• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39C no.8
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• pp.708-715
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• 2014

In this paper, we suggest a method of realtime confidence interval estimation to detect abnormal states of sensor data. For realtime confidence interval estimation, the mean square errors of the exponential smoothing method and moving average method, two of the time series analysis method, where compared, and the moving average method with less errors was applied. When the sensor data passes the bounds of the confidence interval estimation, the administrator is notified through alarming. As the suggested method is for realtime anomaly detection in a ship, an Android terminal was adopted for better communication between the wireless sensor network and users. For safe navigation, an administrator can make decisions promptly and accurately upon emergency situation in a ship by referring to the anomaly detection information through realtime confidence interval estimation.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.29 no.1
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• pp.62-66
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• 2017

The interest on the potential earthquake magnitude and the request on the earthquake-resistant design examination for coastal structures are emerged because of the recently occurred magnitude 5.8 earthquake in Gyeoung-Ju, Korea. In this study, the magnitude and its confidence intervals with the return periods are estimated using the KMA earthquake magnitude data (over 3.5 and 4.0 in magnitude) by the non-parametric extreme value analysis. In case of using the "over 4.0" data set, the estimated magnitudes on the 50- and 100-years return periods are 5.81 and 5.94, respectively. Their 90% confidence intervals are estimated to be 5.52-6.11, 5.62-6.29, respectively. Even though the estimated magnitudes have limitations not considering the spatial distribution, it can be used to check the stability of the diverse coastal structures in the perspective of the life design because the potential magnitude and its confidence intervals in Korea are estimated based on the available 38-years data by the extreme value analysis.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.195-198
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• 2002

고농도오존이 발생되는 원인과 환경적 요인의 상호관계를 모델링하기 위해 신경회로 망과 같은 지능제어 기법들이 많이 적용되어 왔다 분석과 모델링을 위해 유전자 알고리즘과 같은 최적화 방법을 적용하기도 하지만, 고농도 오존이 발생되는 메커니즘이 매우 복잡하고, 비선형적이며, 패턴파악이 어렵기 때문에 고농도 오존의 예측 모델링에는 여전히 문제점이 있다 따라서 본 논문에서는 신뢰수준과 신뢰구간을 이용하여 초농도 오존을 예측할 수 있는 모델링 방법을 서술하였다 예측값의 신뢰수준의 평가는 예측에 대한 실측값을 구하여 신뢰구간내의 데이터의 개수를 파악함으로써 신뢰성을 평가할 수 있다. 또한 이 테스트는 우리가 가지고 있지 않은 데이터에 대한 유효성을 평가하는데 적용될 수 있다 그리고 본 논문에서는 GMDH(Group Method of data handling)의 전형적인 알고리즘에 바탕을 두고 있는 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)를 이용하여 예측 모델을 구성하였다. DPNN은 데이터 해석이 용이하고 비선형적인 동적 시스템 예측에 유용하게 적용될 수 있는 장점을 가지고 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.4
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• pp.293-301
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• 2001

This paper reviews three methods to compute a pointwise confidence interval of neuro-fuzzy models and compares their estimation perfonnanee through simulations. The eOITl.putation methods under consideration include stacked generalization using cross-validation, predictive error bar in regressive models, and local reliability measure for the networks employing a local representation scheme. These methods implemented on the neuro-fuzzy models are applied to the problems of simple function approximation and chaotic time series prediction. The results of reliability estimation are compared both quantitatively and qualitatively.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.4
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• pp.645-653
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• 2014

P-value is the probability of observing a current sample and possibly other samples departing equally or more extremely from the null hypothesis toward postulated alternative hypothesis. When p-value is less than a certain level called ${\alpha}$(= 0:05), researchers claim that the alternative hypothesis is supported empirically. Unfortunately, some findings discovered in that way are not reproducible, partly because the p-value itself is a statistic vulnerable to random variation. Boos and Stefanski (2011) suggests calculating the upper limit of p-value in hypothesis testing, using a bootstrap predictive distribution. To determine the sample size of a replication study, this study proposes thought experiments by simulating boosted bootstrap samples of different sizes from given observations. The method is illustrated for the cases of two-group comparison and multiple linear regression. This study also addresses the reproducibility of the points in the given 95% confidence interval. Numerical examples show that the center point is covered by 95% confidence intervals generated from bootstrap resamples. However, end points are covered with a 50% chance. Hence this study draws the graph of the reproducibility rate for each parameter in the confidence interval.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.2
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• pp.355-366
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• 2002

