• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.549-554
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• 2012

본 논문에서는 추정 분산 제약을 갖는 비선형 이산시간에 대한 최적의 퍼지 필터에 대한 내용을 다루고자 한다. 필터를 설계할 때, 추정오차의 분산값은 필터의 성능이 결정하는 변수중 하나다. 이런 분산값에 더욱 강인한 필터를 설계하고자, 분산 제약 조건을 주어 필터를 설계하고자 한다. 먼저, 비선형 모델을 Tagaki-Sugeno 퍼지 모델을 이용하여 선형 모델로 변형한 후, 이 모델을 기반으로 선형 필터를 디자인한다. 이때 필터설계 과정 중 필터의 각 파라미터값을 구하기 위해 상태 추정오차 값은 평균제곱에 제한되며, 상태오차의 정상상태 분산값은 각각의 미리 정한 상한 제한 값 보다 작은 조건에서 필터를 설계하여 선형행렬부등식과 대수 이차 행렬부등식을 이용하여 파라미터값을 구한다. 이렇게 설계된 퍼지 필터는 트럭트레일러 시뮬레이션을 통해 설계 과정과 성능을 보여준다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제20권4호
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• pp.247-257
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• 2013

A variety of practical problems can be addressed in the framework of rotation (successive) sampling. The present work presents a sample rotation pattern where sampling units are drawn on two successive occasions. The problem of estimation of population variance on current (second) occasion in two - occasion successive (rotation) sampling has been considered. A class of estimators has been proposed for population variance that includes many estimators as a particular case. Asymptotic properties of the proposed class of estimators are discussed. The proposed class of estimators is compared with the sample variance estimator when there is no matching from the previous occasion. Optimum replacement policy is discussed. Results are supported with the empirical means of comparison.

• 한국농공학회지
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• 제22권3호
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• pp.75-87
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• 1980

Most hydro]ogic phenomena are the complex and organic products of multiple causations like climatic and hydro-geological factors. A certain significant correlation on the run-off in river basin would be expected and foreseen in advance, and the effect of each these causual and associated factors (independant variables; present-month rainfall, previous-month run-off, evapotranspiration and relative humidity etc.) upon present-month run-off(dependent variable) may be determined by multiple regression analysis. Functions between independant and dependant variables should be treated repeatedly until satisfactory and optimal combination of independant variables can be obtained. Reliability of the estimated function should be tested according to the result of statistical criterion such as analysis of variance, coefficient of determination and significance-test of regression coefficients before first estimated multiple regression model in historical sequence is determined. But some error between observed and estimated run-off is still there. The error arises because the model used is an inadequate description of the system and because the data constituting the record represent only a sample from a population of monthly discharge observation, so that estimates of model parameter will be subject to sampling errors. Since this error which is a deviation from multiple regression plane cannot be explained by first estimated multiple regression equation, it can be considered as a random error governed by law of chance in nature. This unexplained variance by multiple regression equation can be solved by stochastic approach, that is, random error can be stochastically simulated by multiplying random normal variate to standard error of estimate. Finally hybrid model on estimation of monthly run-off in nonhistorical sequence can be determined by combining the determistic component of multiple regression equation and the stochastic component of random errors. Monthly run-off in Naju station in Yong-San river basin is estimated by multiple regression model and hybrid model. And some comparisons between observed and estimated run-off and between multiple regression model and already-existing estimation methods such as Gajiyama formula, tank model and Thomas-Fiering model are done. The results are as follows. (1) The optimal function to estimate monthly run-off in historical sequence is multiple linear regression equation in overall-month unit, that is; Qn=0.788Pn+0.130Qn-1-0.273En-0.1 About 85% of total variance of monthly runoff can be explained by multiple linear regression equation and its coefficient of determination (R2) is 0.843. This means we can estimate monthly runoff in historical sequence highly significantly with short data of observation by above mentioned equation. (2) The optimal function to estimate monthly runoff in nonhistorical sequence is hybrid model combined with multiple linear regression equation in overall-month unit and stochastic component, that is; Qn=0. 788Pn+0. l30Qn-1-0. 273En-0. 10+Sy.t The rest 15% of unexplained variance of monthly runoff can be explained by addition of stochastic process and a bit more reliable results of statistical characteristics of monthly runoff in non-historical sequence are derived. This estimated monthly runoff in non-historical sequence shows up the extraordinary value (maximum, minimum value) which is not appeared in the observed runoff as a random component. (3) "Frequency best fit coefficient" (R2f) of multiple linear regression equation is 0.847 which is the same value as Gaijyama's one. This implies that multiple linear regression equation and Gajiyama formula are theoretically rather reasonable functions.

• 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.

