• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권1호
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• pp.87-94
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• 2008

Andrews (1972) proposed to combine trigonometric functions to represent n observations of p variates, where the coefficients in linear sums are taken from the values of corresponding observation's respective variates. By viewing Andrews' plot as a collection of n trajectories of p-dimensional objects (observations) as a weighting point loaded with dimensional weights moves along a certain path on the hyper-dimensional sphere, we develop graphical techniques for further uses in data visualization. Specifically, we show that the parallel coordinate plot is a special case of Andrews' plot and we demonstrate the versatility of Andrews' plot with a projection pursuit engine.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권2호
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• pp.361-370
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• 2001

Testing equality of covariance matrix of k populations has long been an interesting issue in statistical inference. To overcome the sparseness of data points in a high-dimensional space and deal with the general cases, we suggest several projection pursuit type statistics. Some results on the limiting distributions of the statistics are obtained. some properties of Bootstrap approximation are investigated. Furthermore, for computational reasons an approximation which is based on Number theoretic method for the statistics is adopted. Several simulation experiments are performed.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권1호
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• pp.213-220
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• 2002

Anthropometric survey is important as a basis for human engineering fields. According to our experiences, there are difficulties in obtaining the measurements of some body parts because respondents are reluctant to expose. In order to overcome these difficulties, we propose a method for estimating such hard-to-measure measurements by using easy-to-measure measurements those are closely related to them. Multiple Regression Model, Feedforward Neural Network(FNN) Model and Projection Pursuit Regression(PPR) Model will be used as analytical tools for this purpose. The method we propose will be illustrated with real data from the 1992 Korea national anthropometric survey.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.327-332
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• 1997

다층 신경망은 비모수 회귀함수 추정의 한 방법이다. 다충 신경망을 학습시키기 위해 역전파 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 그러나 이 알고리즘은 이상치에 매우 민감하여 이상치를 포함하고 있는 자료에 대하여 원하지 않는 회귀함수를 추정한다. 본 논문에서는 통계물리에서 자주 사용하는 방법을 이용하여 로버스트 역전파 알고리즘을 제안하고 수학적으로 신경망과 매우 유사한 PRP(projection pursuit regression) 방법, 일반적인 역전파 알고리즘과 모의실험을 통해 비교 분석한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.271-275
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• 2005

현대시로부터 $C^d-$분할표를 생성하여 그의 구조적 특징을 사영탐색-플롯(Projection Pursuit-plot)을 이용하여 조사하는 방법을 소개하고, 여러 시집에서 자주 인용된 김소월 시와 서정주 시들에 적용하여 유사성을 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제29권6호
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• pp.1061-1075
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• 2016

본 논문에서는 고차원 대용량 자료의 시각화에서 발생할 수 있는 문제점들을 살펴보고 이에 대하여 개발된 방법들에 대하여 논의하였다. 고차원 자료의 경우 2차원 공간상에 표현하기 위하여 중요 변수를 선택해야하며 다양한 시각적 표현 속성과 다면화 방법을 이용하여 좀 더 많은 변수들을 표현할 수 있었다. 또한 관심있는 뷰를 보이는 낮은 차원을 찾는 사영추정방법을 이용할 수 있다. 대용량 자료에서는 점들이 겹쳐지는 문제점을 흩트림과 알파 블렌딩 등을 이용하여 해결할 수 있었다. 또한 고차원 대용량 자료의 탐색을 위하여 개발된 R 패키지인 tabplot과 scagnostics, 그리고 대화형 웹 그래프를 위한 다양한 형태의 R 패키지들을 살펴보았다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.76-82
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• 2021

In this paper, the compressed sensing basic pursuit denoise algorithm adopted to synthetic aperture radar imaging is investigated to improve the object recognition. From the incomplete data sets for image processing, the compressed sensing algorithm had been integrated to recover the data before the conventional back- projection algorithm was involved to obtain the synthetic aperture radar images. This method can lead to the reduction of measurement events while scanning the objects. An ultra-wideband radar scheme using a stripmap synthetic aperture radar algorithm was utilized to detect objects hidden behind the box. The Ultra-Wideband radar system with 3.1~4.8 GHz broadband and UWB antenna were implemented to transmit and receive signal data of two conductive cylinders located inside the paper box. The results confirmed that the images can be reconstructed by using a 30% randomly selected dataset without noticeable distortion compared to the images generated by full data using the conventional back-projection algorithm.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.335-345
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• 1999

시뮬레이션 실행 시간이 매우 오래 걸려서 보통 이용하는 비선형최고제곱법으로는 시뮬레이션의 입력 파라메터(또는 절대 상수)를 추정하기 힘든 경우의 추정 문제를 통계적인 메타모델을 이용하여 해결하는 방법에 대하여 기술하였다. 미리 답을 알고 있는 장난감 모형을 이용하여 절대 상수를 추정하기 위해 사용되는 세가지 통계적 메타모델들(전통적 희귀모형, 공간적 선형모형 그리고 projection pursuit 희귀모형)의 성능을 비교하였다. 그 결과 일양 크리깅(universal Kriging)에 의한 공간적 모형이 가장 우수하였고, 이를 실제 핵융합 시뮬레이션 자료에 적용하여 절대 상수를 추정하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권3호
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• pp.843-848
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• 1999

Support vector machine(SVM) is a new and very promising classification and regression technique developed by Bapnik and his group at AT&T Bell laboratories. However it has failed to establish itself as common machine learning tool. This is partly due to the fact that SVM is not easy to implement and its standard implementation requires the optimization package for quadratic programming. In this paper we present simple iterative Kernl Adatron algorithm for nonparametric regression which is easy to implement and guaranteed to converge to the optimal solution and compare it with neural networks and projection pursuit regression.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5A호
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• pp.717-725
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• 2000

최근 수년간 얼굴인식에 관한 많은 알고리즘이 개발되었고 그 대다수가 view와 투사에 기초한 알고리즘이었다. 본 논문에서의 투사는 비단 직교 기저상에 영상을 투사하는 것으로 국한하지 않고 영상 화소값을 변환하는 일반적인 선형 변환으로써 상관관계, 주성분 분석, 클러스트링, gray scale 투사, 그리고 추적 필터매칭을 포함한다. 본 연구에서는 FERET 데이터베이스 상의 얼굴 영상을 평가한 알고리즘들을 세부적으로 분석하고자 한다. 투사에 기초한 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 off-line상에서 행하며 알고리즘 설계자에 의해 새로운 기저가 설정되거나 또는 학습을 통해 새로운 기저를 결정한다. 두 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상을 설정된 새로운 기저상에 투사한다. 세 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상내의 얼굴은 가장 인접한 이웃 분류자로 인식된다. 대부분의 평가 방법들은 단일 gallery 상에서의 성능 평가가 이루어짐으로써 알고리즘 성능을 충분히 측정하지 못하는 반면 본 연구에서는 독립된 galley들의 집합을 구성함으로써 각각의 다른 galley상에서 가지는 변화와 이들의 상대적 성능을 평가한\ulcorner.