Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.6
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pp.811-827
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2010
This paper deals with a density estimation method in binary choice models that can be regarded as a statistical inverse problem. We use an orthogonal basis to estimate density function and consider the choice of an appropriate truncation parameter to reflect the model complexity and the prediction accuracy. We propose a data-dependent rule to choose the truncation parameter in the context of binary choice models. A numerical simulation is provided to illustrate the performance of the proposed method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.11a
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pp.56-59
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2015
본 논문에서는 스테레오 오디오 신호를 이용하여 음원을 분리하는 ADRess 알고리즘을 기반으로, 추정된 음원 방위각에 대한 신호 강도비를 이용하여 분리음원을 생성하는 새로운 분리음원 합성 기법을 제안한다. 입력된 스테레오 채널 신호 간 강도 차(IID) 특성을 이용하여 신호 분석 프레임별로 개선된 신호 강도비 함수에 따른 frequency-azimuth 평면을 구성하고, 이를 통해 추정된 방위각에 상응하는 신호 강도비로 표현되는 확률밀도함수를 좌/우 신호 중 하나의 주 입력 신호에 취함으로써 분리음원을 합성한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위하여 SASSEC 에서 제공하는 테스트 음원 및 객관적 평가 지표를 이용하여 측정한 결과, 기존 ADRess 알고리즘에서 제시된 방법에 비해 개선된 품질의 분리음원을 합성하는 것으로 평가되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.2
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pp.283-292
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2008
Smoothing parameter or bandwidth plays a key role in nonparametric classification based on kernel density estimation. We consider choosing smoothing parameter in nonparametric classification, which optimize the Bayes risk. Hall and Kang (2005) clarified the theoretical properties of smoothing parameter in terms of minimizing Bayes risk and derived the optimal order of it. Bootstrap method was used in their exploring numerical properties. We compare cross-validation and bootstrap method numerically in terms of optimal order of bandwidth. Effects on misclassification rate are also examined. We confirm that bootstrap method is superior to cross-validation in both cases.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.4
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pp.75-88
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2008
This paper presents a spatial-level nonparametric multi-focus image fusion technique based on kernel estimates of input image blocks' underlying class-conditional probability density functions. Image fusion is approached as a classification task whose posterior class probabilities, P($wi{\mid}Bikl$), are calculated with likelihood density functions that are estimated from the training patterns. For each of the C input images Ii, the proposed method defines i classes wi and forms the fused image Z(k,l) from a decision map represented by a set of $P{\times}Q$ blocks Bikl whose features maximize the discriminant function based on the Bayesian decision principle. Performance of the proposed technique is evaluated in terms of RMSE and Mutual Information (MI) as the output quality measures. The width of the kernel functions, ${\sigma}$, were made to vary, and different kernels and block sizes were applied in performance evaluation. The proposed scheme is tested with C=2 and C=3 input images and results exhibited good performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.2
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pp.116-127
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2002
A new approach to improve the speaker adaptation algorithm by means of the variable number of observation density functions for CDHMM speech recognizer has been proposed. The proposed method uses the observation density function with more than one mixture in each state to represent speech characteristics in detail. The number of mixtures in each state is determined by the number of frames and the determinant of the variance, respectively. The each MAP Parameter is extracted in every mixture determined by these two methods. In addition, the state segmentation method requiring speaker adaptation can segment the adapting speech more Precisely by using speaker-independent model trained from sufficient database as a priori knowledge. And the state duration distribution is used lot adapting the speech duration information owing to speaker's utterance habit and speed. The recognition rate of the proposed methods are significantly higher than that of the conventional method using one mixture in each state.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.2B
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pp.225-236
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2008
