• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.1
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• pp.109-124
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• 1999

일반적으로 오차항이 자기상관되어 있는 선형회귀 모형에서는 회귀계수에 대한 보통최소제곱추정량이 효율적이지 못 하다고 알려져 있다. 그러나 이러한 일반화선형회귀모형에서 독립변수의 형태에 따라서는 OLSE의 사용 가능성을 제시하는 모형이 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 이동평균 과정을 따르는 선형회귀모형에서 여러 추정량들 (GLSE, APX, MAPX)에 대한 OLSE의 상대효율함수를 유도하고 비교 분석하고자 한다. 특히 소표본에서 정확한 상대효율값을 구하여 OLSE의 효율성이 크게 떨어지지 않거나 효율성이 나은 회귀모형들을 제시한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.40 no.4
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• pp.315-324
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• 2022

The conventional LESS (LEast-Squares Solution) is calculated under the assumption that there is no errors in independent variables. However, the coordinates of a point, either from traditional ground surveying such as slant distances, horizontal and/or vertical angles, or GNSS (Global Navigation Satellite System) positioning, cannot be determined independently (and the components are correlated each other). Therefore, the TLS (Total Least Squares) adjustment should be applied for all applications related to the coordinates. Many approaches were suggested in order to solve this problem, resulting in equivalent solutions except some restrictions. In this study, we calculated the normal vector of the 3D plane determined by the trace of the VLBI targets based on TLS within GHM (Gauss-Helmert Model). Another numerical test was conducted for the estimation of the Helmert transformation parameters. Since the errors in the horizontal components are very small compared to the radius of the circle, the final estimates are almost identical. However, the estimated variance components are significantly reduced as well as show a different characteristic depending on the target location. The Helmert transformation parameters are estimated more precisely compared to the conventional LESS case. Furthermore, the residuals can be predicted on both reference frames with much smaller magnitude (in absolute sense).

• 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 of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.24 no.3
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• pp.271-279
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• 2006

Acoustic Emission (AE) technology is an effective nondestructive testing for continuous monitoring of defect formation and failures in structural materials. This paper presents a source location model using Acoustic Emission (AE) sensors in a Pre-Stressed Concrete (PSC) beam and the evaluation of the model was performed through lab experiments. 54 AE events were made on the surface of the 5m-PSC beam using a Schmidt Hammer and arrival times were measured with 7AE sensors. The source location f3r each event was estimated using least squares. The results were compared with actual positions and the RMSE (Root Mean Square Errors) was about 2cm.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.2
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• pp.251-260
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• 2009

In this study, we propose a new estimation method based on autocovariance for selecting optimal estimators of the regression coefficients in the simple linear regression model. Although this method does not seem to be intuitively attractive, these estimators are unbiased for the corresponding regression coefficients. When the exploratory variable takes the equally spaced values between 0 and 1, under mild conditions which are satisfied when errors follow an autoregressive moving average model, we show that these estimators have asymptotically the same distributions as the least squares estimators. Additionally, under the same conditions as before, we provide a self-contained proof that these estimators converge in probability to the corresponding regression coefficients.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.261-266
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• 2000

이변량 반복측정자료에서 Chinchilli 등(1996)이 제안한 가중일치상관계수는 두 변수의 일치성을 나타내는 측도이다. 기존에 제안된 가중일치상관계수 추정법은 변동효과 및 측정오차의 분산성분을 각각 최소제곱법으로 비편향 추정하여 구하는 것이다. 본 연구에서는 반복측정자료의 주변 우도함수를 설정한 후, 우도함수에 기초한 분산성분을 구하여 가중일치상관계수를 추정하는 방법을 제안한다. 이때, 각 분산성분은 유사/의사 우도함수 및 사후 분포에서 반복시행을 통하여 구해진다.

• 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.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.3
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• pp.511-520
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• 2013

Detection outliers and robust estimators are crucial in regression models with outliers. In such studies the focus is on detecting outliers and estimating the coefficients using leave-one-out. Our study introduces Rice estimator which is an error variance estimator without estimating the coefficients. In particular, we study a comparison of the statistical properties for Rice estimator with and without outliers in simple regression models.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.14 no.2
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• pp.40-49
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• 1995

Application of the filtered-x LMS adaptive filter to active noise cancellation requires to estimate the transfer charactersitics between the output and the error signal of the adaptive canceler. In this paper, we derive the filtered-x adaptive noise cancellation algorithm and analyze its convergence behavior when the acoustic noise consists of multiple sinusoids. The results of the convergence analysis of the filtered-x LMS algorithm indicate that the effects of the parameter estimation inaccuracy on the convergence behavior of the algorithm are characterized by two distinct components : Phase estimation error and estimated gain. In particular, the convergence is shown to strongly affected by the accuracy of the phase response estimate. Simulation results are presented to support the theoretical convergence analysis.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.505-506
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• 2007

일반적으로 저가 장비를 이용한 수신 신호 강도(RSSI)의 측정은 전파의 특성상 다소 부정확한 정보를 제공하고, 이는 최소평균제곱오차(MMSE)를 이용한 위치 추정 방법에 있어 큰 오차 요인으로 작용한다. 따라서 이 논문에서는 수신 신호 강도를 이용한 기존의 위치 추정 방법을 개선하기 위해 센서 네트워크상의 유효 노드선정 알고리즘을 제시한다. 그리고 개선된 방법을 이용하여 센서 네트워크 기반의 실내 위치 추정 시스템을 구현 한다. 끝으로, 개선된 방법의 성능 검증을 위한 실험 결과를 제시 한다.