• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권4호
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• pp.1063-1075
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• 2012

To locate an object accurately in the wireless sensor networks, the distance measure based on time-delay plays an important role. In this paper, we propose a maximum likelihood (ML) time-delay estimation algorithm in multi-path wireless propagation channel. We get the joint probability density function after sampling the frequency domain response of the multi-path channel, which could be obtained by the vector network analyzer. Based on the ML criterion, the time-delay values of different paths are estimated. Considering the ML function is non-linear with respect to the multi-path time-delays, we first obtain the coarse values of different paths using the subspace fitting algorithm, then take them as an initial point, and finally get the ML time-delay estimation values with the pattern searching optimization method. The simulation results show that although the ML estimation variance could not reach the Cramer-Rao lower bounds (CRLB), its performance is superior to that of subspace fitting algorithm, and could be seen as a fine algorithm.

• 경영과정보연구
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• 제7권
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• pp.427-450
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• 2001

This research suggests the estimation methodology of Logistics. This paper elucidates the main problems associated with estimation in the regression model. We review the methods for estimating the parameters in the model and introduce a modified procedure in which all models are fitted and combined to construct a combination of estimates. The resulting estimators are found to be as efficient as the maximum likelihood (ML) estimators in various cases. Our method requires more computations but has an advantage for large data sets. Also, it enables to detect particular features in the data structure. Examples of real data are used to illustrate the properties of the estimators. The backgrounds of estimation of logistic regression model is the increasing logistic environment importance today. In the first phase, we conduct an exploratory study to discuss 9 independent variables. In the second phase, we try to find the fittest logistic regression model. In the third phase, we calculate the logistic estimation using logistic regression model. The parameters of logistic regression model were estimated using ordinary least squares regression. The standard assumptions of OLS estimation were tested. The calculated value of the F-statistics for the logistic regression model is significant at the 5% level. The logistic regression model also explains a significant amount of variance in the dependent variable. The parameter estimates of the logistic regression model with t-statistics in parentheses are presented in Table. The object of this paper is to find the best logistic regression model to estimate the comparative accurate logistics.

• 한국음향학회지
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• 제27권2호
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• pp.87-91
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• 2008

본 논문은 동일한 주파수 파라미터를 가지고 다른 방위에서 입사하는 chirp신호의 방위각 (DOA : Direction-of-arrival) 추정에서 상호 간섭으로 인한 bias문제를 해결하기 위하여 적응 chirp 빔형성기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 STMV (STeered Minimum Variance)기법에 chirp 신호의 시간-주파수 특성을 고려함으로써 chirp신호들의 상호 간섭을 보다 효과적으로 감소시켜 방위각 추정성능을 향상시킨다. 모의 실험에서 제안한 기법과 기존의 기법들에 의한 방위각 추정성능을 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.281-290
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• 2007

유한 모집단에서 총계 추정에는 표본의 각 관측값으로 만들어지는 선형 추정량이 사용되는데 이때 사용되는 가중치는 표본 추출 확률의 역수를 사용한 기본 가중치를 모집단 전체에서 얻어지는 보조 정보를 이용하여 보정한 형태로 종종 사용된다. 이렇게 보정된 가중치를 사용한 추정량은 그렇지 않은 추정량보다 효율이 더 좋아질 수 있는 장점이 있으나 이러한 경우 분산 추정은 더 어려워지게 된다. 본 연구에서는 보정된 가중치를 사용한 추정량의 분산 추정을 다룬다. 가중치 보정의 일반적인 형태를 밝히고 이 경우 가중치 보정항은 유한개의 장애 모수(nuisance parameter)의 함수로 나타낼 수 있으므로 이 장애 모수에 대한 테일러 전개를 사용한 분산 추정식을 구한다. 이렇게 구현된 분산 추정식은 기존의 가중치 보정 추정량뿐만 아니라 보다 일반적인 경우에서도 적용될 수 있다는 장점이 있다. 몇가지 응용 사례와 모의 실험 결과를 소개한다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.991-1002
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• 2014

Greene (2004a,b), Lee와 Choi (2014) 등의 연구에서 토빗 회귀모형의 최대가능도 추정은 표준오차를 과소추정한다는 것이 알려졌고, 그 원인의 하나는 오차항 분산의 과소 추정에 있다고 한다. 오차항 분산의 과소 추정은 회귀계수에 대한 가설 검정 및 구간추정에 영향을 미칠 뿐 아니라 독립변수들의 주변효과를 추정하는데에도 영향을 미치게 되므로 토빗 회귀모형에 대한 적절한 분석이 수행되려면 최대가능도 추정의 과소 추정 문제를 해결하여야 한다. 일반적으로 무정보 사전분포에 의한 베이지안 추론 방법은 빈도학파들이 요구하는 효율성을 갖는 경우가 많다. 본 연구에서도 무정보 사전분포에 의한 베이지안 추론을 적용하여, 베이지안 방법론이 SUR 토빗 회귀모형에서 최대가능도 추정의 과소 추정 문제를 해결할 수 있는 하나의 대안이 될 수 있다는 것을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.748-754
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• 2010

