Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권3호
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pp.657-667
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2006
The concept of entropy, introduced in communication theory by Shannon (1948) as a measure of uncertainty, is of prime interest in information-theoretic statistics. This paper considers the minimum variance unbiased estimation for the maximum entropy of the transformed inverse Gaussian random variable by $Y=X^{-1/2}$. The properties of the derived UMVU estimator is investigated.
본 논문에서는 노이즈에 둔감한 4*4 밴드패스 이산 코사인 (MF-DCT) 초점 값 연산자를 제안하였다. 제안된 연산자는 DCT 결과 중 중간 주파수 성분을 사용하는 8*8 MDCT 연산자를 노이즈에 둔감하도록 4 형태로 개선한 것으로써 연산자를 180도 회전하여도 같은 구조를 같도록 하였다. 이 연산자는 샘플링 주파수의 절반 부분지 주파수를 통과시키는 밴드패스 필터와 같이 동작하여 초점 정보를 가지고 있지 않는 저주파 신호와 노이즈에 의해 많은 영향을 받는 고주파 신호를 억제함으로써 노이즈에 둔감한 특성을 가진다. 또한 밴드패스 필터를 통과한 성분의 에너지를 초점 값으로 사용함으로써 초점 합의 선형성을 보장받게 된다. 실험 결과에서는 MF-DCT 연산자의 가우시안 노이즈 및 임펄시브 노이즈 특성을 살펴보기 위해 기존의 초점 값 연산자들과의 Autofocusing Uncertain Measure (AUM)비교를 통해 우수성을 검증하였다.
본 논문에서는 이산 코사인 변환 계수의 에너지 비를 사용한 디지털 카메라용 초점 값 연산자를 제안하였다. 제안된 AC2DC1 및 AC5DC1 초점 값 연산자는 이산 코사인 변환 계수의 AC와 DC 계수의 에너지 비를 사용하여 이미지의 선명한 정도를 판단하는데, 이는 여러가지 표본 영상들의 이산 코사인 변환 에너지 분석에 바탕을 두고 있다. 또한 제안된 연산자와 기존의 여섯 가지 연산자를 비교하기 위해 초점 값의 선형성과 기울기를 종합적으로 측정할 수 있는 점수 계산 방법을 도입했으며, 이를 통해 잡음이 없는 상태, 임펄시브 및 가우시안 잡음이 있는 세 가지 상황 하에서 제안된 연산자의 성능을 검증하였다.
이 논문에서는 편이된 확률밀도함수 간 거리 측정이라는 새로운 거리 측정 기준을 제안하고 이에 관련된 등화 알고리듬을 도출하여 충격성 잡음과 시변 직류 잡음이 있는 다경로 채널에 적용하였다. 이러한 비 가우시안 잡음 환경에서 시행한 시뮬레이션의 결과로부터, 제안한 알고리듬이 충격성 잡음에 강인성을 보일 뿐 아니라 시변 직류 잡음도 제거하는 탁월한 능력을 가짐을 입증하였다.
In this paper, a novel hybrid method for multi-focus image fusion is proposed. The method combines the advantages of wavelet transform-based methods and focus-measure-based methods to achieve an improved fusion result. The input images are first decomposed into different frequency sub-bands using the discrete wavelet transform (DWT). The focus measure of each sub-band is then calculated using the Laplacian of Gaussian (LoG) operator, and the sub-band with the highest focus measure is selected as the focused sub-band. The focused sub-band is sharpened using an unsharp masking filter to preserve the details in the focused part of the image.Finally, the sharpened focused sub-bands from all input images are fused using the maximum intensity fusion method to preserve the important information from all focus images. The proposed method has been evaluated using standard multi focus image fusion datasets and has shown promising results compared to existing methods.
