Debye 매질에 대한 $(FD)^2TD$ 해석에 있어 JEC(JE Convolution) 기법은 기존의 기법들보다 적은 분산 오차를 가지지만 긴 계산 시간과 추가의 메모리를 필요로 하는 단점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 컨볼루션의 이산적분 구간을 변경해 줌으로써 유도되는 수정된 JEC 기법을 제안하였고 그 결과 기존의 RC(Recursive Convolution)나 JEC 기법보다 적은 분산 오차를 보이는 것을 확인할 수 있었다 또한 수정된 JEC 기법 이 기존 기법들 중 가장 간단한 RC 기법과 같은 계산 복잡도와 메모리량을 요구하면서도 그보다 적은 분산 오차를 보인다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 단일 반송파 MIMO 시스템 기반의 PN 시퀀스를 이용한 반송파 주파수 오차 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 송신되는 각각의 PN 시퀀스들의 위상을 회전시켜 전송하여, 일부 PN 시퀀스들이 서로 상쇄되어 버리는 것을 방지한다. 수신한 PN 시퀀스와 수신기에서 자체 생성한 PN 시퀀스의 공액곱셈 연산을 통해 변조를 제거한 뒤, 다수의 자기 상관기를 이용한 ML 알고리듬 계열의 L&R[3]을 이용하여 반송파 주파수 오차를 추정한다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 송신 및 수신 안테나가 두 개인 $2{\times}2$ MIMO 시스템에 제안하는 기법을 적용하고 L&R 알고리듬을 이용하여 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널에서의 분산 성능을 측정하였다. 그 결과 MIMO 시스템에서의 분산 성능이 SISO 시스템에서의 성능과거의 동일함을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권2호
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pp.43-51
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1996
균형일원변량모형에서 분산성분비율의 점추정에 관한 문제가 고려되어진다. 분산성분비율에 대한 점추정량의 종류를 살펴보고 추정량의 평균자승오차(MSE)를 서로 비교하여 본다. 분산성분비율에 대한 새로운 추정량이 제 안되며, 제안된 추정량을 사용하면 모의실험을 통하여 Das (1992)가 고려한 여러가지 형태의 추정량들보다 급내상관계수 ${\rho}$의 값이 대략 0.2 < ${\rho}$ < 0.7인 경우에 MSE 효율성이 높아짐을 밝혔다.
현재 복잡한 가상전장 환경을 표현하기 위해 많은 수의 시뮬레이터들을 연결한 분산 컴퓨팅 기반의 워게임 시뮬레이션이 이용되고 있다. 모의 결과를 도출하기 위해 네트워크상의 각 시뮬레이터들은 중앙 모의 서버에 주기적으로 메시지를 송수신하게 된다. 이러한 네트워크 트래픽은 전체 시스템 성능저하의 직접적인 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 분산 워게임 시뮬레이션 시 발생되는 네트워크 트래픽을 제어하기 위한 시스템 및 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 메시지 수신 시 해당 모의 개체의 이동거리를 측정하고 이를 거리 임계값과 비교하여 해당 메시지를 필터링한다. 거리 임계값은 네트워크 트래픽 및 위치 오차와 같은 시스템 조건에 따라 조절된다. 그리고 모의 개체의 위치를 예측함으로써 메시지 필터링 시 발생되는 위치오차를 최소화한다. 실험 결과는 제안된 시스템이 분산 시뮬레이션 시스템의 네트워크 트래픽을 감소시키고 메시지 필터링에 따른 모의 개체의 위치 오차를 줄이는 데 매우 효과적이라는 것을 입증한다.
불균형중첩오차구조를 갖는 단순선형회귀모형에서 나타나는 두 분산의 합에 대한 신뢰구간을 구하기 위하여 Ting et al.(1990) 방법과 Graybill and Wang(1980) 방법과 Tsui and Weerahandi(1989)가 제안한 일반화 축량(generalized pivotal quantity)방법을 이용한 두 가지 방법 등 모두 네 가지 신뢰구간을 제안한다. 신뢰구간의 적절성을 판단하기 위하여 여러 가지 불균형 설계에 대하여 SAS/IML로 시뮬레이션을 실행하고 신뢰계수와 신뢰구간의 평균 길이를 비교한다. 불균형중첩오차구조를 갖는 단순선형회귀모형의 두 분산의 합에 대한 네 가지 신뢰구간들이 주샘플링 단위의 변화에 따라 어느 방법이 적절한 신뢰구간을 구축하는지 추천하고, 실제 예제를 적용하여 시뮬레이션의 결과와 일관성이 있는지를 확인한다.
