• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1992년도 제2회 정기총회 및 추계학술 발표회 발표논문 초록
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• pp.6-6
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• 1992

This work deals with nonlinear least squares method for estimating unknown universial constants C in a computer simulation code real experimental data(or database) and computer simulation data. The best linear unbiased predictor based on a spatial statistical model is fitted from the computer simulation data. Then nonlinear least squares estimation method is applied to the real data using the fitted prediction model(or simulation predictor) as if it were the true simulation model. An application to the computational nuclear fusion device is presented.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.101.5-101
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• 2001

A linear input/output data-based predictive control with integral action is developed. The control input is obtained directly from the input/output data in a single step. However, the state estimation in subspace identification gives a biased estimate and there is model mismatch when the controller is applied to a nonlinear process. To overcome such difficulties, we add integral action to a linear input/output data-based predictive controller by augmenting the integrated white noise disturbance model and use each of best linear unbiased estimation(BLUE) filter and Kalman filter as a stochastic observer for the unmeasured disturbance. When applied to a continuous styrene polymerization reactor the proposed controller demonstrates.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권4호
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• pp.1179-1189
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• 2007

In this paper, we estimate the proportion of individuals having health insurance in a given year for several small domains cross-classified by age, sex and other demographic characteristics using the data provided by the National Center for Health Statistics(NCHS). We employ Bayesian as well as frequentist methodology to obtain small domain estimates and the associated measures of precision. One of the new features of our study is that we utilize the survey weights along with the model to derive the small domain estimates.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제4권1호
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• pp.39-56
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• 1975

Ever since Gauss discussed the least-squares method in 1812 and Bertrand translated Gauss's work in French, the least-squares method has been used for various economic analysis. The justification of the least-squares method was given by Markov in 1912 in connection with the previous discussion by Gauss and Bertrand. The main argument concerned the problem of obtaining the best linear unbiased estimates. In some modern language, the argument can be explained as follow.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권2호
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• pp.46-52
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• 2009

본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중 접속 방식(Orhogonal Frequency Division Multiple Access) 상향 링크 시스템에서 best linear unbiased estimator (BLUE)의 원리에 기반한 시간 동기 추정 알고리즘을 소개하며, 이 알고리즘을 기반으로 하여, 추정범위 제한 문제를 해결하기 위한 개선된 시간추정 기법을 추가적으로 제안한다. 새로운 추정 알고리즘은 인접한 부반송파 간의 차등 상관관계를 이용하여 주파수 축에서 시간 오차를 추정한다. 차등 상관관계는 시간 오차를 포함한 위상 정보를 나타내고, 채널의 주파수 선택적 특성에 의한 신호 왜곡을 완화시킨다. 기존의 추정 방법과 비교하여 제안된 추정 알고리즘은 비교적 정확한 추정 성능을 보인다. 실험 결과는 제안된 추정기가 상대적으로 작은 오차의 평균과 분산을 가지는 것을 확인하여 준다. 또한 실험은 신호 대 잡음비의 크기가 0에서 20 dB 사이일 때, 시간 추정 오차에 의한 제안된 추정기의 신호 대 잡음비 열화 정도가 0.4 dB 이하인 것을 보여준다. 따라서 제안된 동기 알고리즘은 OFDMA 상향 링크 시스템에서 다중 사용자의 시간동기추정에 적합하다.

• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.605-617
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• 2014

소지역추정은 작은 규모의 지역 또는 도메인에 작은 크기의 표본이 배정되어 추정의 정도가 좋지 않은 경우에 이를 극복하는 통계적 기법이다. 소지역추정에 흔히 사용되고 있는 모형기반 추정량은 MSE를 기초로 얻어지나 최근 상대오차를 이용한 소지역추정법도 연구되고 있다. 본 논문에서는 상대오차를 최소로 하는 소지역 추정량의 준모수적 접근법에 관하여 연구하였다. 즉 준모수혼합모형을 이용한 축소소지역추정량을 새롭게 제안하였다. 또한 Lee(1995)에서 제안된 모의실험 자료를 이용한 모의실험과 매월노동통계 자료를 이용한 사례연구를 통하여 기존의 추정량과 제안된 추정량의 우수성을 비교하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제24권1호
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• pp.29-36
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• 1991

