This paper presents a new prediction method based on relative error incorporated with a penalized regression. The proposed method consists of fully data-driven procedures that is fast, simple, and easy to implement. An example of real data analysis and some simulation results were given to prove that the proposed approach works in practice.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.10
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pp.1-6
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2009
We derive the phase error of hologram due to imperfection of a wave plate, the azimuth angle error of a wave plate, and the azimuth angle error of a linear polarizer. Also, we analyze the effect of phase error by the modified triangular interferometer in case of 3-D image reconstruction of hologram.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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1997.05a
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pp.186-191
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1997
인공위성을 이용한 강우관측은 지상에서의 강우관측과는 달리 넒은 지역의 관측을 가능하게 하고 또한 해양에서의 강우까지도 관측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이러한 강우관측도 몇가지 문제점을 포함하고 있는데 그 하나로서 관측오차 문제를 들 수 있다. 이것은 관측된 강우가 공간적으로는 연속이지만 시간적으론 불연속이기 때문에 발생하는 구조적인 문제로서 강우의 시간적-공간적 통계특성과 관측계획에 따라 각각 다르게 정량화 된다. 본 논문에서는 인공위성을 이용한 강우 관측시 발생하는 관측오차의 추정식을 소개하고 두개의 다차원 강우모형을 사용하여 적용해 보았다. 현재까지의 관측오차 추정은 강우의 2차원 통계특성만을 고려하기 때문에 모형의 매개변수들이 이 특성에 맞추어 적절히 추정된 경우, 모델에 따른 차이는 크지 않은 것으로 밝혀졌다. 앞으로 이러한 단점은 2차원 이상의 통계특성을 고려하는, 궁극적으로는 강우의 확률밀도함수를 고려할 수 있는 관측오차 추정식의 개발을 통해 개선될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.10a
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pp.87-90
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2003
정밀한 위치결정에 사용되는 GPS는 초기 군사목적을 벗어나 자동차, 선박, 비행기 등의 항법은 물론 측량분야, 지각 및 구조물의 변위 감시, 우주, 통신, 국방 분야 등 매우 광범위한 분야에서 활용되고 있으며, 그 이용도가 급속히 증가하는 추세이다. 그러나 GPS 관측값은 부정오차와 정오차 등 많은 오차를 포함하고 있기 때문에 이를 소거하거나 최소화하여야 한다. GPS 오차는 크게 위성궤도나 위성시간 오차등 위성에 관련된 오차, 수신기 잡음이나 다중경로 등 수신기 관련 오차, 그리고 대류권이나 전리층에 의한 전파 오차로 구분할 수 있다. 이들 오차들은 대부분 차분방법과 수학적 알고리즘에 의해 소거되거나 최소화되지만, 다중경로와 수신기 잡음은 소거하거나 축소할 수 없다. 다중경로는 관측당시의 수신기 주변환경에 따라 바뀌기 때문에 수학적으로 소거할 수 없으며, 수신기 잡음은 수신기 내부의 노이즈로 인하여 발생하기 때문에 소거하기가 상당히 어렵다. 본 연구에서는 다중경로에 의한 GPS 기선변화를 알아보기 위해서 여러 조건하에서 정적 GPS 측량을 실시하였다. 먼저 정확한 좌표를 알고 있는 한 점에 GPS를 설치하고 다른 두 대의 GPS을 임의 점에 설치하였고, 이들 두 GPS 중에 하나의 수신기에 다중경로 환경을 설정하였다 정적 GPS 관측시 기선에 어떠한 변화가 오는 파악하기 위해서 기선처리와 망조정을 통해 기선길이와 좌표값을 산출하였다. 이러한 다중경로 실험은 구조물 모니터링 등 mm 정확도를 요구하는 GPS 측량에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Wald, Agresti-Coull, Jeffreys, and Bayes-Laplace methods are commonly used for confidence interval of binomial proportion are applied for prediction intervals. We used coverage probability, mean coverage probability, root mean squared error, and mean expected width for numerical comparisons. From the comparisons, we found that Wald is not proper as for confidence interval and Agresti-Coull is too conservative to differ from confidence interval. However, Jeffrey and Bayes-Laplace are good for prediction interval and Jeffrey is especially desirable as for confidence interval.
Wald, Agresti-Coull, Jeffreys, and Bayes-Laplace methods are commonly used for confidence interval of binomial proportion are applied for prediction intervals. We used coverage probability, mean coverage probability, root mean squared error, and mean expected width for numerical comparisons. From the comparisons, we found that Wald is not proper as for confidence interval and Agresti-Coull is too conservative to differ from confidence interval. However, Jeffrey and Bayes-Laplace are good for prediction interval and Jeffrey is especially desirable as for confidence interval.
