• 제목/요약/키워드: Nonstationary

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불균일한 클러터 환경 안에서 Nonhomogeneity Detector의 다양한 정규화 방법에 따른 성능 평가 (Performance Evaluation of Nonhomogeneity Detector According to Various Normalization Methods in Nonhomogeneous Clutter Environment)

  • 류장희;정지채
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.72-79
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    • 2009
  • 본 논문에서는 불균일한 클러터 환경에서 다양한 정규화 방법을 사용한 NHD(nonhomogeneity detector) 기술을 통해 비행체 레이더를 위한 STAP(space-time adaptive processing)의 성능 평가를 수행하였다. 실제로 클러터는 시스템 환경에 따라 임펄스 신호와 같은 신호의 크기가 매우 큰 간섭 신호를 종종 포함하고 있기 때문에 수신된 간섭 신호는 균일한 신호와 불균일한 신호로 구성된다. 이 환경에서 STAP의 성능을 유지하기 위해서는 NHD 기술이 필수적이고, 그 NHD 결과를 이용한 정규화는 불균일한 신호를 제거하는데 효과적인 방법이다. 최적의 정규화는 주어진 데이터의 특성을 잘 고려한 대푯값을 통해서 가능하고, 이에 우리는 K 평균 군집화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 군집화에 필요한 묶음의 수를 결정할 때 불규칙한 데이터의 특성을 고려할 수 있게 되고 군집화 된 결과를 이용해 균일한 데이터만을 선택하기 위한 대푯값을 결정할 수 있게 된다. 또한 여기서 우리는 시시각각 변화하는 불규칙적인 데이터의 특성을 잘 반영하기 위해, 적절한 묶음의 수를 결정하기 위한 방법을 연구한다. 시뮬레이션 결과를 통해 K 평균 군집화 알고리즘이 기존의 정규화 방법들에 비하여 매우 우수한 정규화와 목표물 검출 성능을 갖는 것을 확인할 수 있었다.

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MK 검정 및 분위회귀분석을 통한 해수면 자료의 경향성 평가에 관한 연구 (A Study on Trend Analysis in Sea Level Data Through MK Test and Quantile Regression Analysis)

  • 오랑치맥 솜야;김용탁;권현한;황규남
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제27권2호
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    • pp.94-104
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    • 2015
  • 우리나라의 연안은 도시개발, 인구증가가 지속적으로 나타나고 있으며, 이러한 점에서 해수면 상승으로 인한 연안재해 취약성이 가중될 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 우리나라 연안의 20개 지역의 조위자료를 바탕으로 Mann-Kendall(MK) 검정, 선형회귀분석(OR), 분위회귀분석(QRA) 등을 이용하여 해수면상승에 대한 분석을 수행하였다. MK 검정결과 연평균조위의 경우 18개 지점에서 경향성이 통계적으로 유의한 것으로 분석되었으며, 연최대치의 경우에도 10개 지점에서 경향성이 통계적으로 유의(p < 0.05)한 것으로 평가되었다. QRA 방법을 이용하여 해수면의 경향성을 분위별로 평가한 결과 기존 회귀분석 방법에 비해 다각적인 경향성 검토가 가능하였다. QRA분석 결과 연평균해수면은 매년 1-6 mm의 범위에서 상승하고 있으며, 연최대해수면의 경우 1-20 mm의 범위에서 증가경향이 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 우리나라의 해수면상승의 경우 대부분 상향수렴 및 상향발산의 형태를 가지는 경향성을 나타내고 있었다. 향후 연구로서 이러한 경향성을 기반으로 연최대해수면 자료에 대한 비정상성빈도해석 절차의 개발 및 적용이 필요할 것으로 판단된다.

주식분할 미시분석과 정보효과 측정 (Micro-Study on Stock Splits and Measuring Information Content Using Intervention Method)

