• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제10권4호
• /
• pp.515-545
• /
• 2001

This paper introduces the least absolute deviations estimation of the contingent valuation model, which corresponds to the semi-parametric estimation of discrete choice models by Manski (1975, 1985) and Lee (1992). The least absolute deviations estimation is more robust to mis-specified distributional assumptions in the estimation of the contingent valuation model, compared to the maximum likelihood estimation. The full identification and strong consistency of the estimation are proved and its application to different formats of contingent valuation survey data is discussed. Simulation studies are designed to evaluate its operational characteristics including computational strategies, small sample properties and the efficiency gain of a follow-up question. The bias and efficiency of least absolute deviations and maximum likelihood estimation are compared in the presence of heteroskedasticity.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권7호
• /
• pp.2879-2890
• /
• 2020

In this paper, we study the estimation of angle, range and polarization parameters of a bistatic polarization sensitive frequency diverse array multiple-input multiple-output (PSFDA-MIMO) radar system. The application of polarization sensitive array in receiver is explored. A signal model of bistatic PSFDA-MIMO radar system is established. In order to utilize the multi-dimensional structure of array signals, the matched filtering radar data can be represented by a third-order tensor model. A joint estimation of the direction-of-departure (DOD), direction-of-arrival (DOA), range and polarization parameters based on parallel factor (PARAFAC) algorithm is proposed. The proposed algorithm does not need to search spectral peaks and singular value decomposition, and can obtain automatic pairing estimation. The method was compared with the existing methods, and the results show that the performance of the method is better. Therefore, the accuracy of the parameter estimation is further improved.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제31권3호
• /
• pp.337-347
• /
• 2024

Kernel density estimation is a prevalent technique employed for nonparametric density estimation, enabling direct estimation from the data itself. This estimation involves two crucial elements: selection of the kernel function and the determination of the appropriate bandwidth. The selection of the bandwidth plays an important role in kernel density estimation, which has been developed over the past decade. A range of methods is available for selecting the bandwidth, including the plug-in bandwidth. In this article, the proposed plug-in bandwidth is introduced, which leverages shifted Chebyshev series-based approximation to determine the optimal bandwidth. Through a simulation study, the performance of the suggested bandwidth is analyzed to reveal its favorable performance across a wide range of distributions and sample sizes compared to alternative bandwidths. The proposed bandwidth is also applied for kernel density estimation on real dataset. The outcomes obtained from the proposed bandwidth indicate a favorable selection. Hence, this article serves as motivation to explore additional plug-in bandwidths that rely on function approximations utilizing alternative series expansions.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
• /
• 제32권3호
• /
• pp.229-235
• /
• 2015

We estimated the orbit of the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), a Geostationary Earth Orbit (GEO) satellite, through data from actual optical observations using telescopes at the Sobaeksan Optical Astronomy Observatory (SOAO) of the Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI), Optical Wide field Patrol (OWL) at KASI, and the Chungbuk National University Observatory (CNUO) from August 1, 2014, to January 13, 2015. The astrometric data of the satellite were extracted from the World Coordinate System (WCS) in the obtained images, and geometrically distorted errors were corrected. To handle the optically observed data, corrections were made for the observation time, light-travel time delay, shutter speed delay, and aberration. For final product, the sequential filter within the Orbit Determination Tool Kit (ODTK) was used for orbit estimation based on the results of optical observation. In addition, a comparative analysis was conducted between the precise orbit from the ephemeris of the COMS maintained by the satellite operator and the results of orbit estimation using optical observation. The orbits estimated in simulation agree with those estimated with actual optical observation data. The error in the results using optical observation data decreased with increasing number of observatories. Our results are useful for optimizing observation data for orbit estimation.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.536-545
• /
• 2020

모바일 스마트 장치 배터리의 잔여 시간을 예측하기 위해 범용 통계적 회귀 기법을 적용한 경우, 배터리 잔량별 배터리 사용 시간의 편차가 커질수록 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도가 낮아진다. 따라서 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도를 향상시키기 위해서는 배터리 잔량별 배터리 사용 시간의 편차가 큰 원 측정 데이터를 가공 처리하여 정제된 데이터로 변환시키는 작업이 필요하다. 이에 본 논문에서는 원 측정 데이터를 정제된 데이터로 가공 처리하는 데이터 전처리 프레임워크를 제안하였다. 제안한 프레임워크를 통해 가공 처리하여 정제된 데이터를 범용 통계적 회귀 기법에 적용한 결과, 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도가 향상됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제41권2호
• /
• pp.23-32
• /
• 2004

