• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제18권5호
• /
• pp.645-655
• /
• 2011

Chandrasekar et al. (2004) introduced a generalized Type-II hybrid censoring. In this paper, we propose generalized doubly Type-II hybrid censoring. In addition, this paper presents the statistical inference on the scale parameter for the half logistic distribution when samples are generalized doubly Type-II hybrid censoring. The approximate maximum likelihood(AMLE) method is developed to estimate the unknown parameter. The scale parameter is estimated by the AMLE method using two di erent Taylor series expansion types. We compar the AMLEs in the sense of the mean square error(MSE). The simulation procedure is repeated 10,000 times for the sample size n = 20; 30; 40 and various censored samples. The $AMLE_I$ is better than $AMLE_{II}$ in the sense of the MSE.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.581-584
• /
• 2002

In this study, an algorithm for dithering true color image to 8-bit indexded color image using Artificial Neural Network was proposed. An adaptive vector quantization algorithm based on Artificial neural network was proposed for dithering color images. To evaluate the proposed algorithm, Mean Square Error(MSE) and quality between original image and dithered image was compared to those of other algorithm. As a results, MSE of proposed algorithm was lower than that of other algorithm used in commercial application and quality of dithered image was also highly improved.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제5권3호
• /
• pp.229-232
• /
• 2007

This paper investigates on the use of constant-amplitude zero-autocorrelation (CAZAC) sequence for channel estimation in multiple-input multiple-output (MIMO) system over indoor wireless channel. Since the symbol-length of the conventional 4-phase CAZAC sequence is short, there is a limitation to use it for MIMO system in multipath environments. An algorithm which generates longer CAZAC sequences is proposed to overcome that problem. Flexible symbol-length of 4-phase CAZAC sequences can be made by the proposed algorithm. Therefore appropriate symbol-length of CAZAC sequences could be utilized as preambles in accordance with the number of transmit antennas and channel condition. The effect of the number of CAZAC sequences for channel estimation is presented in terms of mean square error (MSE).

• 한국통신학회논문지
• /
• 제17권8호
• /
• pp.891-897
• /
• 1992

본 논문은 일반반복 화상 처리가 화상 전체에 화사의 정보와 상관없이 일률적인 방법으로 적용함으로서 생기는 비 효율성을 고려하여 처리하는 화소의 주변 화상 정보를 이용하여 평면 부분과 윤곽 부부느이 처리회수를 달리하여 주므로서 시각적인 효과와 동시에 처리 시간을 단축하는 국부 반복 복원 방법을 제안하였다. 국부 반복 복원 방법은 일반 반복, 복원 알고리즘을 적용하여 윤곽 부분을 집중 복원하고 평면 부분은 복원없이 통과하는 방법으로, 여기에 사용된 일반 반복 알고리즘이 수렴하면 국분 반복 복원도 수렴하게 됨을 이용하였다. 각각 처리된 화상,MSE, 처리 시간등을 비교하여 그 효율성을 확인하였다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제8권2호
• /
• pp.116-125
• /
• 2019

The fire should extinguish as soon as possible because it causes economic loss and loses precious life. In this study, we propose a new atypical fire and smoke detection algorithm using deep learning and color histogram of fire and smoke. First, input frame images obtain from the ONVIF surveillance camera mounted in factory search motion candidate frame by motion detection algorithm and mean square error (MSE). Second deep learning (Faster R-CNN) is used to extract the fire and smoke candidate area of motion frame. Third, we apply a novel algorithm to detect the fire and smoke using color histogram algorithm with local area motion, similarity, and MSE. In this study, we developed a novel fire and smoke detection algorithm applied the local motion and color histogram method. Experimental results show that the surveillance camera with the proposed algorithm showed good fire and smoke detection results with very few false positives.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권7호
• /
• pp.141-148
• /
• 2023

During the medical data transmissions, the protection of the patient information is vital. Hence this work proposes a spatial domain watermarking algorithm that enhances the data payload (capacity) while maintaining the authentication and data hiding. The code is distributed at every pixel of the digital image and not only in the regions of non-interest pixels. But the image details are still preserved. The performance of the proposed algorithm is evaluated using several performance measures such as the mean square error (MSE), the mean absolute error (MAE), and the peak signal to noise Ratio (PSNR), the universal image quality index (UIQI) and the structural similarity index (SSIM).

