• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제12권3호
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• pp.49-62
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• 2011

본 논문에서는 패널회귀모형에서 회귀계수 추정량으로 일반최소제곱추정량과 가중최소 제곱추정량의 설계기반 성질을 고찰한다. 회귀계수의 최소제곱추정량을 선형화하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산, 그리고 근사평균제곱오차의 수식과, 가중최소제곱추정량의 근사분산 수식을 유도한 후, 모의실험을 통하여 두 추정량의 근사분산 및 근사평균 제곱오차의 크기를 수치적으로 비교한다. 모의실험에서는 한국복지패널 3개년 데이터를 모집단으로 간주하고, 가구소득 변수를 관심변수로 하며 가구와 가구주 관련 7개 변수를 설명변수로 하는 유한모집단 회귀계수를 고려한다. 두 추정량의 설계기반 성질을 비교하기 위하여 표본수를 50에서 1,000까지 50 간격으로 설정하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산 그리고 가중최소제곱추정량의 근사분산을 계산한다. 모의실험을 통하여 다음과 같은 경향을 확인하였다. 첫째, 표본의 크기가 커지면 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차가 가중최소제곱추정량의 분산보다 커진다. 둘째, 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차를 가중최소제곱추정량의 분산으로 나눈비(ratio)는 설명변수에 따라 크기가 다르게 나타나고, 일반최소제곱추정량의 편향이 클수록 큰 값을 보인다. 셋째, 분산만 비교하면 일반최소제곱추정량의 분산이 가중최소제곱추정량의 분산보다 대부분의 경우에 더 작게 나타난다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.23-32
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• 2012

본 논문은 유한모집단에서 회귀계수추정량의 근사편향과 근사분산을 다루고 있다. 유한모집단에서 고정크기 포함확률비례표본을 추출하고 이 표본에서 조사된 데이터에 기초하여 회귀계수를 일반최소제곱추정량과 가중최소제곱추정량으로 추정할 때 두 추정량의 편향, 분산 그리고 평균제곱오차의 근사식을 유도하였다. 그리고 두 추정량의 효율을 비교하기 위하여 두 추정량의 분산을 비교하는 필요충분조건을 제시하였다. 또한 수치적인 비교를 위하여 간단한 예제를 소개하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제34권1호
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• pp.1-14
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• 2010

The innovative intelligent fuzzy weighted input estimation method which efficiently and robustly estimates the unknown time-varying input force in on-line is presented in this paper. The algorithm includes the Kalman Filter (KF) and the recursive least square estimator (RLSE), which is weighted by the fuzzy weighting factor proposed based on the fuzzy logic inference system. To directly synthesize the Kalman filter with the estimator, this work presents an efficient robust forgetting zone, which is capable of providing a reasonable compromise between the tracking capability and the flexibility against noises. The capability of this inverse method are demonstrated in the input force estimation cases of the plate structure system. The proposed algorithm is further compared by alternating between the constant and adaptive weighting factors. The results show that this method has the properties of faster convergence in the initial response, better target tracking capability, and more effective noise and measurement bias reduction.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제37권4호
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• pp.351-365
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• 2011

This study proposes an inverse estimation method for the input forces of a fixed beam structural system. The estimator includes the fuzzy Kalman Filter (FKF) technology and the fuzzy weighted recursive least square method (FWRLSM). In the estimation method, the effective estimator are accelerated and weighted by the fuzzy accelerating and weighting factors proposed based on the fuzzy logic inference system. By directly synthesizing the robust filter technology with the estimator, this study presents an efficient robust forgetting zone, which is capable of providing a reasonable trade-off between the tracking capability and the flexibility against noises. The period input of the fixed beam structure system can be effectively estimated by using this method to promote the reliability of the dynamic performance analysis. The simulation results are compared by alternating between the constant and adaptive and fuzzy weighting factors. The results demonstrate that the application of the presented method to the fixed beam structure system is successful.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권3호
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• pp.69-76
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• 2008

본 논문에서는 Mountain clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network(FRBFNN)의 규칙 수를 자동생성 방법을 제시한다. FRBFNN은 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 클러스터의 중심값과의 거리에 기반을 둔 멤버쉽함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정한다. 또한 분할된 로컬영역에서의 입출력 특성을 나타내는 퍼지규칙의 후반부로서 고차 다항식을 고려하였다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 수행하는 Mountain clustering 알고리즘을 사용하여 적합한 퍼지 규칙(클러스터)의 수와 클러스터의 중심값을 자동적으로 생성하는 방법을 제안한다. Mountain clustering으로부터 구해진 클러스터의 중심은 멤버쉽 값을 결정하는데 사용되며, Weighted Least Square Estimator (WLSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정한다. 제안된 알고리즘은 비선형 함수 모델링에 적용하여 성능의 우수성과 알고리즘의 타당성을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.595-611
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• 2016

