A new motion estimation algorithm with lower computational complexity and good image quality when compared to the FBMA will be presented in this paper. In the proposed method, by considering the relation between neighboring blocks, the searching area in the algorithm is adjustable according to mean absolute difference of the block. By the computer simulation the computation amount of the proposed than that of the FBMA and the good result of the PSNR can be attained.
This paper investigated a method for classifying emotional states by using pulse wave signal. It focused on finding effective features for emotional state classification. The emptional states considered here consisted of interest and neutral. Classification experiments utilized 65 and 60 samples of interest and neutral states respectively. We have investigated 19 features derived from pulse wave signals by using both time domain and frequency domain analysis methods with 2 classifiers of minimum distance (normalized Euclidean distanece) and ${\kappa}$-Nearest Neighbour. The Leave-one-out cross validation was used as an evaluation mehtod. Based on experimental results, the most efficient features were a combination of 4 features consisting of (i) the mean of the first differences of the smoothed pulse rate time series signal, (ii) the mean of absolute values of the second differences of thel normalized interbeat intervals, (iii) the root mean square successive difference, and (iv) the power in high frequency range in normalized unit, which provided 80.8% average accuracy with ${\kappa}$-Nearest Neighbour classifier.
홍수나 가뭄 등 극치 현상의 통계분석 및 빈도해석에 있어 극치분포형이 널리 사용되고 있으며, 이러한 극치분포형의 특성을 이해하기 위해서는 분포형의 오른쪽 꼬리(right tail) 부분 특성을 자세히 분석할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Monte Carlo 모의를 통하여 다양한 극치분포형의 오른쪽 꼬리 부분의 통계적 특성 및 그 예측 능력을 연구하였다. 극치분포형으로는 우리나라 확률수문량 산정에 널리 활용되고 있는 generalized extreme value (GEV), Gumbel, generalized logistic 분포를 사용하였으며, 매개변수 산정 방법으로는 확률가중모멘트법을 사용하였다. 모의실험의 모분포로는 수문빈도해석에서 많이 사용되는 GEV 분포를 사용하였고, 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점 자료의 왜곡도를 조사하여 모의실험에 사용되는 모집단의 왜곡도로 가정하여 표본 자료를 발생시켰다. 예측 능력의 평가는 재현기간 10~1000년의 확률수문량을 왜곡도계수를 고려한 GEV 도시위치공식을 이용하여 GEV 확률지에 도시하고, 평균제곱근오차(root mean square error), 편의(bias), 평균상대오차(mean relative difference), 평균절대상대오차(mean absolute relative difference)를 이용하여 최적 분포형을 선정함으로써 이루어진다. 또한 예측 능력 평가결과의 타당성 확인을 위해 극치분포형의 적합정도를 잘 나타낸다고 알려진 modified Anderson-Darling 방법의 검정결과와 비교하여 적절성을 확인하였다.
본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.
Chytrasari, Angela N.R.;Kartiko, Sri Haryatmi;Danardono, Danardono
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권3호
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pp.349-363
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2020
Penalized spline is a suitable nonparametric approach in estimating mean model in small area. However, application of the approach in informative sampling in a published article is uncommon. We propose a semiparametric mixed-model using penalized spline under informative sampling to estimate mean of small area. The response variable is explained in terms of mean model, informative sample effect, area random effect and unit error. We approach the mean model by penalized spline and utilize a penalized spline function of the inclusion probability to account for the informative sample effect. We determine the best and unbiased estimators for coefficient model and derive the restricted maximum likelihood estimators for the variance components. A simulation study shows a decrease in the average absolute bias produced by the proposed model. A decrease in the root mean square error also occurred except in some quadratic cases. The use of linear and quadratic penalized spline to approach the function of the inclusion probability provides no significant difference distribution of root mean square error, except for few smaller samples.
본 연구에서는 교통정보시스템에서 통행시간의 이상치 자료를 제거하기 위한 복합 필터링 모형을 제시하였으며, 이는 중위절대편차법과 Voting Rule을 기반으로 하는 이중화된 필터링 모형에 해당한다. 본 모형은 중위절대편차법을 이용해 표본을 정규분포화 시키기 위한 1차 필터링을 수행하며, 이후 Voting Rule을 이용해 중위절대편차법의 적용 이후에도 남아 있는 이상치 자료를 제거하는 방식에 해당한다. 이때 Voting Rule은 표본의 통행시간과 평균통행시간의 차이가 임계치를 초과하는 경우 해당 표본을 이상치로 판정하며, 다수결의 원칙을 이용하여 이상치 자료의 비율에 따라 이상치에 대한 제거 여부를 결정한다. 일반국도 3호선의 경기도 광주시 구간을 대상으로 한 사례분석을 통해 복합 필터링 모형이 이상치 표본 만을 선택적으로 제거하여 통행시간 추정의 정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다.
