• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권2호
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• pp.91-102
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• 2019

In this paper, we propose a new estimation method based on a weighted linear regression framework to obtain some estimators for unknown parameters in a two-parameter Rayleigh distribution under a progressive Type-II censoring scheme. We also provide unbiased estimators of the location parameter and scale parameter which have a nuisance parameter, and an estimator based on a pivotal quantity which does not depend on the other parameter. The proposed weighted least square estimator (WLSE) of the location parameter is not dependent on the scale parameter. In addition, the WLSE of the scale parameter is not dependent on the location parameter. The results are compared with the maximum likelihood method and pivot-based estimation method. The assessments and comparisons are done using Monte Carlo simulations and real data analysis. The simulation results show that the estimators ${\hat{\mu}}_u({\hat{\theta}}_p)$ and ${\hat{\theta}}_p({\hat{\mu}}_u)$ are superior to the other estimators in terms of the mean squared error (MSE) and bias.

• Steel and Composite Structures
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• 제33권2호
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• pp.181-194
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• 2019

This paper presents an efficient approach to generate a new empirical formula to predict the axial compression capacity (ACC) of circular concrete-filled tube (CCFT) columns using the artificial neural network (ANN). A total of 258 test results extracted from the literature were used to develop the ANN models. The ANN model having the highest correlation coefficient (R) and the lowest mean square error (MSE) was determined as the best model. Stability analysis, sensitivity analysis, and a parametric study were carried out to estimate the stability of the ANN model and to investigate the main contributing factors on the ACC of CCFT columns. Stability analysis revealed that the ANN model was more stable than several existing formulae. Whereas, the sensitivity analysis and parametric study showed that the outer diameter of the steel tube was the most sensitive parameter. Additionally, using the validated ANN model, a new empirical formula was derived for predicting the ACC of CCFT columns. Obviously, a higher accuracy of the proposed empirical formula was achieved compared to the existing formulae.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.180-182
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• 2021

본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network[1]를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하고 이를 통해 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes[2] 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze[3] 데이터 셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 0.0396 MSE(Mean Square Error)의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame Per Second)를 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권7A호
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• pp.724-729
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• 2007

가산성 주기정상성 잡음이 있을 때 zero forcing (ZF) 기반에서의 송수신단 동시 최적화를 고려한다. 주기정상성 잡음의 주기는 심볼 전송율의 역수라고 가정하고 자기 상관함수는 양의 정부호로 가정한다. 전송되는 데이터 수열은 광의의정상성(WSS: wide-sense stationary)을 가지는 유색 확률과정으로 모델링 하고 채널은 주파수 선택적 충격 응답을 가지는 선형 시불변 시스템으로 모델링 한다. ZF와 송신 전력 제약 아래 평균제곱오차 (MSE: mean square error)를 최소화하는 최적 송수신 파형을 유도하고 모의 실험 결과를 통해 수신파형만 최적화 한 경우와 가산성 주기정상성 잡음을 정상성 잡음으로 간주한 경우 보다 성능이 더 좋아짐을 보인다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.817-826
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• 2001

본 논문에서는 훼손된 신호를 처리하는 방법에 대해 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 신호를 반복해서 처리해야 하므로 처리시간이 많이 소요된다. 이러한 단점(수렴 속도, 전체 처리시간)을 개선하기 위하여 본 논문에서는 기존의 신호처리 (Tikhnov-Miller)와 제안된 알고리즘을 적용시켜 비교하여 봄으로써 특이점 혹은 악조건일 경우에도 수렴속도를 고속화하여 기존의 Tikhnov-Miller 신호 처리 방법보다 처리 시간을 단축할 수 있는 신호 처리 방법을 제시하였다. 제안된 최적화 알고리즘을 영상신호에 적용시켜 가속 상수에 따른 처리 신호에 대한 실험과 오차(mean-square error)의 변화를 비교하여 봄으로써 처리정도를 알아보았다. 그리고, 본 알고리즘의 유효성을 입증하기 위하여 모든 가속상수의 변화에 대한 신호처리 결과와 처리시간을 측정하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.7-12
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• 2019

주변 후방산란 통신은 송신 전력효율 문제로 기존 RF통신에서 채널 추정방법인 파일럿(pilot) 신호를 통한 채널 추정기법이 제한된다. 제한된 송신 전력 환경에서 기존 주변 후방산란통신의 연구는 채널 상태로 인한 신호 변동을 고려하지 않은 이상적인 채널로 가정을 하고 연구되어 왔다. 본 논문은 주변 후방산란 통신 시스템에서 정규분포를 따르는 채널 상태인 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 추정 방법으로 블라인드 채널 추정기법 중 하나인 기댓값-최대화 알고리즘을 제안한다. 모의실험은 제안한 시스템 모델에서 기댓값-최대화 알고리즘과 추정값의 최소 분산을 나타내는 Bayesian Cramer-Rao 하한 경계를 이용하여 평균 제곱 오차(Mean Square Error, MSE)값이 하한 경계와 근접해 가는 것을 확인하고, 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 파라미터의 추정이 가능함을 증명한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.139-145
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• 2015

