• 대한수학회보
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• 제52권2호
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• pp.679-684
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• 2015

In this paper we discuss bounds for the total curvature of nonparametric minimal surfaces by using the properties of planar harmonic mappings.

• ETRI Journal
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• 제15권2호
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• pp.35-51
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• 1993

This paper presents function approximation based on nonparametric estimation. As an estimation model of function approximation, a three layered network composed of input, hidden and output layers is considered. The input and output layers have linear activation units while the hidden layer has nonlinear activation units or kernel functions which have the characteristics of bounds and locality. Using this type of network, a many-to-one function is synthesized over the domain of the input space by a number of kernel functions. In this network, we have to estimate the necessary number of kernel functions as well as the parameters associated with kernel functions. For this purpose, a new method of parameter estimation in which linear learning rule is applied between hidden and output layers while nonlinear (piecewise-linear) learning rule is applied between input and hidden layers, is considered. The linear learning rule updates the output weights between hidden and output layers based on the Linear Minimization of Mean Square Error (LMMSE) sense in the space of kernel functions while the nonlinear learning rule updates the parameters of kernel functions based on the gradient of the actual output of network with respect to the parameters (especially, the shape) of kernel functions. This approach of parameter adaptation provides near optimal values of the parameters associated with kernel functions in the sense of minimizing mean square error. As a result, the suggested nonparametric estimation provides an efficient way of function approximation from the view point of the number of kernel functions as well as learning speed.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제34권2호
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• pp.139-171
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• 2012

본 논문은 한국교육개발원의 '학교교육 수준 및 실태 분석 연구: 중학교' 자료를 이용하여 중학교 3학년 학생에 대한 사교육비 지출이 어느 정도의 성적 향상효과가 있는지를 추정한다. 사교육비의 내생성을 통제하기 위해 본 논문은 도구변수법과 비모수 구간추정법(nonparametric bounds analysis)을 사용한다. 분석 결과, 두 방법에서 공통적으로 사교육비 지출의 증가가 유의미한 정도의 성적 향상으로 연결된다는 확실한 증거가 발견되지 않는다. 도구변수법의 결과에 의하면, 10% 높은 사교육비 지출은 국어, 영어, 수학 성적을 각각 약 1.24%, 1.28%, 0.75% 향상시킨다. 구간추정법에서는 국어, 영어, 수학 과목에서 모두 10% 증가된 사교육비 지출의 효과가 0보다 크다는 증거를 찾기 어렵다. 본 논문의 실증 결과는 내생성을 통제한 여타의 연구들과 비슷한 결과를 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권7C호
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• pp.633-641
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• 2005

이 논문에서는 신호 검파에서 널리 쓰이는 세 개의 비모수 통계량 사이의 결합 분포와 상관계수를 얻는다. 아울러, 상관계수들의 상한과 하한을 얻고, 상관계수들 사이의 눈여겨 볼만한 관계를 살펴본다. 또한, 몇 가지 의미있는 분포에서 얻은 구체적인 상관계수 값을 표와 그림으로 정리하였다. 이 논문에서 얻은 결과는 여러 검정 통계랑을 서로 견주어 볼 때 쓸모 있을 것이다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제48권3호
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• pp.684-701
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• 2016

The Gaussian process model (GPM) is a flexible surrogate model that can be used for nonparametric regression for multivariate problems. A unique feature of the GPM is that a prediction variance is automatically provided with the regression function. In this paper, we estimate the safety margin of a nuclear power plant by performing regression on the output of best-estimate simulations of a large-break loss-of-coolant accident with sampling of safety system configuration, sequence timing, technical specifications, and thermal hydraulic parameter uncertainties. The key aspect of our approach is that the GPM regression is only performed on the dominant input variables, the safety injection flow rate and the delay time for AC powered pumps to start representing sequence timing uncertainty, providing a predictive model for the peak clad temperature during a reflood phase. Other uncertainties are interpreted as contributors to the measurement noise of the code output and are implicitly treated in the GPM in the noise variance term, providing local uncertainty bounds for the peak clad temperature. We discuss the applicability of the foregoing method to reduce the use of conservative assumptions in best estimate plus uncertainty (BEPU) and Level 1 probabilistic safety assessment (PSA) success criteria definitions while dealing with a large number of uncertainties.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권6C호
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• pp.541-550
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• 2005

이 논문에서는 모수와 비모수 신호 검파에서 널리 쓰이는 네 통계량 사이의 결합 분포와 상관계수를 얻는다. 아울러, 상관계수들의 상한과 하한을 얻고, 상관계수들 사이의 눈여겨볼 만한 관계를 살펴본다. 또한, 몇 가지 분포에서 얻은 상관계수 값을 표와 그림으로 정리하여 쉽게 참고할 수 있도록 하였다. 이 논문에서 얻은 결과는 여러 검정 통계량을 서로 견주어 볼 때 쓸모 있을 것이다.