• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.43-56
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• 2005

본 연구에서는 AR(1) 과정을 따르는 시계열 모형에서 가산적 이상치(Additive Out-lier)가 존재하는 경우, 1차 자기상관계수에 대한 로버스트 추정방법으로 Rupport 와 Carroll (1980)에 의해 회귀모형에서 제안된 L-추정법 형태의 절사최소제곱추정 (PE 추정)방법을 제안하였다. 더불어 X축의 이상치에 대한 비중강하(down-weight)의 방법으로 Mallows의 가중함수를 고려한 유계영향 절사최소제곱 (bounded influence PE, BIPE)추정량을 제안하였으며 모의 실험을 통하여 각 추정량의 효율성을 비교하였다. 모의실험 결과, 다양한 자료의 오염률상에서 일반화 LAD추정치를 예비 추정치로 고려한 BIPE(LAD)-추정량의 효율이 좋은 것으로 나타났다.

• 대한치과기공학회지
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• 제21권1호
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• pp.67-75
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• 1999

The purpose of this study is to evaluate the friction coefficients between abutment materials and clasp materials, and to an estimation formula for retention force. The coefficients of friction between three clasp materials and four abutment materials were measured under various conditions, polished and sandblasted and wet and dry. The measurement was repeated for each combination up to a total measurement of 1200 times. Estimation formula for retention force is measured as sum of two terms, which the one time is proportional to the product of friction coefficient ${\mu}$ and undercut u and the other term is proportional to u-squared. Two proportional coefficient were obtained by least square method. The results are as follows: 1. Friction coefficients were ranged from 0.08 to 0.53 under various conditions. 2. Friction coefficients of non-metal abutment materials are greater in wet conditions than dry conditions. 3. Friction coefficients of sandblasted clasp against abutment are greater than that of polished clasp. 4. Clasp retention force can be estimated with the model as F=$F_d(3.0{\mu}u+1.5u^2/h)$ with minor error.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권10B호
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• pp.1210-1215
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• 2011

이 논문에서는 다중경로 특성과 충격성 잡음이 있는 수중 통신 채널에 대해 확률밀도함수 정합 방법에 근거한 적응등화 알고리듬을 소개하고 결정 궤환을 적용한 확률밀도함수 정함 알고리듬을 제안하였다. 기존의 제곱평균오차 기반의 최소평균제곱 (LMS) 알고리듬은 수중통신 채널의 충격성 잡음과 다중경로 채널을 보상하지 못하는 현상을 보였다. 충격성 잡음에 효과적인 면역성을 보인 선형 확률밀도함수 정합 알고리듬도 열악한 다중경로 환경에서는 만족스럽지 못한 성능을 나타났다. 한편, 제안한 결정 궤환 구조의 비선형 확률밀도함수 정합 알고리듬은 수중 통신 채널의 다중경로 특성과 충격성 잡음에 대해 탁월한 강인성을 가짐을 모의실험을 통해 입증되었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권4호
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• pp.974-986
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• 2016

Reversible image watermarking, a type of digital data hiding, is capable of recovering the original image and extracting the hidden message with precision. A number of reversible algorithms have been proposed to achieve a high embedding capacity and a low distortion. While numerous algorithms for the achievement of a favorable performance regarding a small embedding capacity exist, the main goal of this paper is the achievement of a more favorable performance regarding a larger embedding capacity and a lower distortion. This paper therefore proposes a reversible data hiding algorithm for which a novel piecewise 2D auto-regression (P2AR) predictor that is based on a rhombus-embedding scheme is used. In addition, a minimum description length (MDL) approach is applied to remove the outlier pixels from a training set so that the effect of a multiple linear regression can be maximized. The experiment results demonstrate that the performance of the proposed method is superior to those of previous methods.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권1호
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• pp.310-317
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• 2022

