• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권2호
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• pp.129-138
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• 1996

We propose a smoothing estimator of mean residual life function based on Ghorai and Susarla's (1990) smooth estimator of distribution function under random censorship model and provide the asymptotic properties of this estimator. The Monte Carlo simulation is performed to compare the proposed estimator with the other estimators and an exmple is also given using the real data.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2007년도 제32회 학술대회 초록집
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• pp.137-137
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• 2007

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2008년도 제35회 하계학술대회 초록집
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• pp.103-103
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• 2008

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2007년도 제33회 하계학술대회 초록집
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• pp.329-329
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• 2007

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2007년도 제33회 하계학술대회 초록집
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• pp.286-286
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• 2007

• 한국음향학회지
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• 제41권6호
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• pp.662-667
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• 2022

음악 유사도 계산은 음악 검색 서비스 구현에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문은 커버곡 검색의 성능을 제고하기 위한 음악 유사도 학습에 대해서 다룬다. 음악 유사도 함수를 유도하는 데 확률적 선형 판별 분석을 이용하여 잠재 음악 공간을 구한다. 잠재 음악 공간은 같은 커버곡 간의 거리는 줄이고 다른 곡 간의 거리는 크게 되도록 학습한다. 추출된 음악 특징이 잠재 음악 변수에서 생성되었다는 가정 하에 확률 모델을 구하고, 음악의 동질성 여부를 가설검증하여 음악 유사도 함수를 유도한다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여 제안한 음악 유사도 함수가 커버곡 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.

• 한국생물공학회:학술대회논문집
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• 한국생물공학회 2005년도 생물공학의 동향(XVI)
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• pp.337-337
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• 2005

• 대한수학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.675-680
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• 2002

Since N. Levin [1] in 1961 defined the weakly continuous function, there is a lot of weakened forms of continuous function. In this paper we consider two forms of the weakened form of continuous function and study the some properties of them.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제25권1호
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• pp.133-144
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• 1996

We, in this paper, propose a nonparametric estimator of bivariate mean residual life function based on Lin and Ying's (1993) bivariate survival function estimator of paired failure times under univariate censoring and prove the uniform consistency and the weak convergence result of this estimator. Through Monte Carlo simulation, the performances of the proposed estimator are tabulated and are illustrated with the skin grafts data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권2호
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• pp.405-411
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• 2004

In the analysis of cancer data, it is important to make inferences of survival function and to assess the effects of covariates. Cox's proportional hazard model(PHM) and Beran's nonparametric method are generally used to estimate the survival function with covariates. We adjusted the incomplete survival time using the Buckley and James's(1979) pseudo random variables, and then proposed the estimator for the conditional survival function. Also, we carried out the simulation studies to compare the performances of the proposed method.