• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.297-310
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• 2002

Liang과 Zeger는 이산형 혹은 연속형 반복측정자료를 분석하기 위한 일반화 추정방정식 (GEE)을 제안하였다 GEE모형은 범주형 반복측정자료의 모형으로 확장될 수 있으며, 이 GEE추정량은 대표본인 경우 다변량 정규분포를 따른다. 그러나 GEE는 대표본근사이론에 기초한다. 본 논문에서는 소표본인 경우 반복 측정된 순서자료에 대한 GEE추정량의 성질을 연구한다. 우리는 두가지 방법을 사용하여 두그룹의 반복 측정된 순서자료를 생성하며 모의실험을 통하여 소표본인 경우 여러 개 범주를 갖는 순서반응 자료에 대하여 GEE추정량의 1종 오류율, 검정력, 상대효율, 두 그룹의 표본크기가 다를 경우 효과, 그리고 분산 추정량의 성질등을 연구한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.55-60
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• 2020

본 논문에서는 우선순위와 문턱치를 가지고 최적 후보의 조기 탐지를 이용한 움직임 추정의 고속 블록 매칭 알고리즘을 제안한다. 전 영역 탐색(full search) 알고리즘의 계산량을 줄이기 위해 많은 고속 움직임 추정 알고리즘이 발표되었지만, 여전히 움직임 추정 성능을 향상시키기 위한 많은 연구가 보고되고 있다. 제안된 알고리즘은 이전 부분 매칭 오류에서 우선순위가 높은 각 후보에 대한 블록 매칭 오류를 계산한다. 제안된 알고리즘은 대부분의 기존 고속 블록 매칭 알고리즘에 추가적으로 적용하여 속도를 높일 수 있다. 그렇게 함으로써 최소 오류 지점을 조기에 찾고 불가능한 후보에 대한 불필요한 계산을 줄임으로써 속도를 높일 수 있다. 제안된 알고리즘은 전 영역 탐색 알고리즘과 동일한 예측 화질을 가지면서 기존의 고속 무손실 탐색 알고리즘보다 적은 계산을 사용한다. 실험결과로서, 제안된 알고리즘은 예측 화질 저하 없이 PDE 및 전 영역 탐색 방법의 계산에 비해 30 ~ 70%까지 줄일 수 있으며, 다른 고속 손실 알고리즘을 사용하면 더욱 감소시키는 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권3A호
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• pp.207-213
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• 2006

본 논문은 반복 부분을 이용하여 단지 유효한 부호어만을 검색함으로서 RA 부호의 최소 거리를 구하기 위한 계산량을 줄인다. LDPC 부호도 RA 부호와 같이 반복 부분을 가지므로 제안된 알고리즘은 LDPC 부호의 최소거리 계산에도 적응된다. 최소 거리는 높은 신호대 잡음비에서 부호의 성능을 결정한다. 따라서 오류 마루를 추정하는 것을 가능하게 한다. 제안된 알고리즘은 부호 구조에 어떠한 제한도 두지 않고 최소 거리를 구할 수 있다. 실제적 의미가 있는 큰 길이의 인터리버를 가진 LDPC 부호와 RA 부호의 최소 거리가 본 논문에서 구해지며 이에 따른 오류 마루를 구하며 또한 이 오류 마루는 반복 복호의 성능과 비교된다.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.145-152
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• 2003

본 논문에서는 인식 단위로서의 개개의 은닉 마코프 모델 (HMM: Hidden Markvo Model)에 대응하는 가중치를 도입하여 HMM출력 스코어는 HMM출력 확률과 HMM 가중치의 곱으로 표현된다고 가정하고 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법과 유사하게 HMM 가중치를 반복적으로 훈련하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 오인식 척도에 대해 차분 (delta) 계수를 정의하고 이를 이용하여 HMM 가중치를 반복하여 훈련하는 방법이다. 이러한 방법은 HMM 가중치의 합을 HMM 개수의 총합으로 제한함으로써 기존의 파라미터 추정 방법과 비터비 (Viterbi) 알고리즘에 큰 변화 없이 음성 인식에 효과적으로 적용될 수 있다. 제안된 방법은 기존의 분할 (segmental) 최소 분류 오류훈련 방법과 비교하여 추정하는 파라미터의 개수가 감소되었으며 훈련 모델의 최적 상태열을 이용한 경도 계산 과정이 포함되지 않음으로써 계산량을 효과적으로 단축할 수 있다. HMM가중치를 이용한 HMM기반의 음성 인식기의 성능 평가를 위해서 단독 숫자음 인식 실험을 실시하였다. 실험적 결과들은 HMM 확률 보정을 이용한 음성 인식 시스템이 베이스라인 시스템보다 음성 인식 성능이 더 우수함을 보여준다. 제안된 방법은 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법에 비하여 구현하기 간편한 반면에 더욱 우수한 음성 인식 성능 향상을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.325-327
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• 2001