The mass attenuation coefficient is the primary physical parameter to model narrow beam gamma-ray attenuation. A new machine learning based approach is proposed to model gamma-ray shielding behavior of composites alternative to theoretical calculations. Two fuzzy logic algorithms and a neural network algorithm were trained and tested with different mixture ratios of vanadium slag/epoxy resin/antimony in the 0.05 MeV-2 MeV energy range. Two of the algorithms showed excellent agreement with testing data after optimizing adjustable parameters, with root mean squared error (RMSE) values down to 0.0001. Those results are remarkable because mass attenuation coefficients are often presented with four significant figures. Different training data sizes were tried to determine the least number of data points required to train sufficient models. Data set size more than 1000 is seen to be required to model in above 0.05 MeV energy. Below this energy, more data points with finer energy resolution might be required. Neuro-fuzzy models were three times faster to train than neural network models, while neural network models depicted low RMSE. Fuzzy logic algorithms are overlooked in complex function approximation, yet grid partitioned fuzzy algorithms showed excellent calculation efficiency and good convergence in predicting mass attenuation coefficient.

• 전기학회논문지
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• 제62권4호
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• pp.554-561
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• 2013

In this paper, we introduce a modeling and a process simulator developed with the aid of pRBFNNs for activated sludge process in the sewage treatment system. Activated sludge process(ASP) of sewage treatment system facilities is a process that handles biological treatment reaction and is a very complex system with non-linear characteristics. In this paper, we carry out modeling by using essential ASP factors such as water effluent quality, the manipulated value of various pumps, and water inflow quality, and so on. Intelligent algorithms used for constructing process simulator are developed by considering multi-output polynomial radial basis function Neural Networks(pRBFNNs) as well as Fuzzy C-Means clustering and Particle Swarm Optimization. Here, the apexes of the antecedent gaussian functions of fuzzy rules are decided by C-means clustering algorithm and the apexes of the consequent part of fuzzy rules are learned by using back-propagation based on gradient decent method. Also, the parameters related to the fuzzy model are optimized by means of particle swarm optimization. The coefficients of the consequent polynomial of fuzzy rules and performance index are considered by the Least Square Estimation and Mean Squared Error. The descriptions of developed process simulator architecture and ensuing operation method are handled.

• 한국음향학회지
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• 제36권5호
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• pp.338-344
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• 2017

본 논문에서는 머리전달함수 보간 알고리즘을 제안하며, 특히 작은 크기의 측정 데이터를 다루는 경우를 고려한다. 제안하는 알고리즘은 머리전달함수의 음향학적 모델링에 기초하며, 모델링 계수를 추정함으로써 머리전달함수를 보간한다. 이 때 측정 위치의 개수가 부족할 경우 모델링 계수를 추정하는 것은 매우 어려우며, 따라서 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법을 이용하여 데이터를 확장함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법 기반의 데이터 확장 단계와, 최소자승법 기반의 모델링 계수 추정 단계의 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 CIPIC(Center for Image Processing and Integrated Computing) 머리전달함수 데이터베이스의 측정 데이터 중 일부를 이용한 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 약 1.5 dB ~ 4 dB의 최소 자승 오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.

• 한국수산과학회지
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• 제35권3호
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• pp.216-222
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• 2002

시계열자료가 가진 자기상관은 추정된 상관관계를 왜곡시키는 요인들 중의 하나로 작용한다. 회귀모형의 잔차항에 자기상관이 있는 지를 검정하기 위해 Durbin-Watson 통계량이 흔히 쓰인다. 잔차항에 자기상관을 가진 회귀모형의 효율성을 향상시키기 위해 yule-Walker 법, 비선형최소제곱법, 최우추정법 및 사전백색화법이 사용되어 왔다. 본 연구는 자기상관으로 인한 상관관계의 왜곡을 방지하기 위한 이들 방법들에 대해 고찰하였다. 사전백색화법을 제외한 앞의 3가지 방법을 20년간의 실제 시계열 자료에 적용하였으며 몬테카를로법을 이용하여 각 방법의 오차변이를 조사하였다. 각 방법의 평균잔차제곱분포의 경우, 최우추정법으로 추정된 평균잔차제곱이 가장 작았으며 분포 범위도 가장 작았으나 각 추정방법 사이에 유의한 차이가 발견되지는 않았다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.2819-2830
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• 2009

