• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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• pp.180-185
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• 2000

본 논문에서는 주파수합성기에서 가장 큰 노이즈 Source인 VCO 및 각 단에서 발생하는 Phase Noise의 offset 주파수에 따른 변화를 예측하기위해 2303,15MHz의 주파수합성기를 설계하고 Lascari의 방법을 이용해 분석하였다. 그리고 VCO에서 발생되는 여러 중첩 형태로 된 Phase Noise중 저주파대역에서 문제가 되는 1/f Noise룰 3차 System에서 분석하였다. 3차 System에서는 해석이 복잡하므로 수학적인 분석을 통하여 1/f Noise를 예측한다는 것이 어렵지만 pseudo-damping factor의 도입으로 3차 시스템에서의 1/f Noise variance의 해석이 용이하도록 시도하였고 이를 2차 시스템과 비교하여 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.653-660
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• 2001

본 논문에서는 주파수합성기에서 가장 큰 잡음원인 VCO 및 각 단에서 발생하는 위상잡음 의 offset주파수에 따른 변화를 예측하기 위해 2303.15MHz의 주파수합성기를 설계하고 Lascari의 예측방법 을 이용하여 모델링 하였다. 또한, VCO에서 발생되는 여러 중첩 형태로 된 위상잡음중 저주파대역에서 문제가 되는 1/f noise를 3차 시스템에서 분석하였다. 3차 시스템에서는 해석이 복잡하므로 수학적인 분석을 통하여 1/f noise를 예측한다는 것이 어렵지만 pseudo-damping factor의 도입으로 3차 시스템에서의 1/f noise variance의 해석이 용이 하도록 시도하였고 이를 2차 시스템과 비교.분석하였다. 그 결과, tcxo의 경우 위상잡음이 루프 통과 전 10 kHz offset 주파수에서 -160dBc/Hz, 루프 통과 후 -162.6705dBc/Hz, 100 kHz offset 주파수에서 -180dBc/Hz, 루프 통과 후 -560dBc/Hz로 VCO의 위상잡음에 비해 offset주파수에 따라 루프 통과 후 급격히 감쇠 됨을 알 수 있었다. 2차와 3차 시스템에서의 잡음대역폭과 그 variance factor를 연관하여 3차 시스템에서 의 variance가 2차 시스템의 variance보다 크게 발생함을 알 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제23권1호
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• pp.33-45
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• 2016

Variance components should be estimated based on mean change when the mean of the observations drift gradually over time. Consistent estimators for the variance components are studied for a particular modeling situation with some underlying functions or drift. We propose a new variance estimator with Fourier estimation of variations. The consistency of the proposed estimator is proved asymptotically. The proposed procedures are studied and compared empirically with the variance estimators removing trends. The result shows that our variance estimator has a smaller mean square error and depends on drift patterns. We estimate and apply the variance to Nile River flow data and resting state fMRI data.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제58권3호
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• pp.443-458
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• 2019

본 연구는 예비 수학 교사들의 수학적 모델, 수학적 모델링 및 수학적 모델링의 교육적 활용에 대한 인식을 조사하고 그들 간의 관계에 대하여 탐색하였다. 210명의 예비 수학 교사들의 설문에 대한 응답을 구조방정식 모형을 이용하여 양적 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 예비 수학 교사들의 수학적 모델 및 모델링에 대한 인식은 수학적 모델링의 교육적 활용에 대한 인식에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이에 대한 연구 및 교육적 함의점을 논의하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1986년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 17-18 Oct. 1986
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• pp.483-487
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• 1986

The LQG/LTR method is applied to the real servomechanism with the unknown modeling error and system noise variance Q$_{2}$. The equivalent discretized LQG controller is implemented on the 16-bit microcomputer and the experimental results show the improved stability and the satisfactory performance when the noise variance Q$_{2}$ is increased infinitly.

