초점 MVDR(Minimum Variance Distortionless Response) 빔 형성은 근접장에서 표적의 위치를 추정하는데 적용될 수 있다. 하지만 배열을 구성하는 센서의 수가 많아질수록 공분산 행렬의 역행렬을 구하는데 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 부 배열의 원거리 빔 형성기 출력들로부터 빔 공간을 형성하고 이를 이용하여 초점 MVDR 빔 형성을 수행하는 방식을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 제안된 방법의 공간 분해능이 기존의 지연 합 빔 형성기를 이용한 경우 보다 높게 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1453-1463
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2016
가장 선호하는 금융위험 측정 방법은 통계적으로 최대손실금액을 추정하는 VaR (Value at Risk)이다. 포트폴리오를 구성하는 여러 산업에 대한 VaR (Value at Risk)는 분산공분산 행렬과 특정한 포트폴리오가 포함되어 변환된 일변량 위험을 이용하여 추정한다. Hong 등 (2016)은 다변량 분위벡터를 바탕으로 Vector at Risk를 정의하였으며, 특정한 포트폴리오가 설정되면 Vector at Risk 중의 한 점을 최적의 VaR 즉, 대안적인 VaR (AVaR)로 제안하였다. 본 연구에서는 다변량 정규분포에 대하여 AVaR의 특성을 탐색한다. 여러 종류의 분산공분산 행렬과 다양한 포트폴리오 가중값 벡터인 경우의 이변량과 삼변량의 정규분포를 따르는 모의실험 자료와 실증예제를 이용하여 대안적인 최대손실금액인 AVaR을 구하고 VaR과 비교 분석한다. 다변량 분위벡터를 이용한 AVaR는 VaR보다 작게 추정함을 발견하였으며, 이런 특징과 함께 AVaR의 특성을 토론한다.
본 연구는 정보통신 기기 및 관련 서비스에 대한 소비자들의 구매행태를 분석하고, 다양한 정보통신 기기 및 서비스 간의 상관관계를 파악하고자 한다. 본 연구는 다양한 제품과 서비스의 다중선택 상황을 동시에 고려함으로써, 각 제품 및 서비스 그룹 내의 상관관계뿐만 아니라 그룹 간의 상관관계도 추가적으로 살펴보고자 한다. 분석자료는 소비자 설문조사를 통해 수집하였으며, 인구통계학 변수를 고려한 다변량 프로빗 모형(Multivariate Probit Model)과 분산-공분산 행렬(Variance-covariance Matrix)을 분석하기 위한 대안상수 모형(Alternative Specific Constant Model)을 각각 추정하였다. 또한 다차원척도 분석(Multi-dimensional Scaling Method)을 이용하여 제품 및 서비스 간의 관계도를 도식화하였으며, 다양한 정보통신 기기 및 서비스 간의 대체 또는 보완 관계를 도출하였다. 본 연구는 소비자들의 구매행태를 이해하고 예측함으로써 신제품과 서비스의 개발에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
해석적 또는 시뮬레이션 오차 모델은 공간 데이터가 가지는 위치오차의 분포를 설명 하는데 유용하다. 그러나 두 오차 모델은 위치오차를 모델링을 하기위하여 다른 접근 방법을 이용하므로 정의된 조건 내에서 올바른 위치오차를 예측 하는지 확인하는 내적 검증을 필요로 한다. 이에 본 논문은 오차타원과 에러밴드 모델을 이용하여 제시한 포인트와 라인 세그먼트 시뮬레이션 오차 모델을 내부적으로 검증하는 방법을 제안하였다. 시뮬레이션 오차 모델은 분산-공분산 행렬(variance-covariance matrix)의 변수에 의해 규정된 확률분포에 따라 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 위치오차들을 생성한다. 검증절차에서는 시뮬레이션 모델에 의한 위치오차의 집합을 해석적 오차 모델에 의한 이론적 위치오차와 비교하였다. 결과적으로 제안된 시뮬레이션 오차 모델은 정의된 위치오차에 따라 동일한 공간 데이터의 위치적 불확실성을 실현함을 확인할 수 있었다.
생명과학 또는 의학 연구에서는 반복 측정된 변수들 간의 상관 관계를 보고자 하는 경우가 발생한다. 반복 측정된 것을 고려하지 않으면 상관관계를 과소 추정하는 경향이 나타나므로 이를 고려해야 하며, 선형혼합모형의 분산-공분산 행렬을 이용하여 상관관계를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 변수들의 반복 측정이 동시에 된 경우와 그렇지 않은 경우로 나누어 혼합모형을 이용한 상관계수의 추정방법을 소개한다. 고속 음향 복사력 임펄스 영상(acoustic radiation force impulse imaging; ARFI)으로 간과 비장에서 각각 세 번씩 전단파 속도를 반복 측정하고 복부 초음파 검사로 비장 길이를 측정한 자료에서 전단파 속도와 비장 길이 간의 상관 관계를 분석하기 위해 본 논문에서 소개한 방법들을 적용하였고 SAS의 PROC MIXED를 이용하는 방법을 제시하였다.