Synthetic Aperture Radar Interferometry (InSAR) is affected by various noise source such as atmospheric artifact, orbital error, processing noise etc.. Especially, one of the dominant noise source for long-wave SAR system, such as ALOS PALSAR (L-band SAR satellite) is the ionosphere effect because phase delays on radar pulse through the ionosphere are proportional to the radar wavelength. To avoid misinterpret of phase signal in the interferogram, it is necessary to detect and correct ionospheric errors. Recently, a MAI (Multipler Aperture SAR Interferometry) based ionospheric correction method has been proposed and considered one of the effective method to reduce phase errors by ionospheric effect. In this paper, we introduce the MAI-based method for ionospheric correction. Moreover we propose an efficient method that apply the method over non-coherent area using directional filter. Finally, we apply the proposed method to the ALOS PALSAR pairs, which include the west sea coast region in Korea. A polynomial fitting method, which is frequently adopted in InSAR processing, has been applied for the mitigation of phase distortion by the orbital error. However, the interferogram still has low frequency of Sin pattern along the azimuth direction. In contrast, after we applied the proposed method for ionospheric correction, the low frequency pattern is mitigated and the profile results has stable phase variation values within ${\pm}1rad$. Our results show that this method provides a promising way to correct orbital and ionospheric artifact and would be important technique to improve the accuracy and the availability for L-band or P-band systems.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.11a
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pp.317-324
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2000
주기적인 연관규칙은 타겟데이터베이스를 일정 단위시간으로 나누었을 때 연관규칙이 만족하는 구간이 일정한 주기마다 발생하는 패턴을 탐색하는 방법이다. 하지만, 이 방법은 엄격한 주기를 가지도록 하여 실제 데이터에 그대로 적용하기가 어려웠다. 예를 들이 편의점 데이터에서 매일 오전 7시-8시 사이에 주기적으로 발생하는 연관규칙을 발견할 때, 이러한 연관규칙을 주기적인 연관규칙이라고 한다. 하지만, 실제 데이터에서는 날씨와 같이 사람의 행동에 영향을 미치는 다른 요인 때문에 항상 일정한 주기를 가지는 연관규칙을 찾기는 어렵다. 본 논문에서는 주기가 일정하지 않은 연관규칙을 찾기 위해서 연관규칙의 주기성을 허용 오차를 포함하며 재정의하고, 오차를 허용하기 위한 탐색 알고리즘을 보완하였다. 반면에, 오차를 허용함으로써 오차를 허용하지 않는 경우보다 더 많은 주기성을 찾을 수 있을 뿐만 아니라, 동일한 주기를 가지지만 오프셋이 다른 여러 개의 비슷한 주기가지 찾게 되어 사용자가 의미 있는 연관규칙을 찾는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 오차를 허용하는 주기적 연관규칙의 오차의 정도를 측정하기 위한 단위로 집중도(intensity)와 경향성(tendency)을 제안한다. 주기적 연관규칙이 매 주기마다 정확한 세그먼트에 나타나는 정도를 나타내는 집중도와, 최소 평균오차를 의미하는 경향성을 이용하여 유사한 주기들 중에서 대표주기만을 찾을 수 있도록 한다. 또한, 오차를 허용하는 주기적 연관규칙에서 오차가 주로 발생하는 패턴을 분석함으로써 고객들의 수요 경향성을 더 잘 파악할 수 있다. 예를 들어, 평소에는 매일 오진 7시∼8시에 나타나던 연관성이 지각하는 사람들이 같은 월요일에는 1시간 늦은 8시∼9시에 나타난다는 오타 정보까지 파악할 수 있다. 이러한 월요일마다 1시간 늦게 나타나는 오차의 경향성을 나타내는 오차 주기(error cyc1e)를 이용함으로써 고객들의 수요의 경향성을 좀 더 세밀한 부분까지 파악할 수 있게 해 준다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.2
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pp.39-49
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2000
In this paper, we propose an optimizing feature extraction method for multiclass problems assuming normal distributions. Initially, We start with an arbitrary feature vector Assuming that the feature vector is used for classification, we compute the classification error Then we move the feature vector slightly in the direction so that classification error decreases most rapidly This can be done by taking gradient We propose two search methods, sequential search and global search In the sequential search, an additional feature vector is selected so that it provides the best accuracy along with the already chosen feature vectors In the global search, we are not constrained to use the chosen feature vectors Experimental results show that the proposed algorithm provides a favorable performance.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.5
no.2
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pp.101-107
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1985
The coordinates of triangulation stations which has been used in Korea, were computed by means of the Gauss Conformal Double Projection in the 1910's. This projection has been considered as a problem in respect of accuracy, because the farther a station is from the origin, the larger the computational error becomes. In this paper, the Gauss Conformal Double Projection is compared with the T.M(Transverse Metcator) Projection which is widely used in many countries. In T.M projection method more accurate ground coordinates are obtained. This paper has an objective to improve the accuracy of public surveying by using the method presented in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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