• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제7권1호
• /
• pp.119-128
• /
• 2000

This paper proposes a method for detecting interactions in a two-way layout with one observation per cell. The identification of interactions in the model is not clear for they are confounding with error terms. The $L_1$-Estimation is robust with respect to a y-direction outlier in linear model so we are able to estimate main effects without affection of interactions, If an observation is classified as an outlier we conclude it contains an interaction. An empirical study compared with a classical method is performed.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.490-495
• /
• 2015

As flying robots are becoming popular, there are increased needs to use themforsuch purposes as parcel delivery, serving in restaurants, and stage performances. To control flying robots such as quad copters, localization is essential. In order to properly position flying robots, many techniques are in development, including IR (infra-red)-based systemswhich catch markers on a flying robot in order that it can position itself. However, this technique demonstrates only short coverage. Furthermore, localization from inertial sensors diverges as time passes. For this reason, this paper suggests a TWR (two-way ranging) based positioning technique. Despite the weaknesses in currently available TWR system, this paper suggests a self-positioning and outlier detection technique in order to provide reliable position information with a faster update rate. The self-positioning system sends a shorter message which reduces wireless traffic. By detecting and removing outlier measurements, a positioning result with better accuracy is acquired. Finally, this paper shows that the suggesting system detects outlierssequentially from less than half the number of anchors in localization system according to the degree of outlier in measurement and the noise level. By performing an outlier algorithm, better positioning accuracy is acquired as shown in the experimental result.

• 응용통계연구
• /
• 제27권2호
• /
• pp.307-315
• /
• 2014

이상치 후보군을 검정할 때 일반적으로 정확한 검정 통계량의 분포가 존재하지 않는다. 이에 따라 전체 관찰치군에 대한 검정대신 개별 관찰치에 대한 검정을 수행하거나 실험에 의해 계산된 유의값을 사용하여 이상치 가설검정을 수행한다. 본 연구에서는 임의의 관찰치 집단 또는 이상치 탐지절차에 따라 이상치 후보로 탐지된 특정 관찰치 집단의 이상치 여부를 검정하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 기존의 이상치 탐지기법에서 사용되는 검정방법과 모의실험을 통해 검정력을 비교한다.

• 상하수도학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.159-167
• /
• 2019

In this paper the potential of the principal component analysis(PCA) technique for the application of detecting leaks in water pipe networks was evaluated. For this purpose the PCA was conducted to evaluate the relevance of the calculated outliers of a PCA model utilizing the recorded pipe flows and the recorded pipe leak incidents of a case study water distribution system. The PCA technique was enhanced by applying the computational algorithms developed in this study which were designed to extract a partial set of flow data from the original 24 hour flow data so that the effective outlier detection rate was maximized. The relevance of the calculated outliers of a PCA model and the recorded pipe leak incidents was analyzed. The developed algorithm may be applied in determining further leak detection field work for water distribution blocks that have more than 70% of the effective outlier detection rate. However, the analysis suggested that further development on the algorithm is needed to enhance the applicability of the PCA in detecting leaks by considering series of leak reports happening in a relatively short period.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
• /
• pp.173-179
• /
• 2000

Genetic algorithm(GA) is applied for detecting multiple outliers. GA is a heuristic optimization tool solving for near optimal solution. We compare the performance of GA and the other diagnostic measures commonly used for detecting outliers in regression model. The results show that GA seems to have better performance than the others for the detection of multiple outliers.

• 응용통계연구
• /
• 제34권3호
• /
• pp.507-521
• /
• 2021

고차원 자료에서 이상치를 탐지하기 위해서는 변수를 선별해야 할 필요성이 있다. 이상치 탐지에 적합한 정보가 종종 일부 변수에만 포함되어 있기 때문이다. 많은 수의 부적합한 변수가 자료에 포함될 경우 모든 관측치의 거리가 비슷해지는 집중효과가 발생하고 이로 인해 모든 관측치의 이상정도가 비슷해지는 문제가 발생하게 된다. 부분공간 이상치 탐지기법은 전체 변수 중 이상치 탐지에 적합한 변수들의 집합을 선별하여 관측치의 이상정도를 측정함으로써 이러한 문제를 극복한다. 본 논문은 대표적인 부분공간 이상치 탐지기법을 부분공간 선정 방식에 따라 세가지 유형으로 분류하고 각 유형에 속한 방법론을 부분공간 선정 기준과 이상 정도 측정 방식에 따라 요약한다. 더하여, 부분공간 이상치 탐지기법들을 적용할 수 있는 컴퓨팅 프로그램을 소개하고 집중효과에 대한 간단한 가상 실험과 자료 분석 결과를 제시한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제26권5_6호
• /
• pp.1133-1138
• /
• 2008

A general method of detecting outliers based on a change of likelihood by using the influence function is suggested. It can be applied to all kinds of distributions that are specified by parameters. For the multivariate normal case, specific computations are made to get the corresponding conditional influence function. A numerical example is provided for illustration.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제2권2호
• /
• pp.184-197
• /
• 1995

An objective and one-step detection procedure of multiple outliers is suggested by using the gaps of the order statistics. The detection procedure can be used as a routine outlier detection method of a statistical analysis computer program. The procedure is applied to some examples including the data selected by Kitagawa.

• 품질경영학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.55-64
• /
• 1993

This article is concerned with procedures for detecting one or more outliers or influential observations in a linear regression model. A test procedure, based on recursive residuals is proposed and developed The power of the test procedure to identify one or more outliers is investigated through simulation, and its relevance to the number and configuration of the outlier.

• 응용통계연구
• /
• 제35권3호
• /
• pp.395-406
• /
• 2022

본 논문에서는 장기 종속 다변량 시계열 자료에 대한 이상점 탐지 기법을 연구한다. 기존 다변량 시계열 이상점 탐지 방법은 단기 종속 시계열 모형인 VARMA에 기반한 방법으로, 장기억성을 띈 다변량 시계열 자료에는 적합하지 않다. 자기회귀 모형을 통해서 장기 종속성, 즉 장기억성을 고려하기 위해서는 높은 차수의 모형이 필요하고, 이는 곧 추정의 불안성으로 이어지기에 장기억성을 효율적으로 다룰 수 없기 때문이다. 따라서, 본 논문은 이러한 문제를 보완하고자 VHAR 구조에 기반한 이상점 탐지 방법을 제시하고자 한다. 또한 더욱 정확한 추론을 위해서 로버스트한 방법을 이용하여 VHAR 계수를 추정하였고 이를 활용하여 이상점을 탐지하였다. 모의실험 결과 우리가 제안한 방법론이 기존 VARMA에 기반한 방법론보다 이상점 탐지에 더 효과적임을 살펴볼 수 있었다. 주가지수에 대한 실증자료 분석에서도 기존의 방법론은 탐지하지 못하는 추가 이상점을 찾음을 확인할 수 있었다.