Best linear unbiased prediction (BLUP) has been used to estimate the fixed effects and random effects of complex traits. Traditionally, genomic relationship matrix-based (GRM) and random marker-based BLUP analyses are prevalent to estimate the genetic values of complex traits. We used three methods: GRM-based prediction (G-BLUP), random marker-based prediction using an identity matrix (so-called single-nucleotide polymorphism [SNP]-BLUP), and SNP-SNP variance-covariance matrix (so-called SNP-GBLUP). We used 35,675 SNPs and R package "rrBLUP" for the BLUP analysis. The SNP-SNP relationship matrix was calculated using the GRM and Sherman-Morrison-Woodbury lemma. The SNP-GBLUP result was very similar to G-BLUP in the prediction of genetic values. However, there were many discrepancies between SNP-BLUP and the other two BLUPs. SNP-GBLUP has the merit to be able to predict genetic values through SNP effects.
In this paper, finite impulse response (FIR) smoothers are proposed for discrete-time systems. The proposed FIR smoother is designed under the constraints of linearity, unbiasedness, FIR structure, and independence of the initial state information. It is also obtained by directly minimizing the performance criterion with unbiased constraints. The approach to the MVF smoother proposed in this paper is logical and systematic, while existing results have heuristic assumption, such as infinite covariance of the initial state. Additionally, the proposed MVF smoother is based on the general system model that may have the singular system matrix and has both system and measurement noises. Thorough simulation studies, it is shown that the proposed MVF smoother is more robust against modeling uncertainties numerical errors than fixed-lag Kalman smoother which is infinite impulse response (IIR) type estimator.
An attempt is given to the problem of analyzing the two-way binary attribute data using the logistic regression model in order to find a sound statistical methodology. It is demonstrated that the analysis of variance (ANOVA) may not be good enough, especially for the case that the proportion is very low or high. The logistic transformation of proportion data could be a help, but not sound in the statistical sense. Meanwhile, the adoption of generalized least squares (GLS) method entails much to estimate the variance-covariance matrix. On the other hand, the logistic regression methodology provides sound statistical means in estimating related confidence intervals and testing the significance of model parameters. Based on simulated data, the efficiencies of estimates are ensured with a view to demonstrate the usefulness of the methodology.
This paper presented a robust ship scheduling model using the quadratic programming problem. Given a set of available carriers under control and a set of cargoes to be transported from origin to destination, a robust ship scheduling that can minimize the mean-variance objective function with the required level of profit can be modeled. Computational experiments concerning relevant maritime transportation problems are performed on randomly generated configurations of tanker scheduling in bulk trade. In the first stage, the optimal transportation problem to achieve maximum revenue is solved through the traditional set-packing model that includes all feasible schedules for each carrier. In the second stage, the robust ship scheduling problem is formulated as mentioned in the quadratic programming. Single index model is used to efficiently calculate the variance-covariance matrix of objective function. Significant results are reported to validate that the proposed model can be utilized in the decision problem of ship scheduling after considering robustness and the required level of profit.
본 논문은 블라인드 소스 분리 분야에서 널리 사용되는 멀티채널 비음수 행렬 분해 기법의 단점을 개선하여 미결정 복잡한 혼합 환경에서 문제를 해결한다. 공간 공분산 행렬에 기반을 둔 기존의 연구들에서, 단일 채널의 파워게인 및 상관관계와 같은 값으로 구성된 행렬의 각 요소는 높은 분산으로 인해 분리된 소스의 품질을 저하시키는 경향이 있다. 이 논문에서는 추정된 소스들을 효과적으로 클러스터링하기 위해 레벨 및 주파수 정규화를 수행한다. 따라서 새로운 공간 공분산 행렬 및 효과적인 클러스터 쌍별 거리함수를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 행렬을 공간 모델의 초기화에 활용하여 공간 모델의 향상된 추정과 이를 바탕으로 상향식 접근법에서의 계층적 응집 클러스터링에 활용함으로써 분리된 음원의 품질을 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 'Signal Separation Evaluation Campaign 2008 development dataset'을 활용하여 실험을 하였다. 그 결과 객관적인 소스 분리 품질 검증 도구인 'Blind Source Separation Eval toolbox'를 활용하여 대부분의 성능향상지표에서의 향상을 확인하였으며, 특히 대표적인 수치인 SDR의 1 dB ~ 3.5 dB 정도의 성능우위를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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