• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.1169-1178
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• 2010

본 논문은 불균형 자료에서 선형혼합모형에 적용되는 Akaike Information Criterion(AIC)의 효율에 대한 연구이다. Vaida와 Balanchard (2005)에 의해 제안된 cAIC(conditional AIC)는 mAIC(marginal AIC)가 임의효과의 예측에 대한 불확실성을 모형선택에서 반영하지 못하는 단점을 극복할 수 있는 방법이다. cAIC에 대한 이론적인 성질과 확장은 Liang 등 (2008)과 Greven과 Kneib (2010)에 의하여 연구되었다. cAIC의 형태는 자료의 구조에 영향을 받지는 않지만 선형혼합모형에서 모수의 추정 효율은 자료의 불균형의 정도에 따라 많은 영향을 받는 것이 알려져 있다. 기존의 연구에서 실시한 모든 모의실험이 자료가 균형인 경우에만 실행되어 자료의 불균형이 AIC에 근거한 혼합모형 선택 방법의 효율에 어떤 영향을 미치는지 알려져 있지 않다. 본 논문은 자료의 불균형이 모형선택 방법의 효율에 미치는 영향을 모의실험을 통하여 알아보았다. 자료의 불균형이 심해짐에 따라 AIC에 근거한 모형선택방법은 복잡한 모형을 선택하는 경향이 낮아짐을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.265-268
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• 2004

In this paper. we propose an adaptive step-size algorithm for the adaptive interference canceller (AIC) in the space-time trellis coded DS-CDMA system. In the AIC, the performance of the blind LMS algorithms that updates the tap-weight vector of the AIC is heavily dependent on the choice of step-size. To improve the performance of the fixed step-size AIC (FS-AIC), the regular adaptive step-size algorithm is extended in complex domain and applied to the joint AIC and ML decoder scheme. Simulation results show that the joint adaptive step-size AIC (AS-AIC) and ML decoder scheme using the proposed algorithm has boner performance than not only the conventional ML decoder but also the joint FS-AIC and ML decoder scheme without much increase of the decoding delay and complexity.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제2권1호
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• pp.41-60
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• 1998

This paper derives a consistent and bias corrected extension of Akaike's Information Criterion (AIC), $AIC_{bc}$, based on Kullback-Leibler information. This criterion has terms that penalize the overparametrization more strongly for small and large samples than that of AIC. The overfitting problem of the asymptotically efficient model selection criteria for small and large samples will be overcome. The $AIC_{bc}$ also provides a consistent model order selection. Thus, it is widely applicable to data with small and/or large sample sizes, and to cases where the number of free parameters is a relatively large fraction of the sample size. Relationships with other model selection criteria such as $AIC_c$ of Hurvich, CAICF of Bozdogan and etc. are discussed. Empirical performances of the $AIC_{bc}$ are studied and discussed in better model order choices of a linear regression model using a Monte Carlo experiment.

• 터널과지하공간
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• 제21권5호
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• pp.349-358
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• 2011

본 연구에서는 방사성폐기물처분장에서 발생하는 탄성파와 같이 낮은 신호 대 잡음비로 인하여 P파의 식별이 어려운 신호에 적합한 P파 도달시간 결정 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 사용된 알고리즘은 임계 전압법, Akaike Information Criterion(AIC), Two step AIC, Hinkley criterion이며 샤프심 압절법에 의하여 생성된 탄성파 신호에 white noise를 적용하여 신호 대 잡음비를 낮추었다. 실험결과 임계전압, AIC, Hinkley criterion 알고리즘의 경우 배경잡음 수준이 증가함에 따라 P파 도달시간의 정확성은 감소하였으나 Two step AIC 알고리즘의 경우 1차적으로 결정된 P파의 도달시간 주변의 신호를 중심으로 특성함수와 AIC 알고리즘을 반복적으로 적용함에 따라 배경잡음 수준에 관계없이 정확한 결과를 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.425-428
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• 2005

본 논문은 차세대 영상 부호화 표준, H.264/MPEG-4 Part 10 AVC(Advanced Video Coding)와 기존의 정지 영상 부호화 표준, JPEG(Joint Photographic Experts Group)이 결합된 진보적인 정지 영상부호화(Advanced Image Coding, AIC) 알고리즘에 대하여 살펴본다. AIC 알고리즘은 H.264의 인트라 프레임 블록 예측 방법과 컨텍스트 기반 적응형 이진 산술 부호화(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding, CABAC), 그리고 JPEG 표준의 DCT 변환이 결합된 것이다. 본 논문에서는 AIC와 JPEG, JPEG-2000 등의 정지 영상 표준들의 성능을 비교 분석하고 그 결과를 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.119-133
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• 2017

