The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.7
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pp.1860-1868
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1998
A simple postprocessing algorithm is proposed to reduce the blocky artifacts of Block Discrete Cosine Transform (BDCT) coded images. Since the block noise is mostly antisymmetric relative to the block boundaries, we model the blocky noise as one-dimensional antisymmertric functions made by superposing DCT basis functions. observing the frequency characteristics of the noies model, we approximate its high frequency components as those of step functions. Then the proposed postprocessing algorithm eliminates the carefully selected high frequency components of step functions in the one-dimensional sN-point DCT domain, when the encoding block size is $N\;{\times}\;N$. It is shown that the proposed algorithm can also be performed in the spatial domain without computational burden of transforms. The experimental results show that the proposed algorithm well reduces the blocky artifacts in both subjective and objectie viewpoints.
Gui Rae Jo;Beomsu Baek;Young Soon Kim;Dong Hoon Lim
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.1-11
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2023
Breast cancer is the disease that affects women the most worldwide. Due to the development of computer technology, the efficiency of machine learning has increased, and thus plays an important role in cancer detection and diagnosis. Deep learning is a field of machine learning technology based on an artificial neural network, and its performance has been rapidly improved in recent years, and its application range is expanding. In this paper, we propose a DNN-SVM hybrid model that combines the structure of a deep neural network (DNN) based on transfer learning and a support vector machine (SVM) for breast cancer classification. The transfer learning-based proposed model is effective for small training data, has a fast learning speed, and can improve model performance by combining all the advantages of a single model, that is, DNN and SVM. To evaluate the performance of the proposed DNN-SVM Hybrid model, the performance test results with WOBC and WDBC breast cancer data provided by the UCI machine learning repository showed that the proposed model is superior to single models such as logistic regression, DNN, and SVM, and ensemble models such as random forest in various performance measures.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.669-673
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2008
본 연구에서는 식생 하층 및 상층영역의 층평균 유속 및 유속 분포에 관련한 모형을 제시하였다. 제안된 모형을 정상류 흐름에 적용할 경우, 수심, 경사, 식생밀도, 식생높이와 같은 기본조건만을 이용하여, 각 층의 평균유속 뿐만 아니라 유속 분포를 산정할 수 있다. 모의 식생 및 레이저 도플러 유속계를 이용한 실내 수리실험을 수행하여 제안식의 적용성 및 정확성을 파악하였고, 기존 문헌 자료의 유속 및 식생 자료를 이용하여 범용성을 확인하였다. 분석 결과 본 연구에서 제시된 제안식이 비교적 정확하게 각 식생층의 평균유속을 산정하는 것으로 나타났으며, 식생조건 및 흐름조건의 변화에 따른 조도계수의 변화 양상에 대해 살펴보았다.
In this paper, we consider the HB estimators of small area means with repeated survey. mao and Yu(1994) considered small area model with repeated survey data and proposed empirical best linear unbiased estimators. We propose a hierachical Bayes version of Rao and Yu by assigning prior distributions for unknown hyperparameters. We illustrate our HB estimator using very popular data in small area problem and then compare the results with the estimator of Census Bureau and other estimators previously proposed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.1418-1423
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2004
본 연구에서는 유연한 식생이 식재된 개수로흐름에서의 유속분포 예측 모형을 제시하였다. 유속의 산정은 Klopstra 등(1997)이 제안한 해석해를 이용하였으며, 식생의 변형은 Tsujimoto 등(1996)이 사용한 외팔보 이론을 적용하여 해석하였다. 제안한 모형의 검증을 위하여 수리실험을 실시하였다. 검증실험에서 유속의 측정은 micro-ADV를 이용하였으며, 수위는 servo형 수위계를 이용하였다. 검증 실험 걸과 본 연구에서 제안한 모형이 식생층에서는 비교적 정확하게 유속을 예측하였으며, 수면층에서는 실험값보다 다소 작게 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 유속예측 모형은 향후 식생된 개수로흐름의 부유사 농도분포 예측의 중요 매개변수인 와확산계수 등의 예측에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실용적 체계신뢰성에 기초한 강사장교의 안전도평가를 위한 체계적인 모형을 제안하였다. 공용중인 강사장교의 시스템 안전도평가를 위하여 요소신뢰성해석을 위한 케이블, 주형 그리고 주탑의 한계 상태모형과 각 요소들간의 조합파괴를 포함하는 주파괴경로를 정의할 수 있는 체계신뢰성해석 모형을 제안하였다. 요소신뢰성해석을 위한 수치해석기법으로는 AFOSM(Advanced First Order Second Moment) 방법을 사용하였고, 체계신뢰성해석을 위해서는 부분 ETA(partial Event Tree Analysis) 모형을 사용하였다. 제안된 방법의 타당성을 고찰하기 위하여 진도대교의 안전도 평가에 적용하였다. 부분 ETA 모혀을 사용한 체계신뢰성 평가 방법은 기존의 요소신뢰성 방법에 비해 구조물의 여용성을 충분히 반영하는 상당히 합리적이며 실제적인 결과를 보여주는 실용적인 방법으로 판단된다.
AIP를 설정하는 방법에서는 국가에 따라 일부 차이를 보이고 있지만, 본 고에서는 종주국이라 할 수 있는 영국에서의 최소비용대체법을 사용한 한계가치 산출방식을 사용하여 2011년에 주파수 재할당 대상이 되는 800MHz 대역을 대상으로 모형을 제시하고 적용결과를 분석하였다. 먼저 추가주파수를 사용하는 시스템과 주파수 대신 기지국 투자를 추가하는 시스템의 비교를 통하여 두 시스템간 셀간 면적비를 기준으로 한계가치를 도출하는 모형을 제안하고, 새로 도입될 기술인 LTE의 시스템 성능을 평가할 수 있는 시스템 레벨 시뮬레이터를 3GPP에서 제안하고 있는 이동통신 시스템 환경 및 요구조건에 따라 제작하였으며, 이 시뮬레이터를 바탕으로 시스템 도입 지역 또는 운영 주파수 대역에 따라 시뮬레이션을 통하여 시스템 용량을 산출하였다. 마지막으로 제안된 한계가치 모형과 시뮬레이션 결과를 결합하여 최종적으로 한계가치 산정의 기준이 될 추가기지국의 규모를 추정할 수 있는 모델을 제시하였다.
신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.
베이지안 다중 검정방법(multiple hypothesis test)은 여러 통계모형에서 성공적인 결과를 주는 것으로 알려져있다. 일반적으로, 베이지안 가설검정은 고려중인 모형에 대한 사후확률을 계산하여 가장 높은 확률은 갖는 모형을 선택하기 때문에 귀무가설의 기각여부에만 관심을 가지는 고전적인 분산분석 검정과는 달리 좀 더 구체적인 모형을 선택할 수 있는 장점이 있다. 이 논문에서는 독립이면서 로그정규분포를 따르는 K($\geq$3)개 모집단의 모수에 대한 가설 검정방법으로 O’Hagan(1995)이 제안한 부분 베이즈 요인을 이용한 베이지안 방법을 제안한다. 이 때 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포를 사용한다. 제안한 검정 방법의 유용성을 알아보기 위하여 실제 자료의 분석과 모의 실험을 이용하여 고전적인 검정방법과 그 결과를 비교한다.
Proportional hazards model has been widely used for analyzing survival data. This article reviews some well-known goodness-of-fit tests for proportional hazards model. Simulation studies also provide some insights into the properties of these test statistics across several types of survival distributions and degerees of censorship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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