• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2561-2563
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• 2003

본 논문은 비-스플라인(B-spline) 보간법을 이용한 영상의 변환에 대하여 논한다. 국소적인 영상의 정보나 세분화된 영상의 정보를 얻기 위해 영상의 확대 변환이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 확대 변환을 위해 선형 (linear), 큐빅 (cubic), 인근치 (nearest neighbour)등의 보간법 [2]과 비-스플라인(B-Spline) 보간법[1][3][4]을 적용하였다. 실험을 통하여 비-스플라인 보간법이 현재 많이 사용되고있는 인근치 보간법, 선형 보간법, 큐빅 보간법들 보다 상대적으로 우월한 영상의 질을 가져옴을 보였다. 결론적으로, 영상의 기하학적 변환에 있어 기존의 세 가지 보간법들 보다 비-스플라인 보간법을 사용한 경우에 더 좋은 결과를 가지며, 비-스플라인 함수의 차수가 고차로 갈수록 영상의 질이 향상됨을 알 수 있다. 렌즈 등에 의한 왜곡현상을 가지고 있는 위성 사진이나 의료 영상을 기하학적 변환을 통하여 보정하는데 비-스플라인 보간법을 적용할 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.3
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• pp.543-553
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• 2005

Linear logistic regression is one of the most widely used method for credit scoring in credit risk management. This paper deals with credit scoring using splines based on Logistic regression. Linear splines and an automatic basis selection algorithm are adopted. The final model is an example of the generalized additive model. A simulation using a real data set is used to illustrate the performance of the spline method.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.20 no.1
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• pp.85-92
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• 2002

The calculation of earthwork plays a major role in plan or design of many civil engineering projects, and thus it has become very important to advanced the accuracy of earthwork calculation. Current methods used for estimating the volume of pit excavation assumes that the ground profile between the grid points is linear(trapezoidal rule), or nonlinear(simpson's formulas). Generally speaking, the nonlinear profile formulas provide better accuracy than the linear profile formulas. However, all the formulas mentioned have a common drawback to ground profile, such as sharp corners or the grid points of any two straight lines. In this paper, we propose an algorithm of finding a spline surface which interpolates the given data and an appropriate method to calculate the earthwork. We present some computational results showing that our proposed method provides better accuracy than Chen and Lin's method.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.9 no.1
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• pp.29-36
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• 1998

A Simple, closed form expression is derived for a linear smoothing spline by Eubank (1994, 1997). We introduced his estimater and studied how well examples are fitted to this estimator with the values of minimum generalized cross validation.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.16 no.4
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• pp.19-24
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• 2002

항만공사같은 대규모의 매립공사에서 토공작업은 총공사비의 상당한 비중을 차지하므로 경제적인 시공을 위하여 절.성토량은 정확하게 계산되어야 한다. 따라서 본 연구는 주어진 3차원 표고데이터를 지나는 스플라인 곡면을 구하는 알고리즘을 제시함으로써 좀더 정확한 토공량 계산식의 결정을 목표로 한다. 스플라인에 대한 흥미로운 수학적 결과는 무척 많지만 본 연구에서는 스플라인 곡면을 기술하고 또, 그것을 이용하여 토공량 계산을 위한 알고리즘개발을 목표로 하기 때문에 알고리즘과 프로그래밍에 필요한 수학적 내용을 기술하며 그 수치적 계산결과는 Maple 프로그램을 이용하였다. 그리고 정확도를 비교하기 위하여 기존의 방법인 선형점고법, Chamber법, Chen과 Lin의 이론을 컴퓨터프로그램하여 본 연구에서 제시된 방법과 정확도를 비교, 분석한다. 아울러 각 이론식의 결과에 대한 보다 정확한 검사를 위하여 x, y 함수식을 이용한 실험지형을 인위적으로 만들었으며 그 때의 값을 기준값으로 하였다. 따라서 실험수치지형에 대한 기준값이 절대값에 가까우므로 각 토공량식들의 오차규명을 보다 명확하고 확실하게 비교할 수 있도록 하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.5
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• pp.479-491
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• 2004

Location information of mobile objects is applied to vehicle tracking, digital battlefields, location based services, and telematics. Their location coordinates are periodically measured and stored in the application systems. The linear function is mainly used to estimate the location information that is not in the system at the query time point. However, a new method is needed to improve uncertainties of the location representation, because the location estimation by linear function induces the estimation error. This paper proposes an application method of the cubic spline interpolation in order to reduce deviation of the location estimation by linear function. First, we define location information of the mobile object moving on the two-dimensional space. Next, we apply the cubic spline interpolation to location estimation of the proposed data model and describe algorithm of the estimation operation. Finally, the precision of this estimation operation model is experimented. The experimentation comes out more accurate results than the method by linear function, although the proposed location estimation function uses the small amount of information. The proposed method has an advantage that drops the cost of data storage space and communication for the management of location information of the mobile objects.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.9
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• pp.1373-1381
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• 2010

Current flight maneuver diagram used by pilots is based on 2D spatial presentation, so it has limitation on display 3D flight information and hard to understand it instinctively. Flight animation authoring tools for this diagram are complex to use and lack useful features like non-linear editing of flight path and real-time interactivity on multiple aircrafts. This research focuses on 3D flight path generation method in the animation system for flight maneuver education. This research combines initial sketch input on 2D diagram with the thrust of an aircraft to generate 3D linear spline as close as to real flight. Using suggested linear spline creation method, the flight path can be visualized, edited, and animated in real-time at the flight maneuver briefing and debriefing.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.285-288
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• 2003

신용위험 관리에서 필수적인 방법론이 스코어 카드이며 이를 작성하는 데에 있어서 널리 쓰이는 방법 중의 하나가 로지스틱 회귀분석이다. 본 논문에서는 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 소개하고자 한다. 최종 스코어 카드는 연속형 변수를 범주형 변수화 하므로 조각 선형 스플라인을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 성 능을 규명 하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.371-381
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• 2000

In this paper, we describes smoothing spline in nonparametric regression and some asymptotic results for estimates of the regression cofficients in the parametric part were biased on semi parametric regression estimator.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.5 no.2
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• pp.181-192
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• 1992

We consider the estimation of the regression surface in generalized linear models based on tensor-product B-splines in a data-dependent way. Our approach is to use maximum likelihood method to estimate the regression function by a function from a space of tensor-product B-splines that have a finite number of knots and are linear in the tails. The knots are placed at selected order statistics of each coordinate of the sample data. The number of knots is determined by minimizing a variant of AIC. A numerical example is used to illustrate the performance of the tensor spline estimates.