• Journal of Communications and Networks
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• 제14권5호
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• pp.566-577
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• 2012

In randomly deployed networks, such as sensor networks, an important problem for each node is to discover its neighbor nodes so that the connectivity amongst nodes can be established. In this paper, we consider this problem by incorporating the physical layer parameters in contrast to the most of the previous work which assumed a collision channel. Specifically, the pilot signals that nodes transmit are successfully decoded if the strength of the received signal relative to the interference is sufficiently high. Thus, each node must extract signal parameter information from the superposition of an unknown number of received signals. This problem falls naturally in the purview of random set theory (RST) which generalizes standard probability theory by assigning sets, rather than values, to random outcomes. The contributions in the paper are twofold: First, we introduce the realistic effect of physical layer considerations in the evaluation of the performance of logical discovery algorithms; such an introduction is necessary for the accurate assessment of how an algorithm performs. Secondly, given the double uncertainty of the environment (that is, the lack of knowledge of the number of neighbors along with the lack of knowledge of the individual signal parameters), we adopt the viewpoint of RST and demonstrate its advantage relative to classical matched filter detection method.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권4호
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• pp.617-624
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• 2022

A new intelligent adaptive control scheme was proposed that combines the control based on interference observer and fuzzy adaptive s-curve for flight path tracking control of unmanned aerial vehicle (UAV). The most important contribution is that the control configurations don't need to know the uncertainty limit of the vehicle and the influence of interference is removed. The proposed control law is an integration of fuzzy control estimator and adaptive proportional integral (PI) compensator with input. The rated feedback drive specifies the desired dynamic properties of the closed control loop based on the known properties of the preferred acceleration vector. At the same time, the adaptive PI control compensate for the unknown of perturbation. Additional terms such as s-surface control can ensure rapid convergence due to the non-linear representation on the surface and also improve the stability. In addition, the observer improves the robustness of the adaptive fuzzy system. It has been proven that the stability of the regulatory system can be ensured according to linear matrix equality based Lyapunov's theory. In summary, the numerical simulation results show the efficiency and the feasibility by the use of the robust control methodology.

• 대한수학회지
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• 제61권5호
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• pp.875-898
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• 2024

This study estimates the true price of an asset and finds the optimal bid/ask prices for market makers. We provide a novel state-space model based on the exponential Ornstein-Uhlenbeck volatility and the Heston models with Gaussian noise, where the traded price and volume are available, but the true price is not observable. An objective of this study is to use Bayesian filtering to estimate the posterior distribution of the true price, given the traded price and volume. Because the posterior density is intractable, we employ the guided particle filtering algorithm, with which adaptive rejection metropolis sampling is used to generate samples from the density function of an unknown distribution. Given a simulated sample path, the posterior expectation of the true price outperforms the traded price in estimating the true price in terms of both the mean absolute error and root-mean-square error metrics. Another objective is to determine the optimal bid/ask prices for a market maker. The profit-and-loss of the market maker is the difference between the true price and its bid/ask prices multiplied by the traded volume or bid/ask size of the market maker. The market maker maximizes the expected utility of the PnL under the posterior distribution. We numerically calculate the optimal bid/ask prices using the Monte Carlo method, finding that its spread widens as the market maker becomes more risk-averse, and the bid/ask size and the level of uncertainty increase.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제12권3호
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• pp.53-65
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• 2007

