소지역에서 직접(direct) 시계열추정을 할 수 있다면, 소지역들 추정에서 최적선형 불편예측량(BLUP)을 일반화 시킬 수 있다. 특히 조사에서 얻어지는 관측 값의 오차가 시간상으로 상관관계가 있다면 Kalman-Filter(K-F)기법이 사용 될 수 있다. 이 연구는 소지역의 실업자 수 추정에서 K-F기법으로 경제활동인구수를 이용하여 현 시점의 소지역 실업자 수를 예측함수(BLUP)를 통해 추정하였다. 그리고 단순 회귀분석 추정치와 비교하였다.
표본의 크기가 작은 경우 추정치의 정도에 문제가 발생한다. 본 연구에서는 대규모 조사에서의 표본을 소지역 혹은 소도메인에 할당하였을 경우 발생하는 추정치의 문제점을 해결하는 방안으로서 회귀모형을 도입하였다. 회귀모형을 기계산업 표본설계 자료에 적용하여 소지역추정의 가능성을 확인하였으며, 고전적인 추정방법과의 비교도 함께 이루어졌다.
본 논문은 일차원의 시계열 데이터를 입력을 하여 위상공간 재구성 과정을 거쳐 다차원 위상공간상에서 프랙탈 차원을 계산하는 효율적인 방법을 제안한다. 프랙탈 차원의 추정에 소요되는 계산량을 줄이기 위해 로그 연산을 비트 연산으로 대체하고, 거리계산의 순서를 바꿈으로써 위상공간의 차원에 무관한 상수 시간의 계산복잡도를 가지는 알고리즘을 구현하였다. 또한 최소절단자승 추정기법을 적용하여 로그-로그 그래프 상에서의 기울기 추정을 함으로써 프랙탈 차원의 추정치에 대한 정확도를 높였다. 참값이 알려진 시계열 데이터에 대한 차원 추정 실험을 통하여 제안된 방법의 정확성을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.101-109
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1996
네트웍 샘플링은 회귀한 속성을 갖는 모집단에서 유용한 표본조사방법이다. 기존의 중복수 추정량(multiplicity estimator)은 네트웍 샘플링의 특징을 반영하는 추정량으로 응답오차를 고려하지 않은 경우에 이용되었다. 본 논문에서는 응답오차를 고려한 경우와 이용할 수 있는 수정된 중복수 추정량을 제안하였다. 그리고 제안된 추정량의 기대값과 근사기대분산(approximate expexted variance)을 유도하였으며, 제안된 추정량이 기존의 모총수 추정량보다 화과적임을 가상모집단을 통하여 보였다.
본 논문에서는 시변 주파수를 추정하기 위한 방법으로 기존의 시간 가중 칼만 추정기법에 변형된 Huber함수를 적용하여 충격성 잡음환경 하에서도 강인한 칼만추정기법을 제안하였다. 기존의 시간 가중 칼만 추정기법은 오차가 정규분포를 가진다고 가정된 상태에서는 적합한 파라메타 추정을 할 수 있지만 충격성 잡음이 존재하는 경우에는 수렴속도나 시변적응능력에서의 성능저하가 나타난다. 제안된 알고리듬은 영향함수 측면에서 충격성 잡음에 의해 생기는 오차의 크기를 제한함으로써 기포나 인위적인 충격성 잡음환경 하에서도 시변 주파수 추정을 할 수 있으며 알고리듬의 타당성은 모의실험을 통해 보였다.
잡음 분산 값은 SNR(signal-to-noise ratio) 추정이나 MMSE(minimum mean square error) 계산, 채널 임펄스 응답의 추정 등에 사용되는 중요한 파라미터이다. 채널이 시간에 따라 변하는 무선 통신 환경에서, 신호와 섞여 있는 잡음과 간섭 신호의 정확한 추정에는 그 한계가 있으며 이로 인해 발생하는 추정 오차는 수신기의 데이터 검출 성능을 저하시킨다. 훈련열을 이용하여 채널을 추정하였을 경우 추정된 채널 임펄스 응답 신호 중 다중 경로 신호는 소수에 불과하고 나머지 대부분의 계수는 잡음 성분만을 포함하는 신호이다. 이러한 특징을 이용하여 채널의 추정 계수로 잡음 분산을 추정하는 방법이 기존에 제시되어 있다. 여기서 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘인 PSA(partial sample average)와 비교해 연산량에서 차이가 거의 없이 구현되며, 3GPP TDD[1]에서의 모의 실험을 통하여 기존 알고리즘보다 더 정확한 분산 값을 찾아냄을 확인하였다.
본 논문에서는 강수 자료의 예측에 사용되는 3-모수 카파 분포(KD3)에서의 모수 추정 방법을 알아보고 시뮬레이션을 통하여 모수 추정 방법에 따른 성능을 비교해 보았다. 이 분포의 모수 $\alpha,\;\beta,\;\mu$를 추정하기 위하여 적률추정법(MME), L-적률 추정법(LME), 최우추정법(MLE)을 적용하였다. 소표본의 경우뿐만 아니라 대표본의 경우에도 시뮬레이션을 통하여 추정법들의 성능을 비교하였다. 적률 추정법과 L-적률 추정법에서는 제약조건 하에서의 1차원 Newton-Raphson방법을 수정하여 이용하였다. MSE를 기준으로 한 시뮬레이션 결과, KD3의 모수 추정에 있어서 표본의 크기가 100보다 작으면 LME의 적용을 추천하고 표본의 크기가 100이상이면 MLE를 추천한다.
본 논문에서는 오차성분이 계열상관을 갖는 불균형 랜덤모형에서 분산성분의 추정방법에 대하여 연구하였다. 분산성분에 대한 추정량으로 조건부 ANOVA(cANOVA), ML및 REML추정량등을 유도하였으며, 계열상관값과 불균형의 정도에 따른 추정량의 변동성을 추정량의 분위수를 이용하는 EQDGs플롯을 이용하여 비교하였다. 모의실험결과 cANOVA추정방법은 불균형의 정도에는 추정량값이 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났으나 계열상관값의 증가에 따라서는 변동성을 보이고 있다. 불균형의 정도와 계열상관값을 동시에 고려하는 경우에는 ML추정방법이 cANOVA, REML추정방법보다 변동성이 안정적으로 나타났다.
OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 시스템은 시간 동기 및 주파수 옵셋 추정 오차에 따라 시스템 성능이 좌우된다. 본 논문에서는, OFDM을 기반으로 한 디지털 비디오 방송(digital video broadcasting) 시스템을 위한 향상된 정수배 주파수 옵셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 정수배 주파수 옵셋 추정기는 기존의 ML 추정기에 다단계 추정 방법을 적용하여 개선한 방법이다. 실험 결과를 통해, 제안된 주파수 옵셋 추정 방법이 기존의 ML 추정기에 비해 적은 연산량으로 향상된 주파수 옵셋 추정 성능을 가진다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권1호
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pp.1-18
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2000
본 논문에서는 가장 많이 사용되는 시계열 모형중의 하나인 자기회귀모형에서 모수를 추정하는 방법으로 최소 절대 편차 추정법(least absolute deviation estimation)을 포함한 로버스트한 추정방법 (robust estimation)의 사용을 제안하고 모의 실험을 통하여 이러한 방법들을 기존의 최소 제곱 추정 방법과 예측의 관점에서 비교 검토하여 시계열 자료분석에서의 로버스트한 모수 추정 방법의 유효성을 확인해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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