이동통신 환경에서 매개변수와 비매개변수추정 알고리즘을 토대로 DOA와 적응 빔성형 알고리즘을 연구하고 분석하였다. 매개변수추정 알고리즘에서는 배열안테나로 수신된 신호의 상관행렬로부터 신호성분과 잡음성분에 대한 고유치를 구하고, 그 고유치들로부터 전력스펙트럼을 판별하였다. 반면에 비매개변수추정 알고리즘에서는 입사각의 함수로써 신호에너지를 추정하기 위하여 고분해능과 잡음억압을 도출하도록 비이차놈을 사용하여 규칙화 목적함수를 최소화하였다. 그리고 나서, 신호와 잡음공간 조정벡터로부터 DOA를 추정하였고, 공간벡터에 의하여 도출된 가중치를 적용하여 적응 빔성형 패턴을 개선하였다. 따라서 희소강제조정을 갖는 개선된 방향성 추정 알고리즘은 다른 알고리즘들과 비교하여 잡음 억제와 고분해능을 갖는다.
본 논문에서는 레이더를 이용한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위한 방법에 관해 소개한다. 레이더 수신신호를 통해 만들어지는 고해상도 거리측면도(HRRP: High Resolution Range Profile)은 표적의 1차원적인 산란 특성을 나타내며, HRRP에서의 피크(peak)는 전자기파를 강하게 산란시키는 산란점(scattering center)을 의미한다. 추출된 산란점을 이용하여 레이더 가시선 방향(RLOS: Radar Line of Sight)의 길이인 표적 종방향 거리(downrange) 길이를 추정하며, 표적과 레이더 가시선 방향이 이루는 각도를 통해 표적의 실제 길이를 추정한다. 길이 추정의 정확도를 향상시키기 위해, HRRP를 이용하는 방법보다 정확하게 산란점을 추출하기 위한 방법인 매개변수 추정방법(parametric estimation method)을 이용할 수 있다. 매개변수 추정방법은 산란점 개수가 결정된 후에 적용되며, 따라서 산란점 개수 추정의 정확도에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 레이더를 통한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위해, 정보 이론적 판단 기준에 바탕을 둔 신호원 수 추정방법인 AIC (Akaike Information Criteria), MDL (Minimum Descriptive Length), GLE (Gerschgorin Likelihood Estimators)방법들을 이용하여 산란점 개수를 추정하였다. 매개변수 추정방법으로 ESPRIT기법을 이용하여, 간단한 표적 캐드 모델에 대한 길이 추정 시뮬레이션을 수행하였으며, GLE방법이 산란점 개수 추정과 표적 길이 추정에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
응답자들에 따라 지불의사액(willingness to pay : WTP) 조사에서 응답한 WTP에 대한 확신도, 즉 선호의 강도가 다를 수 있다. 본 연구는 선호강도의 정도에 대한 정보를 얻기 위해 응답자가 응답한 WTP에 대해 선호강도가 어떤지에 대한 응답을 이끌어 내었다. 선호강도를 반영한 WTP 자료의 분석을 위해 본 논문에서는 Type 3 토빗모형의 적용을 고려한다. 이 모형을 추정하기 위해서는 통상 동분산 및 이변량 정규성을 만족하는 오차항 구조를 가정한 모수적 2단계 추정법을 적용한다. 하지만 이 가정들이 만족되지 않는다면 추정치는 비일치적이게 된다. 동분산과 정규성 가설에 대해 검정한 결과 유의수준 1%에서 두 가정은 모두 기각되었다. 따라서 모수적 Type 3 토빗모형을 추정하는데 요구되는 가정은 너무 제약적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이 모수적 모형에 대한 대안으로 준모수적 Type 3 토빗모형을 적용한다. 분석결과 준모수적 추정은 모수적 추정보다 유의하게 우수하였으며, 더욱더 중요하게는 모수적 모형으로부터 계산된 평균 WTP 추정치는 준모수적 모형으로부터 계산된 것과 유의하게 다름을 알 수 있었다.