지하수 모델 개발 시 수문 경계를 실제 지하수계에 부합되도록 개념화하는 것은 모델의 신뢰도를 결정하는데 매우 중요하다. 본 논문에서는 지하수 분수령, 하천, 대수층의 하부 경계면 등의 수문 경계를 모델에서 개념화할 때 수반되는 불확실성이 모델 결과에 미치는 영향을 고찰하였다. 첫째, 연구지역을 대상으로 현장시험을 수행하여 모델 입력 자료를 확보하였으며, Visual Modflow 프로그램을 이용하여 연구지역에 대한 지하수 흐름 모델을 개발하였다. 지하수 함양량을 모델 보정 인자로 설정하였으며, 현장에서 관측된 지하수위 자료를 이용하여 모델을 보정하였다. 둘째, 민감도 분석을 통하여 지하수 분수령의 위치, 하천 지류들의 경계조건 설정 여부, 암반의 하부 경계면의 위치 등이 모델 결과에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 셋째, 민감도 분석 결과에 근거하여, 국내 지하수계를 대상으로 신뢰성 있는 개념 모델을 개발하고자 할 때 요구되는 주요 내용들을 토의하였으며, 현장조사 단계에서 부지특성화를 위해 필요한 효과적인 전략을 제시하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권8호
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• pp.751-758
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• 2015

수학적 해석모델은 물리적 현상을 파악하고 실험비용을 절감하는데 활발하게 사용되지만 편의를 위한 단순화 또는 파라미터가 가지고 있는 불확실성에 의해 해석모델에 의한 예측결과는 실제현상과 차이가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대해 통계적 기법을 이용하여 해석모델의 불확실성을 반영한 교정 및 검증 방법을 종이 헬리콥터를 통해 제시한다. 먼저, 같은 제원의 세 가지 종이 헬리콥터로 실시한 실험 데이터를 각 그룹으로 형성하여 두 가지 낙하해석모델에서 미지의 입력 파라미터인 항력계수를 교정하는데 사용했다. 그리고 확률분포로 예측된 낙하시간을 실험 데이터 분포와 비교하여 해석 모델을 검증하였다. 이 때, Markov Chain Monte Carlo 기법을 활용하여 항력계수의 불확실성을 정량화하였다. 또한 종이 헬리콥터의 그룹별 데이터에 대해 분산분석(Analysis of Variance)를 이용하여 제작오차와 실험오차의 관계를 비교하였고, 각 그룹이 모두 동일한 대상으로 간주해도 됨을 증명하였다.

• 경영정보학연구
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• 제11권3호
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• pp.83-106
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• 2009

최근 오픈마켓 시장이 빠르게 성장하면서 미지의 판매자들과 불확실한 가운데 거래를 하여야 하는 소비자가 전자상거래 업체에 대해 지각하는 신뢰가 오픈마켓의 주요성공요인 중의 하나로 인식되고 있다. 본 연구에서는 오픈마켓의 소비자 신뢰 모델을 제안한다. 오픈 마켓에서 중개자 특성 및 사이트 특성이 능력, 배려, 무결성의 세 가지 신뢰가치성 요인들에 각각 어떻게 영향을 미치는지 살펴보고 또 이들 신뢰가치성 요인들과 중개자 신뢰 간에 어떠한 관계가 존재하는지 이해하는데 연구의 목적이 있다. 실증분석의 결과에 따르면, 중개자 특성 및 사이트 특성이 모두 신뢰가치성 요인들과 정의 관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 신뢰가치성의 세 개 요인 모두 중개자에 대한 전반적인 신뢰와 긍정적인 관계를 갖는 것으로 밝혀졌다. 특히 무결성 요인이 신뢰에 높은 상관관계를 맺고 있는 것으로 나타나 오픈마켓이 소비자 신뢰를 구축하는데 있어 무결성에 더 큰 비중을 둘 필요가 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 오픈마켓 운영사의 소비자 신뢰 구축을 위한 가이드라인을 제시하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제32권2호
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• pp.121-150
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• 2003

