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pp.255-256
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2012
본 논문에서는 비선형 시계열 자료를 이용한 Quasi-Score 추정함수를 정의하고 Quasi-Score 추정함수로부터 얻은 추정량의 극한분포를 제시한다. 그리고 금융외환시장의 불확실성을 나타내는 환율, 금리, 주가지수 등의 연관성에 관한 시계열 모형을 수립하고 Quasi 우도추정법을 이용하여 모수추정을 실시한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.8A
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pp.1298-1310
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2001
이 논문에서는 채널 상태가 천천히 변할 때, 직교 주파수 분할 다중화-부호분할 다중접속 시스템에 적합한 채널 추정 방법을 제안하고 성능을 분석한다. 제안한 채널 추정 방법은 시간과 주파수 영역 모두에 파일럿 심볼을 삽입하고, 이산 퓨리에 변환 후 영을 채워 넣는 방법을 이용한 내삽법으로 모든 부채널의 전달 함수를 얻는다. 또한 변환 영역에서 저대역 여파를 통해 받은 파일럿 신호에 존재하는 가산성 백색 정규 잡음의 영향을 상당히 줄일 수 있다. 이 때 저대역 여파기의 차단 주파수는 채널의 다중경로 수에 따라 정해진다. 같은 방법을 이용한 내삽법을 시간축으로 적용하여 시간에 따라 변하는 부채널의 채널 응답을 얻을 수 있다. 이 논문에서는 여러 가지 내삽법에 대한 평균 제곱 오차 성능을 수식적으로 제시한다. 제안한 저대역 여파를 결합한 내삽법을 쓰면 채널의 통계적 특성에 관한 정보 없이, 그리고 훨씬 적은 계산량으로 선형 최소 평균 제곱 오차 추정기와 비슷한 성능을 얻는다. 레일리 감쇄 채널에 대한 모의 실험을 통해 같은 비트 오류율에 대한 신호 대 잡음 비의 이득이 있음을 보인다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.7
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pp.178-187
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1999
In order to identify a transfer function model with noise, penalty function method has been widely used. In this method, estimation process for possible model parameters from low to higher order proceeds the model identification process. In this study, based on linear estimation method, a new approach unifying the estimation and the identification of ARMAX model is proposed. For the parameter estimation of a transfer function model with noise, linear estimation method by noise separation is suggested instead of nonlinear estimation method. The feasibility of the proposed model identification and estimation method is verified through simulations, namely by applying the method to time series model. In the case of time series model with noise, the proposed method successfully identifies the transfer function model with noise without going through model parameter identification process in advance. A new algorithm effectively achieving model identification and parameter estimation in unified frame has been proposed. This approach is different from the conventional method used for identification of ARMAX model which needs separate parameter estimation and model identification processes. The consistency and the accuracy of the proposed method has been verified through simulations.
Because of ocean waves, swell, steering corrections, etc, the hydrophones of a towed array will not live along a straight line. However the degradation of bearing estimation performance occurs when beamforming is carried out on the hydrophone outputs of an acoustic towed array which is not straight. So it is required to estimate the shape of the array for the improved beamformer output. In this paper, an iterative array shape estimation technique is presented, which is based on the use of the least squares polynomial fitting to the data from heading sensors. The estimation error and the influence of deformations on the performance of the conventional beamformer output are investigated. Finally, the suggested method is applied to the real system in order to investigate the applicability.
This study is to estimate economic damages of water shortage, especially drought. we assume scenarios of water shortage and use water input-output linear programming. The result is that economic damage is about 6.4 trillion won in the case of 10% water shortage. According to water shortage scenarios, the shadow price of water in Korea is increasing from 2,462 won to 76,902 won. This study indicates that water has a significant influence on the industrial production in Korea and provides the necessity of the climate change policy for water management.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.5
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pp.839-847
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2011
In this study, we derive an estimator based on autocovariance for the regression coefficients vector in the multiple linear regression model. This method is suggested by Park (2009), and although this method does not seem to be intuitively attractive, this estimator is unbiased for the regression coefficients vector. When the vectors of exploratory variables satisfy some regularity conditions, under mild conditions which are satisfied when errors are from autoregressive and moving average models, this estimator has asymptotically the same distribution as the least squares estimator and also converges in probability to the regression coefficients vector. Finally we provide a simulation study that the forementioned theoretical results hold for small sample cases.
We propose a unified approach to variable selection, transformation and outliers in the linear model. The procedure includes a sequential method for outlier detection and a least trimmed squares estimator for variable transformation. It uses all possible subsets regressions for model selection. Some real data analyses and the simulation results are provided to show the efficiency of the methods in the context of the correct variable selection and the fitness of the estimated model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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