• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.2
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• pp.217-230
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• 2006

e discuss proper confidence intervals for interval estimation of a low binomial proportion. A large sample surveys are practically executed to find rates of rare diseases, specified industrial disaster, and parasitic infection. Under the conditions of 0 < p ${\leq}$ 0.1 and large n, we compared 6 confidence intervals with mean coverage probability, root mean square error and mean expected widths to search a good one for interval estimation of population proportion p. As a result of comparisons, Mid-p confidence interval is best and AC, score and Jeffreys confidence intervals are next.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1796-1797
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• 2011

본 연구에서는 기존 오실로메트리(oscillomatry) 혈압측정에서 가압 커프의 영향을 최소화 하기위하여, 캐패시턴스 센서를 추가하여 혈압측정 동안의 혈압 및 혈류의 변화량을 측정하여 얻은 신호로 수축기 혈압 및 이완기 혈압을 추정하였다. 필터를 적용한 캐패시턴스 센서의 값을 피크의 크기에 따른 알고리즘을 적용하였으며 얻어진 혈압값과 기존의 혈압계의 값을 비교분석 하였다. 피험자의 연령은 $25{\pm}4$세의 15명을 기준으로 실험하였으며 알콜 및 운동 등 혈압에 영향을 미치는 요소들에 대해 제한 시켰으며 측정 전 15분의 안정을 취했다. 결과적으로 피험자 15명에 대해 수축기 혈압에서의 오차범위는 ${\pm}4$ mmHg이하로 나타났으며 평균 및 표준편차는 각각 2.13 mmHg 과 1.36 mmHg이었다. 이완기 혈압에서는 오차범위가 11명에 대해 수축기혈압과 같았으며 4명은 ${\pm}7mmHg$이상 이였고 평균과 표준편차는 4.20 mmHg와 2.24 mmHg 로 수축기 혈압에서 오차 및 분산 모두 이완기혈압 추정보다 비교적 정확한 값을 검출했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.301-301
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• 2016

국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.36-36
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• 2021

최근 기후변화로 인한 집중홍우 등으로 홍수 등 재난이 증가하고 있으며, 이를 과학적으로 조사하고 분석하기에는 공간적으로 범위가 넓다. 특히, 미계측유역은 자료를 수집하고 정량적으로 분석 및 예측하는 데에는 한계가 많은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 자료를 활용하여, 하천폭, 수면경사, 수위 등 자료를 추출하고, 이를 유량조사를 수행한 지점의 자료와 비교하여 수리 기하적 상관성을 분석하였다. 특히, 하도특성을 고려하여 중·하류로 구분하고 유량과 수리기하 학의 관계를 분석하였다. 위성영상 중 취득이 용이한 Sentinel 자료를 선별하여 수리특성인자를 추출하였다. 영상자료의 해상도가 20 m이며, 자료의 한계에 따른 하천폭, 경사, 수위에 대한 유효 기준을 제시하고 경사가 완만하고 하폭이 넓은 대하천에 적용하였다. 그리고, 하천수리인자 특성을 입력변수로 하는 유량을 추정하기 위한 회귀모형을 구축하고, 모의유량과 실측유량을 비교하여 그 적용성을 평가하였다. 개발된 모형은 규모가 유사한 시험유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 본 연구를 통해 주요하천의 수리기하 특성을 통계화하고 유량과의 특성을 도출하여 국내하천의 특성을 범주화 할 수 있었고, 미계측 유역에서의 유량을 원격탐사와 같은 간접적인 방법을 통해 추정하고 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.6
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• pp.1033-1041
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• 2013

In this paper, we investigate several variance estimators for pps systematic sampling. Unfortunately, there is no unbiased variance estimators for a systematic sample because systematic sampling can be regarded as a random selection of one cluster. This study provides guidance on which variance estimator may be more appropriate than others in several circumstances. We judge the efficiency of variance estimators for systematic sampling based on of their relative biases and relative mean square error. Also, we investigate variance estimation problems for two-stage systematic sampling applied for the Food Raw Material Consumption Survey and the Establishment Labor Force Survey simulation study, in order to consider the popular two-stage pps systematic sample design for establishment and household survey in Korea.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.46 no.2
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• pp.46-52
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• 2009