A multiple regression analysis using ordinary least square (OLS) is frequently used for the projection of health expenditure as well as for the identification of factors affecting health care costs. Data for the analysis often have mixed characteristics of time series and cross section. Parameters as a result of OLS estimation, in this case, are no longer the best linear unbiased estimators (BLUE) because the data do not satisfy basic assumptions of regression analysis. The study theoretically examined statistical problems induced when OLS estimation was applied with the time series cross section data. Then both the OLS regression and time series cross section regression (TSCS regression) were applied to the same empirical da. Finally, the difference in parameters between the two estimations were explained through residual analysis.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11C호
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• pp.702-711
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• 2011

본 논문에서는 발신자가 송출한 신호를 이용하여 TDOA(Time Difference of Arrival) 방식으로 발신자의 위치를 추정할 때, BLUE(Best Linear Unbiased Estimator) 추정기와 이의 CRLB(Crammer-Rao Lower Bound)를 닫힌 해 형태로 구하였다. 3 개의 기준국 또는 센서를 사용하여 2차원의 발신자 위치를 추정할 때, BLUE 추정기를 사용하여 CRLB를 구하기 위해서 발신자의 위치에 대한 기준 위치를 설정한 후 이를 1 차 Taylor 급수로부터 유도된 근사회된 TDOA 쌍곡선 방정식을 사용하였다. 본 논문에서 근사화를 통해 구해진 유도식은 각 기준국 또는 센서에서의 TOA(Time of Arrival) 측정 잡음이 서로 상관관계가 없고 독립적이라는 가정하에서, 백색 가우시안 잡음에 대해서뿐만 아니라 평균이 제로인 모든 잡음에 대해서 적용할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37B권10호
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• pp.912-920
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• 2012

이 논문에서는 발신자가 송출한 신호를 이용하여 TDOA(Time Difference of Arrival) 방식으로 발신자의 3 차원 위치를 추정할 때, BLUE(Best Linear Unbiased Estimator) 추정기를 닫힌 해 형태로 구하였다. 4 개의 기준국 또는 센서를 사용하여 3차원의 발신자 위치를 추정할 때, BLUE 추정기를 구하기 위해서 발신자의 위치에 대한 기준 위치를 설정한 후 이를 1 차 Taylor 급수로부터 유도된 근사화된 TDOA 쌍곡선 방정식을 사용하였다. 이 논문에서 근사화를 통해 구해진 유도식은 각 기준국 또는 센서에서의 TOA(Time of Arrival) 측정 잡음이 서로 상관관계가 없고 독립적이라는 가정하에서, 백색 가우시안 잡음에 대해서뿐만 아니라 평균이 제로인 모든 잡음에 대해서 적용할 수 있다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권11호
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• pp.1657-1663
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• 2019

Objective: A genome-based best linear unbiased prediction (GBLUP) method was applied to evaluate accuracies of genomic estimated breeding value (GEBV) of carcass and reproductive traits in Berkshire, Duroc and Yorkshire populations in Korean swine breeding farms. Methods: The data comprised a total of 1,870, 696, and 1,723 genotyped pigs belonging to Berkshire, Duroc and Yorkshire breeds, respectively. Reference populations for carcass traits consisted of 888 Berkshire, 466 Duroc, and 1,208 Yorkshire pigs, and those for reproductive traits comprised 210, 154, and 890 dams for the respective breeds. The carcass traits analyzed were backfat thickness (BFT) and carcass weight (CWT), and the reproductive traits were total number born (TNB) and number born alive (NBA). For each trait, GEBV accuracies were evaluated with a GEBV BLUP model and realized GEBVs. Results: The accuracies under the GBLUP model for BFT and CWT ranged from 0.33-0.72 and 0.33-0.63, respectively. For NBA and TNB, the model accuracies ranged 0.32 to 0.54 and 0.39 to 0.56, respectively. The realized accuracy estimates for BFT and CWT ranged 0.30 to 0.46 and 0.09 to 0.27, respectively, and 0.50 to 0.70 and 0.70 to 0.87 for NBA and TNB, respectively. For the carcass traits, the GEBV accuracies under the GBLUP model were higher than the realized GEBV accuracies across the breed populations, while for reproductive traits the realized accuracies were higher than the model based GEBV accuracies. Conclusion: The genomic prediction accuracy increased with reference population size and heritability of the trait. The GEBV accuracies were also influenced by GEBV estimation method, such that careful selection of animals based on the estimated GEBVs is needed. GEBV accuracy will increase with a larger sized reference population, which would be more beneficial for traits with low heritability such as reproductive traits.