• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2634-2648
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• 2020

In this paper, an adaptive sparse singular value decomposition (ASSVD) algorithm is proposed to estimate the signal matrix when only one data matrix is observed and there is high dimensional white noise, in which we assume that the signal matrix is low-rank and has sparse singular vectors, i.e. it is a simultaneously low-rank and sparse matrix. It is a structured matrix since the non-zero entries are confined on some small blocks. The proposed algorithm estimates the singular values and vectors separable by exploring the structure of singular vectors, in which the recent developments in Random Matrix Theory known as anisotropic Marchenko-Pastur law are used. And then we prove that when the signal is strong in the sense that the signal to noise ratio is above some threshold, our estimator is consistent and outperforms over many state-of-the-art algorithms. Moreover, our estimator is adaptive to the data set and does not require the variance of the noise to be known or estimated. Numerical simulations indicate that ASSVD still works well when the signal matrix is not very sparse.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.923-932
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• 2014

허들모형은 영이 과잉 가산자료를 분석하기 위해서 사용되어 왔다. 이 모형은 이산부분을 위한 로짓모형과 절삭된 가산부분을 위한 절삭된 포아송모형의 혼합모형이다. 이 논문에서 우리는 경시적 영과잉 가산자료를 분석하기 위해서 수정된 콜레스키 분해을 이용하여 일반적인 이분산성을 가지는 변량효과 공분산행렬을 제안한다. 수정된 콜레스키 분해는 변량효과 공분산행렬을 일반화자기상관 모수와 혁신분산모수로 분리되면, 이러한 모수들은 베이지안 일반화 선형모형을 통해 추정된다. 그리고 실제 자료분석을 통하여 설명한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.357-368
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• 2012

본 연구는 금융위기 이후 새로운 질서로 부상되고 있는 '뉴 노멀'시대하 거시적 관점에서 한국기업의 R&D투자가 한국의 무역에 미치는 영향을 장 단기적 측면에서 실증적으로 규명하고자 하였다. 먼저 뉴노멀시대의 특징과 기업의 R&D투자현황을 분석한 다음, 기업의 R&D투자가 무역에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 시계열 자료인 무역량 변수들의 안정성 검정을 위하여 단위근 검정과 공적분 검정을 실시하였다. 또한 R&D투자의 변동성이 무역량 변수들에 미치는 동태적 영향을 보기 위해 백터오차수정 모형에 기초한 충격반응 및 분산분해를 실시하였다. 분석결과 수출, 수입, 수출/수입, R&D지출 모두 장기적으로 안정적인 공적분관계에 있는 것으로 나타났다. 인과관계 검정에서는 기업의 R&D 지출이 여타 변수에 대하여 단기와 장기 모두 일방적인 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 충격반응함수 분석에서는 기업의 R&D지출의 충격에 대하여 무역량 모두 정(+)의 영향을 받으며 특히 수입보다는 수출부문에 더 큰 영향을 받으면서 장기간에 걸쳐 안정적인 추세로 수렴되었다. 예측오차의 분산분해의 결과는 기업의 R&D지출의 변동성이 무역량 변수들의 분산에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.305-309
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• 2000

In this paper, we presents a new methodology for face recognition after analysing conventional ICA(Independent Component Analysis) based approach. In the literature we found that ICA based methods have followed the same procedure without any exception, first PCA(Principal Component Analysis) has been used for feature extraction, next ICA learning method has been applied for feature enhancement in the reduced dimension. However, it is contradiction that features are extracted using higher order moments depend on variance, the second order statistics. It is not considered that a necessary component can be located in the discarded feature space. In the new methodology, features are extracted using the magnitude of kurtosis(4-th order central moment or cumulant). This corresponds to the PCA based feature extraction using eigenvalue(2nd order central moment or variance). The synergy effect of PCA and ICA can be achieved if PCA is used for noise reduction filter. ICA methodology is analysed using SVD(Singular Value Decomposition). PCA does whitening and noise reduction. ICA performs the feature extraction. Simulation results show the effectiveness of the methodology compared to the conventional ICA approach.