  • 김양렬
    • 재무관리연구
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    • 제7권1호
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    • pp.1-20
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    • 1990
  • 시장 효율성 가설의 검증방법으로 가장 많이 이용되는 방법은, 시장이 새로 들어온 정보를 가격형성에 얼마나 빨리 또 어떻게 반영하는가를 검사하는 것이다. 이경우 시장이 개별 주식의 가격을 결정하는 가격모형이 사전에 가정되어야 하며, 이 때문에 효율성가설의 검증에서는 결국 시장모형과 효율성가설이 동시에 검증될 수 밖에 없다. 기존의 대부분 연구에서는 개별 주식의 수익율이 정규분포를 따른다는 가정으로 부터 유도된 시장모형(market model)이나 자산가격모형(capital asset pricing mel)이 가격결정모형으로 차용되었으며, 위험성 척도베타의 안정성과 가격모형이 설명하지 못한 잔차항의 정규성, 상호독립성의 가정하에 시장의 새로운 정보에 대한 반응을 살펴봄으로써 시장의 효율성을 평가하려고 하였다. 그러나 최근의 많은 연구는 베타가 안정적이지 못하며(nonstationary), 잔차항 또한 시계열적으로 자동상간(autocorrelation)되어 있다고 보고하고 있다. 이러한 점을 감안한 상태로 효율성 가설을 검증하기 위한 시도로, 본 연구에서는 시장모형을 기본으로 한 간섭모형(intervention model)을 사용하여 주식분할정보에 대한 시장의 반응을 일간수익을(daily returns)자료를 바탕으로 조사하였다. 본 연구에서도 베타의 불안정성, 잔차의 자동상관이 관찰되었으며, 특히 주석분할을 발표하는 싯점에서 베타는 눈에 띄게 증가하였다. 주식분할정보를 시장이 충분히 빨리 반영하지 못한다는 기존의 연구결과는 본 연구에서 사용된 방법으로도 바뀌지 않으나, 발표후 2주간의 초과수익은 전통적 방법으로 조사한 결과보다 43퍼센트 정도 감소하였다. Lakonishok과 Lev(1987)는 초과수익의 존재를 가격수정동기(price correction motive)로 설명하나, 가격수정동기 자체가 초과수익의 존재를 설명한다기 보다는 주식분할에 다른 위험수준(베타)의 변동이 초과수익의 원인이라 보는 것이 타당하다. 분할이 발표된 주식을 소유하고 있던 기존의 주주들의 입장에서 볼때 자신의 포트폴리오 위험이 자신의 의사와 달리 증가되었으므로 이에 상응한 보상을 원할 것이며, 이 보상이 우리가 관측한 초과수익이라는 설명이 가능하고, 이러한 설명은 주식분할이 발표된 후의 베타가전에 비하여 증가한다는 점으로 뒷받침된다. 본 연구에서 사용된 모형은 기존의 연구에서 반영하지 못한 베타의 불안정성, 잔차의 자동상관성 문제를 해소시켜줄 뿐 아니라, 시장이 접하는 각 종의 정보에 대하여 시장의 차별적 효율성을 조사하는 데에도 적용될 수 있다는 점에서 재미있다. 즉 본문의 모형에서 매개변수 델타(s)는 시장이 새로운 정보를 간격결정에 반영하는 속도를 측정하는 척도이고, 오베가(v)는 시장에 들어온 정보의 강도(strength)의 척도로 볼 수 있다.

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Wavelet Transform을 이용한 물수요량의 특성분석 및 다원 ARMA모형을 통한 물수요량예측 (Water Supply forecast Using Multiple ARMA Model Based on the Analysis of Water Consumption Mode with Wavelet Transform.)

  • 조용준;김종문
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제31권3호
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    • pp.317-326
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    • 1998
  • 시계열자료의 분해능력이 뛰어난 wavelet 변환을 사용하여 물소비특성을 분석하였다. Wavelet 변환의 기저함수로는 물수요량의 경우 Coiflets5 함수, 기온측정치의 경우 Coiflets3 함수를 사용하였으며 해석결과 212 scale에서 목표된 장기간에 걸친 변화추이는 hyperbolic tangent 함수의 형태로 전기간에 걸처 꾸준한 증가세를 보였다. 또한 절기혹은 경기주기와 밀접한 관련이 있을 것으로 생각되는 추가수요가 6월과 12월말을 정점으로 발생하였으며 이 추가 수요량은 하절기의 경우 $1,700\;\textrm{cm}^3/hr$, 동절기의 경우 $500\;\textrm{cm}^3/hr$ 정도인 것으로 관측되었다. 정수장 생산량 시계열자료에 내재한 주기성분은 주기가 각각 3.13day, 33.33 hr, 23.98hr와 12hr인 것으로 규명되었다. 진폭은 주기가 23,98hr인 성분이 가장 큰 것으로 밝혀졌으며 2i[i = 1,2,…12] scale에서 목도된 단주기성분들은 Gaussian PDF를 따르는 것이 확인되엇다. 잔차성분의 상호독립성, 자색파여부와 FPE의 최소화를 기준으로 할 경우 물수요량의 최적예측모형으로는 기온을 입력자료로한 다원 AR[32, 16, 23]과 다원 ARM [20, 16, 10, 23]인 것으로 판단된다.

