• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제4권2호
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• pp.79-85
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• 2015

Existing Differential GPS (DGPS) pseudorange correction (PRC) generation techniques based on a virtual reference station cannot effectively assign a weighting factor if the baseline distance between a user and a reference station is not long enough. In this study, a virtual reference station DGPS PRC generation technique was developed based on an enhanced inverse distance weighting method using an exponential function that can maximize a small baseline distance difference due to the dense arrangement of DGPS reference stations in South Korea, and its positioning performance was validated. For the performance verification, the performance of the model developed in this study (EIDW) was compared with those of typical inverse distance weighting (IDW), first- and second-order multiple linear regression analyses (Planar 1 and 2), the model of Abousalem (1996) (Ab_EXP), and the model of Kim (2013) (Kim_EXP). The model developed in the present study had a horizontal accuracy of 53 cm, and the positioning based on the second-order multiple linear regression analysis that showed the highest positioning accuracy among the existing models had a horizontal accuracy of 51 cm, indicating that they have similar levels of performance. Also, when positioning was performed using five reference stations, the horizontal accuracy of the developed model improved by 8 ~ 42% compared to those of the existing models. In particular, the bias was improved by up to 27 cm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.257-268
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• 2022

When there is a missing value in the raw data, if ignore the missing values and proceed with the analysis, the accuracy decrease due to the decrease in the number of sample. The method of imputation and analyzing patterns and significant values can compensate for the problem of lower analysis quality and analysis accuracy as a result of bias rather than simply removing missing values. In this study, we proposed to study irregular data patterns and missing processing methods of data using machine learning techniques for the study of correction of missing values. we would like to propose a plan to replace the missing with data from a similar past point in time by finding the situation at the time when the missing data occurred. Unlike previous studies, data correction techniques present new algorithms using DNN and KNN-MLE techniques. As a result of the performance evaluation, the ANAE measurement value compared to the existing missing section correction algorithm confirmed a performance improvement of about 0.041 to 0.321.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제27권4호
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• pp.397-405
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• 1998

We develop parametric bootstrap model selection criteria in an example to fit a random sample to either a general normal distribution or a normal distribution with prespecified mean. We apply the bootstrap methods in two ways; one considers the direct substitution of estimated parameter for the unknown parameter, and the other focuses on the bias correction. These bootstrap model selection criteria are compared with AIC. We illustrate that all the selection rules reduce to the one sample t-test, where the cutoff points converge to some certain points as the sample size increases.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.895-903
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• 2009

The penalized partial likelihood based on restricted maximum likelihood method has been widely used for the inference of frailty models. However, the standard-error estimate for frailty parameter estimator can be downwardly biased. In this paper we show that such underestimation can be corrected by using hierarchical likelihood. In particular, the hierarchical likelihood gives a statistically efficient procedure for various random-effect models including frailty models. The proposed method is illustrated via a numerical example and simulation study. The simulation results demonstrate that the corrected standard-error estimate largely improves such bias.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권1호
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• pp.77-88
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• 1998

Smoothing spline estimators are modified to remove boundary bias effects using the technique proposed in Eubank and Speckman (1991). An O(n) algorithm is developed for the computation of the resulting estimator as well as associated generalized cross-validation criteria, etc. The asymptotic properties of the estimator are studied for the case of a linear smoothing spline and the upper bound for the average mean squared error of the estimator given in Eubank and Speckman (1991) is shown to be asymptotically sharp in this case.

• 한국항해항만학회지
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• 제37권5호
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• pp.447-452
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• 2013

해상교통관제시스템(VTS)은 선박의 위치, 속도, 침로 등 해상 교통 정보를 획득하기 위하여 다수의 해상감시레이더를 주요 센서로 이용하고 있으며, 거리 및 방위각 바이어스와 같은 2차원 해상감시레이더의 시스템 오차는 레이더 영상 및 표적 추적정보의 정확도를 크게 저하시킬 수 있다. 따라서 해상교통관제시스템에서 정확한 표적정보를 제공하기 위하여 레이더의 시스템 오차는 정밀하게 보정되어야 한다. 본 논문에서는 VTS 관제영역에 설치된 항로표지의 위치정보를 이용하여 2차원 해상감시레이더의 거리 및 방위각 오차를 보정하기 위한 방법을 제안한다. 2차원 레이더 측정값의 표준오차 모델과 항로표지 위치정보로부터 측정 잔차 모델을 유도하고, 레이더 시스템 오차를 추정하기 위한 선형 칼만필터를 설계한다. Monte-Carlo 모의실험을 통하여 제안한 방법을 검증하고, 항로표지 정보의 개수에 따른 레이더 시스템 오차 추정의 수렴 특성 및 정확도를 분석한다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.849-858
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• 2016

