• The Korean Journal of Applied Statistics
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• 제29권1호
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• pp.157-169
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• 2016

We compare four methods to estimate a regression coefficient under linear regression models with serially correlated errors. We assume that regression errors are generated with nonlinear autoregressive models. The four methods are: ordinary least square estimator, general least square estimator, parametric regression error correction method, and nonparametric regression error correction method. We also discuss some properties of nonlinear autoregressive models by presenting numerical studies with typical examples. Our numerical study suggests that no method dominates; however, the nonparametric regression error correction method works quite well.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1986년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 17-18 Oct. 1986
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• pp.262-265
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• 1986

미사일의 동특성은 공력계수(aerodynamic coefficients)들의 구조 및 그 계수값에 의해 결정된다. 현재까지 공력계수는 풍동시험(wind tunnel test)에 의한 모형법으로 구하는 것이 보편적이었으나 모형과 실제 시스템의 차이에 의해 발생하는 오차, 풍동시험의 오차, 모형의 스케일 팩터(scale factor)오차, 실제 대기조건의 특성에 의한 오차 등에 의해, 시제품을 이용한 실제 비행시험 결과가 풍동시험 모델을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션(computer simulation)의 가상 비행 데이타와 차이를 나타내게 된다. 이러한 차이를 감소시키기 위하여 필터 이론을 적용하기 위해서는 수학적 계수 모델이 필요하게 된다. 본 연구에서는 풍동시험모델로부터 3가지의 수학적 모델을 가정하고 이를 이용하여 확장칼만필터(extended Kalman Filter: EKF)와 최대공산법(maximum likelihood method :ML)을 각각 적용시켰을때 추정된 계수치에 의한 가상비행데이타와, 풍동시험모델에 의한 가상비행데이타를 비교하여, 수학적 계수 모델 설정에 따른 각 알고리즘의 추정결과를 알아보고, 이에의해 계수 모델 설정의 방법 및 기준, 그리고 계수구조 설정에 따른 EKF와 ML의 성질을 조사하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제12권2호
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• pp.47-55
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• 2001

Usually estimating the means is used for statistical inference. However depending the purpose of survey, sometimes totals will give the better and more meaningful in statistical inference than the means. Here in this study, we dealt with the unemployment population of small areas with using 4 different small area estimation methods: Direct, Synthetic, Composite, Bayes estimation. For all the estimates considered in this study, the average of absolute bias and men square error were obtained in the Monte Carlo Study which was simulated using data from 1998 Economic Active Population Survey in Korea.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• 제1권2호
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• pp.1-15
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• 1997

This paper presents substructural identification methods for the assessment of local damages in complex and large structural systems. For this purpose, an auto-regressive and moving average with stochastic input (ARMAX) model is derived for a substructure to process the measurement data impaired by noises. Using the substructural methods, the number of unknown parameters for each identification can be significantly reduced, hence the convergence and accuracy of estimation can be improved. Secondly, the damage index is defined as the ratio of the current stiffness to the baseline value at each element for the damage assessment. The indirect estimation method was performed using the estimated results from the identification of the system matrices from the substructural identification. To demonstrate the proposed techniques, several simulation and experimental example analyses are carried out for structural models of a 2-span truss structure, a 3-span continuous beam model and 3-story building model. The results indicate that the present substructural identification method and damage estimation methods are effective and efficient for local damage estimation of complex structures.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.633-637
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• 2005

강우-유출분석에 있어서 적절한 면적평균강우량의 추정은 유출 결과에 직접적으로 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 실무에서 가장 많이 이용되고 있는 면적평균강우량 추정방법으로는 산술평균법, Thiessen의 가중평균법 등이 있으며, 이와 같은 방법들은 강우관측소에서 관측한 지점우량 자료로부터 일정면적을 가진 유역 전체에 균일한 강우가 발생한다는 가정아래 면적평균강우량을 추정하는 방법이다. 그러나 강우는 시공간적으로 다양한 특성을 지니며, 특히 우리나라와 같이 강우의 계절성이 심하고 아울러 산악지형의 영향으로 강우의 공간적 변동성이 큰 지역에서 기존의 방법으로 지점강우량을 면적강우량으로 환산한다면 강우의 공간적인 연속을 나타내는 데는 많은 어려움이 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기위해 크리깅 기법을 이용하여 면적평균강우량을 추정함으로써 유역강우의 공간적인 특성을 반영하였다. 또한 면적평균강우량 추정기법 중 기존 실무에서 널리 사용된 산술평균법 및 Thiessen의 가중평균법을 이용하여 면적평균강우량을 계산하고 각각의 경우에 대한 오차를 평가하였으며, 각 기법들로부터 추정된 면적평균강우 자료를 이용하여 강우-유출분석을 실시함으로써 유역강우의 추정오차가 유출계산에 미치는 영향을 분석하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 전력전자학회 2013년도 추계학술대회 논문집
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• pp.216-217
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• 2013