Threshold limit value (TLV) test between expert and consumer panel was conducted about absolute, recognition and difference threshold respectively. And we tried to suggest appropriate and minimum acceptable menthol concentration level by consumer panel. Determination of threshold value was based on ASTM E 679-79 method by forced-choice ascending concentration series. In addition, a semi-ascending paired difference method was referred to conduct test. The group threshold value was determined as the value of geometric mean individual threshold. The smokers were dividend by two groups, trained and consumer panel. Trained panel was selected according to sensitivity to menthol discrimination. Consumer panel wasrecruited in proportion as population ratios including female smokers. They were all over twenty years old volunteers and summed up thirty four persons. In terms of sensor evaluation, overall difference test with seven-category scale by both trained and consumer panelists were done. On judging correct or incorrect answer, two by three cut-off levels applied to. Every test was conducted with two sessions, before smoking and during smoking period. And, only two samples served each paneI per test with regard to sensory fatigue and reliable results. All tests were replicated, and in total 32 times per panelist. In conclusion, the recognition threshold about consumer and expert panel was 358 ppm/cig. and 276 ppm/cig. in separately. Besides, absolute and difference thresholds were obtained also. And, we conduct difference threshold test with two different ways, upward and downward. And, The results of each method were 246, 195 ppm/cig., 1414, 1336 ppm/cig. and 1047, 972 ppm/cig.
The human sensibility caused by the motion of an object grasped by a human operator is defined as kinesthetic sense of arm. Due to nonlinearity and ambiguity of human sense, there is no absolute standard for quantification of kinesthetic sense. In this research, a so-called 2-dimensional arm motion generator is developed to present various mechanical impedance (i.e., stiffness or damping) characteristics to a human arm. The kinesthetic words representing arm kinesthetic sense are selected and then the subject's satisfaction levels on these words for given impedance values are measured and processed by the SD method and factor analysis. In addition, the quantification method using neural network is proposed to take into account the individual difference between the mean sensibility and each subject's sensibility. Through this proposed algorithm, the sensibility of human motion described qualitatively can be converted into engineering data ensuring objectivity, reproducibility, and universality.
Himawari-8/Advanced Himawari Imager (AHI) 열적외 채널 자료에 Maximum Cross Correlation (MCC), Zero-mean Sum of Absolute Distances (ZSAD), Zero-mean Sum of Squared Distances (ZSSD) 알고리즘을 적용하여 표층 해류를 산출하고, 그 결과를 비교 분석하였다. 각 알고리즘으로 쿠로시오해류 해역의 표층 해류장을 산출한 결과 서로 유사한 양상을 보였다. 오차 발생 비율은 알고리즘에 따른 차이가 거의 나타나지 않았으며, 표층 해류 산출 연산에 소요되는 시간은 ZSAD와 ZSSD 알고리즘이 MCC 알고리즘에 비해 각각 24%, 18% 감소하였다. 산출된 표층 해류는 인공위성 추적 표층 뜰개 자료와 인공위성 고도계 자료로 계산한 표층 해류를 통해 검증하였고, 세 가지 알고리즘의 정확도는 모두 유사한 범위의 값으로 나타났다. 또한 산출된 표층 해류의 정확도는 휘도 온도 수평 구배의 크기와 두 영상 사이의 시간 간격에 의해 영향을 받았다.
터보부호는 반복적인 복호 알고리즘을 사용함으로써 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널 환경에서 반복복호가 진행됨에 따라 BER 성능이 샤논 한계에 가까운 성능을 보이는 오류정정 방식으로 제안되었다. 그러나 터보부호의 복호과정에서 반복 횟수가 증가하게 되면 BER 성능은 향상되지만 다양한 채널환경에서 SNR이 증가할 때 무의미한 반복이 이루어진다. 그러므로 복호 지연이 증가하고 실시간 처리가 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서는 적절한 반복 후 중단시킬 수 있는 새로운 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복호기의 연판정 출력인 LLR 차의 절대 평균값을 이용하여 BER의 손실없이 평균 반복복호 횟수를 감소시킬 수 있는 새로운 반복중단 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에 대한 모의실험은 MATLAB Tool을 이용하여 수행하였다. 실험 결과, 반복중단에 의한 BER 성능은 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘 모두 최대 반복 횟수의 경우와 거의 차이가 없었다. 하지만 평균 반복복호 횟수는 기존의 반복중단 알고리즘에 비해서 효과적으로 감소시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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