• 한국통신학회논문지
• /
• 제19권10호
• /
• pp.2001-2013
• /
• 1994

본 논문에서는 훼손된 영상을 처리하는 방법에 대하여 연구하였다. 기존의 처리방법은 특이점이나 악 조건일 경우 수렴 속도가 늦어진다는 점과 처리시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 Gauss seidel 방법으로 처리하는 방법이 있으나 이러한 경우 영상을 반복해서 처리해야 하므로 처리시간이 많이 소요된다. 이러한 난점(수렴속도, 전체 처리시간)을 개선하기 위하여 본 논문에서는 기존의 신호처리(Gauss Seidel)와 제안된 알고리즘을 적용시켜 비교하여 봄으로써 특이한 혹은 악조건일 경우에도 수렴속도를 고속화하여 기존의 Gauss-Seidel 신호 처리 방법보다 처리 시간을 단축할 수 있는 영상 복원 방법을 제시하였다. 제안된 최적화 알고리즘을 영상신호에 적용시켜 가속 상수에 따른 처리 신호의 simulation과 MSE(mean-square error)의 변화를 비교하여 봄으로써 처리정도를 알아보았다. 그리고, 본 알고리즘의 유효성을 입증하기 위하여 모든 가속상수의 변화에 대한 영상복원 결과와 처리시간을 측정하여 보았다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권5호
• /
• pp.275-280
• /
• 2013

본 논문에서는 동적 영상에서 이동하는 관심 물체의 위치좌표를 추출하고 영역화할 수 있는 자동 3D 촬영 시스템의 카메라 정보 추출 기법을 제안하였다. 즉, 기존 블록 기반의 MSE (mean square error) 알고리즘을 이용하여 초기화된 기준영상과 현재 입력되는 스테레오 영상간의 비교를 통해 좌, 우측 관심 물체의 위치좌표를 추출한 다음, 이들 추출된 위치좌표를 이용하여 스테레오 카메라의 팬/틸트를 제어하고, 제어된 팬/틸트의 움직임 각도와 스테레오 카메라의 기하학적인 구성요소를 이용하여 관심물체의 마스크 크기를 결정함으로써 다음 프레임의 기준영상으로 사용될 표적 영역화가 이루어진다. 새롭게 영역화된 기준영상은 이후 같은 방법으로 갱신되며, 검출된 위치좌표에 따라 스테레오 카메라의 주시각 제어 및 FOV 제어를 통해 실시간 자동 추적이 이루어지게 된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제37C권10호
• /
• pp.1004-1010
• /
• 2012

논문에서는 최근에 무선 센서 관련 연구에서 제안된 높은 정확도를 가진 센서 간의 클락 동기 기술을 멀티스태틱 레이더 시스템을 위한 무선 시간동기 알고리즘에 적용을 고려하고 특히 비가시선 상에 있는 노드들 간에 적용 될 수 없는 기존 이론의 한계를 극복하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 두 노드에서의 얻어진 타임 스탬프 관찰 결과 정보를 바탕으로 recursive robust least M-estimation (RLM) 기법을 이용하여 두 개의 센서 노드 간의 상대적인 클락 스큐(skew)와 위상 차이를 추정한다. 그 과정에서 NLOS 환경으로 인해 uplink와 downlink시에 발생하는 지연시간의 차이를 추적하여 억제시킴으로써 알고리즘의 성능 향상시킨다. 또한 mean square error (MSE)를 계산하여 알고리즘의 성능을 기존 maximum-liklihood (ML) 기법을 이용한 알고리즘과 비교 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.104-113
• /
• 2022

본 논문에서는 OFDM 레이다를 위한 딥러닝 기반 표적의 거리 및 속도 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표적으로부터 반사된 수신 신호를 받아 변조신호 제거 후 2차원 FFT를 통해 2차원 주기도를 얻는다. 주기도는 기존 및 제안 방법에서 표적의 거리 및 속도를 추정하는 입력신호이다. 주기도에서 정점은 표적의 위치를 나타내는데 표적의 거리 및 속도 추정을 위해 널리 사용되는 기존 기법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘이다. 반면 제안하는 기법은 다중 출력 CNN (Convolutional Neural Network)을 이용하여 거리 및 속도를 추정한다. 기존 기법과 달리 제안 기법은 주기도 이외에 잡음 전력과 같이 추가적인 정보가 필요하지 않아 사용하기 편리하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면 제안 추정 기법은 기존 기법보다 거리 및 속도 추정 MSE (Mean Square Error)오차 성능을 5배 이상 개선하며 송신 OFDM 심볼 개수가 증가할수록 정확도가 향상되는 특성을 보인다.