모집단 단위들이 희박하게 존재하고 접근하기 어려운 경우에 적용하는 적응추출설계에서의 추출과정은 관심변수의 관측값에 의존한다. 동일한 표본크기에서 적응집락추출의 추정량은 단순임의추출의 추정량에 비해 효율이 더 좋다 적응추출에서 Rao-blackwell의 정리를 적용하여 Murthy의 추정량의 형태로 수정한 한센-휴비_(HH) 추정량과 호르비_-톰슨 (HT) 추정량은 기존의 추정량에 비해 작은 분산을 가진다. 본 연구는 초기표본을 바꿔가면서 기대표본크기와 적응추출의 표본크기 하의 단순임의추출의 추정량과 적응추출의 추정량의 효율을 비교하였다.
수문 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 특히, 강수량 추정에서 어떤 식 혹은 어떤 관측변수를 사용하느냐에 따라 그 정확성은 매우 달라진다. 그 정확성을 높이기 위해 단일편파레이더에서 이중편파레이더로 변경하고 있으며, 널리 알려진 바와 같이 이중편파레이더에서 관측되는 다양한 이중편파변수를 활용하면 레이더기반 강수추정의 정확성을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 우선 다양한 이중편파변수(반사도, 차등반사도, 비차등위상차 등)를 이용한 여러 레이더기반 강우량 추정식을 적용하고 그 정확성을 분석하고 비교하고자 한다. 또한 여러 강우사례를 적용하여 강우량 추정식에 따라 발생할 수 있는 불확실성을 정량화하고 분석하고 비교하고자 한다. 적용사례는 2012년부터 2014년 강우사례이며, 강우추정에 사용하는 강우량 추정식은 기존에 많이 활용되는 Marshall-Palmer 관계식, CSU 관계식, Bringi와 Chandrasekar의 $R(Z,Z_{DR})$ 관계식, Rhyzhkov의 $R(Z,K_{DP},Z_{DR})$ 관계식, CSU 방법, Beard and Chuang의 $R(K_{DP})$ 등을 활용할 예정이다. 또한 레이더기반 강우량 추정에 따른 불확실성 정량화를 위해 기존 연구에서 많이 활용되는 maximum entropy를 활용할 예정이다.
연속적인 하천의 유량을 추정하기 위해서는 관측된 수위값을 유량으로 변환하기 위해 일반적으로 수위-유량 관계 곡선을 사용하며 수위구간 별로 일대일 관계로 제시된다. 그러나 유량을 추정함에 있어서 수위 외에도 하상경사, 조도계수와 같은 지형인자, 시간에 따른 유량의 변화와 같은 흐름요소를 모두 고려하여야 정확한 유량을 산정할 수 있다. 즉, 평상시에는 적합한 수준의 유량을 추정할 수 있다고 하더라도 조석의 영향이 있는 구간이나 홍수와 같이 시간에 따른 수위와 유량이 급변하는 경우에는 관측값과 수위-유량관계곡선을 이용한 추정값의 차이가 상당히 증가하여 유량 추정값의 활용이 부적합할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수위-유량관계곡선식의 적용이 어려운 조건에서 보다 정확한 유량을 추정하기 위해 1차원 유동해석모델을 이용한 계산 값과 관측 값과의 비교를 통해 정확도를 검토하고, 지점에 따라 차이가 발생되는 원인을 정성적으로 분석하고자 한다. 대상지점은 강우, 식생 등의 영향으로 수위와 유량의 관계를 단일 관계로 표현하기 어려워 구간분리가 발생된 지점으로 선정하였다. 흐름해석은 기지의 기점수위 조건으로부터 시작하며, 모델링을 통해 유량과 조도계수를 동시에 추정하였다. 분석 결과, 모델 내에서도 수위와 유량 관계의 루프형 특성, 조도계수의 변화를 대체적으로 잘 반영하는 것으로 나타났으며, 국내하천에서 유량추정의 정확도를 저하시키는 주된 원인에 대해 추정할 수 있었다. 향후 이 같은 방법을 통해 도출된 결과를 기반으로 수위-유량관계곡선의 불확실성을 평가하고, 유량 추정방식의 보완이 필요한 지점을 선별하는 기준에 대한 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