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전력 계통한계가격 장기예측을 위한 오차수정모형 (An Error Correction Model for Long Term Forecast of System Marginal Price)

  • 신석하;유한욱
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.453-459
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    • 2021
  • 계통한계가격은 발전회사들이 생산한 전력을 판매하고 받게 되는 가격으로서, 발전설비의 건설 및 보수에 대한 의사결정에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 천연가스 가격이나 원유 가격 등을 이용하여 계통한계가격을 장기 예측하는 모형을 제안한다. 분석대상 변수들이 비정상시계열적 특성을 지니므로 변수 간 장기관계인 공적분관계에 대한 검정을 시행하고, 공적분 관계와 단기적 동학에 대한 관계식을 추정하여 오차수정모형을 구성하였다. 분석대상 기간이 짧아 분석결과의 안정성이 낮은 문제를 고려하여, 다양한 검정 및 추정기법을 사용하여 분석의 강건성을 제고하고자 하였다. 기존 연구에 비해 다양한 연료가격을 검토하고, 시계열 분석의 엄밀성과 강건성을 제고했다는 점이 본 연구가 기여한 부분이다. 분석 결과 계통한계가격과 천연가스가격, 계통한계가격과 유가, 계통한계가격과 천연가스가격 및 유가 간에 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타나, 각각의 공적분 관계를 기반으로 오차수정모형을 추정하고 예측력을 비교하였다. 단기식에서는 오차수정항, 전력공급예비율, 시차항을 고려하였다. 각 오차수정모형의 표본외 예측력을 비교한 결과, 계통한계가격과 천연가스가격 간 공적분 관계를 이용하는 모형이 평균제곱근오차와 평균절대백분율오차 모두 가장 낮은 값을 보이는 등 예측력이 좋은 것으로 평가되었다.

광대역 음성부호화기를 위한 매칭퍼슈잇 알고리즘과 CELP 방법을 이용한 고대역 부호화 방법 (Highband Coding Method Using Matching Pusuit Estimation and CELP Coding for Wideband Speech Coder)

  • 정규혁;안영욱;김종학;신재현;서상원;황인관;이인성
    • 한국음향학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.21-29
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    • 2006
  • 본 논문에서는 대역분활 광대역 음성부호화기와 이를 위한 고대역 부호화 방법과 구조를 제안한다. 제안하는 광대역 음성부호화기는 광대역 입력 음성신호를 저대역 신호 (OHz-4kHz)와 고대역 신호 (4kHz-8kHz)로 나눈다. 저대역 신호는 G.729 Annex E로 부호화하고, 고대역 신호는 4kbps의 전송률로 제안하는 방법으로 압축된다. 고대역 신호는 LPC 분석 후 신호특성에 따라 모드를 분류된다. stationary 모드에서는 매칭퍼슈잇 알고리즘과 CELP 방법으로 부호화하는 다단계 구조의 혼합 여기신호모델이 적용되며, nonstationary 모드에서는 CELP 방법으로 부호화된다. 제안한 광대역 음성부호화기의 성능을 주관적 방법으로 G.722 48kbps SB-ADPCM, G.722.2 12.85kbps ACELP와 비교를 하였다. 제안한 부호화기는 G.722보다 나은 성능을 보이고, G.722.2보다 나쁘지 않은 성능을 가지는 것을 확인하였다.

MONTE-CARLO 방법에 의한 AlGaAs/GaAs 계면의 전자 전달특성 분석 (2DEG Transport Analysis in AlGaAs/GaAs Interface by MONTE-CARLO Method)

