본 논문은 위상배열 레이더를 사용하여 실제표적을 추적하였을 때 추적 정확도를 평가하기 위한 알고리듬 연구이다. 실표적에 대한 추적 정확도를 평가하기 위해서는 실표적 위치에 대한 정보가 있어야 하지만, 시험비용 및 시험시간의 증대로 인해 위상배열 레이더에서 획득된 데이터만을 사용하여 실표적의 정확도를 평가하는 알고리듬을 제시한다. 이러한 평가 알고리듬은 위상배열 레이더에서 사용된 ${\alpha}-{\beta}$ 추적필터의 잔차로부터 추적 정확도의 지표인 거리오차와 각도 오차의 표준편차를 도출한 결과이며, 통계적 방법으로 sample variance 개념을 사용하게 된다.
본 논문에서는 이축 투사 합성 분리함수(OA-pSDF) 근기한 가간섭성 광상관 시스템을 해석하고 이를 광학적으로 구현하고, 사용된 정합필터는 전형적인 pSDF와 단일 기준 평면파를 다중화하여 합성하였다. 합성된 pSDF는 이진위상필터(BPOF)로 변환되어 고가의 공간광변조기 대신 실시간 광상관 시스템에 사용될 수 있도록 컴퓨터 홀로그램(CGH)으로 제작되었다. 특성시험에서 OA-pSDF는 변형불변 특성과 부분집합 영상의 불변에도 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다. 시뮬레이션과 광실험에서 제안된 OA-pSDF BPOF는 기존 BPOF의 크기, 회전, 비동일 평면에서의 변위 등에 성능이 저하되는 단점을 극복하고 출력 평면상에서 주어진 위치에서의 상관값을 관측함으로써 클래스간의 분별 또는 동일 클래스로의 인식 등에 훌륭한 분별력을 가짐을 확인할 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study was to design of a probabilistic model for optimum manpower planning in R&D department by Montecarlo simulation. Methods: We investigate the process and the requirement of manpower planning and scheduling in R&D department. The empirical distributions of necessary time and manpower for R&D projects are developed. From the empirical distributions, we can estimate a probability distribution of optimum manpower in R&D department. A simulation method of estimating the probability distribution of optimum manpower is considered. It is a useful tool for obtaining the sum, the variance and other statistics of the distributions. Results: The real industry cases are given and the properties of the model are investigated by Montecarlo Simulation. we apply the model to the research laboratory of the global company, and investigate and compensate the weak points of the model. Conclusion: The proposed model provides various and correct information such as average, variance, percentile, minimum, maximum and so on. A decision maker of a company can easily develop the future plan and the task of researchers may be allocated properly. we expect that the productivity can be improved by this study. The results of this study can be also applied to other areas including shipbuilding, construction, and consulting areas.
비모수능형회귀분석법을 이용하여 수문응답을 추정하는 방안에 대하여 연구하였다. 응답을 추정하기 위하여 평균제곱예측오차에 대한 추정량인 CL 통계량을 최소화하는 방법을 적용하였으며 가중행렬은 전통적으로 이용도는 단위행렬과 특수한 형태인 행렬인 Laplacian 행렬을 각각 이용하여 비교하였다. 또한 추정응답의 오차분산을 추정하는 방안에 대한 검토도 실행하였다. 합성자료와 실제자료에 대한 분석 결과 가중행렬과 Laplacian 행렬을 오차분산은 편기 수정된 추정치를 이용하는 것이 좋은 결과를 보여 주었다. 본 연구에서 제시된 절차 및 방법은 수문응답 분리에 있어서 안정적이고 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권5호
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pp.435-443
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2015
Two phase sampling design is useful to increase estimation efficiency using deep stratification, improved non-response adjustment and reduced coverage bias. The same sampling units are commonly used for the first and the second phases in complex two-phase sampling design. In this paper we consider a sampling scheme where the first phase sampling units are clusters and the second phase sampling units are list samples. Using selected clusters in first phase requires that we list up elements in the selected clusters from the first phase and then use the list as a secondary sampling frame for the second phase sampling design. Then we select second phase samples from the listed sampling frame. We suggest an estimator based on the complex two-phase sampling design with different sampling units of each phase. Also the estimated variances of the estimator obtained by using classic and replication variance methods are considered and compared using simulation studies. For real data analysis, 2010 Korea Farm Household Economy Survey (KFHES) and 2011 Korea Agriculture Survey (KAS) are used.