Quantitative analysis of dynamic brain PET data using a tracer kinetic modeling has played important roles in the investigation of functional and molecular basis of various brain diseases. Parametric imaging of the kinetic parameters (voxel-wise representation of the estimated parameters) has several advantages over the conventional approaches using region of interest (ROI). Therefore, several strategies have been suggested to generate the parametric images with a minimal bias and variability in the parameter estimation. In this paper, we will review the several approaches for parametric imaging with linearized methods which include graphical analysis and mulilinear regression analysis.
본 논문은 탄약, 미사일, 우주발사체 등과 같은 일회성(one-shot) 시스템의 가부반응데이터를 이용하여 신뢰도를 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 모수 추정법을 기반으로 한다. 제안한 방법은 가부반응 데이터의 시간에 따른 고장 비율 감소를 고려하였으며 모수 추정법의 문제점을 극복할 수 있다. 기존 문헌에 공개된 7 가지 추정방법들과 제안한 방법과의 정확성을 비교하여 제안한 방법을 검증하였다. 정확성 비교 시, 다양한 샘플 수 변화를 고려하여 신뢰도 추정결과에 대한 SSE를 이용하였다. 정확성 비교 결과, 제안한 방법은 다른 방법에 비해 정확성이 높은 신뢰도 추정결과를 제공하였다.
Symmetric estimation and recursive mean adjustment are considered to construct tests for the doble unit root hypothesis for both parametric and semiparametric time series models. It is shown that simultaneous application of symmetric estimation and recursive mean adjustment yields the most powerful test. Moreover, size property of the semiparametric test based on the simultaneous application is bet among all semiparametric tests.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권1호
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pp.259-267
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2007
We consider parametric estimation in a half-normal variable and a UMVUE of its right-tail probability. Also we consider estimation of reliability in two independent half-normal variables, and derive k-th moment of ratio of two same variables.
최근 2017년 우리나라 합계출산율은 1.05명로 2005년 1.08명 수준으로 회귀하는 현상을 보이고 있다. 1.05명은 인구대체선(2.1명), 안전선(1.5명)과도 거리가 먼 초저출산 수준이고 마치 초저출산 덫에 빠질 우려가 있다. 이에 합계출산율의 합리적인 예측과 이를 통한 출산정책에 유용한 자료를 제공하는 것은 그 어느 때 보다도 중요하다. 그 동안 다양한 통계적 방법으로 합계출산율 추이를 예측하였는데, 데이터 완비성이 높고 품질이 좋은 경우 모형 접근인 모수적 방법, 데이터 추이가 단절되거나 변동이 심한 경우 평활과 가중치를 적용한 비모수적 방법, 데이터 부족과 품질 등으로 선진국의 출산율 3단계 전이현상을 참고하여 이들의 사전분포를 활용하는 베이지안 방법 등이 적용되어 왔다. 본 연구는 최근 변동이 심한 우리나라 출산율에 모수, 비모수, 그리고 베이지안 방법을 적용하여 추정과 예측을 실시하고 도출된 결과 비교를 통해 적합성과 타당성 측면에서 어떤 방법이 합리적인지 모색하고자 한다. 분석결과 합계출산율 예측값 순위는 통계청 합계출산율이 가장 높고, 베이지안, 모수, 비모수 순으로 나타났다. 2017년 TFR 1.05명 수준을 감안할 때 모수, 비모수모형으로 도출된 합계출산율 예측값이 합리적이다. 또한 출산율 자료완비성이 높고 품질이 우수할 경우 계산 효율성과 적합도 관점에서 모수적 추정과 예측 접근 방법이 타 방법보다 우수한 것으로 도출되었다.
표본조사에서는 다수의 무응답이 발생하며 이를 적절히 처리하는 다양한 방법이 개발되었다. 특히 무응답이 관심변수에 영향을 받고 이로 인해 발생한 편향은 추정의 정확성을 크게 떨어뜨리며 무응답 처리를 어렵게 한다. 최근 Chung과 Shin (2017, 2020)은 알려진 모수적 초모집단 모형과 응답률 모형을 이용하여 추정의 정확성을 향상한 추정량을 제안하였다. 본 연구에서는 초모집단 모형의 형태를 일반화하여 비모수적 함수 형태를 설정한 후 이를 기반으로 얻어진 편향을 적절히 처리한 편향 보정 평균추정량을 제안하였다. 모의실험을 통해 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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