Quantile regression is widely used in many fields based on the advantage of providing an efficient tool for examining complex information latent in variables. However, modern large-scale and high-dimensional data makes it very difficult to estimate the quantile regression model due to limitations in terms of computation time and storage space. Divide-and-conquer is a technique that divide the entire data into several sub-datasets that are easy to calculate and then reconstruct the estimates of the entire data using only the summary statistics in each sub-datasets. In this paper, we studied on a variable selection method using Bayes information criteria by applying the divide-and-conquer technique to the penalized quantile regression. When the number of sub-datasets is properly selected, the proposed method is efficient in terms of computational speed, providing consistent results in terms of variable selection as long as classical quantile regression estimates calculated with the entire data. The advantages of the proposed method were confirmed through simulation data and real data analysis.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.11
no.2
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pp.61-70
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1987
미지의 조작량이나 매우 큰 외란이 입력으로 작용하고 있는 동력시스템의 정도 높은 상태를 추정하려면 상태추정에 앞서 시스템의 입력추정이 요구된다. 본 논문에서는 간략형 칼만필터 (SKF:Simplified Kalman Filter)를 이용하여 운동하고 있는 목표물의 상태추정을 행함과 동시에 기동탐지자 (Maneuvering Detector)와 입력추정자 (Input Estimator)에 의해 시스템의 입력을 추정하고 이것에 의하여 SKF의 추정치를 보정해줌으로써 입력이 미지인 동적 시스템의 상태추정에 있어서 추정정도를 개선하는 방법을 제안하며 디지탈계산기를 이용한 시뮤레이션을 통하여 본 방법의 유효성을 밝힌다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.995-996
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2013
본 연구에서는 스마트폰을 이용하여 사용자의 활동상태를 추정할 수 있는 안드로이드 기반의 어플리케이션을 구현하였다. 이는 추가적인 센서를 사용하지 않고 항시 휴대하는 스마트폰을 이용함으로써 착용형의 시스템과 비교하여 사용자의 불편함을 최소화하여 활동상태를 추정할 수 있다. 이를 위하여 스마트폰 내부에 내장된 3축가속도센서 각 축의 변화량을 추출하였으며, 각 축에 대한 변화량과 활동량이 비례하여 나타나는 것을 이용하여, 변화량을 크기로 변환하는 SVM(Single Vector Magnitude)을 계산하였다. 또한 SVM의 절대값을 시간에 적분한 ISVM(Integral Single Vector Magnitude)을 통해 활동량을 정량화 하였으며, 천천히 걷기와 빠르게 걷기, 뛰기, 서있기로 이루어진 실험을 통해 활통상태 분류를 하였다. 또한 그 결과를 실시간으로 모니터링하기 위한 스마트폰 어플리케이션을 구현함으로써 추가적인 설비 없이 활동상태를 추정하였다.
Kim, Dae-Gon;Kim, Song-Ju;Yoo, Cheol-Jung;Chang, Ok-Bae
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06d
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pp.560-565
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2007
본 논문에서는 H.264 동영상 표준의 가변 움직임 블록을 위한 고속 움직임 예측 기법을 제안한다. 움직임 예측은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 움직임 예측과정에서 정수배 화소 단위에서의 탐색에 비하여, 부화소 단위까지의 움직임 추정은 실제 움직임 벡터를 찾아낼 수 있지만, 이를 구하기 위한 계산량이 늘어나는 문제가 있다. 본 논문에서는 기준점을 기준으로 기준점으로부터 $\pm1$ 화소 내에서 두 번째로 작은 오차 값이 있는 특성 및 부화소 단위의 화소 보간 특성을 이용하여 움직임 추정 과정에서 탐색점을 줄임으로써 연산 처리 속도를 증가시키고, 계산의 복잡도를 줄이는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법에서는 정수 화소 단위에서의 가장 작은 SATD를 갖는 점과 참조 영상으로부터 추출한 PMV를 비교하여 기준점을 정한 후, 기준점 주위의 8개의 화소 위치 가운데 두 번째로 SATD값이 작은 점을 찾아 해당 방향으로 1/2 화소 단위의 움직임 추정을 수행하였고, 1/4 화소 단위에서도 1/2 화소단위에서 두 번째로 SATD가 작은 점 방향으로 움직임 추정을 실행하였다. 그 결과 기존의 JM에서 사용한 고속 움직임 예측 알고리즘에 비해 PSNR값에 큰 변화가 없고, 움직임 벡터 예측 시간 면에서 약 18%의 시간을 줄이는 결과를 보였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.10A
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pp.1480-1493
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1999
본 논문에서는 DCS 1800 시스템에서 수신단의 성능을 개선시킬 수 있는 새로운 연판정 출력 등화 기법과 등화기 구조를 제안한다. 먼저 최적 연판정 출력 알고리듬(OSA : Optimum Soft-output Algorithm)의 계산량을 크게 줄이면서도 준최적의 성능을 유지하는 간략화된 최대 사후 확률 검파 기법을 제안한다. 그리고 부정확한 채널 추정값을 보정 할 수 있는 채널 추정 방식을 사용하고, 적응 채널추정 기법과 효율적으로 결합시킬 수 있는 새로운 등화기 구조를 노말 버스트의 특징을 이용하여 설계한다. 성능의 실험은 JTC 채널 모델을 이용하여 이루어졌으며, 본 논문에서 제안한 간략화된 최대 사후 확률 검파 연판정 출력 등화 알고리듬은 적은 계산량에도 불구하고, 기존의 최적 OSA의 비슷한 성능을 유지한다. 또한, 경판정 출력 비터비 등화 알고리듬에 비해서는 3~7dB의 성능 이득을 가지며, 간략화된 연판정 출력 비터비 등화 기법에 비해서는 0.5~3dB까지의 성능 이득을 나타낸다. 또한 채널의 변화 속도가 빠른 경우, 제안된 양방향 등화 구조는 기존의 순방향만을 이용하는 등화 구조에 비하여 커다란 성능 이득을 가진다. 즉, 기존의 순방향만을 이 淪求\ulcorner등화 구조를 사용한 등화기는 오차 성능의 정체 현상을 나타내지만, 양방향 등화 구조를 사용한 등화기는 오차 성능의 정체 현상을 보이지 않음을 확인할 수 있다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.3
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pp.2172-2177
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2015
The DF-MZEP-CME (decision feedback - maximum zero-error probability for constant modulus errors) algorithm that makes the probability for constant modulus error (CME) close to zero and employs decision feedback (DF) structures shows more improved performance in channel distortion compensation. However the DF-MZEP-CME algorithm has a computational complexity proportional to a sample size for probability estimation and this property plays a role of an obstacle in practical implementation. In this paper, the gradient of DF-MZEP-CME is proposed to be estimated recursively and shown to solve the computational problem by making the algorithm independent of the sample size. For a sample size N, the conventional method has 10N multiplications but the proposed has only 20 regardless of N. Also the recursive gradient estimation for weight update is kept in continuity from the initial state to the steady state without any error propagation.
