• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.14 no.1
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• pp.41-56
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• 2008

주식 수익률이 정상적 과정이 아니라 비정상적 과정에 의해서 생성되고 있다는 사실이 여러 실증 분석에서 제시되고 있다. 시계열의 평균이 시간의 흐름에 따라 변하면 이 시계열은 비정상적 과정에 의하여 생성된다. 시간의 흐름에 따라 평균이 변하는 비정상 시계열은 단위근과 공적분에 의하여 시계열의 운동을 모형화하고 있다. 한편 시계열의 비정상성은 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때에도 발생한다. 시간의 흐름에 따라 무조건부 분산은 변하지 않고 있지만 이용 가능한 정보 집합을 조건으로 하는 조건부 분산이 변하는 경우도 있다. 이 같은 성질을 가진 주가 시계열은 자기회귀 조건부 이분산(ARCH) 계통의 과정으로 모형화하고 있다. 그러나 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변하면 ARCH 계통은 중대한 모형정립과오(misspecification)에 직면하게 된다. 따라서 본 논문은 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때 자기 회귀 과정의 모수를 추정하는 방법을 검토하고, 이 방법을 한국 종합주가 지수에 적용하여 자기회귀 과정의 모수를 추정하였다. 이 방법에 의하여 추정된 2계 자기회귀 과정의 모수값 중 상수항과 제1계 항의 계수는 통상 최소자승법에 의한 값과 유사하다. 그러나 제2계 항 모수의 값은 양자가 상당히 다르다. 최소자승에 의한 제2계 값이 과대 추정되고 있다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• v.29 no.3
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• pp.157-163
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• 2004

Atmospheric dispersion modelling has been widely used to predict the fate and transport of radioactive or toxic materials released from nuclear facilities which is an unlikely accidental event. To improve the forecasting performance of the dispersion model, it is required that source rate and dispersion characteristics must be defined appropriately. Generally, source term of the radioactive materials is much uncertain at the early phase of an accidental event. In this study, we computed the source rate with the experimental field data monitored at the Yeoung-Kwang nuclear site and obtained the optimal source rate to minimize the errors between the measured concentrations and the computed ones by the Gaussian plume model. Computed source term showed a good result within 24% of the artificially released source rate.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.5
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• pp.1153-1165
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• 2017

Structural equation modeling (SEM) is a basic tool for testing theories in a variety of disciplines. A maximum likelihood (ML) method for parameter estimation is by far the most widely used in SEM. Alternatively, two-stage least squares (2SLS) estimator has been proposed as a more robust procedure to address model misspecification. A regularized extension of 2SLS, two-stage ridge least squares (2SRLS) has recently been introduced as an alternative to ML to effectively handle the small-sample-size issue. However, it is unclear whether and when misspecification and small sample sizes may pose problems in theory testing with 2SLS, 2SRLS, and ML. The purpose of this article is to evaluate the three estimation methods in terms of inferences errors as well as parameter recovery under two experimental conditions. We find that: 1) when the model is misspecified, 2SRLS tends to recover parameters better than the other two estimation methods; 2) Regardless of specification errors, 2SRLS produces small or relatively acceptable Type II error rates for the small sample sizes.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2004.06a
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• pp.368-376
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• 2004

The estimation of the diffusion coefficients of the Gaussian plume model and the release rate by assimilation of tracer-gas measurements on Younggwang site was tested. Diffusion coefficients were modified by linear programming of both the measurements and the simulated using the Gaussian plume model. The application of the modified diffusion coefficients improved the prediction ability of the Gaussian plume model on both 3 km and 8 km arc lines. And, the release rate of tracer gas was estimated using least squares method. The optimal source rate was estimated by minimizing the errors between the measured concentrations and the computed ones by the Gaussian plume model. The obtained release rate showed a good agreement with the real release rate of the Younggwang experiment in 24%.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.79 no.3
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• pp.260-268
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• 1990

Two types of ridge regression estimators were compared with the ordinary least squares (OLS) estimator in order to select the "best" estimator when multicollinearitc existed. The ridge estimators were Mallows's (1973) $C_P$-like statistic, and Allen's (1974) PRESS-like statistic. The evaluation was conducted based on the predictive ability of a yield model developed by Matney et al. (1988). A total of 522 plots from the data of the Southwide Loblolly Pine Seed Source study was used in this study. All of ridge estimators were better in predictive ability than the OLS estimator. The ridge estimator obtained by using Mallows's statistic performed the best. Thus, ridge estimators can be recommended as an alternative estimator when multicollinearity exists among independent variables.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.40 no.3
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• pp.213-218
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• 2021