• 대한전자공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.37-45
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• 1982

본 논문은 변형된 디지탈 Costas loop에 관한 논문으로서 제1부의 계속이다. 본 제2부 논문에서는 시스템에 잡음이 있을 경우 그의 성능을 해석하였다. 입력신호가 white Gaussian 잡음이 첨가되면 고려되는 DPLL의 noise process는 phase error detertor의 tan-1(·)함수에 의해서 Rician이 됨을 보였다. 이 경우 Chapman-Kolmogorov 방정식을 수치적으로 풀므로써 1차와 2차 loop phase error의 steady state probability density함수, mean 및 variance를 얻었으며 이 결과를 컴퓨터 시뮬레이tus에 의해서 입중하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.1270-1281
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• 1998

주파수 옵셋은 OFDM 신호의 부채널간 간섭을 유발하며, 수신 신호의 진폭과 위상을 왜곡시켜 전체적인 시스템 성능에 심각한 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 주파수 옵셋을 추정하기 위해서 특정 부채널을 동기채널로 할당하고 파일럿 심벌을 전송하여 주파수 옵셋을 추정하는 개선된 최우 추정 방식을 제안하며, 제안된 주파수 옵셋 추정기의 오차 성능을 해석적으로 유도한다. 제안된 방식에서는 coherent 위상 변화에 의해 발생된 주파수 옵셋 부분을 증가 시키고 랜덤 위상 오차에 의해 발생된 주파수 옵셋 부분을 감소시킴으로써 주파수 옵셋 추정기의 성능을 향상시킨다. 모의 실험을 통하여 본 논문에서, 해석적으로 유도된 제안된 주파수 옵셋 추정기의 오차 분산의 upper bound가 올바르며, 제안된 추정기가 기존의 방식에 비해 오차 분산, 추적 범위, 시변 채널 영향의 면에서 우수하다는 것을 확인한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권2호
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• pp.165-171
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• 2012

본 연구는 3 축 공작기계에 있어 기하학적 오차가 체적 오차에 미치는 영향을 해석적 방법으로 분석하는데 목적이 있다. 먼저 기하학적 오차가 공작기계의 체적 오차에 미치는 영향을 제시하는 수학적 모델인 오차합성모델에 대해 분석한다. 민감도 분석은 분산 기반의 방법(Variance based method)을 사용하였으며 해석적 방법으로 분석하기 위해 평균 및 분산에 대해 목적 함수의 유형별로 그 해를 제시한다. 마지막으로 3 축 공작기계의 예를 들어 민감도 분석을 하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.855-862
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• 1998

본 연구는 수력발전을 위한 저수지 관리에 있어 예측오차의 영향을 살펴보기 위해 예측오차를 Root Mean Square Error(RMSE)로 측정하였고, 이를 Generalized Maintenance Of Variance Extension (GMOVE)기법을 통하여 변화시켜보았다.변화된 예측오차의 RMSE는 천이확률을 통하여 Bayesian Stochastic Dynamic Programming (BSDP)에 고려되어졌으며, 이 BSDP 모형을 이용하여 월별 방류량을 결정하였고 그 유용성을 평가하였다. 제시된 연구방법은 미국의 Skagit 시스템에 적용되었고, 그 결과로 Skagit 시스템의 운영은 예측오차의 RMSE에 비선형이므로 반응하므로 이 시스템의 운영을 개선하기 위해서는 현재의 수문학적 예측기법을 개선해야함을 제시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권1호
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• pp.1-35
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• 2024

The assumption of homoscedasticity is one of the most crucial assumptions for many parametric tests used in the biological sciences. The aim of this paper is to compare the empirical probability of type I error and the power of ten parametric and two non-parametric tests for homoscedasticity with simulations under different types of distributions, number of groups, number of samples per group, variance ratio and significance levels, as well as through empirical data from an agricultural experiment. According to the findings of the simulation study, when there is no violation of the assumption of normality and the groups have equal variances and equal number of samples, the Bhandary-Dai, Cochran's C, Hartley's Fmax, Levene (trimmed mean) and Bartlett tests are considered robust. The Levene (absolute and square deviations) tests show a high probability of type I error in a small number of samples, which increases as the number of groups rises. When data groups display a nonnormal distribution, researchers should utilize the Levene (trimmed mean), O'Brien and Brown-Forsythe tests. On the other hand, if the assumption of normality is not violated but diagnostic plots indicate unequal variances between groups, researchers are advised to use the Bartlett, Z-variance, Bhandary-Dai and Levene (trimmed mean) tests. Assessing the tests being considered, the test that stands out as the most well-rounded choice is the Levene's test (trimmed mean), which provides satisfactory type I error control and relatively high power. According to the findings of the study and for the scenarios considered, the two non-parametric tests are not recommended. In conclusion, it is suggested to initially check for normality and consider the number of samples per group before choosing the most appropriate test for homoscedasticity.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.56.3-56
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• 2001

This study describes the jump error smoothing scheme with fuzzy logic based on the scalar adaptive filter. The scalar adaptive filter is an useful algorithm for smoothing abrupt jump errors. However, the performances of scalar adaptive algorithm depend on the variance of real signal. So to design an effective algorithm, many informations of real and jump signal are required. In this paper, the fuzzy rules are designed by the analysis of scalar adaptive filter, and then the improved and simplified scheme is developed for smoothing the jump error. Simulations to INS/GPS integrated system show that the proposed method is effective.