깨어진 항아리 조각들을 가상 공간에서 조립하기 위하여 조각 표면을 이용한 빠른 3차원 회전축 추정 방법을 제안한다. 물체의 원형성과 표면의 국지적 평면성을 이용하여 대칭축을 찾는 방법을 사용한다. 항아리 조각 같은 회전축 대칭 물체는 반지름이 다른 여러 원통의 중첩으로 생각될 수 있다. 각 원통의 원형성을 회전축 계산에 이용한다. 먼저, 표면 위 임의의한 점을 지정하고 그 점을 통과하는 여러 개의 원통상의 궤도를 각각의 곡률의 변화를 측정 검사하여 조사한다. 올바른 원의 궤도는 곡률의 변화가 없을 것이므로 가장 작은 곡률의 변화가 원의 궤도로 선택된다. 또한 원의 중심점으로 축이 통과하는 경로가 되므로 원의 중심점이 축의 위치가 된다. 표면의 국지적 평면성과 프로파일 곡선 근사를 통한 축 위치 추정 방법 또한 연구 되었다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되었고 조각의 부위에 영향을 받지 않는 강건성을 가짐을 실험적으로 입증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.357-364
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• 2001

실험 또는 계측에 의해 관측된 관측치들은 종종 어떤 기준치 이하의 작은 값들이 기록되는데, 이들 기준치 이하의 값들이 크기는 미소할지라도 평균이나 분산 추정시 왜곡된 결과를 줄 수 있다. 그러나 우리 나라에서는 관측오차로 간주하여 N.D.(Not Detected)로 처리하는 것을 관례로 하고 있어 미소치들이 기록되지 않고 있다. EK라서 본 연구에서는 부여 취수장의 암모니아성 질소(NH$_3$-N)자료가 크기에 따라 분표형이 다름을 조사하고 그 분포를 구별할 수 있는 기준치와 기준치 이하의 자료들에 대한 평균과 분산 추정시 가장 적절한 기법을 찾고자 하였다. 즉, 기준치 이하의 값들과 이상의 값들을 구분하여 평균과 분산을 위한 적절한 기법을 선정하여 추정하였다. 분석 결과 부여취사장의 자료는 편기 수정된 최우도(Bias Corrected ML)법이 가장 적합한 것으로 결정되었으며, 시행착오법에 의하여 기준치를 설정하였다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2003년도 춘계학술발표대회
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• pp.34-41
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• 2003

많은 경우, 측정오차분산은 알려지지 않은 참값 또는 참값과 연관된 공변수들의 함수로 표현될 수 있다 이 논문은 단위 당 반복측정에 기초한 단위 내 표본분산을 이용한 선형측정오차분산의 추정에 관한 연구이다 이 논문은 다음의 내용을 포함한다: (1) 측정오차의 크기를 나타내는 상수 $\delta$의 추정; (2) 유한모집단으로부터의 복합표본, 작은 측정오차라는 조건하에 선형측정오차분산의 추정; (3) 부표본에 포함될 확률을 설명하기 위한 성향틴헝 추정 미국의 제3차 건강영양조사자료를 사용하여 이상의 결과들을 이용한 경험적 분석을 실행하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.100-106
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• 2009

본 논문에서는 직교 위상 수신기에서 발생하는 동상 성분 채널과 직교 성분 채널간의 이득과 위상 불평형의 추정문제를 다룬다. 즉, 자동 보정 기능을 가지는 직교 위상 수신기에서의 백색 Gaussian 잡음을 고려한 통계적인 특성 분석을 통하여 제안된 알고리즘에 의한 추정값이 점근적으로 비편향 최소 분산 추정(asymptotically minimum-variance unbiased estimate) 특성을 가짐을 보여준다. 이를 위하여 먼저 자동 보정 알고리즘에서 사용하는 샘플링 값들에 대한 통계적인 특성을 구하고, 이 샘플 값들의 함수의 형태로 구해지는 이득과 위상 불평형 추정값들의 통계적인 특성을 분석하기 위해 추정값들의 확률분포함수를 구한다. 이를 기반으로 평균 함수 및 분산 함수를 계산하여 추정값들이 비편향 최소 분산 추정 특성을 나타냄을 확인한다.

• Interdisciplinary Bio Central
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• 제2권2호
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• pp.4.1-4.6
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• 2010

The most common type of microarray experiment has a simple design using microarray data obtained from two different groups or conditions. A typical method to identify differentially expressed genes (DEGs) between two conditions is the conventional Student's t-test. The t-test is based on the simple estimation of the population variance for a gene using the sample variance of its expression levels. Although empirical Bayes approach improves on the t-statistic by not giving a high rank to genes only because they have a small sample variance, the basic assumption for this is same as the ordinary t-test which is the equality of variances across experimental groups. The t-test and empirical Bayes approach suffer from low statistical power because of the assumption of normal and unimodal distributions for the microarray data analysis. We propose a method to address these problems that is robust to outliers or skewed data, while maintaining the advantages of the classical t-test or modified t-statistics. The resulting data transformation to fit the normality assumption increases the statistical power for identifying DEGs using these statistics.