본 논문에서는 적응적인 임계값을 이용한 정확한 움직임 추정방법과 이진영상에서의 미리 정의한 패턴을 이용한 에지 기반 공간 필터링 방법을 이용한 적응적 3-D 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측시 발생하는 움직임 미검출과 거짓 움직임 검출을 줄이기 위해서 영상내의 복잡도에 따라 적응적인 임계값을 적용 하였다. 움직임 영역에서의 공간 필터를 사용할 경우 완만한 대각 방향의 에지와 라인의 보간 성능을 높이기 위해 최근에 발표된 미리 정의한 이진 패턴을 이용한 에지기반의 필터링 방법에서 이진 패턴의 재구성을 통해 보간하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 사용할 경우 기존의 방법들에 비해 시각적으로 뛰어난 결과를 보이는 것을 모의실험을 통해 확인하였다.
Generally, because received signals from radar are very bulky, the data are divided into manageable size called section, and sections are distributed into several digital signal processors. And then, target detection algorithms are applied simultaneously in each processor. CFAR(Constant False Alarm Rate) algorithm, which is the most popular target detection algorithm, can estimate accurate threshold values to determine which signals are targets or noises within center-cut of section allocated to each processor. However, its estimation precision is diminished in section edge data because of insufficient surrounding data to be referred. Especially this edge problem of CFAR is too serious if we have many sections to be processed, because it causes many false alarms in most every section edges. This paper describes false alarm issues on MCA(Minimum Cell Average)-CFAR, and proposes a false alarm elimination method by changing section size alternatively. Real received data from multi-function radar were used to evaluate a proposed method, and we show that our method drastically decreases false alarms without missing real targets, and improves detection performance.
본 논문에서는 우리나라 지방국도의 특정지점에서 수집된 교통량 자료를 이용하여 일일 시간교통량 추정모형을 개발하였다. 본 연구의 특징은 일일 24시의 시간변수를 원형변수로 취급하고, 지방부 교통량 자료의 특성상 출퇴근 시간에 교통량이 집중되는 이봉형의 현상을 감안하여 원형분포의 혼합모형을 고려하였다. 또한 시간대별 교통량의 분포가 요일에 따라 유사한 패턴을 가지는 데 착안하여 요일별 모형을 제시하였다. 혼합원형분포의 모수추정에는 EM알고리즘이 사용되었으며, 모형의 성능비교를 위해 가변수 회귀모형과의 비교를 실시하였다. 제시된 요일별 지방국도의 시간교통량 적합모형은 계측기의 손상 등으로 인한 교통량 결측자료의 추정에 효과적으로 사용될 수 있다.
이상점과 무응답이 동시에 존재하는 경우에는 무응답만 있는 경우에 비해 무응답 대체의 성능이 떨어지게 된다. 이러한 경우에는 먼저 이상점을 탐지하고, 탐지된 이상점의 영향력을 축소한 후 무응답 대체를 실시하여야 한다. 본 논문에서는 이상점의 영향력을 축소하여 무응답 대체법의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였다. 이를 위해 She and Owen (2011)이 제안한 이상점 탐지법을 살펴보았고, 탐지된 이상점의 영향력을 줄이기 위한 방법으로 흔히 사용되는 가중치 조정법과 이상점 대체법을 살펴보았다. 또한 이상점 처리 방법을 적용한 무응답 대체법을 살펴보았으며 모의실험과 사례분석을 통하여 이상점 영향력 축소 효과를 살펴보았다.
Deducting the risk level of infrastructure and buildings based on past human disaster risk cases and implementing prevention measures are important activities for disaster prevention. The object of this study is to measure the confidence to proceed quantitative analysis of various disaster risk cases through text mining methodology. Indeed, by examining confidence calculation process and method, this study suggests also a basic quantitative framework. The framework to measure the confidence is composed into four stages. First step describes correlation by categorizing basic elements based on human disaster ontology. Secondly, terms and cases of Term-Document Matrix will be created and the frequency of certain cases and terms will be quantified, the correlation value will be added to the missing values. In the third stage, association rules will be created according to the basic elements of human disaster risk cases. Lastly, the confidence value of disaster risk cases will be measured through association rules. This kind of confidence value will become a key element when deciding a risk level of a new disaster risk, followed up by preventive measures. Through collection of human disaster risk cases related to road infrastructure, this study will demonstrate a case where the four steps of the quantitative framework and process had been actually used for verification.