본 논문은 온라인 문자 인식을 연속 밀도 HMM의 구조의 최적화 문제를 다룬다. 최적이란 최소한의 모델 파라미터를 사용하여 최소한의 오류를 허용하는 것이라고 정의할 수 있다. 본 연구에서는 HMM 구조의 최적화를 위해 Bayesian 모델 선택 방법론을 사용한다. 먼저 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Criterion)을 적용해보고, 그것을 HMM의 복잡한 구조에 적합하도록 본 논문에서 제안한 HBIC(HMM-Oriented BIC)와 비교해본다. BIC는 모델의 사전 확률 분포를 추정하지 않고 다변량 정규분포라고 가정하는데 비해 HBIC는 모델의 각 파라미터로부터 사전 확률을 추정한 후 그것들을 사용함으로써 더 좋은 결과를 얻도록 한다. 실험 결과 BIC와 HBIC 둘 다 기존 방법보다 모델의 파라미터 수를 현저히 감소시킴을 확인했고, HBIC가 BIC에 비해 더 적은 수의 파라미터를 사용해도 비슷한 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.771-774
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• 2002

에러 발생율이 높은 이동 통신 채널 환경에서는 부호화된 비디오 스트림 전송시 발생된 채널 에러는 비디오 화질에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서 현재 널리 사용되고 있는 H.263 부/복호화기에서 전송도중 에러가 발생했을 경우 추가적인 데이터 삽입 없이 효율적으로 에러를 은닉할 수 있는 기법에 관하여 제안하였다. 특히, 영상신호는 대개 인트라 픽쳐와 인터 픽쳐로 크게 구분되는데, 이들 중 부호화된 스트림에서 발생빈도가 놀은 인터 픽쳐에 대한 오류은닉을 우선적으로 목표로 하였다. 인터 프레임 픽쳐에서 DFD나 움직임벡터 손실시, 정확히 복원된 손실된 매크로블럭에 인접한 주변 픽셀 4*4을 이용해서 이전픽쳐에서 움직임벡터을 추정하고, 추정된 움직임 벡터을 가지고 손실된 매크로블록을 복원한다. 이때 주변블럭의 움직임벡터 추정시 소요되는 계산량은 충분히 디코더측에서 수용한다는 전제하에서 실험하였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제6권2호
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• pp.1-32
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• 2005

출구조사에서 투표소 추출방법은 출구조사의 정확성을 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 대표구 추출법을 대신할 수 있는 정렬계통추출법을 제안하고 그 활용 가능성 및 효율성을 분석한다. 아울러 제시된 정렬계통추출법을 사용하는 경우 추정량의 표본추출오차(sampling error)가 어느 정도 되며, 원하는 목표 오차를 만족하기 위한 표본크기를 결정하는 문제를 고려한다. 2004년 17대 총선 개표자료를 토대로 경험적인 분석을 통해 제시된 정렬계통추출법이 기존의 대표구 추출법에 비해 평균예측오차 관점에서 효율적이라는 사실을 규명하고, 기존의 출구조사에서 표본크기 및 추정오차를 해석하는 과정에서 발생하는 오류를 집락효과를 이용해 설명했다. 아울러 제안한 정렬추출법에서 얻어지는 추정량의 분산을 구하고, 설계효과 개념을 이용해 표본크기 결정문제를 다루었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권S1호
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• pp.788-793
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• 2000

본 연구는 k서로 특성이 다른 8개의 도시를 검토 대상지역으로 선정하여 사용수량의 추정방법중 이론 곡선법을 이용하는 경우의 포화값 K의 영향을 비교 검토한 것이다. 이 연구결과는 상수사용량을 예측할 때 일어날 수 있는 오류를 최소한으로 줄이고 해당도시의 예측값을 결정할 때 보다 합리적으로 접근하는데 기초자료가 될 수 있을 것이다.

• 한국암반공학회:학술대회논문집
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• 한국암반공학회 1995년도 정기총회 및 학술발표회
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• pp.181-185
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• 1995

현재 구미에서 터널의 설계에는 RMR, Q와 같은 암반분류 기법과 경계요소 해석법과 같은 간략한 탄성 프로그램에 경험적 파괴조건식을 적용하여 이완대를 계산하고 터널의 지보량을 추정하는 방식이 널리 적용되고 있다. RMR이나 Q와 같은 암반분류법은 지하공동의 안정성에 영향을 미치는 중요한 지질 요인들에 근거하여 암반을 몇가지 등급으로 분류하고 지보방법을 결정하는 분류 방식으로 가장 많이 사용되고 있으나 각 항목의 평가방식이 경험적인 판단을 요하게 되어 주관적인 오류에 빠질 가능성이 많고, 또 여러 가지 대체 수단이 있어 종합적인 판단을 얻기가 용이하지가 않다. (중략)

• Asia Marketing Journal
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• 제11권1호
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• pp.29-38
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• 2009

시계열 확산 데이터를 활용하여 Bass 확산모형을 최소자승법(OLS)으로 추정하면, 초기에는 과다 추정하고 변곡점을 지나서는 수요를 낮게 추정하는 경향이 있다. 또한 확산모형에서 필요한 변수가 모형에서 빠짐으로 인해 발생하는 설정오류는 잔차의 자기상관을 발생시킬 수 있다. 자기상관이 오차항에 있을 경우, 추정된 모형의 모수들은 불편추정치이나 비효율적 추정치가 된다. 따라서 이러한 문제를 해결하는 확산모형의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 자기상관 오차항을 고려한 수정된 확산모형을 제안하였다. 모형의 검증을 위해 미국의 CT-스캐너와 우리나라의 FPD TV 판매량를 제안된 모형에 응용하였다. 분석결과, 제안된 모형이 기존 모형에 비해 적합도와 모형의 주요 추정 통계량에서 우수함을 보였다.