Park, Seong-Mo;Ryu, Tae-Kyung;Jung, Yong-Jae;Moon, Kwang-Seok;Kim, Jong-Nam
Journal of Korea Multimedia Society
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v.13
no.7
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pp.991-999
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2010
In this paper, we propose a fast motion estimation algorithm for video encoding. Conventional fast motion estimation algorithms have a serious problem of low prediction quality in some frames. However, full search based fast algorithms have low computational reduction ratio. In the paper, we propose an algorithm that significantly reduces unnecessary computations, while keeping prediction quality almost similar to that of the full search. The proposed algorithm uses distribution probability of motion vectors and adaptive search patterns and block matching criteria. By taking different search patterns and error criteria of block matching according to distribution probability of motion vectors, we can reduces only unnecessary computations efficiently. Our algorithm takes only 20~30% in computational amount and has decreased prediction quality about 0~0.02dB compared with the fast full search of the H.264 reference software. Our algorithm will be useful to real-time video coding applications using MPEG-2 or MPEG-4 AVC standards.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.599-603
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2012
본 연구에서는 부정류 계산 모형을 이용한 확률 홍수량 및 홍수위 산정 방법을 개발하고, 이를 한강 살리기 사업이 진행 중인 남한강 구간에 적용하였다. 우선 한강 살리기 사업 전과 후의 하도에 대하여 부정류 계산 모형을 각각 수립하였으며, 과거 발생한 홍수사상을 조사하였다. 사업 전 모형과 최근에 발생한 홍수사상을 이용하여 모형의 보정 및 검증을 실시하고, 추정된 매개변수를 사업 후의 하도에 대한 모형에 적용하였다. 대상 유역에 과거 발생한 홍수사상을 사업 후 모형으로 모의하여 각 홍수사상 별로 최대 홍수량 및 홍수위를 계산하였다. 이때 최대 홍수량 모의 결과들을 빈도해석 대상 자료군으로 사용하여, 연최대치 계열이나 부분 시계열에 대하여 빈도해석을 통하여 확률 홍수량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 장기간의 관측자료의 확보가 어려운 국내의 현실을 고려하여, 부분 시계열의 빈도해석 방법을 사용하여 확률 홍수량을 산정하였다. 다음으로 부정류 계산모형의 모의 결과인 최대 홍수량 및 홍수위 자료를 회귀분석하여 수위-유량 관계식을 유도하고, 각 빈도별 확률 홍수량을 관계식에 대입하여 확률 홍수량에 대응하는 확률 홍수위를 산정하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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1991.07a
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pp.144-155
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1991
본 연구에서는 유출모형을 구성하기 위한 작업의 일환으로 유역의 제반특성을 고려하여 시간에 따라 강우강도가 변화하는 부정강우사상(unsteady rainfall)에 대한 침투량과 초과우량을 산정하는 강우침투모형을 유출모형의 부프로그램으로서 개발하였다. 과거에 제안되었던 침투량 산정방법을 조사하여 강우침투모형을 구축하는데 적합한 침투량 산정 방법으로서 Chu가 제안한 단층균질토양의 유역에서 부정강우사상에 대한 침투량을 산정하는 Green-Ampt 변형방법을 선정하였다. Green-Ampt 방정식의 매개변수인 토양수분부족량의 추정에 필요한 토양수분함량을 산정하기 위하여 단순선행토양수분모형을 응용하여 토양수분의 변화를 추정하였으며 지표면에서의 담수 유무에 따라서 침투량과 초과우량을 산정하고 토양수분을 산정하는 프로그램을 구성하였다. 선정된 적용대상유역의 강우자료와 Green-Amp 방정식의 매개변수 추정치를 사용하여 계산된 유출량과 실측유출량을 비교함으로써 프로그램의 적정성을 검토하였다.
This paper presents a new fast motion estimation algorithm for multi-reference frames. We first analyze the experimental results of the successive elimination algorithm, which is a fast version of full search algorithm, being applied to Multi-reference frames. Based on the analysis, a new scheme for alleviating its computational burden is introduced. In the proposed method, the motion vector for the immediately previous reference frame is found by applying the successive elimination algorithm, while the motion vector for other reference frames is estimated by extrapolation of the already obtained motion vector. Adaptively restricting the motion search area to the local area centered on the estimated motion vector, the proposed method provides dramatic computational complexity reduction but slight quality degradation. The proposed method is evaluated by experiments for some image sequences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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