• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권2호
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• pp.345-353
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• 2007

A Bayesian estimation of the Nakagami-m fading parameter is developed. Bayesian estimation is performed by Gibbs sampling, including adaptive rejection sampling. A Monte Carlo study shows that the Bayesian estimators proposed outperform any other estimators reported elsewhere in the sense of bias, variance, and root mean squared error.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권6호
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• pp.493-503
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• 2009

레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 즉, 이 문제는 두 관측치의 차이에 대한 분산의 규모를 주어진 조건에 맞추기 위해 필요한 우량계의 수를 결정하는 것이 된다. 본 연구에는 특히 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 이는 임진강 유역에 대해 강우레이더를 운영하는 경우에 해당하는 문제이며, 또한 바다와 접한 지역에서 레이더를 설치 운영할 경우에도 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 하였으며, 전체 유역의 약 1/3정도인 하류유역에서만 우량계 자료가 가용한 경우와 전체 유역에 대해 우량계 강우가 가용한 경우의 차이를 비교하였다. 이러한 분석결과를 토대로 임진강 유역 전체 지역에 고르게 우량계가 분포할 경우의 관측정도를 얻기 위한 하류유역의 우량계 밀도를 제시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권2호
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• pp.327-336
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• 2001

This work concerns estimating a regression function, which is not linear, using aggregate data. In much of the empirical research, data are aggregated for various reasons before statistical analysis. In a traditional parametric approach, a linear estimation of the non-linear function with aggregate data can result in unstable estimators of the parameters. More serious consequence is the bias in the estimation of the non-linear function. The approach we employ is the kernel regression smoothing. We describe the conditions when the aggregate data can be used to estimate the regression function efficiently. Numerical examples will illustrate our findings.

• Environmental Engineering Research
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• 제24권4호
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• pp.572-581
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• 2019

The emission of hydrogen sulfide (H₂S) from the Kahrizak landfill was studied. Firstly, the field measurements were conducted in the summer and winter seasons; and the samples were analyzed using Jacob method. We predicted the H₂S concentrations in the downwind using AERMOD and ISCST3. According to the AERMOD, the maximum concentration of H₂S in the summer and winter were 117 ㎍/㎥ and 205 ㎍/㎥ respectively. The downwind concentrations reached zero at the distance of 35 km from the leachate treatment plant. The Geometric mean bias, Geometric variance, Fractional bias, Fraction of predictions within a factor of two of the observations and Normalized mean square error for the AERMOD were 0.58, 1.35, -0.12, 1.91 and 0.042, respectively in the summer and 1.39, 1.35, -0.05, 1.46 and 0.027 in the winter; and for the ISCST3, were 0.85, 1.03, 0.02, 1.45 and 0.04 in the summer and 1.18, 1.03, 0.15, 1.16 and 0.04 in the winter. The results of the AERMOD were compared with the ISCST3 and indicated that the AERMOD performance was more suitable than the ISCST3.

• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.268-272
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• 2010

The research presented here represents a collaborative effort with the SFWMD on developing scenarios for future climate for the SFWMD area. The project focuses on developing methodology for simulating precipitation representing both natural quasi-oscillatory modes of variability in these climate variables and also the secular trends projected by the IPCC scenarios that are publicly available. This study specifically provides the results for precipitation modeling. The starting point for the modeling was the work of Tebaldi et al that is considered one of the benchmarks for bias correction and model combination in this context. This model was extended in the framework of a Hierarchical Bayesian Model (HBM) to formally and simultaneously consider biases between the models and observations over the historical period and trends in the observations and models out to the end of the 21st century in line with the different ensemble model simulations from the IPCC scenarios. The low frequency variability is modeled using the previously developed Wavelet Autoregressive Model (WARM), with a correction to preserve the variance associated with the full series from the HBM projections. The assumption here is that there is no useful information in the IPCC models as to the change in the low frequency variability of the regional, seasonal precipitation. This assumption is based on a preliminary analysis of these models historical and future output. Thus, preserving the low frequency structure from the historical series into the future emerges as a pragmatic goal. We find that there are significant biases between the observations and the base case scenarios for precipitation. The biases vary across models, and are shrunk using posterior maximum likelihood to allow some models to depart from the central tendency while allowing others to cluster and reduce biases by averaging. The projected changes in the future precipitation are small compared to the bias between model base run and observations and also relative to the inter-annual and decadal variability in the precipitation.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.349-356
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• 2009

국내의 행정구역상 시군구 등과 같은 소지역에 있어서 실업률에 대한 남녀별 공통 상대위험도를 추정하는데, 추정방법으로 단순한 합동추정, 울프 방법에 기초한 가중추정과 잭나이프 추정들을 고려하고 이 추정 방법들의 효율성을 편의와 평균제곱오차의 개념을 통해서 비교하고자 한다. 이를 위해 2002년 12월 경기지역의 경제활동인구조사 자료를 이용하여 이 지역 내의 24개 시군단위 소지역들의 남녀별 실업률에 대한 상대위험도의 편의 및 평균제곱오차가 본 연구에서 제시된 추정절차에 의해 추정된다. 또한, 이들 추정치들의 안정성과 신뢰성은 상대편의와 상대오차제곱근을 통하여 비교된다. 추정결과 잭나이프 추정이 다른 두 추정들에 비해 매우 효율적임을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.197-200
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• 2008

위성항법보강시스템은 위성항법시스템 (GNSS : Global Navigation Satellite System)의 측정값에 오차 성분을 제거하여 정밀한 항법 정보를 제공한다. 하지만 기준국과 이동국 사이의 공통오차는 제거할 수 있지만 전리층, 대류층, 신호잡음 등에 의해 발생하는 노이즈 성분의 비 공통오차는 제거할 수 없다. 본 논문에서는 다중 기준국을 사용하여 유동적인 전리층 및 대류층 습윤 증기량에 따라 비공통오차의 증가를 위치 오차 분산 변화를 통해 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.437-445
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• 1999

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1045-1050
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• 2008

위성항법보강시스템은 위성항법시스템 (GNSS : Global Navigation Satellite System)의 측정값에 오차 성분을 제거하여 정밀한 항법 정보를 제공한다. 하지만 기준국과 이동국 사이의 공통오차(전리층 지연, 대류층지연, 위성 시계오차, 궤도력 오차)는 제거할 수 있지만 전리층, 대류층, 신호잡음 등에 의해 발생하는 노이즈 성분의 비공통 오차는 제거 할 수 없다. 비공통오차는 항법정보의 오차를 발생하여, 항공기가 잘못된 위치 정보를 사용할 수 있으며, 특히 이 착륙시에 잘못된 항법정보는 항공기 안전에 심각한 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 다중 기준국을 사용하여 유동적인 전리층 및 대류층 습윤 증기량에 따라 비공통오차의 증가를 위치 오차 분산 변화를 통해 확인하였다.