It is known that total least-squares method shows better estimation performance than least-squares method when noise is present at the input and output at the same time. When total least squares method is applied to data with time series characteristics, Recursive Total Least Squares (RTS) algorithm has been proposed to improve the real-time performance. However, RTLS has numerical instability in calculating the inverse matrix. In this paper, we propose an algorithm for reducing numerical instability as well as having similar convergence to RTLS. For this algorithm, we propose a new RTLS using Iterative Wiener Filter (IWF). Through the simulation, it is shown that the convergence of the proposed algorithm is similar to that of the RTLS, and the numerical robustness is superior to the RTLS.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.219-220
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• 2014

기존의 SRF-PLL방법은 구현이 간단하고 정상전원에서 위상각 추정 성능이 우수하지만 불평형 전원하에서 위상각 추정 성능이 저하된다. 본논문에서는 상간전압의 위상변화, 상전압의 크기변동 및 오프셋이 발생된 불평형 전원하에서 변동된 값들을 실시간으로 보상하여 위상각을 검출하는 재귀형 최소 자승법을 이용한 SRF-PLL방법을 제안한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.158-159
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• 2017

본 논문에서는 매입형 영구자석 동기전동기를 위치센서 없이 기동하기 위해 회전자의 초기 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 자기 인덕턴스의 포화현상에 따른 고정자 전류를 해석하고 최소자승법을 통해 회전자의 초기 위치를 추정한다. 전 구간에서 회전자의 초기 위치와 극성을 정확하게 알아낼 수 있어 돌극성 때문에 나타나는 릴럭턴스 토크를 효과적으로 사용할 수 있다. 또한, 전동기 정수에 영향을 받지 않으므로 다양한 전동기 구동 시스템에 적용할 수 있으며, 추가적인 하드웨어가 필요하지 않아 경제적이다. 제안하는 방법의 유효성과 우수성은 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.3 no.1
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• pp.51-61
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• 1993

Restricted maximum likelihood(RML) method was used to determine the parameters of generalized covariance, and universal krigig with RML was applied to estimate a groundwater level distribution of nonstationarv random function. Universal kriging with RML was compared to IRF-k with weighted least squares method for the comparison of their accuracies. Cross validation shows that two methods have nearly the same ability for the estimation of groundwater levels. Scattergram of estimates versus true values and contour maps of groundwater levels have nearly the same results. The reason why two methods produced the same results is thought to be the non-Gaussian distribution and the snaall number of sample data.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.357-360
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• 2002

혈관에 흐르는 혈류 속도의 측정은 혈압 및 심박수와 관련된 혈류의 역학적 변화를 관찰하는 데 있어서 주로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 혈류 속도는 일반적으로 도플러 효과에 의하여 주파수가 변화하는 현상을 이용하여 추정하게 된다. 그런데 기존의 주파수 추정 방법들은 시불변 시스템을 가정하고 있지만 실제 혈관 속은 혈구가 일정하지 않은 속도를 갖는 시변 시스템이라 할 수 있기 때문에 이러한 시변 특성이 강한 경우 기존의 방법을 이용하게 되면 그 성능이 저하되는 경향을 보인다. 또 피시험자의 몸 상태에 따라서 서로 다른 주파수 변화 추이를 보이므로 하나의 고정 변수로써 최적화된 성능을 기대하기도 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 시변 시스템에서 좋은 성능을 갖는 가변 망각 인자(variable forgetting factor, VFF)를 사용한 순환적인 완전 최소 자승법(recursive total least squares, RTLS) 기법을 이용한 주파수 추정 방법을 제안한다. RTLS란 TLS 기법을 순차적으로 계산하는 방법으로 시변 적응력을 향상시키는 방법이다. 또한 이 기법에 가변 망각 인자(VFF)를 적용시키는 것은 시변 시스템에서 외부적인 변화에 대하여 좀더 효율적으로 대응할 수 있기 위함이다. 기존의 방법과 성능 비교를 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 그 결과 시변 시스템에서 본 논문에서 제안한 VFF를 이 용한 RTLS 기법이 보다 향상된 성능을 가지고 있음을 확인 할 수 있었다.