• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권8호
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• pp.2844-2853
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• 2023

A sophisticated Bayesian multilevel model for estimating group bias was developed to improve the utility of the ASTM E900-15 embrittlement trend curve (ETC) to assess the conditions of nuclear power plants (NPPs). For multilevel model development, the Baseline 22 surveillance dataset was basically classified into groups based on the NPP name, product form, and notch orientation. By including the notch direction in the grouping criteria, the developed model could account for TTS differences among NPP groups with different notch orientations, which have not been considered in previous ETCs. The parameters of the multilevel model and biases of the NPP groups were calculated using the Markov Chain Monte Carlo method. As the number of data points within a group increased, the group bias approached the mean residual, resulting in reduced credible intervals of the mean, and vice versa. Even when the number of surveillance test data points was less than three, the multilevel model could estimate appropriate biases without overfitting. The model also allowed for a quantitative estimate of the changes in the bias and prediction interval that occurred as a result of adding more surveillance test data. The biases estimated through the multilevel model significantly improved the performance of E900-15.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.119-124
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• 2023

본 논문은 시간 지역성과 인기 편향성을 가진 데이터 참조를 나타낼 수 있는 새로운 참조 모델을 제안한다. 기존의 참조 모델 중 대표적인 LRU 스택 모델은 시간 지역성, 즉 최근에 참조된 데이터가 다시 참조될 가능성이 높은 성질을 나타낼 수 있으나, 데이터의 서로 다른 인기도를 고려할 수 없는 약점이 있다. 이와 반대로 데이터의 서로 다른 인기도를 반영할 수 있는 모델로 독립 참조 모델이 있으나, 시간에 따른 데이터 참조 성향의 변화를 모델링할 수 없는 한계가 있다. 본 논문이 제시하는 참조 모델은 이 두 모델의 한계를 극복하여 서로 다른 데이터의 인기도와 시간에 따른 참조 성향의 변화를 모두 반영할 수 있는 특징이 있다. 또한, 본 논문에서는 캐쉬 교체 알고리즘과 참조 모델의 연관성에 대해 살펴보고 제안한 모델의 최적성에 대해 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.47-56
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• 2015

다중센서 시스템에서 센서 바이어스를 제거하는 센서 등록 과정은 각각의 센서가 공통된 좌표를 갖게 하기 위해 반드시 필요하다. 만약 센서 등록 과정을 적절하게 처리하지 않는다면, 거대한 추적 에러 또는 같은 목표물을 향한 다수의 허수 트랙이 발생하게 되어 추적에 실패하게 된다. 특히, 발사체 추적에 있어서 각각의 추적 장비는 반드시 적절한 센서등록 과정을 거쳐야 하며, 이 후 다중센서 융합알고리즘을 활용하면 발사체 추적 성능을 높이고 다중 추적 시스템에 정확한 지향입력으로 활용 가능하게 된다. 본 논문에서는 실시간 바이어스 추정/제거 알고리즘과 비동기 다중 센서 융합 기법을 제안하였다. 제안된 바이어스 추정 알고리즘은 GPS와 다중 레이더 간의 의사 바이어스 측정치를 활용하였고, 비동기 센서 융합알고리즘 적용을 통해 추적 성능을 향상하였다.

• 혜화의학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-36
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• 2015

Objective : This study aims to evaluate a risk of bias by Risk of Bias tool and RoBANS(Risk of Bias Assessment tool for Non-randomized Study) tool for clinical trial papers proving treatment effect of herbs to alopecia and provides the newest reason of effectiveness of herbs to alopecia. Methos : Data were collected through electronic database including NDSL, KISS, KMBASE, Koreantk, OASIS, KoreaMed, KISTI, Pubmd, Cochrane CENTRAL and CINAHL. Two experts in Oriental Medince assessed risk of bias of randomized controlled trials by Cochrane group's Risk of Bias tool and non-randomized controlled trials by RoBANS tool after searching, reviewing and selecting papers. Results : Total number of selected trials is 20 including 4 randomized controlled trials, 13 non-randomized controlled trials and 3 case reports. This study evaluates the risk of bias of 17 papers including 4 randomized controlled trials and 13 non-randomized controlled trials except 3 case reports by risk of bias tool and RoBANS tool. All papers of randomized controlled trials are evaluated unclear for random sequence generation and allocation concealment as there are no word on them. And all papers of non-randomized controlled trials are evaluated unclear for blinding of outcome assessments and relatively low for others. Conclusion : We must try to specify concretely methods of allocation concealment after planning and practicing it for reducing a selection bias in randomized controlled trials. Also report a reason of missing value and blinding outcome assessments. And we have to agonize and mention methods of blinding of researchers for reducing a detection bias in non-randomized controlled trials.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권12호
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• pp.33-39
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• 2006

나노 스케일 벌크 MOSFET의 RF 비선형 특성을 넓은 bias영역에 걸쳐 정확히 예측하기 위하여 내된 비선형 요소들을 가진 엠피리컬 비선형 모델이 새롭게 구축되었다. 먼저, 나노 스케일 벌크 MOSFET에 적합한 파라미터 추출방법을 사용하여 측정된 S-파라미터로부터 bias 종속 내부 파라미터 곡선을 추출하였다. 그 후에 비선형 캐패시턴스 및 전류원 방정식들은 추출된 bias 종속 곡선들과 3차원 fitting함으로서 엠피리컬하게 구하여졌다. 이와 같이 모델된 S-파라미터는 60nm MOSFET의 측정치와 20GHz 까지 아주 잘 일치하였으며, 이는 엠피리컬 나노 MOSFET 모델의 정확도를 증명한다

