• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.3
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• pp.119-125
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• 2010

The moving block bootstrap, the stationary bootstrap, and the threshold bootstrap are methods of simulation output analysis, which are applicable to autocorrelated data. These bootstrap methods assume the stationarity of data. However, bootstrap methods cannot work if the stationary assumption is not guaranteed because of seasonality or trends in data. In the simulation output analysis, threshold bootstrap method is the best in describing the autocorrelation structure of original data set. The threshold bootstrap makes the cycle based on threshold value. If we apply the bootstrap to seasonality data, we can get similar accuracy of the results. In this paper, we verify the possibility of applying the bootstrap to seasonal data.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.75-77
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• 2016

본 논문에서는 ATSC 3.0 규격에서 정의되는 부트스트랩 신호의 검출 방식에 대해서 소개한다. 부트스트랩 신호는 ATSC 3.0 방송 신호의 프레임에 앞서서 전송되는 신호로서 해당 방송 신호의 존재 및 이후 프리앰블에 대한 정보를 시그널링하는 역할을 하므로 ATSC 3.0 방송 신호의 복조 이전에 부트스트랩을 먼저 검출해야 한다. 본 논문에서는 부트스트랩 신호의 구조를 이용하여 수신기에서 부트스트랩 신호를 검출하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.112-113
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• 2013

본 논문에서는 부트스트랩 게이트 드라이브 회로가 적용된 3-레벨 NPC 인버터의 전동기 저속 운전에 적용하기 위한 PWM 스위칭 전략을 제안한다. 3-레벨 NPC 인버터를 이용하여 전동기를 제어할 경우, 일반적으로 구현의 편리성 때문에 CBPWM이 주로 사용된다. CBPWM 중 Unipolar 방법이 주로 사용되지만 부트스트랩 회로를 적용한 3-레벨 NPC 인버터의 전동기 저속 운전 시 부트스트랩 캐패시터 방전에 의한 전압 감소 크기가 증가한다. 캐패시터 전압이 정상적인 인버터 동작을 위한 한계 전압 이하로 감소하면 정상적인 제어는 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 부트스트랩 회로가 적용된 3-레벨 NPC 인버터의 전동기 저속 운전에 적용하기 위한 PWM 스위칭 전략에 대해 제안 하였으며 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 증명하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.2
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• pp.49-57
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• 2016

Ensemble classification involves combining multiple classifiers to obtain more accurate predictions than those obtained using individual models. Ensemble learning techniques are known to be very useful for improving prediction accuracy. Bagging is one of the most popular ensemble learning techniques. Bagging has been known to be successful in increasing the accuracy of prediction of the individual classifiers. Bagging draws bootstrap samples from the training sample, applies the classifier to each bootstrap sample, and then combines the predictions of these classifiers to get the final classification result. Bootstrap samples are simple random samples selected from the original training data, so not all bootstrap samples are equally informative, due to the randomness. In this study, we proposed a new method for improving the performance of the standard bagging ensemble by optimizing bootstrap samples. A genetic algorithm is used to optimize bootstrap samples of the ensemble for improving prediction accuracy of the ensemble model. The proposed model is applied to a bankruptcy prediction problem using a real dataset from Korean companies. The experimental results showed the effectiveness of the proposed model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.346-346
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• 2017

기후변화에 따른 기상이변의 동시다발적인 발현은 농촌 지역의 홍수 발생 빈도를 증가시키고 있다. 현재의 기후시스템은 과거의 강우빈도를 기준으로 산정한 설계기준을 벗어나는 강우 사상을 빈번하게 발생시키므로 설계변수의 불확실성을 보다 합리적인 방법으로 정량화할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 기후변화에 대응하여 확률론을 이용한 농업용 저수지의 홍수 취약성을 산정하는 데 있다. 먼저 홍수 취약성 해석에 필요한 과거와 미래 수문 자료를 수집하고 전처리 과정을 통해 해석에 적합한 자료로 구축하였다. 설계변수의 불확실성을 분석하기 위해 지속시간별 최대강우량, 유입 설계홍수량에 대해 부트스트랩 (bootstrap) 기법을 적용하여 자료를 재추출하였다. 부트스트 랩은 표본집단의 확률분포에 대해 가정을 하지 않고 표본집단의 통계적 특성을 이용하여 모집단의 통계적 추론을 할 수 있는 비모수적인 리샘플링 기법이다. 부트스트랩 추론은 표본집단의 추정치, 편의, 표준오차를 산정하고 신뢰구간을 추정한다. 부트스트랩 추론을 통해 산정하는 신뢰수준을 이용하여 농업용 저수지의 홍수 취약성을 산정하였다. 본 연구는 설계변수에 내재하는 불확실성을 부트스트랩 기법을 이용하여 정량화하고 확률적인 값을 가지는 홍수 취약성으로 산정하여 제시할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.297-299
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• 2016