  • 남승현;정학기;김봉렬
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.94-101
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    • 1989
  • MONTE-CARLO 시뮬레이션 방법을 이용하여 AlGaAs/GaAs MODFET의 Q-2DEG에서의 전자 에너지, 전자의 비행거리, 계곡 내 전자 점유분포, 전자의 평균 속도 등 각각의 천이특성을 전계를 달리하여 계산하였다. 전계가 강할수록 전자가 (100)계곡으로 급격하게 천이하며 속도 오버슈트가 급격하게 발생함을 알 수 있었다. 즉 속도 오버슈트와 같은 비정상상태를 포함한 전자 전달 특성을 얻을 수 있다. 이러한 결과를 토대로 AlGaAs/GaAs MODFET와 같은 Q-2DEG를 이용한 이종접합 디바이스에서 속도 오버슈트가 전자의 고이동도를 얻는 중요한 요소가 될수 있음을 알 수 있다. 전계가 증가함에 따라 (100)계곡으로 천이하는 전자는 현저하게 증가하였다. 전자 천이 지속 시간은 전계 E=7KV/cm의 경우 1.4psec에서 전계 E=12KV/cm의 경우 0.7psec로 감소하였다. 전계 E=12KV/cm의 경우 Q-2DEG 전자는 천이 지속 시간동안의 속도 최대값이 실온에서 정상상태 속도 보다 거의 8배의 값을 갖는다. 속도 오버슈트에의한 Q-2DEG에서의 속도 향상은 서브 마이크로 게이트 단위의 AlGaAs/GaAs MODFET의 고이동도에 영향을 끼칠 수 있다. GaAs 벌크와 Q-2DEG에서의 속도 특성을 비교하여 전계 7KV/cm를 가했을 경우 2DEG의 속도 최대값은 GaAs 벌크에 비해 더 큰 값을 얻었다. GaAs에 비해 Q-2DEG에서의 산란이 덜 일어 남으로써 속도 오버슈트가 Q-2DEG에서 더 일찍 일어나며 GaAs 벌크 전자는 Q-2DEG 전자에 비해 전계에 의한 영향을 덜 받음을 알수 있으며, GaAs에 비하여 Q-2DEG는 속도천이하는 동안 속도 값이 더 크고 빠르게 천이하는 사실로써 GaAs 벌크를 이용한 디바이스보다 Q-2DEG를 이용하는 것이 더 큰 전자 이동도를 얻을 수 있으리라 생각한다. B2가 1.74mg% 함유되어 있었으며 지용성 비타민으로는 비타민 A가 1.22mg%, 비타민 E는 0.32mg%로 미량 함유되어 있었다.신은 최내엽 양상추의 부위별 질산염 최저치와 최고치 차이는 중록 10.4배 엽신 11.1배에 머물렀다. 5. 외부엽 1g 섭식 대비 내부엽 1g 섭식시의 ${NO_3$}^- 섭취량은 배추의 경우 3.72배, 양배추의 경우 4.18배, 양상추의 경우 6.50배나 많았다. 6. 결론적으로 같은 량의 엽채류를 섭식하면서 일일 질산염 섭취량을 줄이기 위해서는 배추, 양배추, 양상추 모두 외부엽보다는 내부엽을 선택적으로 소비하는 것이 바람직함을 알 수 l있었다.었다. 6. 녹즙 종류별 ${NO_3}^-$ 함량은 당근녹즙(143ppm) < 명일엽(506ppm) < 돌미나리(669ppm) < 케일녹즙(985ppm) 순으로 많았고, Vitamin C 함량은 당근(43ppm) < 돌미나리(289ppm) < 케일(353ppm) < 명일엽(768ppm)의 순으로 높았다. 7. 일일 ${NO_3}^-$ 섭취량은 500ml의 녹즙을 마시는 경우 명일엽 253mg, 돌미나리 335mg, 케일 483mg으로 녹즙만으로도 이미 WHO/FAO의 일일 ${NO_3}^-$ 섭취허용량보다 1.16배, 1.53배, 2.21배나 초과할 수 있는 것으로 나타났다. 연약한 곤충의 방제에 효과적인 것으로 나타났다. 따라서 제조된 살충비누를 활용하면 환경친화적인 해충방제가 가능하다고 판단되었다.소변의 이상소견이 발견되어 신장 조직검사를 실시할 경우 혈청 $C_3$치의 감소 여부에 관계없이 MPGN도 진단적 고려 대상이 되어야 한다고 생각한다.신장 조직검사를 시행한 결과 진행성 경과를 취할 수 있는 막 증식성 사구체 신염과 매우 희귀한 증례인 신유전분증

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시뮬레이션 출력의 안정상태 온라인 결정에 관한 연구 (On-Line Determination Steady State in Simulation Output)

  • 이영해;정창식;경규형
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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    • pp.1-3
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    • 1996
  • 시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

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