• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.1075-1082
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• 2003

본 논문에서는 움직임 추정을 위한 Efficient Center- Biased Hybrid Search (ECBHS) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 Center-Biased Hybrid Search (CBHS) 알고리즘에 기초하고 있다. 제안된 알고리즘은 +, X, 다이아몬드 탐색형태를 결합하여 탐색 윈도우의 중앙으로부터 3pel 이내에 분포하는 움직임 벡터를 찾는 과정에서 탐색점을 효과적으로 감소시킨다. ECBHS는 UCHDS 및 CBHS와 거치 동일한 움직임 추정 정확도를 유지하면서 움직임 추정을 위한 연산량을 효과적으로 감소시킨다. 제안된 알고리즘의 효율성을 실험을 통하여 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권6호
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• pp.877-884
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• 2012

Phase I trials determine the maximum tolerated dose(MTD) and the recommended dose(RD) for subsequent Phase II trials. In this paper, a MTD estimation method applied to a biased coin design is proposed for Phase I Clinical Trials. The suggested MTD estimation method is compared to the SM3 method and the NM method (Lee and Kim, 2012) using a Monte Carlo simulation study.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제12권3호
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• pp.153-160
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• 2008

A size-biased Poisson distribution is defined. Its characterization by using a recurrence relation for first order negative moment of the distribution is obtained. Different estimation methods for the parameter of the model are also discussed. R-Software has been used for making a comparison among the three different estimation methods.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제40권1_2호
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• pp.1-13
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• 2022

This article introduces a new distribution called length-biased powered inverse Rayleigh distribution. Some of its statistical properties are derived. Maximum likelihood procedure is applied to report the point and interval estimations of all model parameters. The proposed distribution is also applied to two real data sets for illustrative purposes.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-6
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• 2016

바이어스된 영-오차확률 (biased zero-error probability)과 이에 관련된 알고리듬은 매 반복시간마다 합산과정을 지니고 있어 많은 계산상의 부담을 요구한다. 이 논문에서는 바이어스된 영-오차확률에 반복적 접근법을 적용한 알고리듬을 제안하였고 천해역 통신채널과 충격성 잡음 및 바이어스된 가우시안 잡음이 혼재한 실험 환경에서 성능을 비교하였다. 샘플 사이즈에 비례하는 계산 복잡도를 지닌 기존 알고리듬과 달리 제안한 반복적 방식은 샘플 사이즈와 무관하여 계산량의 부담을 크게 줄였다. 이러한 계산효율 특성을 지닌 제안한 알고리듬은 블록 처리방식의 기존 알고리듬과 비교하여 다중경로 페이딩, 바이어스된 잡음 및 충격성 잡음에 대한 강인성에서 동일한 성능을 나타냈다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권6호
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• pp.583-591
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• 2014

In wireless communications, knowledge of the signal-to-noise ratio is required in diverse communication applications. In this paper, we derive the variance of the maximum likelihood estimator in the data-aided and non-data-aided schemes for determining the optimal shrinkage factor. The shrinkage factor is usually the constant that is multiplied by the unbiased estimate and it increases the bias slightly while considerably decreasing the variance so that the overall mean squared error decreases. The closed-form biased estimators for binary-phase-shift-keying and quadrature phase-shift-keying systems are then obtained. Simulation results show that the mean squared error of the proposed method is lower than that of the maximum likelihood method for low and moderate signal-to-noise ratio conditions.

• East Asian mathematical journal
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• 제5권1호
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• pp.95-110
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• 1989

In a general variance component model, nonnegative quadratic estimators of the components of variance are considered which are invariant with respect to mean value translaion and have minimum bias (analogously to estimation theory of mean value parameters). Here the minimum is taken over an appropriate cone of positive semidefinite matrices, after having made a reduction by invariance. Among these estimators, which always exist the one of minimum norm is characterized. This characterization is achieved by systems of necessary and sufficient condition, and by a cone restricted pseudoinverse. In models where the decomposing covariance matrices span a commutative quadratic subspace, a representation of the considered estimator is derived that requires merely to solve an ordinary convex quadratic optimization problem. As an example, we present the two way nested classification random model. An unbiased estimator is derived for the mean squared error of any unbiased or biased estimator that is expressible as a linear combination of independent sums of squares. Further, it is shown that, for the classical balanced variance component models, this estimator is the best invariant unbiased estimator, for the variance of the ANOVA estimator and for the mean squared error of the nonnegative minimum biased estimator. As an example, the balanced two way nested classification model with ramdom effects if considered.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권2호
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• pp.78-84
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• 2009

본 논문에서는 H.264/AVC 표준 중에서 움직임 추정기의 고속 움직임 예측을 위한 알고리즘을 제안하였다. 움직임 추정은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 정화소 단위에서의 탐색에 비해서 부화소단위까지의 움직임 추정은 영상의 압축률은 높일 수 있지만 계산의 복잡도가 늘어나는 문제점이 있다. 제안하는 알고리즘은 정화소 움직임 벡터가 최종 움직임 벡터인 경우에 부화소 탐색을 생략하게 되며 그렇지 않은 경우 CBCDS (Center Biased Cross-Diamond Search)를 적용하여 부화소 움직임 탐색을 하여 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 비교적 화질에 변화가 없고 탐색 지점이 81.4% 감소하는 결과를 보였다

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.137-145
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• 2020

'투약용량 발견 시험(Dose Finding Study)'라고도 불리는 제 1상 임상시험은 동물 실험 혹은 시험관 실험을 통하여 개발된 신약물질을 사람에게 실시하는 첫 단계이다. 제1상 임상시험의 가장 주요한 목적은 환자에게 허용할 수 있고 최대의 효능을 가진 복용량을 결정하는 것이다. 본 논문에서는 이를 고려하여 최대허용용량(MTD)를 결정할 수 있는 적절한 추정방법을 제안하였다. 이 방법은 Biased coin design과 멈춤규칙을 이용하여 MTD를 추정한다. 제안하는 방법은 모의실험을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권3호
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• pp.291-301
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• 2017

It is well known in a small sample that the maximum likelihood (ML) approach for variance components in the general linear model yields estimates that are biased downward. The ML estimate of residual variance tends to be downwardly biased. The underestimation of residual variance, which has implications for the estimation of marginal effects and asymptotic standard error of estimates, seems to be more serious in some limited dependent variable models, as shown by some researchers. An alternative frequentist's approach may be restricted or residual maximum likelihood (REML), which accounts for the loss in degrees of freedom and gives an unbiased estimate of residual variance. In this situation, the REML estimator is derived in a censored regression model. A small sample the REML is shown to provide proper inference on regression coefficients.