• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.04a
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• pp.106-108
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• 2004

서보 시스템의 전체 제어 성능은 기계적 상수의 변화와 부하 토크의 영향을 크게 받는다. 그러므로 서보 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 기계적 상수와 부하 토크를 정확히 알 필요가 있다. 본 논문에서는 Support Vector Regression (SVR)을 이용한 기계적 상수와 부하 토크의 추정 알고리즘을 제안한다. 여기서 제안된 추정 알고리즘인 SVR은 통계적인 학습 이론을 기반으로 한 새로운 추정 알고리즘으로 적은 샘플, 비선형, 국부해의 문제를 극복하고 강력한 성능을 발휘한다. 실험 결과는 제안된 SVR 알고리즘이 기계적 상수와 부하토크를 비교적 정확하게 추정하고 있음을 보여준다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.7 no.2
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• pp.87-109
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• 1998

1989년 미국 환경청(Environmental Protection Agency : EPA)은 유독물질통제법(Toxic Substances Control Act : TSCA)에 의해 석면을 함유하고 있는 일부 제품의 제조, 수업, 가공 및 판매를 세 단계로 나누어 금지하였다. 본 논문은 석면규제를 금지여부결정과 금지우선순위결정으로 구분하여 각 결정에 내재된 EPA의 의사결정요인들을 추론한다. 특히 본 논문은 Magat et al.(1986), Asch and Seneca(1989), Cropper et al.(1992)이 EPA의 의사결정요인들로 제시한 내부신호(internal signals, 비용과 편익의 추정치)와 외부신호(external signals, 외부집단의 참여)를 석면규제에 적용하여 이들의 역할을 고찰한다. 한편 본 논문은 규제에 의해 영향을 받는 이익집단들이 EPA의 의견수렴기간(comment period) 동안에 제출한 의견서(written comments)가 외부신호를 나타낸다고 가정한다. Probit 모형으로 추정된 금지여부결정에 있어 EPA는 TSCA의 규정을 준수하여 비용과 편익을 균형하였고, 기업과 환경보호단체의 참여도 EPA의 의사 결정에 영향을 미쳤다. 즉, 어떤 제품의 금지에 소요되는 비용이 많으면 그 제품이 금지될 확률이 작았고, 그 제품의 금지를 반대하는 기업의 의견서가 많으면 그 제품이 금지될 확률이 작았다. 그러나 외부신호가 포함된 모형에서 내부 신호의 통계적 유의성이 낮아지는 문제가 나타났다. 한편 추정결과는 금지로 인해 감소된 암 한 건에 대한 EPA의 암묵적인(implicit) 평가가 5,000만 달러가 넘는다는 것을 보여 준다. Ordered Probit 모형으로 추정된 금지우선순위결정에 있어, 편익의 단위당 비용이 작을수록, 그리고 그 제품의 금지를 찬성하는 환경보호단체의 의견서가 많을수록 그 제품은 보다 이른 단계에서 금지되었다. 이 경우 외부신호의 계수의 통계적 유의성은 높은 반면 내부신호의 계수의 통계적 유의성은 상대적으로 낮았다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.17 no.3
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• pp.225-231
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• 1999

In statistical analysis of remotely sensed data, means and variances of each classes are used as the basis of statistical similarity determination. Therefore, the overall accuracy of classification is affected by the training results. It is assumed that the ideal distributions of pixel values follow normal distributions, but practically they have some aggregations and biases. non anomalies of distribution can affect the classification results greatly as well as the variances of training results. In this study, relationships between the inferential variances of the training sets and the distributions of pixel values are examined. and the resulting changes of classification results are studied. Furthermore, the training method which minimizes the effect of underestimation of variances is proposed.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.291-294
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• 2004

본 논문에서는 잡음의 변화(variance)가 없는 정적인 통계적 특성(Stationary Static Characteristic)을 갖는 환경에서 잡음 추정을 통해 지각 필터의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 잡음 추정 알고리즘은 입력되는 잡음에 열화 된 신호의 묵음 구간에서 추정된 잡음을 이용하여 입력되는 잡음의 SNR을 추정 후, 대역 별로 smoothing 상수 값으로 잡음 에너지를 제어하여 첨가된 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있게 된다. 이는 신호를 열화 시킨 잡음을 보다 정확한 추정을 제공함으로써, 지각 필터의 응답을 개선할 수 있고 더불어 잡음에 의해 열화 된 신호의 음질을 개선할 수 있다. 또한 저 대역에 영향을 미치는 잡음인 경우 다른 방법들과는 달리 음질의 개선이 뚜렷하다. 기존의 방식과 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비(signal-to-noise ratio, SNR)에서 열화 된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 5dB, 10dB, 15dB와 20dB의 각각의 경우에 대하여 SSNR(Segmental SNR)과 잡음 대 마스킹 비(Noise-to-mask ratio, NMR), 음질 테스트를 수행한 결과, 청감 테스트(Mean Opinion Score, MOS Test) 결과의 향상과 음질개선의 개선을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.3
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• pp.521-534
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• 2006