본 논문에서는 전류적산법을 이용한 배터리 SOC 추정에 있어 오차를 발생시키는 원인들에 대한 이론적인 분석을 통하여 주요 인자들 중 전류센서, 스케일 변환회로, ADC에서 발생 가능한 오차 발생 요인을 고려한다. 그리고 오차를 반영한 시뮬레이션으로 BMS모델을 구현하여 실제 실험과의 정확성을 판단하고, 오차 발생 비중을 규명한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권3호
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• pp.224-232
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• 2003

In this paper, efficient deployment method of sensors and target positioning performance with respect to measurement error are dealt with. Active sonar can be categorized into Monostatic, Bistatic, Multistatic sonar, and characteristics of respective sonar are different. Assuming that each sensor can receive range and angular information, we compare the performance of Monostatic, Bistatic, and Multistatic systems. And we suggest Weighted least square (WLS) which gives the weight to former case, LS. In particular. adopting suggested method we investigate the target positioning performance according to number of sensor, distance from transmitter to receiver, and propose efficient arrangement rule for Multistatic sonar configurations. According to the experimental results, RMSE of Multistatic sonar is found to be superior to Monostatic and Bistatic by 35.98%. 37.45% respectively, and WLS is superior to LS approximately by 7.4% in average. Furthermore, as the difference of respective sensor's variance is large, it is observed that the improvement ratio of target positioning performance is increased.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• 제14권8호
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• pp.1000-1009
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• 2011

Image interpolation is a technique which estimates the non-allocated pixel values on image scale-transform. It requires minimum computational complexity and minimum image quality degradation on the interpolated resultant images. In this paper we propose an image interpolation method using iterative error estimation. The proposed method consists of the following five steps: loss-information computational step, loss-information estimation step, loss-information application step, error computation step, and error application step. The experimental results obtained show that the average PSNR is increased by 3.3dB, subjective image quality is enhanced and the minimum computation complexity is decreased by 83%. The proposed image interpolation algorithm may be helpful in various applications such as image reconstruction and enlargement.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.449-452
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• 2024

본 논문에서는 리튬이온 배터리의 SOC(State Of Charge) 초기 정보의 정확도 향상을 위하여 확장칼만필터(EKF) 방법을 적용한 효율적 SOC 추정 알고리즘을 제안한다. 일반적인 전류적산법을 사용하는 방법은 초기 조건이 부정확한 경우에 오차가 발생하고 시간에 따라 누적 오차가 커지는 단점이 있다. 이러한 문제점 해결을 위하여 초기 SOC 추정값에 EKF 방법을 동시에 적용하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘의 평가를 위한 실험을 통하여 제안 방법이 기존 SOC 추정 방법보다 추정 오차가 개선됨을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제39권1호
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• pp.47-56
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• 2020

The sound source localization technique has various application fields in the era of internet-of-things, for which the probe size becomes critical. The localization methods using the acoustic intensity vector has an advantage of downsizing the layout of the array owing to a small finite-difference error for the short distance between adjacent microphones. In this paper, the acoustic intensity vector and the Time Difference of Arrival (TDoA) method are compared in the viewpoint of the localization error in the far-field. The comparison is made according to the change of spacing between adjacent microphones of the three-dimensional microphone array arranged in a tetrahedral shape. An additional test is conducted in the reverberant field by varying the reverberation time to verify the effectiveness of the methods applied to the actual environments. For estimating the TDoA, the Generalized Cross Correlation-Phase transform (GCC-PHAT) algorithm is adopted in the computation. It is found that the mean localization error of the acoustic intensimetry is 2.9° and that of the GCC-PHAT is 7.3° for T₆₀ = 0.4 s, while the error increases as 9.9°, 13.0° for T₆₀ = 1.0 s, respectively. The data supports that a compact array employing the acoustic intensimetry can localize of the sound source in the actual environment with the moderate reflection conditions.