현재까지 개발된 교통량 기반 O/D 추정기법들은 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하는 기준으로 통계적 오차분석을 통한 참O/D(true O/D)와 추정O/D간의 타이를 분석하는 방법이 주류를 이루었다. 문제는 이러한 오차분석기법들이 현실적인 대규모 교통망상에 적용될 때 탐O/D를 알 수 없을 뿐만 아니라, 알 수 있다고 하더라도 추정된 O/D와의 비교 평가시에 그러한 평가방법으로 추정된 O/D의 신뢰성을 부여하기에는 많은 문제점을 가지고 있다는 점이다. 통행조사에 의한 O/D는 비록 포함되어 있는 정보가 과거의 정보라고 할지라도 현재의 통행흐름에 대하여 가장 많은 정보를 가지고 있다고 할 수 있다. 즉, 선행O/D의 정보를 크게 변화시키지 않으면서도 관측교통량으로 O/D를 추정할 수 있는 방법이 이 관점에서 매우 뛰어난 추정방법이라고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 선행O/D정보 중 통행수요예측시 가장 중요한 지표의 하나인 통행시간빈도분포 (TriP Length Frequency Distribution:TLFD)를 이용하여 추정O/D의 신뢰성 지표로 삼았다. TLFD는 4단계 모형에서 통행분포(trip distribution)시 모형을 정산하는 데 사용되는 방법으로써 죤간 통행시간을 단위별로 나누어 조사된 통행시간분포와 추정된 O/D의 통행시간분포가 유사한 지를 살피는 방법이라고 할 수 있다. 조사된 TLFD와 추정O/D의 TLFD가 유사한 모양을 이를 때 추정O/D의 신뢰성이 높다고 인정한다. 또한 TLFD는 전통적으로 조사된 표본O/D를 전 수화하는데 이용되어 그 타당성 또한 많이 검증되어 왔다. 그러나 아직까지 TLFD를 가지고 교통량으로 O/D를 추정하는 모형의 결과를 검증한 연구 결과는 없는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 최종적인 이러한 분석결과를 평가할 수 있을 뿐 아니라, 평가된 지표가 신뢰할 만한 수준이 아니라면, 추정된 결과를 보정할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.
회귀모형의 대표적인 추정법인 최소제곱법은 오차항의 분포가 정규분포를 따르고 이상치가 없는 상황에서는 최적이지만, 자료가 회귀모형의 가정을 만족하지 않을 경우 또는 이상치를 포함하는 경우와 같이 자료가 오염된 상황에서는 왜곡된 추정 결과를 준다. 따라서 이상치에 민감한 최소제곱법의 단점을 보완하기 위해 다양한 로버스트 추정방법이 제안되었다. 본 논문에서는 MLE를 기반으로 제안된 M 추정량, 순서형 통계량을 기반으로 제안된 L 추정량, 잔차의 순위를 기반으로 제안된 R 추정량 계열에서 높은 붕괴점 또는 높은 효율을 갖는 대표적인 추정량들을 다양한 모의실험을 통해 비교 연구하였다. 추정량의 성능을 비교하는데 효율성 뿐만 아니라 편의, 분산을 포함한 분포를 살펴보았다. 그 결과 실제 데이터 적용에는 MM 추정량과 GR 추정량이 좋은 성능을 가진 것으로 보였다.
Greene (2004a,b), Lee와 Choi (2014) 등의 연구에서 토빗 회귀모형의 최대가능도 추정은 표준오차를 과소추정한다는 것이 알려졌고, 그 원인의 하나는 오차항 분산의 과소 추정에 있다고 한다. 오차항 분산의 과소 추정은 회귀계수에 대한 가설 검정 및 구간추정에 영향을 미칠 뿐 아니라 독립변수들의 주변효과를 추정하는데에도 영향을 미치게 되므로 토빗 회귀모형에 대한 적절한 분석이 수행되려면 최대가능도 추정의 과소 추정 문제를 해결하여야 한다. 일반적으로 무정보 사전분포에 의한 베이지안 추론 방법은 빈도학파들이 요구하는 효율성을 갖는 경우가 많다. 본 연구에서도 무정보 사전분포에 의한 베이지안 추론을 적용하여, 베이지안 방법론이 SUR 토빗 회귀모형에서 최대가능도 추정의 과소 추정 문제를 해결할 수 있는 하나의 대안이 될 수 있다는 것을 보였다.