일반적으로 독성학 또는 약리학에서는 자료를 분석할 때 Hill Model과 같은 비선형 회귀모형을 사용한다. 비선형 회귀모형에서 모수의 추정량과 그것의 불확실성(uncertainty)에 대한 측도의 추정은 오차의 분산 구조에 영향을 받게 된다. 따라서 자료가 등분산인지 혹은 이분산인지에 따라 사용하여야 할 추정 방법이 달라져야 한다. 그러나 일반적으로 자료를 실제로 분석하기 전에는 오차의 분산구조에 대해서 잘 알 수 없다. 그러므로 오차의 분산구조에 로버스트한 추정 방법을 개발하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 예비검정 방법을 기반으로 한 비선형 회귀모형에서의 모수 추정 방법을 제안하였다. 오차 분산의 등분산성에 대한 간단한 예비검정의 결과에 따라 보통 최소제곱 추정(ordinary Least Square Estimation) 방법과 반복 가중 최소제곱 추정(iterative weighted least square estimation) 방법을 사용하는 추정량을 정의하였다. 제안된 추정량은 모의실험 연구를 통하여 기존의 표준적인 추정량들과 그 성능을 비교하였다. 또한 미국의 National Toxicology Program으로부터 얻어진 실제자료를 사용하여 추정 방법들을 비교하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.132-136
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• 2014

본 논문에서는 주어진 데이터 전처리를 통한 새로운 형태의 TSK기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 주어진 데이터의 효율적인 처리를 위해 클러스터링 기법인 Fuzzy C-Means 클러스터링 방법을 이용하였다. 제안된 새로운 형태의 퍼지추론 시스템의 전반부는 FCM 을 통하여 정규화된 멤버쉽 함수와 클러스터 수를 결정하기 때문에, 멤버쉽함수의 형태 및 개수를 정의할 필요가 없어, 모델의 구조 또한 간단한 형태를 이룬다. 본 논문에서 사용된 후반부는 4가지 형태로-간략추론, 1차선형추론, 2차선형추론, 변형된 2차선형추론-가 있으며, 이는 효율적인 후반부구조를 찾는데 주도적인 역할을 한다. 또한 제안된 모델의 후반부 파라미터 계수는 Weighted Least Squares Estimation(WLSE)을 사용하여 동정하며, Least Squares Estimation(LSE)를 적용한 모델의 성능과 비교한다. 마지막으로, Boston housing 데이터를 사용하여 제안된 모델의 성능을 평가하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.181-183
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• 2001

This paper presents a robust power system state estimator using linear programming(LP). LP state estimators minimize the weighted sum of the absolute values of the measurement residuals. In this paper, WLS(weighted least square) and WLAV(weighted least absolute value) state estimators are run with same measurement sets including bad data in order to compare the robustness to bad data and convergence characteristics of the two methods. Simulations with three test cases are performed and the results are presented, using IEEE 14 bus system.

• 전기학회논문지
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• 제59권5호
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• pp.981-989
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• 2010

In this study, we introduce a new architecture of fuzzy inference system. In the fuzzy inference system, we use Fuzzy C-Means clustering algorithm to form the premise part of the rules. The membership functions standing in the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms, but for any input the resulting activation levels of such radial basis functions directly depend upon the distance between data points by means of the Fuzzy C-Means clustering. As the consequent part of fuzzy rules of the fuzzy inference system (being the local model representing input output relation in the corresponding sub-space), four types of polynomial are considered, namely constant, linear, quadratic and modified quadratic. This offers a significant level of design flexibility as each rule could come with a different type of the local model in its consequence. Either the Least Square Estimator (LSE) or the weighted Least Square Estimator (WLSE)-based learning is exploited to estimate the coefficients of the consequent polynomial of fuzzy rules. In fuzzy modeling, complexity and interpretability (or simplicity) as well as accuracy of the obtained model are essential design criteria. The performance of the fuzzy inference system is directly affected by some parameters such as e.g., the fuzzification coefficient used in the FCM, the number of rules(clusters) and the order of polynomial in the consequent part of the rules. Accordingly we can obtain preferred model structure through an adjustment of such parameters of the fuzzy inference system. Moreover the comparative experimental study between WLSE and LSE is analyzed according to the change of the number of clusters(rules) as well as polynomial type. The superiority of the proposed model is illustrated and also demonstrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG), Boston housing called Machine Learning dataset, and Mackey-glass time series dataset.

• Wind and Structures
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• 제26권6호
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• pp.383-395
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• 2018

An accurate determination of wind speed distribution is the basis for an evaluation of the wind energy potential required to design a wind turbine, so it is important to estimate unknown parameters of wind speed distribution. In this paper, Gumbel distribution is used in modelling wind speed data, and alternative robust estimation methods to estimate its parameters are considered. The methodologies used to obtain the estimators of the parameters are least absolute deviation, weighted least absolute deviation, median/MAD and least median of squares. The performances of the estimators are compared with traditional estimation methods (i.e., maximum likelihood and least squares) according to bias, mean square deviation and total mean square deviation criteria using a Monte-Carlo simulation study for the data with and without outliers. The simulation results show that least median of squares and median/MAD estimators are more efficient than others for data with outliers in many cases. However, median/MAD estimator is not consistent for location parameter of Gumbel distribution in all cases. In real data application, it is firstly demonstrated that Gumbel distribution fits the daily mean wind speed data well and is also better one to model the data than Weibull distribution with respect to the root mean square error and coefficient of determination criteria. Next, the wind data modified by outliers is analysed to show the performance of the proposed estimators by using numerical and graphical methods.