• 한국항공우주학회지
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• 제36권11호
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• pp.1126-1131
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• 2008

본 논문은 궤도 기하학 기반 바이어스 추정기법을 다목적실용위성 1호 및 2호의 자기센서 측정데이터에 적용하여 위성체 태양전지판과 전장박스에서 발생하는 유도자기장 바이어스를 추정한다. 유도자기장 바이어스의 추정과 적절한 보정은 자기센서의 노후화를 대처하고 수명을 최대한 연장하여 정상적으로 위성 임무를 수행을 가능하게 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권2호
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• pp.501-510
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• 1999

In this paper, we consider a comparable study on three Bayes procedures for the multivariate normal mean estimation problem. In specific we consider hierarchical Bayes empirical Bayes and robust Bayes estimators for the normal means. Then three procedures are compared in terms of the four comparison criteria(i.e. Average Relative Bias (ARB) Average Squared Relative Bias (ASRB) Average Absolute Bias(AAB) Average Squared Deviation (ASD) using the real data set.

• 한국지반공학회논문집
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• 제30권8호
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• pp.25-37
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• 2014

국내 외 하중저항계수설계법의 저항계수 보정 시 수집된 데이터베이스의 신뢰성을 향상시키기 위하여 저항편향계수 산정 단계에서 저항편향치의 ${\pm}2{\sigma}$ 범위의 데이터만을 선택하거나 가정된 확률분포 검정을 만족하도록 꼬리(tail)부분의 데이터를 제거하는 방법을 적용하고 있다. 그러나 이들 방법에서는 데이터베이스 내에 우연히 포함된 저품질의 데이터를 확인할 수 없는 단점이 발견되었다. 본 연구에서는 정재하시험의 품질, 원지반의 공학적 특성, 쇄석다짐말뚝의 제원 등의 품질기준을 이용하여 데이터베이스 구축 단계에서 수행할 수 있는 품질평가법을 제안하였으며, 국내 외 문헌 및 정재하시험 보고서로부터 65개소의 정재하시험 데이터를 수집하여 데이터베이스의 구축 및 품질평가를 수행하였다. 데이터베이스의 품질 평가 상태에 따른 저항편향계수와 변동계수, 저항계수를 비교한 결과, 기존의 데이터베이스 처리과정과 품질평가법을 병행할 경우에 저항편향계수의 불확실성이 감소되며, 신뢰도 높은 LRFD 저항계수 보정에 효과적인 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제18권6호
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• pp.63-75
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• 2000

SP 데이터는 데이터 수집의 효율이 RP 데이터 보다 높고 장래의 교통 시스템의 조건이나 속성에 대한 응답자들의 태도를 조사 할 수 있다는 점에서 많이 사용되고 있으나 SP 데이터는 주요하게 두 가지 편위를 가지고 있는데 SP 설문조사시에 발생하는 응답편위와 SP 패널조사시에 발생하는 누락편위이다. 이러한 SP 데이터의 편위가 수정되지 않으면 장래의 잘못된 교통수요예측을 유발할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 SP 모델의 편위와 상태의존을 고려한 모델을 구축하기 위하여 6개의 횡단면 모델과 동적모델을 제안하였다. 횡단면 모델 중 RP데이터의 선택결과를 고려한 모델을 이용하여 SP모델의 편위를 보완할 수 있는 모델을 구축할 수 있었으며 동적모델의 경우에 패널데이터의 상태의존도를 지수함수로 가정하여 상태의존도를 고려한 동적모델을 구축하였다. 또한 패널조사시에 필연적으로 발생하는 누락데이터에 의한 누락편위를 모델에 고려하기 위하여 WESML방법을 적용하여 모델을 구축하였으며 그 결과 상태의존도를 보다 세밀하게 제어함으로서 모델의 설명력을 개선시키고 향후 SP 패널데이터를 이용한 동적모델의 적용성을 높일 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서는 모델의 유용성을 검토하기 위하여 전주시의 외각 지역인 호남제일문 방향에서 도심으로 접근하는 3개의 주경로(천변로, 기린로, 팔달로)에 대한 패널조사 자료를 바탕으로 모델을 구축하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.815-824
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• 2013

국가단위의 조사와 같은 대규모 표본조사에서는 표본의 대표성을 확보하기 위해 층화, 집락, 계통, 불균등확률추출 등을 종합적으로 사용하는 복합표본설계가 일반화되어 있다. 이러한 복합표본설계에 기초한 범주형 자료분석에서는 자료의 독립성과 다항분포를 가정하는 전통적인 피어슨검정이 왜곡된 검정결과를 가져올 수 있다. 본 연구는 복합표본설계에 의한 범주형조사자료의 k-모집단 동질성검정에서 설계기반 일치통계량인 Wald 검정통계량을 유도하고, 전통적인 피어슨검정통계량을 사용할 경우 발생할 수 있는 오차요인을 항목별로 분해하여, 분산의 편의에 의한 영향, 추정량의 편의에 의한 영향, 기타 분산의 편의와 추정량의 편의가 교락되어 미치는 영향으로 각각 분해하는 식을 도출하였다. 또한, 도출된 식의 각 항목이 피어슨 카이제곱검정통계량에 미치는 상대적 크기를 경험적으로 확인하기 위해 국민건강영양조사 제4기 2차년도 자료를 이용해 경험분석 하였다. 분석결과, 변수에 따른 차이는 있지만 대체로 분산의 편의가 미치는 영향이 추정량의 편의가 미치는 영향보다 크다는 것을 명확히 확인할 수 있었다.