• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권6호
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• pp.825-835
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• 2008

계량경제학 분야에서 널리 쓰이는 MGARCH(multivariate GARCH)모형은 여러개의 시계열자료들의 변동성을 함께 모형화한다. 그러나 변수가 많아질수록 추정해야 할 모수의 수가 급격하게 늘어나는 문제점이 있다. 본 연구에서는 인자 모형을 통해 자료의 차원을 축소시킴로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 국내의 주가수익률 자료에 통계적 인자 모형과 fundamental factor model을 적용하여 각각의 의미 있는 인자들을 얻은 후 이를 MGARCH모형에 적합시켰다. 또한 두 인자모형을 바탕으로 얻어진 최종 모형들의 MSE, MAD와 VaR(Value at Risk)를 계산하여 예측력을 비교하고자 한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2007년도 학술대회
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• pp.323-326
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• 2007

Mobility Anchor Points are used for the mobility management in HMIPv6 networks. Currently a mobile node selects the MAP farthest away from itself as a new MAP among available candidates when it undertakes a macro handoff. With this technique, however, the traffic tends to be concentrated at a MAP with the largest domain size and the communication cost increases due to the distance between the mobile node and the MAP. In this work, we proposed a cost effective MAP selection scheme. When leaving the current MAP domain. the mobile node calculates the optimum MAP domain size to minimize the local mobility cost at the new MAP domain considering mobile node's velocity and packet transmission rate. The mobile node then selects a MAP domain of size close to the optimum domain size calculated among the candidate MAP domains. In this way, it is possible for the mobile node to select an optimal MAP adaptively taking the network and node states into account, thus reducing the communication cost.

• Journal of Communications and Networks
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• 제7권2호
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• pp.126-134
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• 2005

Reducing energy consumption in mobile hosts (MHs) is one of the most critical issues in wireles/mobile networks. IP paging protocol at network layer and power saving mechanism (PSM) at link layer are two core technologies to reduce the energy consumption of MHs. First, we investigate the energy efficiency of the current IEEE 802.11 power saving mechanism (PSM) when IP paging protocol is deployed over IEEE 802.11 networks. The result reveal that the current IEEE 802.11 PSM with a fixed wakeup interval (i.e., the static PSM) exhibits a degraded performance when it is integrated with IP paging protocol. Therefore, we propose an adaptive power saving mechanism in IEEE 802.11-based wireless IP networks. Unlike the static PSM, the adaptive PSM adjusts the wake-up interval adaptively depending on the session activity at IP layer. Specifically, the MH estimates the idle periods for incoming sessions based on the exponentially weighted moving average (EWMA) scheme and sets its wake-up interval dynamically by considering the estimated idle period and paging delay bound. For performance evaluation, we have conducted comprehensive simulations and compared the total cost and energy consumption, which are incurred in IP paging protocol in conjunction with various power saving mechanisms: The static PSM, the adaptive PSM, and the optimum PSM. Simulation results show that the adaptive PSM provides a closer performance to the optimum PSM than the static PSM.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권4호
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• pp.848-859
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• 2016

System failures in thermal power plants (TPPs) can lead to serious losses because the equipment is operated under very high pressure and temperature. Therefore, it is indispensable for alarm systems to inform field workers in advance of any abnormal operating conditions in the equipment. In this paper, we propose a clustering-based fault detection method for steam boiler tubes in TPPs. For data clustering, k-means algorithm is employed and the number of clusters are systematically determined by slope statistic. In the clustering-based method, it is assumed that normal data samples are close to the centers of clusters and those of abnormal are far from the centers. After partitioning training samples collected from normal target systems, fault scores (FSs) are assigned to unseen samples according to the distances between the samples and their closest cluster centroids. Alarm signals are generated if the FSs exceed predefined threshold values. The validity of exponentially weighted moving average to reduce false alarms is also investigated. To verify the performance, the proposed method is applied to failure cases due to boiler tube leakage. The experiment results show that the proposed method can detect the abnormal conditions of the target system successfully.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.1-12
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• 2017

많은 확률과정이 Markov 특성을 만족하거나 근사적으로 만족하는 것으로 가정된다. Markov 과정에서 특히 관심을 끄는 것은 최초통과시간이다. 최초통과시간에 대한 연구는 Wald의 축차분석에서 시작하여 근사적 특성에 대한 많은 연구가 되어왔고 컴퓨터의 발달로 통계계산적 방법이 사용되면서 근사적 결과가 참값에 가까운 값을 계산할 수 있게 되었다. 이 논문은 Markov 과정의 예로서 지수가중 이동평균 관리도를 사용할 때 평균런길이를 계산하는 과정과 계산상의 주의점, 문제점 등을 연구하였다. 이 결과는 다른 모든 Markov 과정에 적용될 수 있으며 특히 Markov 연쇄로의 근사는 확률과정의 특성의 연구에 유용하고 계산적 접근을 용이하게 한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.179-184
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• 2004

