• Imaging Science in Dentistry
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• 제35권3호
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• pp.115-119
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• 2005

Purpose : To evaluate the magnification error percentage in repeatedly taken panoramic radiographs of same patient and machine. Materials and Methods : 92 panoramic radiographs from 46 patients were traced and 30 horizontal and vertical measurements were made with digital sliding caliper. The results were compared with paired t-test. Results : There was no statistically significant difference between the two measurements. The overall difference as percentage error was $6.19\pm5.60\%$. The largest error as $14.61\pm12.44\%$ was found at condylar height 1, and smallest as $1.86\pm1.61\%$ at mandibular height. Overall vertical error excluding condylar height 1 was $3.76\pm3.97\%$, and the horizontal error $6.88\pm5.92\%$. Conclusion . Repeatedly taken panoramic radiographs of the same patient and machine was reliable since there was no significant percentage error difference but the percentage error ranged from $1.86\pm1.61\%\;to\;14.61\pm12.44\%$ indicating the error depends on the measuring site.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.79-85
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• 2019

본 연구에서는 Long Short Term Memory (LSTM) 신경망과 Gated Recurrent Unit(GRU) 신경망을 Internet of Things (IoT) 파워미터에 적용하여 단기 전력사용량 예측방법을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 성능평가 지표로써 Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Percentage Error (MPE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE)를 이용한다. 실험 결과는 GRU 기반의 모델이 LSTM 기반의 모델에 비해 MAPE 기준으로 4.52%, MPE 기준으로 5.59%만큼의 성능개선을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1093-1102
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• 2012

본 연구에서는 다변량시계열모형인 VAR (vector autoregressive regression)모형에 의하여 금리 스프레드의 시계열예측을 수행하였다. 국내외 거시경제변수들 중에서 교차상관분석 및 그랜져인과 검정을 통하여 상호간에 설명력이 있는 변수들을 추출하여 VAR모형의 시계열변수로 사용하였다. 마지막 12개월의 예측치에 대한 MAPE (mean absolute percentage error)와 RMSE (root mean square error)에 근거하여 모형의 예측력을 단일변량 시계열모형인 AR (autoregressive regression) 모형과 비교하였다.

• 에너지공학
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• 제27권4호
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• pp.103-110
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• 2018

본 논문에서는 Mean Absolute Percentage Error (이하 MAPE)와 Symmetric Mean Absolute Percentage (이하 sMAPE)의 새로운 접근법을 이용한 시계열 예측 모델의 평가 방법을 소개한다. MAPE, sMAPE에는 다음과 같은 문제점이 있다. 데이터 집합에서 관측 값이 0일 경우 평가할 수 없고, 관측 값이 0에 매우 가깝다면 과도한 평가 값을 측정한다. 관측 값과 예측 값 간에 동일한 오차를 가지더라도 다른 값으로 평가하는 문제도 가지고 있다. 동일한 오류 값이 과대 예측되었는지 아니면 과소 예측되었는지에 따라 다른 평가 값을 측정하거나 관측 값의 부호와 예측 값의 부호가 서로 다르면 그 오차는 평가 값에 반영되지 않는다. 이러한 문제는 Maximum Mean Absolute Percentage Error (이하 mMAPE)에 의해 해결하였다. 우리는 MAPE 평가 방법의 분모에서 관측 값을 사용하는 대신 최대 절대 값을 사용했다. 최대 절대 값이 1보다 작으면 분모를 제거하여 0 값이 정의되지 않은 문제와 미세한 값일 경우 과대 측정되는 문제를 해결하였다. Beijing PM2.5의 온도 데이터와 시뮬레이션 데이터를 통해 mMAPE와 다른 평가 방법들의 결과 값을 비교하였으며, 위의 문제들을 해결할 수 있음을 검증하였다.