본 논문에서는 ATSC 3.0 규격에서 정의되는 부트스트랩 신호를 이용한 수신기 동기 방식에 대해서 소개한다. ATSC 3.0 방송 신호의 프레임에 앞서서 전송되는 부트스트랩 신호는 시간영역에서 반복되는 구조를 가지므로 이를 이용하여 수신기에서 타이밍 및 주파수 동기를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 부트스트랩 신호의 시간영역의 반복구조를 이용하여 수신기에서 타이밍 및 주파수 동기 획득 방법을 제시한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.5
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• pp.475-487
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• 2015

This study measures the managerial efficiency of Korea's 14 public enterprises using bootstrap DEA in 2013. In addition, it examines the factors that affect on the bootstrap bias-corrected efficiency using truncated regression analysis. The results and implications of this study are as follows. First, using bootstrap DEA model analysis, the results showed that the mean technical efficiency was 0.3182, the mean pure technical efficiency was 0.4994 and the mean scale efficiency was 0.6585. The main cause of technical inefficiency was due to pure technical inefficiency. Second, rank test between technical efficiency of general DEA model and bootstrap DEA model was no significant difference under CRS and VRS assumption. Third, the main cause of the inefficiency in 11 DMUs among 14 DMUs were mainly due to the pure technology and three DMUs were because of the scale efficiency. Finally, in the truncated regression analysis, cost of labor, profit, sales, return of equity, and the number of employees appeared as factors affecting the scale efficiency at the 10% significance level.

• Korean Journal of Forensic Psychology
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• v.11 no.1
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• pp.21-36
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• 2020

In P300-based concealed information test (P300 CIT), it evaluates whether the P300 amplitude for the probe is significantly greater than that of the irrelevant to determine if the suspect is telling a lie. An independent sample t-test or a bootstrap method can be used as a statistical test to make that decision. Rosenfeld et al. (2004) used the bootstrap method, claiming that "t tests on single sweeps are too insensitive to use to compare mean probe and irrelevant P300s within individuals" and their method has been accepted to date. The purpose of the study is to evaluate whether the power of t-test is lower than that of the bootstrap method in the P300 CIT. The Monte Carlo study was conducted by using EEG collected from 39 participants. The results showed that the type I error rates of the t-test and the percentile bootstrap method were similar and the power of the percentile bootstrap method was slightly higher than that of the t-test. The type I error rates of the t-test and the percentile bootstrap method were slightly lower than the significance level and the powers of the two tests were also slightly lower than that of the theoretical t-test. On the other hand, the type I error rate and power of the standard error Bootstrap method were the same as those of the theoretical t-test and its power was .012 ~ .081 higher than that of t-test depending on experimental conditions.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.6
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• pp.899-912
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• 2016

In ATSC 3.0 systems, a bootstrap signal is located at the start of each frame. In this paper, we propose an initial synchronization scheme for ATSC 3.0 systems using the bootstrap signal. The bootstrap signal of ATSC 3.0 has several repetition patterns in the time domain. By utilizing the repetition patterns within the bootstrap, the proposed scheme can obtain an initial synchronization at the receiver. Also, simulation results show that the proposed scheme can obtain an initial synchronization at very low signal-to-noise ratios.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.510-511
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• 2014

본 논문에서는 3-레벨 T-type 인버터에 적용 가능한 저가형 게이트 드라이버 회로를 설계하였다. 게이트 드라이버 회로는 구조가 간단하고 가격 대비 효율적인 부트스트랩 회로가 적용되었다. 3-레벨 NPC 인버터와 비교했을때 T-type 인버터는 구조적 특징으로 인해 NPC 인버터와는 다른 게이트 드라이브 회로가 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 T-type 인버터에 적용되는 부트스트랩 게이트 드라이버 회로를 설계하였으며 안정적인 회로 동작을 위한 부트스트랩 캐패시터의 용량 선정식을 제안하였다. 설계한 게이트 드라이버 회로는 시뮬레이션을 통해 검증하였다.