• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.957-968
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• 2021

역중도절단확률가중(inverse censoring probability weighting, ICPW)은 생존분석에서 흔히 사용되는 방법이다. 중도절단 회귀모형과 같은 ICPW 방법의 응용에 있어서 중도절단 확률의 정확한 추정은 핵심적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 중도절단 확률의 추정이 ICPW 기반 중도절단 회귀모형의 성능에 어떠한 영향을 주는지 모의실험을 통하여 알아보았다. 모의실험에서는 Kaplan-Meier 추정량, Cox 비례위험(proportional hazard) 모형 추정량, 그리고 국소 Kaplan-Meier 추정량 세 가지를 비교하였다. 국소 KM 추정량에 대해서는 차원의 저주를 피하기 위해 공변량의 차원축소 방법을 추가적으로 적용하였다. 차원축소 방법으로는 흔히 사용되는 주성분분석(principal component analysis, PCA)과 절단역회귀(sliced inverse regression)방법을 고려하였다. 그 결과 Cox 비례위험 추정량이 평균 및 중위수 중도절단 회귀모형 모두에서 중도절단 확률을 추정하는 데 가장 좋은 성능을 보여주었다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.231-232
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• 2022

Pavement cutting work frequently occurs in new building construction, reconstruction, and complex construction, and this work causes a lot of noise and dust. Eco-friendly pavement cutters are being developed to reduce noise and dust in this work, however the on-site cutting performance of the equipment under development has not been quantified. In this study, the eco-friendly pavement cutter was applied to four residential areas in Seoul and Gyeonggi-do, and its cutting performance was quantified. As a result of the analysis, the eco-friendly pavement cutter showed cutting performance of 20.1~46.9sec/m, and the average was 33.5sec/m. In the future, we plan to conduct additional cutting experiments with various mixing ratios, materials, and depths to confirm the performance of eco-friendly road cutters in more detail.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.467-475
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• 2015

정확한 수요예측은 수입관리(RM)에서 중요한 요소이다. 기 출발편 예약 데이터는 미래 출발편의 수요를 예측하는데 이용되는데, 이 중 일부 데이터에는 예약 요청이 거부된 경우가 포함된다. 거부된 예약 요청은 통계학적 관점에서 중도절단된 것으로 해석될 수 있으며, 이러한 중도절단된 수요를 복원하는 것은 미래 출발편의 참수요 예측을 위해 중요한 사안이다. 현재까지 여러 복원방법들이 소개되었으며, Expectation Maximization 방법이 가장 우수하다고 알려져있다. 본 연구에서는 중도절단된 자료를 복원할 수 있는 회귀모형 기반의 새로운 수요복원 방법을 제시하였다. 그리고 모의실험을 통해 제안된 새로운 방법의 성능을 RM에서 대표적으로 사용되는 두 가지 복원방법들과 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.323-330
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• 2017

밀리미터파 대역은 주파수가 30GHz-300GHz이고, 파장이 10mm-1mm인 EHF (Extremely High Frequency) 대역이다. 밀리미터파 대역에서는 장애물이 있는 경우 전파 감쇠가 심하기 때문에 Line-of-Sight (LoS)가 아닌 경우 신호가 잘 잡히지 않는다. 그렇기 때문에 밀리미터파 대역에서 신호 감쇠 측정을 할 경우에 측정 장비가 noise와 구별할 수 없는 신호들이 관찰된다. 이와 같이 감쇠가 심한 환경에서 신호 감쇠 data를 보면 특정한 값에서 제한을 받는 것이 관찰된다. 특정한 값에서 제한 받는 것을 그대로 두고 일반적인 Least square로 추정을 하는 경우에는 감쇠 exponent를 과소평가 할 수도 있다. 본 논문에서는 특정한 값에서 제한을 받아도 정확한 추정이 가능한 Tobit Maximum Likelihood Estimation, Heckman Two-stage Model 그리고 Truncation Regression model의 성능 비교를 하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.140-146
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• 1989

본 논문에서는 4${\times}$4 블록 절단부호화를 근사화 파라메타 {($Y_{\alpha},\;Y_{\beta}),\;P_{{\beta}/{\beta}}$}에 의한 블록 근사화 및 그 파라메타 부호화의 두 과정으로 나누고, 각 과정에 대해 연구하였다. 제안된 방식은 일단 블록을 평탄 및 에지블록으로 분류하여 평탄 블록은 한개의 근사화 레벨 Y로만 근사화하도록 하였다. 에지블록의 라벨 평면 $P_{{\beta}/{\beta}}$는 준비된 32개의 표준 패턴을 이용하여 근사화하도록 노력하였고, 근사화가 어려운 것은 그대로 전송하였으며, 근사화 레벨 $Y_{\alpha},\;Y_{\beta}$는 이미 전송된 라벨 평면을 이용하여 예측 양자화한 후 Huffman 부호화하도록 하였다. 본 방식의 성능은 배경부분에서의 표현에는 약간의 문제가 있는 것으로 나타나지만 SNR 면에서는 복잡한 변환 부호화 방식보다도 좋은 결과를 보이며, 특히 에지가 잘 보존되었다.