• 아동학회지
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• 제29권6호
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• pp.147-161
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• 2008

The present study compared characteristics of Korean nominal particles (occurrence, error, error patterns) of ten 5- to 6-year-old Korean-English simultaneous bilingual children with ten Korean monolingual children. Data were analyzed by Mann-Whitney U test and Spearman Rank Correlation and by qualitative analysis. Results were (1) bilingual children showed significantly lower frequency based on the number of occurrence of nominal particles per utterance. (2) The error percentage of adverbial markers was significantly higher for bilingual children. (3) Error patterns of bilingual children showed a higher percentage of in-case substitution and double use error. These findings suggest that Korean-English simultaneous bilingual children have a different Korean nominal particles development from Korean monolingual children.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.403-414
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• 2009

국내외적으로 지역통계에 관한 관심이 높아지고 있으며 이와 관련하여 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 소지역 추정에 사용되는 추정량의 대부분은 MSE(moan squared error)를 최소화하여 얻어진다 (Rao, 2003). 최근 황희진과 신기일 (2008)은 MSPE(mean squared percentage error)를 최소화하는 추정량을 사용한 소지역 추정법을 제안하였다. 본 논문에서는 노동통계 중 지청별 일인당 평균 임금총액 추정에 황희진과 신기일 (2008)이 제안한 방법을 적용하여 보았으며 2007년 매월 노동통계 자료를 이용하여 기존의 MSE를 최소화 하여 얻어진 여러 추정량과 우수성을 비교해 보았다. 또한 노동통계를 위 한 소지역 추정의 실제 사용 가능성을 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제21권1호
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• pp.109-123
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• 2008

많은 소지역 추정량이 제안되었으며, 국내외에서 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 또한 소지역 추정량의 특성과 우수성을 비교하기위한 비교통계량도 연구되고 있다. 기존의 소지역 추정량은 MSE(Mean square error)를 최소화하여 얻어지며, 이에 따라 추정량의 우수성도 MSE를 기준으로 판단하고 있다. 본 논문에서는 최근 새롭게 재조명 되고 있는 MSPE(Mean square percentage error)를 최소화하는 추정량을 제안하였다. 신기일 등 (2007)에서 사용된 비교통계량과 MSE 그리고 MSPB를 이용하여 제안된 추정량과 기존의 소지역 추정량을 비교하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제15권6호
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• pp.79-91
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• 2013

PURPOSES : The methods of measuring the sound from the noise source are Pass-by method and NCPX (Noble Close Proximity) method. These measuring methods were used to determine the linkage of TAPL (Total Acoustic Pressure Level) and SPL (Sound Pressure Level) in terms of frequencies. METHODS : The frequency analysis methods are DFT (Discrete Fourier Transform) and FFT (Fast Fourier Transform), CPB (Constant Percentage Bandwidth). The CPB analysis was used in this study, based on the 1/3 octave band option configured for the frequency analysis. Furthermore, the regression analysis was used at the condition related to the sound attenuation effect. The MPE (Mean Percentage Error) and RMSE (Root Mean Squared Error) were utilized for calculating the error. RESULTS : From the results of the CPB frequency analysis, the predicted SPL along the frequency has 99.1% maximum precision with the measured SPL, resulting in roughly 1 dB(A) error. The TAPL results have precision by 99.37% with the measured TAPL. The predicted TAPL results at this study by using the SPL prediction model along the frequency have the maximum precision of 98.37% with the vehicle velocity. CONCLUSIONS : The Predicted SPL model along the frequency and the TAPL result by using the predicted SPL model have a high level of accuracy through this study. But the vehicle velocity-TAPL prediction model from the previous study by using the log regression analysis cannot be consistent with the TAPL result by using the predicted SPL model.

• 음성과학
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• 제7권2호
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• pp.7-18
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• 2000

The purpose of this study was to investigate the phonological error patterns of korean children with and without specific phonological disorders(SPD). In this study, 29 normally developing children and 10 SPD children were involved. The children were matched the percentage of consonants correct(PCC). 22 picture cards were used to elicit korean consonants in word initial syllable initial, word medial syllable initial, word medial syllable final, word final syllable final positions. The findings were as follows. First, the phonological error patterns of SPD were 1) similar to those of normal children with the same PCC, 2) similar to those of normal children with the lower PCC, or 3) unusual to those of normal children. Second,. korean children showed phonological processes reflecting the korean phonological characteristics: tensification, reduction of the word medial syllable final consonant. This study suggests that both the PCC and error patterns should be considered in assessing phonological abilities of children.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.349-360
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• 2013

최근 일별 최대 전력수요 예측은 전력설비 계획 및 운용에 매우 중요한 사안으로 주목받고 있다. 본 연구는 일별 최대 전력수요 예측을 위하여 대표적 시계열 모형을 소개하고, 예측의 성능 비교를 위하여 RMSE(Root mean squared error)와 MAPE(Mean absolute percentage error)를 사용한다. 연구결과로 보완된 Holt-Winters 모형과 Reg-ARIMA 모형이 다른 모형에 비하여 우수한 예측 성능을 보였다.