The National Health Interview Survey (NHIS) is one of the surveys used to assess the health status of the US population. One indicator of the nation's health is the total number of doctor visits made by the household members in the past year, There is a substantial nonresponse among the sampled households, and the main issue we address here is that the nonrespones mechanism should not be ignored because respondents and nonrespondents differ. It is standard practice to summarize the number of doctor visits by the binary variable of no doctor visit versus at least one doctor visit by a household for each of the fifty states and the District of Columbia. We consider a nonignorable nonresponse model that expresses uncertainty about ignorability through the ratio of odds of a household doctor visit among respondents to the odds of doctor visit among all households. This is a hierarchical model in which a nonignorable nonresponse model is centered on an ignorable nonresponse model. Another feature of this model is that it permits us to "borrow strength" across states as in small area estimation; this helps because some of the parameters are weakly identified. However, for simplicity we assume that the hyperparameters are fixed but unknown, and these hyperparameters are estimated by the EM algorithm; thereby making our method Bayes empirical Bayes. Our main result is that for some of the states the nonresponse mechanism can be considered non-ignorable, and that 95% credible intervals of the probability of a household doctor visit and the probability that a household responds shed important light on the NHIS.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권6호
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• pp.743-749
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• 2010

본 논문은 시스템 신뢰성 향상을 위한 확률적 접근을 이용한 부하경감설계방법을 제안한다. 제안하는 설계방법은 부품 수준이 아닌 시스템 수준에서 온도와 전류와 같은 스트레스의 경감 수준을 선정하는 것이다. 직렬 시스템의 신뢰도 모델을 이용하여, 스트레스와 시간의 함수로 주어진 부품들의 신뢰도값들을 이용하여 시스템 신뢰도를 평가한다. 기존의 부하경감설계에서는 고려되지 않았지만, 본 연구에서는 환경 및 동작 조건에서 시스템이 받게 되는 스트레스의 변량을 고려하였다. 시스템 신뢰도 향상을 위한 최적화 문제를 정의하고, FORM을 적용하여 해를 구함으로써 최적의 부하경감설계를 수행하였다. 전기 시스템에 대한 설계를 통하여 제안한 설계방법에 대한 자세한 설명과 응용가능성을 제시하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권13호
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• pp.5493-5498
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• 2015

Due to the lack of nationwide population-based cancer registration, the total cancer prevalence in Iran is unknown. Our previous work in which we used a basic network scale-up (NSU) method, failed to provide plausible estimates of total cancer prevalence in Kerman. The aim of the present study was to estimate total and partial prevalence of cancer in southeastern Iran using an adapted version of the generalized network scale-up method. A survey was conducted in 2014 using multi-stage cluster sampling. A total of 1995 face-to-face gender-matched interviews were performed based on an adapted version of the NSU questionnaire. Interviewees were asked about their family cancer history. Total and partial prevalence were estimated using a generalized NSU estimator. The Monte Carlo method was adopted for the estimation of upper/lower bounds of the uncertainty range of point estimates. One-yr, 2-3 yr, and 4-5 yr prevalence (per 100,000 people) was respectively estimated at 78 (95%CI, 66, 90), 128 (95%CI, 118, 147), and 59 (95%CI, 49, 70) for women, and 48 (95%CI, 38, 58), 78 (95%CI, 66, 91), and 42 (95%CI, 32, 52) for men. The 5-yr prevalence of all cancers was estimated at 0.18 percent for men, and 0.27 percent for women. This study showed that the generalized familial network scale-up method is capable of estimating cancer prevalence, with acceptable precision.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.304-309
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• 2013

본 논문은 소나 방정식내의 성능지수를 판단하는 지능형 접근방법을 제안한다. 알 수 없는 수중표적의 거리와 고정적이지 않은 신호초과량은 추적과정에 대해 불확실성을 증가시킨다. 탐지거리와 연관된 신호 초과량의 입력 데이터들을 이용하여, 퍼지집합의 규칙을 세우고, 소나의 수신기로부터 얻어지는 데이터를 퍼지화 된 데이터 집합으로 변화시킨다. 알 수 없는 데이터들에 의해 발생되는 오차값들을 감소시키기 위하여 퍼지 집합으로 변환된 새로운 데이터를 이용한다. 구간별 최소값, 최대값 그리고 평균값이 계산되어, 수중 표적의 거리를 추정하는데 사용된다. 데이터들의 증감에 대한 분석을 통해 표적의 위치와 기동특성을 예측할 수 있다. 제안된 기법의 성능과 효과를 보여주기 위하여 몇 가지 예를 보였다.