일반적으로 독성학 또는 약리학에서는 자료를 분석할 때 Hill Model과 같은 비선형 회귀모형을 사용한다. 비선형 회귀모형에서 모수의 추정량과 그것의 불확실성(uncertainty)에 대한 측도의 추정은 오차의 분산 구조에 영향을 받게 된다. 따라서 자료가 등분산인지 혹은 이분산인지에 따라 사용하여야 할 추정 방법이 달라져야 한다. 그러나 일반적으로 자료를 실제로 분석하기 전에는 오차의 분산구조에 대해서 잘 알 수 없다. 그러므로 오차의 분산구조에 로버스트한 추정 방법을 개발하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 예비검정 방법을 기반으로 한 비선형 회귀모형에서의 모수 추정 방법을 제안하였다. 오차 분산의 등분산성에 대한 간단한 예비검정의 결과에 따라 보통 최소제곱 추정(ordinary Least Square Estimation) 방법과 반복 가중 최소제곱 추정(iterative weighted least square estimation) 방법을 사용하는 추정량을 정의하였다. 제안된 추정량은 모의실험 연구를 통하여 기존의 표준적인 추정량들과 그 성능을 비교하였다. 또한 미국의 National Toxicology Program으로부터 얻어진 실제자료를 사용하여 추정 방법들을 비교하였다.
본 논문에서는 크기비례 계통추출법에서 적용할 수 있는 다양한 분산추정 방법들을 정리하고 각 분산추정 방법들의 통계적 특성에 대해서 논의하였다. 이론적으로 하나의 계통표본을 가지고 비편향 분산추정량을 구하는 것은 불가능 하지만 실제 표본자료 분석에 있어서 어떤 대안이 있을 수 있는지 살펴보고, 다양한 분산추정 방법들의 성질을 상대편향 및 상대평균제곱오차 관점에서 비교해 보았다. 또한 우리나라 가구나 사업체 표본설계에서 흔히 발생하는 2단 크기비례 계통추출 표본에서 적용 가능한 효과적인 분산추정 방법을 알아보기 위해 2008년 사업체근로실태조사 자료의 근로자 평균임금과 2011년 식품원료소비실태조사 자료의 가구당 연평균 쌀 소비량의 분산 추정 문제를 기초로 모의실험을 수행하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.121-131
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1998
이 논문의 목적은 비모수 회귀모형에 있어서의 오차의 분산을 추정하는 방법들 중 차분에 기저한 방법 (difference-based methods)을 이용한 기존의 추정량들을 비교 분석하는데 있다. 특히 점근적인 최적 이차 차분에 기저한 Hall과 Kay, Titterington(1990)의 HKT 추정량에 대한 그들의 추정량에 대한 문제점들을 제시하고, HKT추정량과, GSJS추정량, Rice추정량에 대하여 모의 실험을 이용하여 모수에 대한 수렴 속도를 비교 분석 하였다. 또한 GSJS 추정량에 대한 일치성과 수렴 속도를 보였다.
주파수 옵셋은 OFDM 신호의 부채널간 간섭을 유발하며, 수신 신호의 진폭과 위상을 왜곡시켜 전체적인 시스템 성능에 심각한 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 주파수 옵셋을 추정하기 위해서 특정 부채널을 동기채널로 할당하고 파일럿 심벌을 전송하여 주파수 옵셋을 추정하는 개선된 최우 추정 방식을 제안하며, 제안된 주파수 옵셋 추정기의 오차 성능을 해석적으로 유도한다. 제안된 방식에서는 coherent 위상 변화에 의해 발생된 주파수 옵셋 부분을 증가 시키고 랜덤 위상 오차에 의해 발생된 주파수 옵셋 부분을 감소시킴으로써 주파수 옵셋 추정기의 성능을 향상시킨다. 모의 실험을 통하여 본 논문에서, 해석적으로 유도된 제안된 주파수 옵셋 추정기의 오차 분산의 upper bound가 올바르며, 제안된 추정기가 기존의 방식에 비해 오차 분산, 추적 범위, 시변 채널 영향의 면에서 우수하다는 것을 확인한다.
오차 확산 방법은 디지털 하프토닝 방법 중 하나로 현재 처리하는 픽셀의 양자화 오차를 아직 처리하지 않은 주변 이웃 화소에 확산시켜 변환된 흑백 영상의 품질을 높이는 방법이다. 이러한 방법은 발생한 양자화 오차를 주변으로 분산하는 과정에서 부분적으로 오차의 합이 증가하거나 감소하는 경우가 발생하게 된다. 본 논문에서는 오차 확산의 대표적인 방법인 Floyd-Steinberg 방법과 Jarvis-Judice-Ninke의 방법, Stucki의 방법, Shiau-Fan의 방법을 분석하고 이에 대한 해결 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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