하중을 받는 구조 부재는 사용기간 동안 다양한 형태의 손상을 입는다. 실험을 통해 구조물의 안정성을 평가하기 위해서는 많은 노력과 비용이 들고, 경우에 따라서는 측정 불가능한 부분도 있으므로 이들 측정 자료의 빈약함과 오차는 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 정적자료와 동적자료를 사용하는 System Identification 기법에 의한 파라미터 추정과 손상 검색 알고리즘을 소개한다. 정적 자료와 동적 자료에 적합한 형태의 측정 오차를 고려하여 System Identification 기법의 방정식 오차함수와 응답 오차함수를 이용함으로써 트러스 구조물의 강성도와 손상을 추정하였고, 측정 자료가 빈약하고 오차가 포함되어 있는 손상된 구조물을 판단하기 위한 기준을 제시하기 위하여 몬테카를로 반복 시행에 근거한 측정치 섭동법을 수행하였다. 방정식 오차함수와 응답 오차함수에 다양한 형태의 오차를 첨가하여 시뮬레이션 환경에 맞는 오차의 형태를 추정한 결과 정적이나 동적 자료 모두 응답 오차함수에 의한 추정 결과가 방정식 오차함수를 이용한 것보다 월등함을 확인할 수 있었고, 응답 오차함수에 절대오차를 고려한 경우가 정확도면에서 가장 좋은 결과를 가져왔다. 부재의 형태에 따른 추정 오차를 비교한 결과 트러스의 복재가 현재에 비해 상대적으로 큰 편차가 발생하여 현재에 비하여 추정값의 정확성이 저하되었고, 주어진 하중 및 측정 조건에 민감하게 반응하지 못하는 부재는 손상 추정에서 손상의 유무를 결정하기가 쉽지 않다는 것을 알 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권4호
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• pp.515-525
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• 2010

본 논문에서는 패널회귀모형에서 회귀계수의 일반최소제곱추정량과 가중최소제곱추정량의 설계기반 성질을 살펴보았다. 복합표본이 주어진 경우에 두 추정량의 설계편향을 구하여 가중최소제곱추정량의 설계편향의 크기가 더 작음을 보였다. 또한 한국복지패널 데이터를 대상으로 모의실험을 실시하여 다음의 결과를 얻었다. 첫째, 일반최소제곱추정치의 상대편향이 가중최소제곱추정치의 상대편향보다 약 2배 정도 크게 나타났고 일반최소제곱추정치의 편향비가 더 크게 나타났다. 그리고 표본수가 증가하면 일반최소제곱 추정치의 상대편향은 완만하게 줄어든 반면 가중최소제곱추정치의 상대편향은 급속도로 줄어들었다. 둘째, 표본수가 증가하면 일반초소제곱추정치와 가중최소제곱추정치의 분산과 평균제곱오차는 모두 줄어들였다. 그러나 평균제곱오차에서 차지하는 편향제곱의 비율은 표본수가 증가할 때 일반최소제곱추정치에서는 증가하는 반면 가중최소제곱추정치에서는 감소하는 경향이 나타났다. 마지막으로 거의 모든 경우에 일반최소제곱추정치의 분산이 가중최소제곱추정치의 분산보다 작게 나타났다. 그리고 많은 경우에 일반최소제곱추정치의 평균제곱오차가 가중최소제곱추정치의 평균제곱오차보다 작게 나타났다. 그러나 표본수가 증가할수록 일반최소제곱추정치의 평균제곱오차가 가중최소제곱추정치의 평균제곱오차보다 커지는 경우가 늘어났다.