• 수산해양교육연구
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• 제28권1호
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• pp.127-136
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• 2016

The purpose of this research is to conduct a comparative study on the characteristics of daily volatility spillovers across the stock markets of Korea, China, and Japan. We employ generalized spillover definition and measurement developed by Diebold & Yilmaz (2009, 2012). The sample period is January 5, 1993 to September 25, 2015. From a static full-sample analysis, we find that 8.60% of forecast error variance comes from volatility spillovers. From a 250-day rolling-sample analysis, we discover that there exist significant volatility fluctuations in the stock markets of Korea, China and Japan, expecially during the Asian Financial Crisis (1998-1999) and the US Credit Crisis (2008-2009) after the collapse of Lehman Brothers. From the net directional spillovers across three countries, we come upon that there is neither a definite leader nor a significant follower during the sample period.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.737-744
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• 2018

This paper presents a study on the performance of the higher-order moments for speech/music classification. For a successful speech/music classifier, extracting features that allow direct access to the relevant speech or music specific information is crucial. In addition to the conventional variance-based features, we utilize the higher-order moments of features, such as skewness and kurtosis. Moreover, we investigate the subband decomposition parameters in extracting features, which improves classification accuracy. Experiments on two speech/music datasets, which are publicly available, were performed and show that the higher-order moment features can improve classification accuracy when combined with the conventional variance-based features.

• 무역학회지
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• 제46권5호
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• pp.115-130
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• 2021

The main purpose of this study is to analyze the causal relationship between import-export goods and transportation modes. To this end, five major commodity groups were selected from 2010 to 2018 such as Machinery and transport equipment (SITC 7), manufactured goods classified chiefly by material (SITC 6), chemicals and related products, n.e.s. (SITC 5), mineral, fuels, lubricants, and related materials (SITC 3), and miscellaneous manufactured articles (SITC 8). And using the panel VECM, the difference between transportation modes such as ports and airports was compared and analyzed through panel granger causality, Impulse response function, Forecasting error variance decomposition. As a result, it is confirmed that the causal relationship between major product groups and transportation modes showed different causal relationships depending on the characteristics of port and air transportation.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.187-190
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• 2001

In this paper, we present a novel digital watermarking technique based on the concept of multiresolution decomposition and Human Visual System(HVS). Proposed watermarking is to embed watermark by quantization, that is to construct ‘perceptually lossless’quantization matrix, by using a quantization factor for each level and orientation and variance within a band. We compare our approach with another wavelet domain watermarking methods. Simulation results show the superior performance of robustness for variety image distortions.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권3호
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• pp.653-657
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• 2005

Eigenstructure of a spatial design matrix of Matheron's variogram estimator in $R^1$ is derived. It is shown that the spatial design matrix in $R^1$ with n/2$\le$h < n has a nice spectral decomposition. The mean, variance, and covariance of this estimator are obtained using the eigenvalues of a spatial design matrix. We also found that the lower bound and the upper bound of the normalized Matheron's variogram estimator.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.519-525
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• 2018

본 논문에서는 다채널 위너 필터를 이용하여 마이크로폰 어레이에서 취득된 신호의 잡음을 제거하는 방법을 다룬다. 다채널 위너 필터는 음성 신호의 방향에 대한 정보를 필요로 하지 않는 필터로서 단일 음성 음원의 경우, 음성 왜곡을 발생시키지 않는 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 공간 필터와 단일 채널 스펙트럼 필터로 분리될 수 있다. MVDR의 방향벡터에 해당하는 단일 음성 음원과 마이크로폰 어레이 간의 음향 전달 함수는 다채널 위너 필터의 부공간 분해 (subspace decomposition)를 이용하여 추정할 수 있다. 이 때 상관 행렬 추정 과정에서 발생하는 오차로 인해 추정되는 음향 전달 함수에도 오차가 발생하게 되며 이에 따라 다채널 위너 필터를 구성하는 MVDR은 음성 왜곡을 발생시키게 된다. 이러한 음성 왜곡을 완화시키기 위해 diagonal loading을 적용하고 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 실험에서는 7개의 선형 마이크로폰으로 수집된 데이터를 이용하였으며 잡음을 섞기 전 신호와 잡음을 섞은 후 필터를 통과시킨 신호 간의 MFCC 오차를 측정한다. 실험 결과, diagonal loading을 통해 MFCC 오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.