적응 정합장처리에서 어레이의 센서 수보다 부족한 신호단편 수로 표본 공분산행렬을 구성할 경우 행렬 계수의 부족으로 행렬의 역변환에 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 더하거나 고유분해와 같은 기법을 사용하나, 그 결과로 프로세서 출력에서는 바이어스가 발생된다. 본 논문은 고정음원에서 신호단편의 수에 따른 적응 프로세서 출력의 바이어스와 음원 위치 추정 결과를 고찰하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 첨가하는 방법으로 최소분산 기법을 사용하여 수치실험과 실측 자료를 분석하였다. 그 결과 센서 수보다 많은 신호단편을 사용하는 것이 바이어스가 적으며, 음원 위치 추정에서도 좋은 성능을 보였다.
수중 음원을 탐지할 때 사용되는 정합장 처리 기법은 복잡한 수중 환경을 고려하여 수행된다. 특히, 최소 분산 처리기를 적용할 경우 행렬의 고유치 문제로 인해 그 성능이 크게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 변환 행렬을 이용하여 최소 분산 정합장 처리기의 성능을 개선하였다 이 변환 행렬은 입력 신호의 공분산 행렬이 역행렬을 구할 수 있도록 하면서 원하는 음원 신호 성분을 향상시키도록 한다. 제안된 방법은 NATO 산하 SACLANT 센터에서 수집된 실측 데이터를 이용하여 그 효율성을 입증하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권3호
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pp.633-644
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2004
Exponentially Weighted Moving Average(EWMA) control chart for variance-covariance matrix of several quality characteristics based on accumulate-combine approach has proposed. Numerical computations show that multivariate EWMA chart based on accumulate-combine approach is more efficient than corresponding multivariate EWMA chart based on combine-accumulate approach.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1025-1038
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2014
가족 자료를 활용한 연속형 표현형의 전장유전체분석 (genome-wide association analysis)은 주로 선형혼합모형을 이용하며, 분산공분산행렬은 가족 구성원간의 유전적 거리를 고려하여 결정된다. 그러나 가족 구성원들의 표현형의 유사성은 유전적 요인과 환경적 요인에 의하여 발생함에도 불구하고, 표현형의 유사성은 단지 유전적 요인에 의해서 발생한다고 가정한다. 예를 들어 키의 경우 부부 사이에 양의 상관관계가 존재하나 유전적 요인만 고려하여 독립으로 가정한다. 선형혼합 모형에서 분산공분산 구조를 잘못 가정하는 경우, 검정통계량의 1종 혹은 2종의 오류를 적절히 관리할 수 없다. 본 논문에서는 다양한 유형의 분산공분산구조를 가정할 수 있는 선형혼합모형과 이를 기반으로 한 검정통계량을 제안하였다. 모의실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 모형보다 통계적 검정력이 우수함을 확인하였다. 또한 체질량지수 (body mass index; BMI)의 전장유전체 분석에 적용하여 기존에 알려지지 않은 새로운 원인 유전자를 규명하였다.
When optimizing a complex system by determining the optimum condition of the system parameters of interest, we often employ the process of estimating the unknown objective function, which is assumed to be a second order spline function. In doing so, we normally use common random numbers for different set of the controllable factors resulting in more accurate parameter estimation for the objective function. In this paper, we will show some mathematical result for the analysis of variance when using common random numbers in terms of the regression error, the residual error and the pure error terms. In fact, if we can realize the special structure of the covariance matrix of the error terms, we can use the result of analysis of variance for the uncorrelated experiments only by applying minor changes.
본 연구의 목적은 임의효과(random effect)를 포함하는 혼합모형(mixed model)을 이용하여 흉고직경과 수고의 변화량을 평가하는데 있다. 강원도 굴참나무 임분을 대상으로 흉고직경과 수고를 조사하고 3년 후 동일 임분을 재조사하였다. 혼합모형에서 굴참나무의 흉고직경-수고 관계는 고정효과(fixed effect)이고 초기측정과 반복측정의 흉고직경과 수고 차이를 임의효과로 설정하였다. 임의효과에 따른 모형의 적합도를 검정하기 위하여 아카이케의 정보기준(akaike information criterion, AIC)을 참고하고 반복 측정에 따른 분산-공분산 행렬과 오차항을 산정하였다. 추정된 공분산은 -0.0291이고 오차항은 0.1007을 나타내었다. 분산-공분산 행렬을 이용한 임의효과가 포함된 모형의 AIC(=-215.5)는 고정효과를 고려한 모형의 AIC(=-154.4)에 비해 낮은 수치를 나타내었다. 이러한 결과는 범주형 자료의 임의효과가 모형 개발에 반영되는 결과인 것으로 조사되었다. 그러므로, 본 연구에서 적용된 혼합모형은 반복 측정 자료를 이용한 모형 개발에 활용이 가능한 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권1호
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pp.105-112
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2002
In this paper we establish bivariate exponentially weighted moving average (EWMA) control charts for autocorrelated processes using residual vectors. We first derive the residual vectors, their expectation, variance-covariance matrix, then evaluate the control chart based on the average run length (ARL).
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권1호
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pp.127-133
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2001
In this article we establish multivariate cumulative sum (CUSUM) control charts based on residual vector with correlated observations. We first find the residual vector and its expectation and variance-covariance matrix and then evaluate the average run length (ARL) of the control charts.
In this paper, multivariate discrete distribution is dealt with, where a set of r distinct counts are misreported as another set of r counts. First, the variance for the one variable marginal case is expressed in the form of an inverted parabola. Next, for the multivariate negative binomial case, elements of the covariance matrix are evaluated with reference to asymptotic distributions. Finally, for the same case of multivariate negative binomial, Bayesian estimates of the parameters and of the modification rates are provided.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권3호
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pp.333-342
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2008
회귀모형에서의 변수선택에 관한 정리를 공분산분석 모형으로 확장하였다. 공분산분석 모형에서 몇개의 회귀변수를 제거한 축소모형을 세우는 경우에 추정량의 변화를 알아본 결과, 회귀계수 뿐만아니라 분산분석계수도 추정량의 편차는 증가하지만 분산은 감소하며, 어떤 경우에는 평균제곱오차도 감소한다는 결론을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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