Statistical process control (SPC) and engineering process control (EPC) are based on different strategies for process quality improvement. SPC reduces process variability by detecting and eliminating special causes of process variation, while EPC reduces process variability by adjusting compensatory variables to keep the quality variable close to target. Recently there has been need for an integrated process control (IPC) procedure which combines the two strategies. This article considers a scheme that simultaneously applies SPC and EPC techniques to reduce the variation of a process. The process disturbance model under consideration is an IMA(1,1) model with a location shift. The EPC part of the scheme adjusts the process, while the SPC part of the scheme detects the occurrence of a special cause. For adjusting the process repeated adjustment is applied by compensating the predicted deviation from target. For detecting special causes the two kinds of exponentially weighted moving average (EWMA) control chart are applied to the observed deviations: One for detecting location shift and the other for detecting increment of variability. It was assumed that the adjustment of the process under the presence of a special cause may change any of the process parameters as well as the system gain. The effectiveness of the IPC scheme is evaluated in the context of the average cost per unit time (ACU) during the operation of the scheme. One major objective of this article is to investigate the effects of the process parameters to the ACU. Another major objective is to give a practical guide for the efficient selection of the parameters of the two EWMA control charts.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.560-570
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• 2006

This paper proposes a selectively cumulative sum (S-CUSUM) control chart with variable sampling intervals (VSI) for detecting shifts in the process mean. The basic idea of the VSI S-CUSUM chart is to adjust sampling intervals and to accumulate previous samples selectively in order to increase the sensitivity. The VSI S-CUSUM chart employs a threshold limit to determine whether to increase sampling rate as well as to accumulate previous samples or not. If a standardized control statistic falls outside the threshold limit, the next sample is taken with higher sampling rate and is accumulated to calculate the next control statistic. If the control statistic falls within the threshold limit, the next sample is taken with lower sampling rate and only the sample is used to get the control statistic. The VSI S-CUSUM chart produces an 'out-of-control' signal either when any control statistic falls outside the control limit or when L-consecutive control statistics fall outside the threshold limit. The number L is a decision variable and is called a 'control length'. A Markov chain model is employed to describe the VSI S-CUSUM sampling process. Some useful formulae related to the steady state average time-to signal (ATS) for an in-control state and out-of-control state are derived in closed forms. A statistical design procedure for the VSI S-CUSUM chart is proposed. Comparative studies show that the proposed VSI S-CUSUM chart is uniformly superior to the VSI CUSUM chart or to the Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) chart with respect to the ATS performance.

• 한국음향학회지
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• 제22권4호
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• pp.261-268
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• 2003

ES (Exponentially-weighted stepsize) 알고리즘을 이용한 기존의 음향반향 제거기는 동작구조가 간단하고 NLMS (Normalized Least-Mean Square) 알고리즘에 비해 빠른 수렴 속도를 가지지만, 특정 음향학적 조건에서 결정된 공간 임펄스 응답의 평균에너지 감쇠율을 이용해 적응 필터의 탭을 갱신하므로 외부잡음에 약한 문제점을 가진다. 본 논문에서는 행렬형 계수조절 파라미터 생성기를 추가하여 외부 잡음에 강인한 새로운 구조의 음향 반향 제거기를 제안한다. 두 개의 이동 평균기를 이용해 잔여 에러량의 에너지 값을 추정하고 이로부터 계수조절 파라미터를 결정하며, 이를 음향 반향 제거기에 행렬형으로 적용하여 외부잡음에 대하여 빠른 수렴 속도를 가지게 한다. 다양한 외부 잡음 조건에 대하여 성능을 측정한 결과, 제안된 행렬형 계수조절 파라미터 생성기에 의하여 외부 잡음에 대한 음향 반향 제거기의 강인함이 향상되는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제9권1호
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• pp.91-109
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• 1996

지수가중이동평균관리도는 최근 들어 공정검색과 공정수정에 널리 이용되고 있으나 모수의 설정에 관한 연구는 많지 않다. 관리도의 설계는 통계적 설계와 경제적 설계로 분류한다. 통계적 설계는 허용된 제1종 오류하에서 제2종 오류를 최소화하는데 반해 경제적 설계는 공정에서 발생하는 모든 가능한 비용을 고려한 비용함수를 최소화한다. 이 논문에서는 지수가중이동평균관리도의 통계적 설계와 함께 경제적 설계를 정의한 다음 각 설계에서의 최적모수를 선정하여 결과를 비교한다. 경제적 설계에서 설정된 최적모수는 통계적 설계와 다르게 나타남을 알 수 있고 특히 가중치의 값은 통계적 설계에서 보다 항상 큰 값으로 나타난다. 경제적 설계에서는 고려하는 이상원인의 수에 따라 단일이상원인과 다중이상원인 모형으로 구분하여 설계한다. 다중이상원인의 평균적 개념으로 적용되는 단일이상원인 모형에서는 실제 다중이상원인이 존재할 때에 잘못된 판단을 할 수 있음을 보이고 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.373-380
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• 2022

본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.