질의 최적화기의 중요 기능 중에 하나는 질의가 주어졌을 때 질의 조건을 만족하는 입력 레코드의 개수를 추정하는 일이다. 관계 데이터베이스와 마찬가지로 공간 데이터베이스에서 질의 결과 크기 추정은 입력 데이터 공간을 버켓으로 불리는 작은 영역으로 분할한 후 분할된 영역에 대해서 질의 결과 ■기를 추정한다. 추정의 정확도는 작은 영역으로 분할할 때 근사 계산한 데이터와 실제 데이터의 차이에 의해서 결정되며 이것은 공간 분할을 어떻게 분할하는가에 달려 있다. 기존의 방법은 일차원에 많이 사용되는 데이터의 범위를 균일하게 하는 너비 균등 방법과 빈도수의 합을 일정하게 하는 높이 균등 방법을 공간상의 이차원에 적용한 면적 균등 분할과 개수 균등 분할 방법에 기초를 두고 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 공간을 분할할 때 데이터의 범위와 빈도수의 곱을 면적으로 나타낸 후 면적 값의 차이가 가장 큰 순서로 버켓을 정하는 방법으로 데이터 범위와 빈도수를 동시에 고려하여 최적의 버켓을 결정한다. 본 논문에서는 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위데이터를 사용하여 질의 크기, 버켓수, 데이터 개수, 데이터 크기의 변화에 대해서 질의 결과 추정에 대한 정확도를 비교, 분석하여 제안한 방법의 성능 우수성을 확인한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제33권5_2호
• /
• pp.631-640
• /
• 2017

쌀 생산량 예측 및 조사는 농가 소득 보전 및 농업 분야 기관에 영향을 주고 수급 조절과 가격 예측 등 정부의 정책 수립과 관련하여 중요한 의미를 갖는다. 이에 따라 작황 추정 모델의 구축이 필요하며 과거로부터 기상 자료 및 위성 자료를 통해 경험적 통계 모델 또는 인공신경망 알고리즘을 기반으로 한 연구가 다수 진행되었다. 현재 인공신경망 모델을 기반으로 개발된 딥 러닝 알고리즘이 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 분야에서 폭넓게 사용되며 뛰어난 성능을 보이고 있다. 최근 다양한 딥 러닝 알고리즘 중 SSAE 알고리즘이 시계열 자료를 통한 예측 분야에서 적용 가능성이 확인되었으며 본 연구에서는 SSAE를 통해 남한 전역에 대한 쌀 생산량 추정 연구를 진행하였다. 입력 변수로 기상자료와 위성자료를 사용하였으며 남한 벼의 생육 기간을 고려하여 입력 자료를 기간별로 나누고 최적의 입력 자료롤 찾고자 하였다. 실험 결과, 5월부터 9월까지의 위성 자료와 16일 평균값을 사용한 기상 자료와의 조합을 사용하였을 경우 평균 연도별 %RMSE, 시군구 %RMSE 각각 7.43%, 7.16%로 가장 좋은 성능을 보였으며 이를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 SSAE 알고리즘의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제1권3호
• /
• pp.302-307
• /
• 2006

The purpose of this paper is to develop an improved three-phase transformer model for ATP and parameter estimation methods that can efficiently utilize the limited available information such as factory test reports. In this paper, improved topologically-correct duality-based models are developed for three-phase autotransformers having shell-form cores. The problem in the implementation of detailed models is the lack of complete and reliable data. Therefore, parameter estimation methods are developed to determine the parameters of a given model in cases where available information is incomplete. The transformer nameplate data is required and relative physical dimensions of the core are estimated. The models include a separate representation of each segment of the core, including hysteresis of the core, ${\lambda}-i$ saturation characteristic and core loss.

• ETRI Journal
• /
• 제35권5호
• /
• pp.757-766
• /
• 2013

This paper deals with the estimation of the time of arrival (TOA) of ultra-wideband signals under IEEE 802.15.4a channel models. The proposed approach is based on a randomness test and consists of determining whether an autoregressive (AR) process modeling an energy frame is random or not by using a distance to measure the randomness. The proposed method uses a threshold that is derived analytically according to a preset false alarm probability. To highlight the effectiveness of the developed approach, simulation setups as well as real data experiments are conducted to assess the performance of the new TOA estimation algorithm. Thereby, the proposed method is compared with the cell averaging constant false alarm rate technique, the threshold comparison algorithm, and the technique based on maximum energy selection with search back. The obtained results are promising, considering both simulations and collected real-life data.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
• /
• pp.1464-1468
• /
• 1997

We propose a decentralized state estimation method in the multisensor state estimation problem. The proposed method bounds teh maximum energy gain from uknown external disturbances to the estimation errors in the suboptimal case. And we formulate aternative H/sip .inf./ filter gain equatiions with teh idea that the suboptimal H.$^{\infty}$ filter is the special form of Kalman filter filter whose state equations are defined in indefinite inner product spaces. Using alternative filter gain equations we design the decentralized $H^{\infty}$ state estimator which is composed of local filters and central fusion filter that are suboptimal in the $H^{\infty}$ sense. In addition, the proposed update equations between global and local data can reduce unnecessary calculation burden efficently.y.