SPECT를 이용한 환자의 검사 시 몸 안에서 방출되는 ${\gamma}$-선은 감쇠 또는 산란 등의 현상이 일어나며, 검출기에 도달할 때 조준기의 물리적 특성과 기학적인 모양에 따라 퍼지는 현상이 발생하여 정량분석이 불가능하였다. 체내에서 방출되는 ${\gamma}$-선의 정확한 정량분석을 위해서는 반드시 부분용적효과에 대한 보정이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 SPECT의 종합적인 부분용적효과를 해결하기 위하여 Sinogram Filter를 구현하였다. 구현된 Filter를 적용하여 실험을 한 결과, SPECT에서 발생되는 부분용적효과를 제거하였다. 기존방법과 제안한 방법을 비교하기 위하여 PSNR을 시행한 결과 제안한 방법으로 한 경우 PSNR은 7 dB, 기존방법은 14 dB로 나왔다. 제안한 방법의 dB이 낮아진 이유는 산란선 제거를 많이 하여 MSE가 높아지기 때문에 PSNR값이 낮게 나타났다. 따라서 제안한 방법을 적용한다면 SPECT 영상의 부분용적효과를 제거하여 영상의 질이 좋아질 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.927-934
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• 2013

본 논문에서는 ISDB-T (Integrated Services Digital Broadcasting-Terrestrial) 시스템을 기반으로 한 동기 방식의 OFDM 시스템에서 방송 시스템에서 중요한 지표가 되는 SNR (Signal to Noise Ratio) 추정기를 구현하고자 한다. 다양한 SNR 추정 방법 중 복잡도가 적어 ASIC 설계에 적합한 MSE (Mean Square Error) 알고리즘을 사용하여 ISDB-T 시스템의 OFDM 세그먼트를 구성하고 있는 요소 중 방송 정보 데이터를 사용하여 SNR을 추정하는 방법과 분산 파일럿 신호를 사용하여 SNR을 추정하는 방법을 각각 RTL(Register Transfer Level)로 구현하였다. 두 방법을 이상적인 채널인 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널뿐만 아니라 SFN(Single Frequency Network) 채널 및 주파수 선택적 페이딩 채널과 같이 왜곡된 채널에서 모의실험을 통해 성능을 비교하고 RTL 구현을 통해 복잡도를 비교하여 분산 파일럿 신호를 사용하여 SNR을 추정하는 방법의 성능과 구현의 용이함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권11C호
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• pp.948-956
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• 2010

Griffiths-Jim이 제안한 GSC 알고리즘은 선형배열 안테나들의 조합에 의한 주 채널과 보조채널을 형성하고 적응 LMS를 이용하여 부엽제거를 하는 방식을 이용한다. 본 논문에서는 Griffiths-Jim이 제안한 LMS-GSC 구조에서 배열 안테나 출력신호를 처리하는 감산기 필터 대신에 Haar 및 Daubechies 웨이브렛 필터로 해석한 WLMS-GSC 알고리즘을 제안하였다. 제안한 WLMS-GSC 알고리즘에 대한 구조적인 특성 분석 결과 LMS 알고리즘에 비해서 연산량이 절반으로 감소되었다. 또한 시뮬레이션을 통하여 MSE 특성 곡선 및 재밍 신호들의 적응 빔 패턴을 구한 다음, LMS-GSC와 성능을 비교 분석하였다. 성능 분석 결과 본 논문에서 제안한 GSC 알고리즘은 기존의 LMS-GSC 알고리즘에 비하여 더 우수하거나 동일한 특성을 유지하면서 연산량이 약 절반으로 감소되었기 때문에, 시스템 구현시 하드웨어 복잡도를 절반으로 감소시킬 수 있다는 장점이 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.372-379
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• 2017

소프트웨어 개발과정동안 소프트웨어 신뢰성 요인은 매우 기본적인 사항이다. 소프트웨어 고장파악을 위한 무한고장 비동질적인 포아송 과정을 이용할 때 고장발생률 혹은 위험함수가 일정하거나 증가 또는 감소하는 속성을 가진다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰 성능에 관한 효율성을 비교하는 자유도에 의존하는 카이제곱 분포를 적용한 신뢰성 모형을 제안하였다. 효율적인 모형을 평가하기 위하여 평균제곱오차(MSE)와 결정계수($R^2$)를 이용하고 최우추정법과 수치 해석적 방법을 사용하여 모수추정 알고리즘이 수행되었다. 제안하는 카이제곱분포의 자유도를 이용한 신뢰성 모형을 위해 실제 고장 간격 데이터를 사용한 고장 성능 분석이 적용되었다. 고장데이터 분석은 카이제곱분포의 자유도에 근거한 강도함수를 기준으로 비교되었다. 데이터 신뢰성을 확인하기 위하여 라플라스 추세검정이 적용되었다. 본 연구에 제안된 카이제곱분포의 자유도는 다양한 고장현상을 표현 할 수 있기 때문에 (결정계수가 90% 이상), 신뢰성 분야에서 활용 할 수 있는 모형으로 활용 할 수 있다. 이 연구 결과를 적용하면 소프트웨어 개발 설계자에게 다양한 자유도를 적용하여 소프트웨어 고장패턴을 예측함으로서 효율적인 모형을 개발하는데 표준 지침으로 적용 할 수 있다.