Nonparametric statistical inference for the parameter of logit model were examined. Usually nonparametric approach is milder than parametric approach based on normal theory assumption. We compared the two nonparametric methods for legit model, the bootstrap and random permutation in the sense of coverage probability. Monte Carlo simulation is conducted for small sample cases. Empirical power of hypothesis test and coverage probability for confidence interval estimation were presented for simple and multiple legit model respectively. An example were also introduced.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.309-312
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• 2011

본 논문에서는 유무선 통신환경의 클라이언트-서버 모델에서 바이오정보를 이용해 비밀 키 또는 비밀 정보를 실시간 공유할 수 있는 신뢰구간 기반의 바이오-암호 기법을 설계하고 분석한다. 제안하는 바이오-암호 기법은 키 결합 방식의 바이오-암호 기법의 대표적인 기법의 하나인 퍼지볼트 기법을 기본 모델로 두고 있으나, 퍼지볼트 기법의 주요 이슈인 거짓 볼트 수의 증가에 따른 인식률 저하, 고차 다항식 복원 시간의 실용성 여부, 상관 공격에의 취약을 해결하기 위하여 T-검정 기반 신뢰구간을 적용한 키 결합 방식으로 설계하였다. 실험결과는 거짓 볼트 수의 증가와 상관없이 항상 비밀 키를 획득해 보안성과 정확성이 향상되고, 이때의 수행시간도 사용자가 인지하기 힘든 작은 값으로 실시간 사용의 가능성을 높이고, 유사 바이오정보로 비밀 키를 획득할 수 없어 상관 공격에도 강인함을 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.2 no.1
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• pp.18-34
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• 1989

The problem of simultaneously estimating the pairwise differences of means of four independent normal populations with equal variances is considered. A statistical computing procedure involving a trivariate t density constructs the exact confidence intervals with simultaneous co verage probability equal to $1-\alpha$. For equal sample sizes, the new procedure is the same as the Tukey studentized range procedure. With unequal sample sizes, in the sense of efficiency for confidence interval lengths and experimentwise error rates, the procedure is superior to the various generalized Tukey procedures.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.5
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• pp.895-902
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• 2011

This paper is mainly concerned about providing confidence prediction interval for exchange rate during economic crisis. Our proposed method is to use block bootstrap method for prediction interval for next day. It is shown that block bootstrap method is particularly effective for interval prediction of exchange rate during economic crisis.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.6 no.2
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• pp.81-87
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• 1997

안정상태 시뮬레이션의 출력 분석에서 백분율의 추정은 시스템 설계와 성능분석에 매우 유용하다. 그러나 지금까지 지속적으로 발전된 대부분의 안정상태 시뮬레이션 연구는 그 대상이 주로 시스템의 평균값에 치중되어 왔다. 본 논문에서는 시뮬레이션 출력 과정의 안정상태 백분율에 대하여 Bonferroni 동시 신뢰구간 추정 방법과 붓스트랩을 이용하는 신 뢰구간 추정 방법을 제시한다. 이 방법들은 전통적인 방법보다 적은 수의 관찰 값을 가지고 상대적으로 좁은 신뢰구간을 얻으며, 시뮬레이션 출력 분석에 있어 널리 사용되는 배치 평 균 방법을 응용하므로 적용하기도 쉽다. 새로운 두 가지 추정 방법의 타당성을 검증하기 위 하여 이들을 전통적인 배치 백분율 방법과 서로 비교, 평가한다. 대기 행렬 모델(MIMI)과 시계열 모델(AR(1))에 적용한 결과, 새로운 방법들은 전통적인 방법에 비하여 상당히 적은 수의 관찰 값만으로 신뢰성 있는 추정치를 얻을 수 있었다.