This paper considers a panel regression model with ill-posed data and proposes the generalized maximum entropy(GME) estimator of the unknown parameters. These are natural extensions from the biometries, statistics and econometrics literature. The performance of this estimator is investigated by using of Monte Carlo experiments. The results indicate that the GME method performs the best in estimating the unknown parameters.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.273-280
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• 2005

Robust magneto-telluric (MT) response function estimators are now in standard use in electromagnetic induction research. Properly devised and applied, these methods can reduce the influence of unusual data (outlier) in the response (electric field) variable, but often not sensitive to exceptional predictor (magnetic field) data, which are termed leverage points. A bounded influence estimator is described which simultaneously limits the influence of both outlier and leverage point, and has proven to consistently yield more reliable MT response function estimates than conventional robust approach. The bounded influence estimator combines a standard robust M-estimator with leverage weighting based on the statistics of the hat matrix diagonal, which is a standard statistical measure of unusual predictors. Further extensions to MT data analysis are proposed, including a establishment of data rejection criterion which minimize the influence of both electric and magnetic outlier in frequency domain based on statistical distribution of electromagnetic field. The rejection scheme made in this study seems to have an effective performance on eliminating extreme data, which is even not removed by BI estimator, in frequency domain. The effectiveness and advantage of these developments are illustrated using real MT data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.543-546
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• 2003

Kaiman 필터는 통계적 방법에 근거한 필터이므로, 이것을 구성할 때, 추정대상이나 잡음 등의 통계량을 미리 알고 있을 필요가 있다. 일반적으로 이러한 양을 미리 아는 것은 곤란하므로, 필터를 설계할 때에는, 적당한 통계적 모델을 가정하지 않으면 안된다. 그러나, 실제의 통계량이 이러한 값과 다른 경우, 즉, model mismatch가 발생하면, 최적의 추정이 행하여지지 않고 mismatch가 정도가 큰 경우에는, 올바른 추정이 전혀 행하여지지 않을 가능성이 있다. 본 논문에서는 Kalman 필터에 model mismatch가 발생한 경우의 추정값으로의 영향을 2가지의 방법으로 검토한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.420-421
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• 2019

리튬 이온 배터리는 전압, 전류, 온도 등의 측정 정보를 기반으로 용량, 수명 등 배터리의 상태를 추정해야 하며 이를 위해 다양한 방법들이 활용되고 있다. 이러한 추정 정보들은 결국 배터리 관리 시스템에서 수행하는 핵심 기능이며 효율적이고 안전한 제어를 수행하기 위해 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 배터리 팩의 실험 데이터를 이용하여 근사 모델을 개발하고 이를 이용하여 배터리 팩의 용량을 추정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 기존 수학적 모델 기반의 알고리즘을 활용하는 방법과 통계적인 기법을 활용하는 방법으로 구현하는 것과 달리, 충분한 데이터 확보가 가능한 경우, 데이터를 표현하는 근사 모델을 생성하고 이에 대한 활용 가능성을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.4
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• pp.63-72
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• 2002

We applied 3-D balancing technique to estimate nationwide travel demand using travel behavior of Toll Collecting System data, socio-economic data in the region, and the data of several organizations connected with travel demand estimation. The results from this study were validated by the indices of RMSE(Root Mean Square Error), TLFD(Trip Length Frequency Distribution). TCS based inter-city average travel to measure of reliability and adequacy of estimated travel demand. Finally, 3-D technique seems to reflect more travel behavior of TCS OD than 2-D technique, but we cannot assert that 3-D technique superior to 2-D technique.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.1
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• pp.95-102
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• 2017

Gamma generalized linear models have received less attention than Poisson and binomial generalized linear models. Therefore, many old-established statistical techniques are still used in gamma generalized linear models. In particular, existing literature and textbooks still use approximate estimates for the dispersion parameter. In this paper we study the efficiency of various dispersion parameter estimators in gamma generalized linear models and perform numerical simulations. Numerical studies show that the maximum likelihood estimator and Cox-Reid adjusted maximum likelihood estimator are recommended and that approximate estimates should be avoided in practice.