• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.1027-1039
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• 2005

Consider the problem of estimating a $p{\times}1$ mean vector $\theta(p\geq4)$ under the quadratic loss, based on a sample $X_1$, $X_2$, $\cdots$, $X_n$. We find a Lindley type decision rule which shrinks the usual one toward the mean of observations when the underlying distribution is that of a variance mixture of normals and when the norm $\parallel\;{\theta}-\bar{{\theta}}1\;{\parallel}$ is restricted to a known interval, where $bar{{\theta}}=\frac{1}{p}\;\sum\limits_{i=1}^{p}{\theta}_i$ and 1 is the column vector of ones. In this case, we characterize a minimal complete class within the class of Lindley type decision rules. We also characterize the subclass of Lindley type decision rules that dominate the sample mean.

• 대한수학회논문집
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• 제30권4호
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• pp.457-469
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• 2015

From the point of view of pseudohermitian geometry, we classify Legendre surfaces of Sasakian space forms with non-minimal ${\hat{C}}$-parallel mean curvature vector field for the Tanaka-Webster connection.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.964-969
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• 2007

본 논문은 원본 영상과 은닉 영상의 좋은 압축률과 만족할만한 이미지의 질, 그리고 외부공격에 강인한 영상 은닉의 한 방법을 제안한다. 이 워터마킹 방법은 특이치 분해와 퍼지 군집화 기반 벡터양자화를 이용한다. 실험에서는 은닉된 영상의 비가시성과 외부공격에 대한 강인성을 증명하였다. 이 워터마킹기법의 장점은 워터마크된 영상이 이미 압축되어 있으므로 압축과정과 동시에 저작권 보호에 이용할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.873-878
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• 2002

고정자 전류 스펙트럼(stator current spectrum)은 유도전동기의 고장 검출에 널리 사용되어왔다. 본 논문에서는 고정자 전류 스펙트럼 중에서 회전자 고장에 의해서 큰 영향을 받는 주파수 성분들로 특징벡터(feature vector)를 구성하고, 특징벡터와 기준벡터(reference vector)와의 평균 절대치 차이(mean absolute difference)를 구함으로써, 회전자 고장을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전류 스펙트럼 중에서 추출된 매우 작은 크기(dimension)의 특징 벡터에 대한 평균 절대치 차이를 이용하기 때문에 신경회로망에 의한 고장 검출 알고리즘 둥에 비해서 훨씬 적은 계산량만으로 모터의 고장을 효율적으로 검출할 수 있다

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.523-530
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• 2016

Most classical control charts assume that processes are serially independent, and autocorrelation among variables makes them unreliable. To address this issue, a variety of statistical approaches has been employed to estimate the serial structure of the process. In this paper, we propose a multioutput least squares support vector regression and apply it to construct a residual multivariate cumulative sum control chart for detecting changes in the process mean vector. Numerical studies demonstrate that the proposed multioutput least squares support vector regression based control chart provides more satisfying results in detecting small shifts in the process mean vector.

• Computers and Concrete
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• 제5권5호
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• pp.461-473
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• 2008

The paper explores the potential of Support Vector Machines (SVM) approach in predicting 28-day compressive strength and slump flow of self-compacting concrete. Total of 80 data collected from the exiting literature were used in present work. To compare the performance of the technique, prediction was also done using a back propagation neural network model. For this data-set, RBF kernel worked well in comparison to polynomial kernel based support vector machines and provide a root mean square error of 4.688 (MPa) (correlation coefficient=0.942) for 28-day compressive strength prediction and a root mean square error of 7.825 cm (correlation coefficient=0.931) for slump flow. Results obtained for RMSE and correlation coefficient suggested a comparable performance by Support Vector Machine approach to neural network approach for both 28-day compressive strength and slump flow prediction.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권1호
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• pp.26-29
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• 2012

In order to deal with the classification problems of type-2 fuzzy training samples on generalized credibility space. Firstly the type-2 fuzzy training samples are reduced to ordinary fuzzy samples by the mean reduction method. Secondly the definition of strong fuzzy linear separable data for type-2 fuzzy samples on generalized credibility space is introduced. Further, by utilizing fuzzy chance-constrained programming and classic support vector machine, a support vector machine based on type-2 fuzzy training samples and established on generalized credibility space is given. An example shows the efficiency of the support vector machine.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1093-1102
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• 2012

본 연구에서는 다변량시계열모형인 VAR (vector autoregressive regression)모형에 의하여 금리 스프레드의 시계열예측을 수행하였다. 국내외 거시경제변수들 중에서 교차상관분석 및 그랜져인과 검정을 통하여 상호간에 설명력이 있는 변수들을 추출하여 VAR모형의 시계열변수로 사용하였다. 마지막 12개월의 예측치에 대한 MAPE (mean absolute percentage error)와 RMSE (root mean square error)에 근거하여 모형의 예측력을 단일변량 시계열모형인 AR (autoregressive regression) 모형과 비교하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3718-3726
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• 1999

칼라 영상은 단색조의 영상에 비해 인간의 시각을 크게 향상시킨다. 따라서, 칼라 영상 처리에 관한 연구는 매우 중요하다. 칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 벡터 미디안, 평균 필터, 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터 등 여러 형태의 필터들이 개발되어왔는데 특히, 혼합된 칼라 잡음의 조건에서 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터는 우수한 성능을 보여왔다. 그러나, 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터는 필터링 과정이 영상의 전 영역에 걸쳐 동일한 가중치로 균일하게 적용되어지기 때문에 스텝 윤곽선 이동이 일어나고, 이에 따라 blurring 현상이 나타나는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 영역과 평탄 영역을 구분한 뒤 각 영역에 적합한 선택적인 필터링을 하는 조건적인 퍼지 클러스터 필터를 제안하였고, 제안된 조건적인 퍼지 클러스터 필터는 혼합된 잡음의 조건에서 기존의 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터에 비해 NCD척도 및 사람의 시각에 의한 평가에 의해 우수한 성능을 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권2호
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• pp.330-335
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• 1995

The rebustness of one sample Chi-square test for multivariate normal mean vector is investigated when the multivariate normal population is mixed with another multivariate normal population with differing in the mean vector. Explicit expressions for the level of significance and power of the test are derived. Some numerical results indicate that the Chi-square test procedure is quite robust against slight mixtures of multivariate normal populations differing in location parameters.