이미 corrected Akaike's information criterion(AICc)가 AIC에 비해 우수한 이론적 성질을 가진 것으로 알려져 있으나, 현재 실제 자료분석에서 최적의 예측 모형을 선택하기 위해 가장 널리 사용되는 정보기준은 여전히 Akaike's information criterion(AIC)이다. 이것은 AICc를 사용함으로써 실제 우리가 어떠한 종류의 이점을 얻을 수 있는가에 대해 논의하고 있는 연구가 부족해서이다. 우리는 이 논문에서 수치 연구를 통해 AIC와 AICc의 성능을 비교하고 AICc 의 사용이 가져오는 장점에 대해 확인을 할 것이다. 또한, 포아송 또는 이항 분포 자료 분석에서 과대산포(overdispersion) 현상이 나타난 경우 사용하는 quasi Akaike's information criterion(QAIC)와 corrected quasi Akaike's information criterion(QAICc) 성능에 대해서도 시뮬레이션을 통해 비교해보고자 한다.

• TTA 저널
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• 통권51호
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• pp.165-176
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• 1997

• 한국통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.842-849
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• 1990

본 논문에서는 array processing에서, sensor array를 통해 들어오는 source signal들의 개수를 결정하는 방법들을 판정의 정확도의 관점에서 연구 고찰한다. 첫번째 방법은 Akaike의 Akaike's Information Criterion(AIC)이고, 다른 하나는 Schwartz와 Rissanen의 Minimum Description Length(MDL)이다. 실용적인 측면에서 볼 때, 신호대잡음비 (S/N)가 매우 낮은 상태에서 얻어진 한정된 양의 data를 이용하여 제한된 갯수의 sensor들로 이루어진 array로 부터, 매우 근접해 있는 source signal들의 갯수를 예측해 내는 것은 대단히 중요한 일이다. 본 논문은 simulation 결과를 통하여, source signal들이 근접해 있을수록, array의 sensor 갯수가 줄어들수록, 이용할 data의 양이 한정될수록 또 S/N가 낮아질수록, AIC이 MDL에 비해서 높은 신뢰도를 가짐을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.617-624
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• 2021

도래각 추정, 간섭제거, 신호 수신 등을 위해 수신신호에 포함되는 신호의 개수를 정확히 파악하는 것이 필요하다. 대표적인 신호 개수 추정 알고리즘으로 AIC(: Akaike Information Criterion)와 MDL(: Minimum Description Length) 알고리즘이 있는데, 이들 알고리즘은 각 기준이 최소화되는 값을 찾아 신호의 개수를 추정한다. 수신기의 배열 안테나 요소 개수가 증가하면 추정 성능이 향상되지만, 최소값을 찾기 위해 모든 안테나 요소에 대한 기준값을 계산하여야 하므로 복잡도가 크게 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 빔공간 처리를 통해 차원을 축소시켜 계산량을 줄이면서 효율적으로 신호의 개수를 추정할 수 있는 빔공간 기반의 AIC와 MDL 알고리즘을 제안한다. 또한, 다양한 시나리오 기반의 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가하고 분석한다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.67-76
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• 2009

최근에 Active interaction control(AIC) 시스템이 준능동 제어 시스템의 하나로 제안되었다. AIC 시스템은 제어 대상 구조물과 보조 구조물로 구성되며, 두 구조물간의 실시간 결합-분리를 통해서 제어 대상 구조물을 제어하게 된다. 구조물간의 결합과 분리를 담당하는 장치의 실시간 변환은 스위칭 제어 알고리듬의 결합-분리 조건식에 의해 제어된다. 기존 스위칭 제어 알고리듬의 경우, 제어 대상 구조물의 응답을 효과적으로 감소시키는 반면 불필요하게 큰 제어력과 과도한 결합-분리 횟수를 필요로 하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 구조물간의 효율적인 결합-분리 조정을 위해서 스위칭 활성화 영역과 스위칭 비활성화 영역을 분리 표현하였으며, 결합-조건식에 의해 결정되는 스위칭 활성화 영역과 스위칭 비활성화 영역간의 일반적인 관계를 포괄 스위칭 틀을 이용하여 나타냈다. 과도한 결합-분리 횟수와 불필요하게 큰 제어력의 효과적인 감소를 위해서 새로운 스위칭 제어 알고리듬의 결합-분리 조건식은 포괄 스위칭 틀안에서 설계되었다. 또한 기존 논문에서 사용된 컨트롤 샘플링 주기(Control sampling period)의 역할을 결합-분리 횟수의 관점에서 재해석하였다. 제안된 알고리듬의 효용성과 컨트롤 샘플링 주기의 역할을 검증하기 위해서 단자유도 모델을 이용하여 자유진동에 대한 수치해석을 수행하였다. 수치해석결과, 총 스위칭 횟수를 감소시키기 위한 컨트롤 샘플링 주기의 인위적인 연장은 시스템의 제어 성능 향상에 필요한 구간 변환을 샘플링 주기 사이에서 억제시키는 단점을 가지고 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 알고리듬의 경우, 각각 과도한 결합-분리 횟수와 불필요하게 큰 제어력을 감소시키는데 효과적임을 알 수 있다.