• 산업경영시스템학회지
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• 제35권3호
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• pp.52-61
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• 2012

The design method for cumulative sum (CUSUM) control charts, which can be robust to autoregressive moving average (ARMA) modeling errors, has not been frequently proposed so far. This is because the CUSUM statistic involves a maximum function, which is intractable in mathematical derivations, and thus any modification on the statistic can not be favorably made. We propose residual-based robust CUSUM control charts for monitoring autocorrelated processes. In order to incorporate the effects of ARMA modeling errors into the design method, we modify parameters (reference value and decision interval) of CUSUM control charts using the approximate expected variance of residuals generated in model uncertainty, rather than directly modify the form of the CUSUM statistic. The expected variance of residuals is derived using a second-order Taylor approximation and the general form is represented using the order of ARMA models with the sample size for ARMA modeling. Based on the Monte carlo simulation, we demonstrate that the proposed method can be effectively used for statistical process control (SPC) charts, which are robust to ARMA modeling errors.

• 대한수학회지
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• 제57권5호
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• pp.1167-1186
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• 2020

This paper considers the case of pricing discretely-sampled variance swaps under the class of equity-interest rate hybridization. Our modeling framework consists of the equity which follows the dynamics of the Heston stochastic volatility model, and the stochastic interest rate is driven by the Cox-Ingersoll-Ross (CIR) process with full correlation structure imposed among the state variables. This full correlation structure possesses the limitation to have fully analytical pricing formula for hybrid models of variance swaps, due to the non-affinity property embedded in the model itself. We address this issue by obtaining an efficient semi-closed form pricing formula of variance swaps for an approximation of the hybrid model via the derivation of characteristic functions. Subsequently, we implement numerical experiments to evaluate the accuracy of our pricing formula. Our findings confirm that the impact of the correlation between the underlying and the interest rate is significant for pricing discretely-sampled variance swaps.

• 대한산업공학회지
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• 제39권5호
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• pp.361-366
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• 2013

Prediction of process parameters is very important in parameter design. If predictions are fairly accurate, the quality improvement process will be useful to save time and reduce cost. The concept of dual response approach based on response surface methodology has widely been investigated. Dual response approach may take advantages of optimization modeling for finding optimum setting of input factor by separately modeling mean and variance responses. This study proposes an alternative dual response approach based on machine learning techniques instead of statistical analysis tools. A hybrid neural network-genetic algorithm has been proposed for the purpose of parameter design. A neural network is first constructed to model the relationship between responses and input factors. Mean and variance responses correspond to output nodes while input factors are used for input nodes. Using empirical process data, process parameters can be predicted without performing real experimentations. A genetic algorithm is then applied to find the optimum settings of input factors, where the neural network is used to evaluate the mean and variance response. A drug formulation example from pharmaceutical industry has been studied to demonstrate the procedures and applicability of the proposed approach.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권8C호
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• pp.788-794
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• 2003

영상 잡음의 제거를 위해서는 영상에 대한 통계적 모델을 설정하고, 잡음이 섞인 영상에서 원 영상의 분산을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 추정된 원 영상의 분산을 이용하여 잡음 영상에 Wiener 필터를 적용함으로써 영상의 잡음을 제거하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 계수의 새로운 통계적 혼합 모델링을 제안한다. 먼저 웨이블릿 계수의 중요한 특성을 획득할 수 있는 중요도(重要圖)를 작성하기 위해 간단한 분류 방법을 사용한다. 분류된 중요도에 혼합 모델의 상태 확률을 계산하고, 이를 이용하여 신호의 분산을 추정한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 0.1-0.2㏈ 정도 높은 PSNR을 보여준다는 것을 알 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권4호
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• pp.575-589
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• 2010

Exponential L$\acute{e}$evy models have become popular in modeling price processes recently in mathematical finance. Although it is a relatively simple extension of the geometric Brownian motion, it makes the market incomplete so that the option price is not uniquely determined. As a trial to find an appropriate price for an option, we suppose a situation where a hedger wants to initially invest as little as possible, but wants to have the expected squared loss at the end not exceeding a certain constant. For this, we assume that the underlying price process follows a variance-gamma model and it converges to a geometric Brownian motion as its quadratic variation converges to a constant. In the limit, we use the mean-variance approach to find the asymptotic minimum investment with the expected squared loss bounded. Some numerical results are also provided.