Zhang, Fan;Bai, Jing;Li, Xiaoyu;Pei, Changxing;Havyarimana, Vincent
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1975-1988
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2019
Short-term traffic flow prediction plays an important role in intelligent transportation systems (ITS) in areas such as transportation management, traffic control and guidance. For short-term traffic flow regression predictions, the main challenge stems from the non-stationary property of traffic flow data. In this paper, we design an ensemble cascading prediction framework based on extremely randomized trees (extra-trees) using a boosting technique called EET to predict the short-term traffic flow under non-stationary environments. Extra-trees is a tree-based ensemble method. It essentially consists of strongly randomizing both the attribute and cut-point choices while splitting a tree node. This mechanism reduces the variance of the model and is, therefore, more suitable for traffic flow regression prediction in non-stationary environments. Moreover, the extra-trees algorithm uses boosting ensemble technique averaging to improve the predictive accuracy and control overfitting. To the best of our knowledge, this is the first time that extra-trees have been used as fundamental building blocks in boosting committee machines. The proposed approach involves predicting 5 min in advance using real-time traffic flow data in the context of inherently considering temporal and spatial correlations. Experiments demonstrate that the proposed method achieves higher accuracy and lower variance and computational complexity when compared to the existing methods.
Purpose: The purpose of this study is to analyze the rental determinants of a small shopping mall located in Seoul, Korea, and the characteristics of four commercial districts (CBD, GBD, YSD, etc.). Research design, data, and methodology: For the characteristics of the data, descriptive statistics and frequency analysis were used. Artificial Neural Networks (ANNs) have been used as rental determinants for small shopping malls. The characteristics of 4 commercial districts were analyzed using Analysis of variance (ANOVA) and post-hoc analysis. Results: 1) CBD 14.8%, GBD 16.7%, YSD 13.0%, others 55.6%. 2) The order of important variables affecting rent: CBD=1> GBD=1> vacancy rate> rental index> number of buildings> YBD=1> average gross floor area> conversion rate> average floor. 3) Characteristics of commercial district: Rents in CBD and GBD are high. The conversion rate is high in the GBD commercial area. The number of buildings is high in the CBD. The average area of GBD is larger than that of other commercial districts. Conclusions: 1) Several factors should be considered when investing in or renting a small shopping mall. 2) Depending on the investment and business purpose, factors such as rent, conversion rate, building, and area average should be considered.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권6호
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pp.925-937
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2008
본 논문에서는 주식시장에서 거래되는 다수의 주식거래종목들을 몇 개의 그룹으로 군집화하는 주제를 연구한다. 시간에 관계없이 분산이 일정한 ARMA모형과 다르게, 주가, 환율 등의 금융시계열자료에서는 조건부 이분산성을 따르게 된다. 또한, 많은 사람들이 금융시계열자료에서 관심을 갖는 것은 바로 이 변동성이다. 그러므로, 이 연구에서는 조건부 이분산성을 모형화하기에 적합하다고 알려진 일반화 조건부 이분산성 자기회귀모형에 초점을 맞춘다. 먼저 두 개의 주식종목들 사이에 변동성(volatility)의 유사성 그리고 구조의 유사성을 재는 거리를 정의하고, 모의실험을 수행한다. 실증자료로 최근 3년 동안 관찰된 국내 11개 주가의 수익률을 변동성과 구조에 따라 군집화한다.
MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 빔형성 기법은 간섭신호의 영향을 최소화하는 기법으로서 방위각 분해능은 우수하나, 높은 주파수 분해능을 얻기 위해서는 오랜 시간 동안 관측한 많은 양의 데이터가 필요하다. 짧은 빔출력 시간에 높은 주파수 분해능을 얻기 위해 기존의 SW (Steered Minimum Variance) 기법에서는 조향 공분산행렬 (steered covariance matrix)을 이용하여 전체 주파수 대역에 대하여 동일한 적응 가중벡터 (adaptive weighting vector)를 사용한다. 본 논문에서는 각 주파수별로 보다 정확한 적응 가중벡터를 얻기 위해 전체 대역을 여러 개의 부대역 (subband)으로 나누고, 각 부대역에 대한 적응 가중벡터를 얻는 SSMV(Subband Steered Minimum Variance) 기법을 제안한다. 연산량과 부대역의 크기를 줄이기 위해 전체배열을 여러 개의 부대열 (subarray)로 나누고, 각 부대역별로 적응 가중벡터를 구한다. 제안한 SSMW 기법의 성능을 확인하기 위해 실제 해상실험 데이터를 이용하여 신호처리를 하였으며, 그 결과 제안한 기법의 우수한 성능을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1449-1466
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2014
본 논문에서는 기초자산의 선물을 이용하는 헷지 전략을 연구하였다. 최적헷지비율을 구하기 위한 전통적인 방법으로 회귀분석이 사용되고 있으나, 현물과 선물 사이에 존재하는 장기균형관계와 금융 시계열 자료의 분산에 존재하는 변동성 군집현상 등의 특징을 설명하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 코스피200 지수와 선물 자료에 대해 평균모형으로 벡터오차수정모형을 적합하고, 분산모형으로 다변량 GARCH 모형을 적합하여 분산-공분산 행렬을 추정하고, 이를 통해 최적헷지비율을 구하는 방법을 연구하였다. 실증분석 결과에 의하면 시장이 안정적일 때에는 회귀분석을 사용해도 큰 차이가 없지만, 시장이 불안정해지고 변동성이 커지는 구간에서는 벡터오차수정모형과 다변량 GARCH 모형을 이용하는 경우에 헷지성과가 월등히 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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