관측 자료를 이용한 인과연구에서 관심 있는 처리변수의 효과가 다른 공변량의 효과와 중첩되지 않도록 조건화할 공변량을 선택하는 것이 중요하다. 인과연구에서의 공변량선택 문제는 공분산분석 모형에서의 변수선택 문제와 다르다는 것을 예를 들어 설명하였다. 그리고 모든 변수들 사이의 인과관계를 파악하지 않고도 적용할 수 있는 실용적인 공변량선택기준에 대해 살펴보았다. VanderWeele과 Shpitser (2011)가 새로운 기준을 제안하면서 새로운 기준이 다른 두 기준보다 나은 성능을 보인다고 주장하였는데, 이 기준에도 한계와 단점이 있음을 예증하였다. 새로운 기준이 완전한 기준은 아니지만 조건을 조금 수정하면 다른 두 기준과 달리 중첩을 제거할 수 있다는 점에서 좀 더 나은 기준이라고 할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.643-656
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• 2016

고차원 자료(high dimensional data)는 변수의 수가 표본의 수보다 많은 자료로 다양한 분야에서 관측 또는 생성되고 있다. 일반적으로, 고차원 자료에 대한 회귀 모형에서는 모수의 추정과 과적합을 피하기 위하여 변수 선택이 이루어진다. 벌점화 회귀 모형(penalized regression model)은 변수 선택과 회귀 계수의 추정을 동시에 수행하는 장점으로 인하여 고차원 자료에 빈번하게 적용되고 있다. 하지만, 벌점화 회귀 모형에서도 여전히 조율 모수 선택(tuning parameter selection)을 통한 최적의 모형 선택이 요구된다. 본 논문에서는 벌점화 회귀 모형 중에서 대표적인 LASSO 회귀 모형을 기반으로 모형 선택의 기준들에 대한 LASSO 회귀 추정량의 편의가 어떠한 영향을 미치는지 모의실험을 통하여 수치적으로 연구하였고 편의의 보정의 필요성에 대하여 나타내었다. 실제 자료 분석에서의 영향을 나타내기 위하여, 폐암 환자의 유전자 발현량(gene expression) 자료를 기반으로 바이오마커 식별(biomarker identification) 문제에 적용하였다.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.51-60
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• 2019

본 연구에서는 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 지점빈도해석(At-site Frequency Analysis, AFA)과 지역빈도해석(Regional Frequency Analysis, RFA) 등을 수행하였고, Monte Carlo simulation을 통한 RRMSE(relative root mean squared error) 값을 비교·분석함으로써 각 빈도해석 방법에 따른 성능을 평가하고자 하였다. 확률강우량 산정을 위하여 기상청에서 국가표준시나리오로 제공하는 RCM(Regional Climate Model) 자료 중 하나인 HadGEM3-RA(12.5km) 기후모델 자료로부터 우리나라 615개 지점에 대한 일 강우 자료를 추출하였고, 자료의 편의보정(bias correction)과 공간상세화(spatial disaggregation)를 위하여 분위사상법(quantile mapping)과 역거리제곱법(inverse distance squared method)을 적용하였다. 분석 결과 지역빈도해석 방법이 지점빈도해석보다 정확하게 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났으며, 이는 기후변화 시나리오 기반의 확률강우량 산정시 지역빈도해석의 결과가 보다 합리적인 전망 결과를 도출할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.143-146
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• 2011

본 논문은 1.2Vpp differential 입력 범위를 가지는 50-MS/s 10-hit pipelined ADC를 소개한다. 설계된 pipelined ADC는 8단의 1.5bit/stage, 1단의 2bit/stage와 digital correction 블록, bias circuit 및 reference driver, 그리고 clock generator로 구성된다. 1.5bit/stage는 sub-ADC, DAC, gain stage로 구성된다. 특히, 설계된 pipelined ADC에서는 hardware와 power consumption을 줄이기 위해 SHA를 제거하였으며, 전체 ADC의 dynamic performance를 향상시키기 위해 linearity가 개선된 bootstrapped switch를 사용하였다. Sub-ADC를 위한 reference 전압은 외부에서 인가하지 않고 on-chip reference driver에서 발생시킨다. 제안된 pipelined ADC는 1.8V supply, $0.18{\mu}m$ 1-poly 5-metal CMOS 공정에서 설계되었으며, power decoupling capacitor를 포함하여 $0.95mm^2$의 칩 면적을 가진다. 또한, 60mW의 전력소모를 가진다. 또한, Nyquist sampling rate에서 9.3-bit의 ENOB를 나타내었다.