• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제28권4호
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• pp.435-441
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• 1999

A 'convergence in probability' rate of the empirical distributions and quantiles of linear processes is obtained. As an application of the limit theorems, a trimmed mean for the location of the linear process is considered. It is shown that the trimmed mean is asymptotically normal. A consistent estimator for the asymptotic variance of the trimmed mean is provided.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1731-1741
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• 1999

칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 벡터 미디안, 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터 등 여러 형태의 필터들이 개발되어져 왔다. 본 논문에서 제안된 클러스터 필터는 잡음에 오염된 환경 하에서 강건한 소속함수 값을 얻을 수 있는 가능적 c-mean 클러스터링 방법을 이용하였다. 또한, 본 논문에서는 혼합된 잡음에서 우수한 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터를 개선하여, 원도우내의 화소중 중심에 위치한 화소에는 더 가중치를 부여하여 가중화 된 평균 필터링을 수행하는 가중화 벡터$\alpha$-trimmed 평균 필터를 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 잡음이 발생한 영상에서 제안된 필터들의 성능을 평가하기 위해 칼라 잡음 발생기를 구현하였으며, 실험 결과는 NCD 척도 및 관측자의 시각에 의해 평가되었다. 실험 결과 제안된 퍼지 클러스터 필터는 NCD 관점에서 기존의 필터들에 비해 혼합된 잡음에서 우수한 성능을 보였고, 제안된 가중화된 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터에 비해 어떠한 잡음 하에서도 양호한 결과를 보였다.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.854-860
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• 2004

지문 정합 시 입력지문의 품질 및 지문의 상태에 따라서 지문정합 결과가 다르게 나타나게 된다. 잡음이 섞여 입력지문의 품질이 떨어지거나 지문의 상처로 인하여 입력지문에 융선이 없어진 경우에는 잘못된 방향성 정보를 도출해 낼 수 있다. 지문 정합에서 방향정보는 가짜 특징점 제거, 융선 거리 측정, 매칭, 중심점 및 삼각주 찾기 둥에 아주 중요한 요인으로 작용한다. 잘못된 방향성을 도출하게 되면 지문인식에 많은 오차를 수반하게 되므로 잘못된 방향성 정보를 보완하거나 교정하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 입력지문이 상처 둥으로 인하여 손상된 경우에 잘못된 방향성 정보를 재구성하기 위한 방법으로 저역통과 필터를 거친 후 \alpha$-trimmed mean 필터를 이용하여 방향성 정보를 보완 및 교정하는 방법에 대하여 제시한다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제28권2호
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• pp.151-165
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• 1999

This paper considers the trimmed least squares estimator of the autoregression parameter in the unstable AR(1) model: X\ulcorner=ØX\ulcorner+$\varepsilon$\ulcorner, where $\varepsilon$\ulcorner are iid random variables with mean 0 and variance $\sigma$$^2$> 0, and Ø is the real number with │Ø│=1. The trimmed least squares estimator for Ø is defined in analogy of that of Welsh(1987). The limiting distribution of the trimmed least squares estimator is derived under certain regularity conditions.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권1호
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• pp.15-27
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• 2001

One proposal is made for constructing nonparametric estimator of slope parameters in a regression model under symmetric error distributions. This estimator is based on the use of idea of Johns for estimating the center of the symmetric distribution together with the idea of regression quantiles and regression trimmed mean. This nonparametric estimator and some other L-estimators are studied by Monte Carlo.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.393-396
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• 2010

본 논문에서는 영상신호의 전송과정에서 임펄스 잡음에 의해 훼손된 영상의 복원을 위한 알파-트림 필터를 제안 하였다. 제안된 필터는 먼저 형태학상의 잡음 검출기를 이용하여 잡음화소를 확인하고 알파-트림 평균 필터를 이용하여 임펄스 노이즈를 제거 한다. 이 제안된 필터는 정확하게 잡음 검출을 할 수 있으며, 에지 영역의 보존 및 효과적으로 임펄스 잡음을 제거 할 수 있다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.759-768
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• 2005

K-means clustering has been widely used in many applications, such that pattern analysis, data analysis, market research and so on. It can identify dense and sparse regions among data attributes or object attributes. But k-means algorithm requires many hours to get k clusters, because it is more primitive and explorative. In this paper we propose a new method of k-means clustering using the grid-based representative value(arithmetic and trimmed mean) for sample. It is more fast than any traditional clustering method and maintains its accuracy.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권2호
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• pp.309-318
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• 2006

There are many statistical methods of testing the equality of two population variances. Among them, the well-known F test is very sensitive to the normality assumption. Several other tests that do not assume normality have been proposed, but these tests usually need tables of critical values or software for hypotheses testing. McGrath and Yeh (2005) suggested a quick and compact Count Five test requiring only the calculation of the number of extreme points. Since the Count Five test uses only extreme values, this discards some information from the samples, often resulting in a degradation in power. In this paper, an alternative Count Five test using the trimmed mean is proposed and its properties are discussed for some distributions and normal mixtures.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제27권3_4호
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• pp.903-908
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• 2009

The shrink parameter in ridge regression may be contaminated by outlying points. We propose robust cross validation scores in ridge regression instead of classical cross validation. We use robust location estimators such as median, least trimmed squares, absolute mean for robust cross validation scores. The robust scores have global robustness. Simulations are performed to show the effectiveness of the proposed estimators.