The techniques to calculate the probability precipitation for the design of hydrological projects can be determined by the point frequency analysis and the regional frequency analysis. Probability precipitation usually calculated by point frequency analysis using rainfall data that is observed in rainfall observatory which is situated in the basin. Therefore, Probability precipitation through point frequency analysis need observed rainfall data for enough periods. But, lacking precipitation data can be calculated to wrong parameters. Consequently, the regional frequency analysis can supplement the lacking precipitation data. Therefore, the regional frequency analysis has weaknesses compared to point frequency analysis because of suppositions about probability distributions. In this paper, rainfall observatory in Korea did grouping by cluster analysis using position of timely precipitation observatory and characteristic time rainfall. Discordancy and heterogeneity measures verified the grouping precipitation observatory by the cluster analysis. So, there divided rainfall observatory in Korea to 6 areas, and the regional frequency analysis applies index-flood techniques and L-moment techniques. Also, the probability precipitation was calculated by the regional frequency analysis using variable kernel density function. At the results, the regional frequency analysis of the variable kernel function can utilize for decision difficulty of suitable probability distribution in other methods.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.92-92
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2015
도시하천유역은 인위적인 하수계통으로 인해 강우-유출관계의 불확실성이 클 뿐만 아니라 홍수의 도달시간이 매우 짧고 강우-유출관계의 비선형성도 매우 크다. 현재의 수문해석절차에서는 유역의 확률강수량을 수문모형의 입력자료로 활용하여 확률홍수량을 추정하는 방법이 채택되고 있으며, 입력되는 확률강수량의 빈도와 추정되는 홍수량의 빈도가 동일하다는 가정에 근거하고 있다. 그러나 유역에 발생하는 강수량 및 유역의 수문학적 특성에 따라 동일한 강수라 하더라도 유역의 반응 측면에서 변동성이 매우 큰 것으로 알려지고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 도시하천유역에서 강우-유출관계의 다양한 불확실성요소를 고려하여 확률홍수량을 추정할 수 있는 홍수빈도곡선 개발절차를 수립하고자 한다. 도시하천유역에서 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하기 위하여 첫째, 강수 및 강우-유출모형 매개변수의 변동성을 파악한 후 이를 확률밀도함수를 통해 모의할 수 있는 절차를 수립하고 둘째, 강우-유출 모의를 통해 앙상블형태의 유출수문곡선을 도출한다. 최종적으로 도출된 유출수문곡선 앙상블을 토대로 홍수량의 성장곡선(growth curve)를 개발하여 모의기반의 홍수빈도해석을 수행하고, 기존 수문해석절차와의 비교 분석을 통하여 제안된 방법론의 장단점을 평가하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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1997.05a
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pp.186-191
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1997
인공위성을 이용한 강우관측은 지상에서의 강우관측과는 달리 넒은 지역의 관측을 가능하게 하고 또한 해양에서의 강우까지도 관측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이러한 강우관측도 몇가지 문제점을 포함하고 있는데 그 하나로서 관측오차 문제를 들 수 있다. 이것은 관측된 강우가 공간적으로는 연속이지만 시간적으론 불연속이기 때문에 발생하는 구조적인 문제로서 강우의 시간적-공간적 통계특성과 관측계획에 따라 각각 다르게 정량화 된다. 본 논문에서는 인공위성을 이용한 강우 관측시 발생하는 관측오차의 추정식을 소개하고 두개의 다차원 강우모형을 사용하여 적용해 보았다. 현재까지의 관측오차 추정은 강우의 2차원 통계특성만을 고려하기 때문에 모형의 매개변수들이 이 특성에 맞추어 적절히 추정된 경우, 모델에 따른 차이는 크지 않은 것으로 밝혀졌다. 앞으로 이러한 단점은 2차원 이상의 통계특성을 고려하는, 궁극적으로는 강우의 확률밀도함수를 고려할 수 있는 관측오차 추정식의 개발을 통해 개선될 수 있을 것이다.
Park, Jung-Mook;Lee, Jung-Soo;Lee, Ho-Sang;Park, Jin-Woo
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.109
no.4
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pp.504-511
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2020
This study estimated planned felling volumes to set targets for management planning of nationwide country-owned forests. Estimates were made using timber harvest prediction methods that use probability density functions, including area weighting (AW), area ratio weighting (ARW), and sample area change ratio weighting (SCRW). Country-owned forest areas in 2010 and 2015 were used to estimate planned felling volumes, as shown in basic forest statistics, and calculations were made assuming that the felling areas were the changes in the forest area over the 5-year period. For the age classes of V-VI, the average felling ages for AW, ARW, and SCRW were 5.41, 5.56, and 5.37, respectively, and the felling areas were 594,462, 586,704, and 580,852 ha, respectively, with ARW reaching closest to the actual changes. The actual changes in the areas and chi-squared test results were most stable with the SCRW method. This study showed that SCRW was more adequate than AW and ARW as a method to predict timber harvests for forest management planning.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.605-608
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2006
본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법에 기반을 둔 빠른 분석성능을 가지는 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 입력변수 간의 독립성을 빠르게 찾기 위함이고, 입력변수의 확률밀도함수의 계산을 위해 적응적 분할을 이용한 상호정보의 추정은 변수상호간 종속성을 좀 더 정확하게 정량화하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 6개의 독립신호와 1개의 종속신호를 대상으로 실험한 결과 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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