• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.167-170
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• 2010

잡음 분산 값은 SNR(signal-to-noise ratio) 추정이나 MMSE(minimum mean square error) 계산, 채널 임펄스 응답의 추정 등에 사용되는 중요한 파라미터이다. 채널이 시간에 따라 변하는 무선 통신 환경에서, 신호와 섞여 있는 잡음과 간섭 신호의 정확한 추정에는 그 한계가 있으며 이로 인해 발생하는 추정 오차는 수신기의 데이터 검출 성능을 저하시킨다. 훈련열을 이용하여 채널을 추정하였을 경우 추정된 채널 임펄스 응답 신호 중 다중 경로 신호는 소수에 불과하고 나머지 대부분의 계수는 잡음 성분만을 포함하는 신호이다. 이러한 특징을 이용하여 채널의 추정 계수로 잡음 분산을 추정하는 방법이 기존에 제시되어 있다. 여기서 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘인 PSA(partial sample average)와 비교해 연산량에서 차이가 거의 없이 구현되며, 3GPP TDD[1]에서의 모의 실험을 통하여 기존 알고리즘보다 더 정확한 분산 값을 찾아냄을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.415-417
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• 1999

환경연구자들은 대기환경의 개선과 환경기준의 목표달성과 최적 제어기술을 개발하기 위해 각종 모델을 이용하고 있다. 초기 단계에서는 각종 오염인의 배출자료와 기상자료를 이용하여 대기 중 분진의 농도를 추정하는 분산모델 (dispersion model)이 오랜 기간동안 활발하게 이용되어 왔다. 그러나 분산모델은 배출자료의 오차, 수직ㆍ수평적 분산변수의 불확실도, 복잡한 모델 개발에 따른 시간과 비용 등의 문제점을 가지고 있으며, 모델에 포함된 변수에 의해 특성화된 오염원에 대해서만 농도의 추정이 가능하다는 제약점이 있다.(중략)

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.104-106
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• 2012

본 논문에서는 단일 반송파 MIMO 시스템 기반의 PN 시퀀스를 이용한 반송파 주파수 오차 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 송신되는 각각의 PN 시퀀스들의 위상을 회전시켜 전송하여, 일부 PN 시퀀스들이 서로 상쇄되어 버리는 것을 방지한다. 수신한 PN 시퀀스와 수신기에서 자체 생성한 PN 시퀀스의 공액곱셈 연산을 통해 변조를 제거한 뒤, 다수의 자기 상관기를 이용한 ML 알고리듬 계열의 L&R[3]을 이용하여 반송파 주파수 오차를 추정한다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 송신 및 수신 안테나가 두 개인 $2{\times}2$ MIMO 시스템에 제안하는 기법을 적용하고 L&R 알고리듬을 이용하여 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널에서의 분산 성능을 측정하였다. 그 결과 MIMO 시스템에서의 분산 성능이 SISO 시스템에서의 성능과거의 동일함을 보였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.21 no.4
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• pp.57-66
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• 2003

Because the Logit model easily calculates probabilities for choice alternatives and estimates parameters for explanatory variables, it is widely used as a traffic mode choice model. However, this model includes an assumption which is independently and identically distributed to the error component distribution of the mode choice utility function. This paper is a study on the estimation of the Heteroscedastic Logit Model. which mitigates this assumption. The purpose of this paper is to estimate a Logit model that more accurately reflects the mode choice behavior of passengers by resolving the homoscedasticity of the model choice utility error component. In order to do this, we introduced a scale factor that is directly related to the error component distribution of the model. This scale factor was defined so as to take into account the heteroscedasticity in the difference in travel time between using public transport and driving a car, and was used to estimate the travel time parameter. The results of the Logit Model estimation developed in this study show that Heteroscedastic Logit Models can realistically reflect the mode choice behavior of passengers, even if the difference in travel time between public and private transport remains the same as passenger travel time increases, by identifying the difference in mode choice probability of passengers for public transportation.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.9 no.2
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• pp.189-202
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• 1998

The goat of this paper is to study on variance estimation - Rice variance estimation, Gasser, Sroka and Jennen-Steinmetz's varince estimation - in smoothing goodness-of-fit tests. The comparisons of powers on test statistics are conducted by the change of variance, the number of oscillations, the amplitude of the alternative sample distribution.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.9
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• pp.5585-5593
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• 2014