본 논문에서는 원전SG세관 결함 크기 추정을 위한 새로운 구조의 추정시스템에 대한 연구를 수행한다. 기존의 연구에서는 결함 크기를 추정하기 위하여 각각의 결함 형태별로 결함크기추정시스템을 설계하였다. 이와 같은 경우, 추정시스템의 구조가 복잡해지고 결함 크기 추정 이전에 수행하는 결함형태분류기의 정확성이 떨어질 경우 결함 크기 추정 성능도 결과적으로 악화될 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 결함 형태 분류 과정을 필요로 하지 않는 결함크기추정시스템의 성능을 분석하고 이를 향상시키기 위한 방안을 연구하였다. 기존의 추정시스템은 각각의 결함 형태별로 특화된 추정기를 사용하기 때문에 추정 성능이 훨씬 뛰어날 것으로 예상되었지만, 실험 결과 두 추정시스템의 성능 차이는 그리 크지 않다는 것을 알 수 있었다. 따라서 결함형태분류기의 정확성이 완벽하지 않을 경우, 본 논문에서 제안한 구조의 추정기가 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
상태축약심볼열추정(RSSE: Reduced State Sequence Estimation) 수신기는 비터비 복호기와 채널 추정기로 구성된다. 이동통신과 같이 채널이 변하는 환경에서는 적응 채널추정기(adaptive channel estimator)로 채널의 변화를 계속적으로 추정해야 한다. 일반적으로 사용되는 채널 추정기는 임시결정된 비터비 복호기의 출력을 사용하여 채널을 추정 하는데, 비터비 복호기에서 잘못된 결정을 내릴 경우 이로 인해 오류전파(error propagation)가 발생할 수있다. 본 논문에서는 좀더 정확한 채널 추정과 오류전파를 막기 위해 경로 메모리를 사용하는 새로운 채널추정기를 사용한다. 이 채널 추정기는 비터비 복호기의 여러 경로중에서 가장 작은 경로를 선택하여 그 경로상의 신호를 이용하여 채널 추정을 행한다. 그리고 채널 추정기의 적응 알고리듬으로서 LMS(Least Mean Square)알고리듬과 Recursive Least Square(RLS) 알고리듬을 사용하여 비교한다. 실험 결과를 통해 제안된 채널 추정기를 사용하는 RSSE 수신기가 기존의 채널 추정기를 사용하는 RSSE 수신기에 비해 더 나은 성능을 나타내는 것을 볼 수있으며, 페이딩이 존재하는 이동통신 환경에서는 LMS 알고리듬이 적합하지 않음을 알 수있다.
본 논문은 유럽의 디지털 방송 규격인 DVB(Digital Video Broadcast)의 업 링크 채널 규격인 DVB-RCS에서 사용되는 터보부호의 특성을 이용하여 반송파의 위상을 추정하는 기법을 제안한다. 위상 추정기는 위치에 따라 크게 외부 단일 추정기와 내부 복수 추정기로 나누었고, 외부 추정 방식은 ML(Maximum Likelihood)과 LMS(Least Mean Square)을 이용하였으며 복수 추정기의 경우에는 LMS(Least Mean Square)와 PSP(Per Survivor Processing)방식 적용하였다. 단일 추정기의 경우 3가지 다른 APP(A Posteriori Probability)알고리즘의 성능을 비교하였으며 단일 추정기와 복수 추정기사이의 성능을 AWGN채널에서 위상오차와 위상잡음(Winner process)이 더해진 모델에서 비교하였다. 복수 추정기의 경우 향상된 2가지 알고리즘을 제안한다. 첫째는 Forward-Backward(Bi-directional)방식의 채널추정기법이고 둘째는 Forward 채널추정 값과 Backward 채널추정 값의 차이의 정보를 이용하는 Binding기법이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권3호
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pp.707-716
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2006
분산함수는 회귀함수와 더불어 회귀모형의 연구에 매우 중요한 함수이며 이 함수가 불연속일 때의 연구는 Delgado and Hidalgo (2000)와 Perron (2001)은 시계열모형에서는 비모수적 추정법에 의해 분산함수의 추정을 연구하였으며 Kang and Huh (2006)은 Perron의 추정법을 회귀모형에 적용하여 분산함수의 불연속점의 추정에 대하여 연구하였고, Huh (2005)는 Kang and Huh의 잔차제곱들을 이용한 분산함수의 불연속점의 추정 대신 이차적률함수를 이용하여 분산함수의 불연속점을 추정하였다. 이는 Kang and Huh의 연구에서 잔차제곱들을 구하기 위하여 회귀함수의 추정이 우선되어야 하기에 전체적인 계산량이 늘어나게 되고, 늘어난 만큼 불연속점 추정의 정도가 떨어지게 됨으로 반응변수의 표본의 제곱을 이용하여 이차적률함수의 추정으로 불연속점을 추정하는 것이 더 용이하기 때문이다. 이러한 연구를 바탕으로 본 연구에서는 Huh의 점프의 크기 추정량의 점근분포를 이용하여 불연속점의 존재 유무에 대한 가설검정법을 제안하였다. 즉, 점프의 크기 추정량의 귀무가설 하의 점근분포가 가지고 있는 장애모수인 불연속점의 위치에서 확률밀도함수와 4차적률함수를 비모수적 방법으로 추정하는 방법을 제안하고 이들의 균일 일치성을 보여 가설검정법을 제안하였다. 불연속점의 추정에 앞서 불연속점의 존재 여부의 가설검정이 우선되어야 하기에 다른 통계적 함수에 대한 불연속점의 연구에서도 이러한 본 논문에서 연구한 방법으로 불연속점의 존재 유무에 대한 가설검정법을 제안 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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