• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권3호
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• pp.337-347
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• 2010

대부분의 통계조사는 전국 및 시도단위와 같은 전체 또는 규모가 큰 지역을 위한 통계작성이 가능하도록 설계되어 있다. 그러나 최근들어 소규모 지역의 신뢰있는 통계결과에 대한 통계 이용자들의 요구가 점점 증가하고 있다. 경제활동인구조사는 전국 및 16개 시도를 위한 실업률을 매월 작성하고 있으나, 시군별 직접추정량은 적은 표본규모 때문에 신뢰도가 낮다. 본 연구에서는 경제활동인구조사에서 제공되는 실업자수에 대한 통계를 시군별로 작성하기 위한 모형을 제시한다. 이를 위해 보조정보로부터 "정보를 빌려오는(borrow strength)" 지역단위모형(Area level model)을 사용하였다. 제안된 모형 기반 추정(Model-based Estimation)은 모형 오차의 정규성 가정을 기반으로 하고 있으며, 평균제곱오차 측면에서 제안된 모형들을 비교하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.138-149
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• 2014

본 연구에서는 불특정 분포하중에 대한 다경간 연속 보 구조물의 변형률 분포를 추정하는 기법을 제시하였다. 본 추정 기법은 해석적 방법이 아닌 계측한 변형률 데이터로부터 최소제곱법을 이용한 커브 피팅을 통해 변형률 분포를 추정하였다. 제시한 다경간 보 연속 구조물의 변형률 추정 기법은 멀티플렉싱이 가능한 FBG센서를 이용하여 다경간 연속 강재 보 정적 가력 실험을 통해 검증하였다. 실험을 통해서 분포 하중과 집중하중에 의한 변형률 분포의 추정 정확성 및 변형률 추정에 사용되는 계측점 수에 따른 추정 오차에 대한 검토를 수행하였다. 5.89 (하중 step1), 6.26% (하중 step2) 오차로 최대 변형률 지점에서의 변형률을 추정할 수 있었다. 추정을 위한 변형률 계측 센서 수를 감소시킨 경우 오차가 증가 (0.26~0.37%)하는 것 또한, 확인할 수 있었다. 회귀분석적 기법을 통해 다경간 보의 변형률 분포를 추정함으로써 특정 형상의 분포 하중에 대해서만 적용이 가능한 해석적 변형률 추정 기법의 한계를 넘어 불특정 분포 하중에 대한 변형률 분포 추정이 가능해졌고 추정 변형률 분포를 통해 최대변형률 발생 위치까지 확인할 수 있게 되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.468-473
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• 2014

This paper describes the in-flight alignment of SDINS (Strapdown Inertial Navigation Systems) using an EKF (Extended Kalman Filter) and a UKF (Unscented Kalam Filter), which allow large initial attitude error uncertainty. Regardless of the inertial sensors, there are nonlinear error dynamics of SDINS in cases of large initial attitude errors. A UKF that is one of the nonlinear filtering approaches for IFA (In-Flight Alignment) are used to estimate the attitude errors. Even though the EKF linearized model makes velocity errors when predicting incorrectly in case of large attitude errors, a UKF can represent correctly the velocity errors variations of attitude errors with nonlinear attitude error components. Simulation results and analyses show that a UKF works well to handle large initial attitude errors of SDINS and the alignment error attitude estimation performance are quite improved.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제20권3E호
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• pp.25-30
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• 2001

In angle of arrival estimation, the direction of a signal is usually assumed to be a point. If the direction of a signal is distributed due to some reasons in real surroundings, however, angle of arrival estimation techniques based on the point source assumption may result in poor performance. In this paper, we consider angle of arrival estimation when the signal sources are distributed. A parametric source model is proposed, and the estimation techniques based on the well-known maximum likelihood technique is considered under the model. In addition, Various statistical properties of the estimation errors were obtained.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1571-1579
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• 2004