GPDF(Gaussian Probability Density Function)을 효율적으로 군집화할 수 있는 GBFCM(DM)(Gradient Based Fuzzy c_means with Divergence Measure) 알고리즘이 본 논문에서 제안되었다. 제안된 GBFCM(DM)은 데이터 사이의 거리 척도로 발산거리(Divergence measure)를 적용한 새로운 형태의 FCM으로, 기존의 GBFCM에 기반을 두는 알고리즘이다. 본 논문에서는 MPEG VBR 비디오 데이터를 GPDF형태의 다차원 데이터로 변형시켜 모델링 하고, 모델링 한 MPEG VBR 비디오 데이터를 영화 또는 스포츠 형태로 분류하는데 응용되었다. 본 논문의 실험에서 기존의 FCM, GBFCM과 새롭게 제안된 GBFCM(DM)을 사용하여 모델링 및 분류결과를 상호 비교하였다. 비교결과 GBFCM(DM)이 오분류율의 기준에서 기존의 다른 알고리즘들에 비해 약 5∼l5%의 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 대역폭 확장 (Bandwidth Extension, BWE)을 위한 대표적인 통계적 방법인 가우스 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM) 방법과 은닉마코프 모델 (Hidden Markov Model, HMM) 방법의 관계를 분석하고 성능을 비교한다. HMM 방법은 GMM 방법과 달리 기억능력을 가진 시스템으로서 인접한 음성 프레임간의 상관성을 모델링하고 이를 BWE 시스템에 활용한다는 장점을 가진다. 따라서 원래 신호의 프레임간 스펙트럼 변화특성을 보다 잘 추정할 수 있으리라 예상할 수 있다. 이 점을 확인하기 위해 정적 측도 외에 음성 스펙트럼의 일차 도 함수와 관련된 동적 측도를 적용하였다. 성능평가 결과, 정적 측도 관점에서는 두 방법은 대등한 성능을 보였지만 동적 측도 관점에서는 HMM 방법이 우수한 성능을 보였다. 또한 이러한 차이는 HMM 모델의 상태 수에 비례하여 증가함을 확인할 수 있었다. 이와 같은 실험결과는 HMM 방법이 적어도 'blind BWE' 문제에 있어서 적절한 해법임을 시사한다. 한편, 동적 측도의 관점에서는 비록 열세로 나타났지만 GMM 방법은 상대적으로 단순하다는 장점을 가지고 있으며 특히, 정적 측도에 있어서 HMM 방법과 대등하다는 사실은 응용분야에 따라서는 HMM 방법의 효과적인 대안이 될 수 있음을 시사한다.
Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is an effective algorithm in object recognition, panorama stitching, and image matching, however, due to its complexity, real time processing is difficult to achieve with software approaches. This paper proposes using a reconfigurable hardware processor with integer half kernel. The integer half kernel Gaussian reduces the Gaussian pyramid complexity in about half [] and the reconfigurable processor carries out a parallel implementation of a full search Fast SIFT algorithm. We use a low memory, fine grain single instruction stream multiple data stream (SIMD) pixel processor that is currently being developed. This implementation fully exposes the available parallelism of the SIFT algorithm process and exploits the processing and I/O capabilities of the processor which results in a system that can perform real time image and video compression. We apply this novel implementation to images and measure the effectiveness. Experimental simulation results indicate that the proposed implementation is capable of real time applications.
대부분의 인지적 과제에서 관찰되는 반응시간 자료의 분포는 정적으로 편포되어 나타남에도 불구하고, 반응시간을 종속측정치로 하는 대다수의 연구들은 표본 평균에 근거한 집중경향치 분석에 의존한다. 본 연구에서는 반응시간 자료의 분포특성에 분석의 초점을 맞추어 실험적 처치의 효과를 구체적으로 추론하는 방법을 소개하였다. 평균 반응시간의 변화는 그 분포상 가우시안 및 지수 분포가 혼합된 형태로 나타난다고 가정할 수 있으며, 최대우도 추정법에 근거한 ex-Gaussian 모형 검증을 통해 반응시간 분포 특성을 수치화된 파라미터로 산출하고 확률밀도함수를 구현할 수 있다. 분석 사례를 위해 두 가지 고전적 시각탐색과제에서 얻어진 반응시간 자료를 사용하였으며, ex-Gaussian 함수를 통해 탐색배열의 항목개수의 증가가 초래하는 평균 반응시간의 지연효과에 대한 해석을 시도하였다. 수리적 모형을 통한 반응시간 분포 분석은 고전적 집중경향치 분석의 한계를 넘어 반응시간을 활용한 다양한 이론 및 개인차 연구에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1477-1488
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2013
In this study, we analyze the dependence structure of KOSPI and NYSE indices based on a two-step estimation procedure. In the rst step, we adopt ARMA-GARCH models with Gaussian mixture innovations for marginal processes. In the second step, time-varying copula parameters are estimated. By using these, we measure the dependence between the two returns with Kendall's tau and Spearman's rho. The two dependence measures for various copulas are illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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