대부분의 상업적 디지털카메라들은 가격과 크기를 줄이기 위해서 Color Filter Array (CFA)를 사용한다. CFA를 통과한 이미지는 픽셀 당 오직 단일 칼라정보만 가지고 있기 때문에, 정보를 잃어버린 나머지 2개의 색 정보를 얻기 위해서 보간을 해야하는데 이 과정을 디모자이킹 (Demosaicing) 이라고 부른다. 수 많은 디모자이킹 알고리듬 방법들이 제안되어 왔음에도 불구하고, 여전히 무지개 형태의 에러 (rainbow artifact) 와 지퍼 모양의 에러 (zippering artifact) 의 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 향상된 가중치 함수를 이용하여 주변 픽셀값들의 경향성을 이용한 디모자이킹 알고리듬 방법을 제안한다. 실험결과, 우리가 제안한 알고리듬은 주관적 화질뿐만 아니라 객관적 화질에서도 기존의 방법들보다 뛰어다나는 것을 보여준다.
Many researchers have focused on consumers' clothes purchase behavior, These researches could not reflect the characteristics of the single consumers' clothes purchase behavior. In addition, little has been written on the single consumer. The purposes of this study are to identify the concept and psychologic characteristics of single consumer and investigate the effects of single consumers' psychologic characteristic and susceptibility to interpersonal influence on clothes shopping pursuing value. Also, It was analyzed how single consumer' pursuing values are different based on the type of single motivation. To test research problems, Data were collected by means of a survey questionnaire, which was sent to 300 single in Pusan and Ulsan. In total, 274 were returned and 14 were unusable because of unacceptable levels of missing data. The Results were summarized as follows: First, self-efficacy, informative and normative influence were positively related to utilitarian pursuing value employee satisfaction. Also, self-efficacy, variety seeking, innovativeness and informative influence had a positive effect on hedonic pursuing value. Second, voluntary single and nonvoluntary single group had different perceptions about self-efficacy, variety seeking, innovativeness, informative influence, and hedonic pursuing value.
In the advance of computer technology, it is possible to keep all the related informations for monitoring equipments in control and huge amount of real time manufacturing data in a data base. Thus, the statistical analysis of large data sets with hundreds of thousands observations and hundred of independent variables whose some of values are missing at many observations is needed even though it is a formidable computational task. A tree structured approach to classification is capable of screening important independent variables and their interactions. In a Six Sigma project handling large amount of manufacturing data, one of the goals is to screen vital few variables among trivial many variables. In this paper we have reviewed and summarized CART, C4.5 and CHAID algorithms and proposed a simple method of screening vital few variables by selecting common variables screened by all the three algorithms. Also how to develop a logistics regression model on a large data set is discussed and illustrated through a large finance data set collected by a credit bureau for th purpose of predicting the bankruptcy of the company.
다중 대체법은 표본조사에서 결측값이 발생하였을 때 가장 흔히 사용하는 방법이다. 이 방법은 여러 요인에 의해 그 성능이 좌우되며 특히 이상점의 영향을 많이 받는다. 본 연구에서는 가중치 보정법을 이용하여 이상점의 영향력을 줄여 다중 대체법의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였다. 가중치 보정법을 이용하여 얻어진 최종 가중치를 다중대체에 사용하였으며 SAS의 PROC MI가 다중 대체를 위해 사용되었다. 모의실험과 매월노동통계 자료를 이용한 실제 자료 분석을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
The purpose of this research is to investigate elderly, middle-aged female consumers' design and material preferences for lounge wear and after understanding senescent women's propensity to purchase lounge wear. The subject of research were to those living in the Seoul and capital region and 612, which did not comprise missing values, were collected and used for data analyses. All the age groups including those in their 50s and 60s prefer jacket and pants styles the most and these styles are the most favored as lounge wear as well. Those in their 50s and 60s prefer a round neckline the most while those in their 70s favor a V neckline the most. Analyses of sleeve styles of senescent women show that all the age groups favor a straight set, or a sleeve design, the most. Although the aged people investigated in this research have relatively high purchasing power, it is found that they tend to buy low priced lounge wears. Reviewing all of the above-mentioned results, the prices of garments for senescent people will be set in consideration of their economic level, so that good quality commodities may be produced and sold at different prices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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