비디오를 다양한 단말과 이종의 망에 효과적으로 제공하기 위한 방법 중에, FD(Frame Dropping)-CD(Coefficient Dropping) 트랜스코딩 기법은 계산량을 줄이고, 손쉽게 구현할 수 있다는 측면에서 주목을 받고 있다. 그러나, FD-CD트랜스코딩 기법은 CD에 의한 왜곡이 GOP내의 부호화 의존성을 갖는 프레임의 복호화 영상 품질에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는, CD로 인하여 각 프레임별로 전파되는 왜곡의 크기를 적응적으로 예측하는 모델링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 각 프레임별로 부호화된 매크로블록의 부호화 모드 비율에 대해 적응적으로 구해진다. 모의실험을 통하여, 제안된 모델은 CD로 인해 초래되는 전체 왜곡크기를 잘 예측할 수 있음을 보이고, 또한, 부호화된 비트스트림에서 CD에 의해 초래되는 프레임 단위로 일정한 전체 왜곡을 삽입하는데 효과적임을 보인다.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권4호
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• pp.64-71
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• 1997

Objective of calibration is to find out the accurate kinematic relationships between robot joint angles and the position of the end-effector by estimating accurate model parameters defining the kinematic function. Estimating the model parameters requires measurement of the end-effector position at a number of different robot configurations. This paper studies the implication of measurement configurations in robot calibration. For selecting appropriate measurement configurations in robot calibration, an index is defined to measure the observability of the model parameters with respect to a set of robot configurations. It is found that, as the observability index of the selected measurement configurations increase the attribution of the position errors to the parameter errors becomes dominant while the effects of the measurement and unmodeled errors are less significant; consequently better estimation of parameter errors is expected. To demonstrate the implication of the observability measure in robot calibration, computer simulations are performed and their results are discussed.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.64-70
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• 2008

This paper briefly discusses the main sources of errors and their solutions for measuring hydrogen uptake from gas phase by the Sieverts technique. Correction of volumetric errors of apparatus, density of hydrogen storage material, estimation of temperature gradient are investigated. Systematic errors and the change of density of the host material according to the pressure have been the subject of much controversy in recent years. We considered the standard ball calibration, temperature gradient distribution, pretreatment of hydrogen storage materials to minimize errors. We could lessen the miscalculations after applying those methods to Equilibrium pressure-composition isotherm data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.209-216
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• 2015

Quantile regression models with covariate measurement errors have received a great deal of attention in both the theoretical and the applied statistical literature. A lot of effort has been devoted to develop effective estimation methods for such quantile regression models. In this paper we propose the partially linear support vector orthogonal quantile regression model in the presence of covariate measurement errors. We also provide a generalized approximate cross-validation method for choosing the hyperparameters and the ratios of the error variances which affect the performance of the proposed model. The proposed model is evaluated through simulations.

• 자원환경지질
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• 제28권4호
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• pp.433-438
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• 1995

The most popular minimization method is based on the least-squares criterion, which uses the $L_2$ norm to quantify the misfit between observed and synthetic data. The solution of the least-squares problem is the maximum likelihood point of a probability density containing data with Gaussian uncertainties. The distribution of errors in the geophysical data is, however, seldom Gaussian. Using the $L_2$ norm, large and sparsely distributed errors adversely affect the solution, and the estimated model parameters may even be completely unphysical. On the other hand, the least-absolute-deviation optimization, which is based on the $L_1$ norm, has much more robust statistical properties in the presence of noise. The solution of the $L_1$ problem is the maximum likelihood point of a probability density containing data with longer-tailed errors than the Gaussian distribution. Thus, the $L_1$ norm gives more reliable estimates when a small number of large errors contaminate the data. The effect of outliers is further reduced by M-fitting method with Cauchy error criterion, which can be performed by iteratively reweighted least-squares method.

• 품질경영학회지
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• 제23권3호
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• pp.57-68
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• 1995

In this paper, we consider possibility that the multiple errors occur in each testing stage. At present, software reliability modeling is considered as a part of software reliability quality assurance in software engineering. However they dealt with the software growth model for the single error debugging at each testing stage until now. Hence it is necessary to study software reliability with multiple errors debugging. Therefore we propose software reliability growth modeling and estimate the parameters in the proposed software reliability growth model for the multiple errors debugging at each testing stage.