• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.205-218
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• 2004

제품이나 서비스에 대한 소비자의 선호도에 영향을 미치는 주요 속성들의 중요도를 평가하고 각 속성의 수준에 대한 선호도를 측정하며 제품프로파일에 대한 선호도를 예측하기 위하여 컨조인트분석이 사용되는데, 제품 포지셔닝이나 신제품 개발 분야에 이분석이 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 체비쉐프추정에 바탕을 둔 컨조인트분석에 관하여 연구하였는데, 소비자로 하여금 제품프로파일별 선호도를 순위로 응답하게 하는 경우 최소자승추정에 의 한 컨조인트 분석의 효율성이 상대적으로 낮다고 판단되기 때문이다. 따라서 새로운 개념의 휴대전화기에 대한 소비자들의 선호도를 조사하고 체비쉐프추정에 의한 컨조인트분석을 실행하여 신제품 개발에 활용하도록 하였다. 추정 방법 별로 예측타당성을 측정하여 비교하였는데, 체비쉐프추정에 의한 컨조인트분석이 최소자승추정에 의한 컨조인트분석보다 타당성이 높다는 사실을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권4호
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• pp.541-550
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• 2010

$L_1$-회귀추정량이 수직이상점에 대해서는 매우 로버스트하지만 지렛점에 대해서는 전혀 로버스트하지 않다는 사실은 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 수직이상점은 물론 지렛점에 대해서도 로버스트한 $L_1$-회귀추정을 위한 알고리즘을 제안한다. MCD 또는 MVE-추정량에 바탕을 둔 로버스트거리를 기준으로 지렛점들을 식별하고, 식별된 지렛점들의 영향력을 적절히 감소시키기 위한 가중치를 결정한다. 가중치에 의해 변환된 자료에 선형척도변환 기법에 바탕을 둔 선형계획 알고리즘을 적용함으로써 $L_1$-회귀추정량의 붕괴점을 향상시킨다. 다양한 형태와 규모의 자료에 대한 모의실험 결과, 제안된 알고리즘에 의한 $L_1$-회귀추정량의 붕괴점이 크게 향상되는 것으로 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제29권4호
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• pp.229-236
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• 2010

위상동기식 변조기법은 주파수 대역폭의 효율과 전송 신뢰도를 높일 수 있으나 수중 채널의 시변 다중경로에 의해 인접 심볼간 간섭이 발생되어 수중통신에 적용하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 동해 연근해에서 위상동기 변조방식인 BPSK와 QPSK 신호를 전송하고, 시간에 따라 변화하는 다중경로와 위상변동에 의해 왜곡된 수신신호를 보상하기 위한 위상 추정기를 결합한 적응형 등화기를 제안한다. 해상실험을 통해 전송된 위상동기식 변조신호가 수중채널의 시변 다중경로 특성에 의해 왜곡되었음을 보였고 제안된 방법에 의해 왜곡된 신호가 보정됨을 보였다. BPSK와 QPSK 신호 전송시 300 m 거리에서 각각 0.0078, 0.0376의 비트 오류율을 보였으며, 1000 m 거리에서는 0.0146, 0.0293의 비트 오류율을 보였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제41권2호
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• pp.449-468
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• 2023

This paper deals in the study of the estimation of the parameters of Erlang distribution based on rank set sampling and some of its modifications. Here we considered Maximum Likelihood (ML) and the Bayesian technique to estimate the shape and scale parameter of Erlang distribution based on RSS and its some modifications such as ERSS, MRSS, and MRSSu. The derivation for unknown parameters of Erlang distribution is well presented using normal approximation to the asymptotic distribution of ML estimators. But due to the complexity involves in the integral, the Bayes estimator of unknown parameters is obtained using MCMC method. Further, we compared the MSE of estimation in different sampling schemes with different set sizes and cycle size. A real-life data application is also given to illustrate the efficiency of the proposed scheme.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.145-150
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• 2006

For most of the measuring methods of traditional control theory, measuring equipments are located at the output of the system to measure quantities transformed from non-electrical form into electrical one. This method helps us to define the value of parameters to be measured, but it has limitation because it can only assess the efficiency of a movement process. That means we can not understand the inner kinetics which is the essence of the system. In the modern control theory, states of system are considered as the feedback to the control process, which helps us to assess the elements in the inside of the system. In this paper, we survey methods for estimating states being not exposed to the correct measurements. Using this method, we also suggest an application for giving an estimate of the traffic on the LSPs to adapt the network configuration for changing traffic conditions.

• 응용통계연구
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• 제9권1호
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• pp.53-73
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• 1996

일정형 및 계단형 가속수명시험의 시험설계에 대한 일반적인 모형과 최적설계에 대한 최근의 연구결과를 소개하고, 수명분포가 와이블인 경우에 대하여 두가지 시험방법에 대한 최적설계를 점근분산의 행태, 설계변수의 효과, 최적시험조건에서 시험종결 시점까지의 기대고장개수 및 기대시험종결시간, 점근분산의 상대적효율과 설계변수의 사전추정치에 대한 둔감성의 측면에서 비교, 분석하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.77-89
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• 1999

Simulating rare events, such as probability of cell loss in ATM networks, machine failure in highly reliable systems, requires huge simulation efforts due to the low chance of occurrence. Importance Sampling (IS) has been applied to accelerate the occurrence of rare events. However, it has a drawback of effective biasing scheme to make the estimator of IS unbiased. Adaptive Importance Sampling (AIS) employs an estimated sampling distribution of IS to the system of interest during the course of simulation. We propose Nonparametric Adaptive Importance Sampling (NAIS) technique which is nonparametrical version of AIS. We test NAIS to estimate a probability of rare event in M/M/1 queueing model. Comparing with classical Monte Carlo simulation, the computational efficiency and variance reductions gained via NAIS are substantial. A possible extension of NAIS regarding with random number generation is also discussed.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권3호
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• pp.667-677
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• 2007

In this paper, we propose a method for estimating the mean of a population which has a linear trend, when both n, the sample size, and k, the reciprocal of the sampling fraction, are odd numbers. The proposed method, not having the drawbacks of centered systematic sampling, centered modified sampling and centered balanced sampling, consists of selecting a sample by balanced systematic sampling and estimating the population mean by using interpolation. We compare the efficiency of the proposed method and existing methods under the criterion of the expected mean square error based on the infinite superpopulation model.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.67-75
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• 2000

Often system analysts are interested in the estimation of percentile for system performance. For instance, in PERT network system, the percentile that the project. Typically the control variate method is used to reduce the variability of mean response using the correlation between the response and the control variates with a little additional cost during the course of simulation. In the same spirit, we apply this method to estimate the percentile of project completion time in PERT system, and evaluate the efficiency of the controlled estimator for its percentile.1 Simulation results indicate that the controlled estimators are more effective in reducing the variances of estimators than the simple estimators, however those tend to a little underestimate the percentiles for some critical values. We need more simulation experiments to examine such a kind of bias problem. We expect this research presents a step forward in the area of variance reduction techniques of stochastic simulation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1612-1617
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• 2004

Unbalance analysis is essential in the rotor system. However, some problems still remain in the aspects of computational efficiency and accuracy. In the present paper a new method is proposed for estimating the mass unbalance of a rotating shaft by using the vibration signals. This is an advanced new method for the detection of a mass unbalance and its phase position. Based on the signal processing with FFT, an estimator is designed to detect the mass of unbalance. And an improved Lissajous diagram is also introduced with statistical analysis, which make it possible to compute the phase position of the mass unbalance efficiently and arranged at a certain location of the shaft. The proposed method is demonstrated and validated through several test examples.