In this paper, the timing estimator based on the principle of the best linear unbiased estimator (BLUE) is proposed in OFDMA uplink systems. The proposed timing estimator exploits the phase information of the differential correlation between adjacent subcarriers. The differential correlation can extract the information about timing offset and mitigate the distortion of the signal caused by the frequency selectivity of channel. Compared with conventional methods, the proposed estimator shows more accurate capability in estimation. In addition, the estimator is hardly affected by the distortion caused by the frequency selectivity of channel. Simulation results confirm that the proposed estimator shows a small error mean and a relatively small error variance. In addition, the performance of the estimator is evaluated by means of SNR loss. It is shown by simulations that the SNR loss of the proposed estimator by estimation errors is less than 0.4 dB for the SNR values between 0 and 20 dB. This might indicate that the proposed estimator is suitable for the timing synchronization of multiple users in OFDMA uplink systems.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.5 no.2
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• pp.29-44
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• 1994

본 연구는 누적위험률함수에 대한 베이지안 추정량을 이용하여 생존함수의 추정량을 제안하고, counting process 이론과 martingale 이론을 이용하여 대표본하에서 제안된 추정량의 일양적 일치성과 점근적 정규성을 밝힌다. 또한 모의실험을 통하여 추정량들의 효율성을 편의와 평균제곱오차의 측면에서 비교하고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.2
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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.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.32 no.6
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• pp.589-599
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• 2014

This paper analyzes the forecasting errors of traffic volumes by comparing forecasted volumes for the opening year with the observed ones in the years after the urban railway construction in the metropolitan areas. The result shows that the average inaccuracy of traffic volumes for each station was estimated at around 7.27. Based on the confirmed factors of demand estimation errors, this study seeks for an alternative method to reduce estimation errors in feasibility studies. It is noted that there is a tendency that the inaccuracy varies by regions and the longer construction period or the shorter station spacing is, the overestimation increases. If urban railway projects are proceeded as planed, therefore, the level of the inaccuracy for traffic volume forecast will be decreased. In addition, thanks to the theoretical progress, recent estimation results show higher accuracy than before. In that sense, when we introduce the new railway line, it is necessary to make an accurate and realistic demand forecast based on actual outcomes and tendency of the previous estimation. The limitation of our study is that we only cover the errors of the initial period, the opening year and deal with the exogenous variables. Further research including other variables which might be considered to cause overestimation or errors would be needed for increasing the estimation accuracy of traffic volumes.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.2 no.4
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• pp.175-182
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• 2000

Spatial interpolation of daily temperature forecasts and observations issued by public weather services is frequently required to make them applicable to agricultural activities and modeling tasks. In contrast to the long term averages like monthly normals, terrain effects are not considered in most spatial interpolations for short term temperatures. This may cause erroneous results in mountainous regions where the observation network hardly covers full features of the complicated terrain. We developed a spatial interpolation model for daily minimum temperature which combines inverse distance squared weighting and elevation difference correction. This model uses a time dependent function for 'mountain slope lapse rate', which can be derived from regression analyses of the station observations with respect to the geographical and topographical features of the surroundings including the station elevation. We applied this model to interpolation of daily minimum temperature over the mountainous Korean Peninsula using 63 standard weather station data. For the first step, a primitive temperature surface was interpolated by inverse distance squared weighting of the 63 point data. Next, a virtual elevation surface was reconstructed by spatially interpolating the 63 station elevation data and subtracted from the elevation surface of a digital elevation model with 1 km grid spacing to obtain the elevation difference at each grid cell. Final estimates of daily minimum temperature at all the grid cells were obtained by applying the calculated daily lapse rate to the elevation difference and adjusting the inverse distance weighted estimates. Independent, measured data sets from 267 automated weather station locations were used to calculate the estimation errors on 12 dates, randomly selected one for each month in 1999. Analysis of 3 terms of estimation errors (mean error, mean absolute error, and root mean squared error) indicates a substantial improvement over the inverse distance squared weighting.