This study tested the hypothesis that the significance of the heterogeneous dispersion parameter in safety performance function (SPF) used to estimate the expected crashes is affected by the endogenous heterogeneous prior distributions, and analyzed the impacts of the mis-specified dispersion parameter on the evaluation results for traffic safety countermeasures. In particular, this study simulated the Poisson means based on the heterogeneous dispersion parameters and estimated the SPFs using both the negative binomial (NB) model and the heterogeneous negative binomial (HNB) model for analyzing the impacts of the model mis-specification on the mean and dispersion functions in SPF. In addition, this study analyzed the characteristics of errors in the crash reduction factors (CRFs) obtained when the two models are used to estimate the posterior means and variances, which are essentially estimated through the estimated hyper-parameters in the heterogeneous prior distributions. The simulation study results showed that a mis-estimation on the heterogeneous dispersion parameters through the NB model does not affect the coefficient of the mean functions, but the variances of the prior distribution are seriously mis-estimated when the NB model is used to develop SPFs without considering the heterogeneity in dispersion. Consequently, when the NB model is used erroneously to estimate the prior distributions with heterogeneous dispersion parameters, the mis-estimated posterior mean can produce large errors in CRFs up to 120%.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.3
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• pp.335-344
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• 2017

This paper discusses a method of analyzing data from split-plot experiments by projections. The assumed model for data has two experimental errors due to two different experimental sizes and some random components in treatment effects. Residual random models are constructed to obtain sums of squares due to random effects. Expectations of sums of squares are obtained by Hartley's synthesis. Estimable functions of fixed effects are discussed.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.5
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• pp.549-554
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• 2012

In this paper, we consider the optimal fuzzy filter of nonlinear discrete-time with estimation error variance constraint. First, the Takagi and Sugeno(T-S) fuzzy model is employed to approximate the nonlinear system. Next, the error state is mean square bounded, and the steady state variance of the estimation error of each state is not more than the individual predefined value. It is shown that, the addressed problem can be carried out by solving linear matrix inequality(LMI) and some algebraic quadratic matrix inequalities. Finally, some examples are provided to illustrate the design procedure and expected performance through simulations.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.1
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• pp.87-95
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• 2014

In the regression model, Kang and Huh (2006) studied the estimation of the discontinuous variance function using the Nadaraya-Watson estimator with the squared residuals. The local linear estimator of the log-variance function, which may have the whole real number, was proposed by Huh (2013) based on the kernel weighted local-likelihood of the ${\chi}^2$-distribution. Chen et al. (2009) estimated the continuous variance function using the local linear fit with the log-squared residuals. In this paper, the estimator of the discontinuous log-variance function itself or its derivative using Chen et al. (2009)'s estimator. Numerical works investigate the performances of the estimators with simulated examples.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.04b
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• pp.223-227
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• 1993

최근 생산성 향상을 위해 용접 자동화가 실용 분야, 특히 GMAW 공정에서 활발히 진행되고있다. 그러 나, 현 수준의 용접 자동화는 완전 자동화에는 이르지 못하고 단지 주어진 용접 조건과 용접 경로로 용 접을 실행하는 로보트 시스템의 채용으로 인간의 작업을 대체하는 정도이다. 이와 같은 로보트 시스템 을 이용한 자동화에 있어서는 예기치못한 공정의 변동에 대처하기 위한 공정 중 용접질 모니터링이 더욱 중요해지고 있다. 본 연구에서는 이 목적으로 표면의 다점 온도를 측정하여 이 중 한점의 온도와 이점 이점 부근의 온도 구배로써 용융지 크기 추정 지수를 구성하였다. 이 지수는 온도 변수들과 대응 용융지 크기 간에 다중 회귀 방법을 이용하여 최소 추정 오차가 발생하도록 설정된 수학적 모델이다. 제안된 지 수의 추정 성능을 평가하기 위해 용접 열전도 모델로 부터 얻은 용융지 크기와 표면 온도분포 data를 이용 하여 일련의 시뮬레이션 연구를 실시하였다. 이 과정에서 지수 구성 온도 변수들의 차수가 추정 성능에 미치는 영향과 온도 측정 위치에 따른 추정 성능의 민감도를 추정 오차와 오차 분산을 통해 분석하고, 지수를 사용하였을 때의 추정성능을 한점 온도를 이용하는 경우와 비교 평가하였다.