The Hotelling transform is based on statistical properties of an image. The principal uses of this transform are in data compression. The basic concept of the Hotelling transform is that the choice of basis vectors pointing the direction of maximum variance of the data. This property can be used for rotation normalization. Many objects of interest in pattern recognition applications can be easily standardized by performing a rotation normalization that aligns the coordinate axes with the axes of maximum variance of the pixels in the object. However, this transform can not be used to rotation normalization of color images directly. In this paper, we propose a new method for rotation normalization of color images based on the Hotelling transform. The Hotelling transform is performed to calculate basis vectors of each channel. Then the summation of vectors of all channels are processed. Rotation normalization is performed using the result of summation of vectors. Experimental results showed the proposed method can be used for rotation normalization of color images effectively.
Offshore structures are subjected to wind loads, wind generated wave excitations, and current forces. In this paper we focus on the wind generated wave excitations as the main source for the external forces on the structure. The main objective of the paper is to provide a tool for using deck acceleration measurements to predict the value of the force and moment acting on the offshore structure foundation. A change in these values can be used as an indicator of the health of the foundation. Two methods of analysis are used to determine the relationship between the force and moment acting on the foundation and deck acceleration. The first approach uses neural networks while the other uses a Fokker-Planck formulation. The Fokker-Plank approach was used to relate the variance of the excitation to the variance of the deck acceleration. The total virtual mass of the equivalent SDOF of the structure was also determined at different deck masses.
Railway construction needs vast soil investigation for its infrastructure foundation designs along the planned railway path to identify the design parameters for stability and serviceability checks. The soil investigation data are usually classified and grouped to decide design input parameters per each construction section and budget estimates. Deterministic design method which most civil engineer and practitioner are familiar with has a clear limitation in construction/maintenance budget control, and occasionally produced overdesigned or unsafe design problems. Instead of using a batch type analysis with predetermined input parameters, data population collected from site soil investigation and design load condition can be statistically estimated for the mean and variance to present the feature of data distribution and optimized with a best fitting probability function. Probabilistic approach using entire feature of design input data enables to predict the worst, best and most probable cases based on identified ranges of soil and load data, which will help railway designer select construction method to save the time and cost. This paper introduces two Monte Carlo simulations actually applied on estimation of retaining wall external stability and long term settlement of organic soil in soil investigation area for a recent high speed railway project.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1423-1431
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2016
When the sample size in a certain domain is too small to produce adequate information, small area model with random effects is usually used. Also, if we do not consider an inherent pattern which data possess, it considerably affects inference. In this paper, we mainly focus on modeling to handle increased variation of the Current Population Survey (CPS) median income as the Internal Revenue Service (IRS) mean income increases. In a hierarchical Bayesian framework, most estimations are carried out through the Gibbs sampler while the grid method is used to generate parameters from non-standard form. Numerical study indicates that the performance of proposed model is better than that of CPS method in terms of four comparison measurements.
본 연구는 시뮬레이션 반응변수가 입력 인자의 선형 1차식으로 표현된 경우에 인자의 파라미터를 효과적으로 추정하기위해 사용될 수 있는 분산감소기법을 제안하였다. 이 기법은 하나의 실험설계에 공통난수와 대조난수를 동시에 사용하는 Schruben과 Margolin의 방법과 시뮬레이션하는 도중에 얻어지는 통제변수를 활용하는 기법을 결합하는 방법으로 시뮬레이션의 효율성을 개선하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 주어진 모형의 평균 반응치를 추정한 데는 S-M 기법보다 효과적이었으며 인자의 다른 파라미터를 추정하는 데는 S-M 기법과 비슷한 성과를 보이고 있다. 만일 시뮬레이션 과정에서 반응변수와 상관성이 높은 통제변수들을 선택할 수 있는 경우에는 제안된 기법이 S-M 기법보다 보다 파라미터 추정에 효과적일 것으로 판단된다.
Taguchi and VTA(variation Transmission Analysis) methods have been widely used recently as new methods for product design. In this study, Taguchi method using analysis of variance and VTA method using regression analysis are reviewed and compared with each other in terms of parameter design and tolerance design. In analysis of variance, variation of quality characteristics arises from noise factors, therefore the optimal levels of design factors are selected to minimize the effect of noise factors. n regression analysis, variation of quality characteristics arises from variation of each own design factors. As a method to reduce variation of these quality characteristics, sensitivity analysis was performed for each design factors. An example of calculating tolerance interval for the given defect rate in PPM is also introduced. Especially, the new method is suggested to increase the estimation accuracy of variation of quality characteristics through regression analysis.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제1권
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pp.67-76
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1990
For a two-parameter Pareto distribution, the uniformly minimum variance unbiased estimateors(UMVUE) for the function of the two parameters are expressed in terms of confluent hypergeometric function. The variance of the UMVUE is also expressed in terms of hypergeometric function of several variables. UMVUE's for the ${\gamma}th$ moment about zero and several useful parametric functions, and their variances are obtained as special cases. The estimators of Baxter(1980) and Saksena and Johnson(1984) are special cases of our estimator.
영상 압축 또는 영상 부호화에서 후처리, 복원, transcoding을 하는 경우, DCT 계수의 양자화 잡음 모델이 필요하다. 양자화 된 계수만 알고 있는 경우에는 양자화 되기 전의 분포를 구할 수 없다. 본 논문에서는 양자화 되기 전의 DCT 계수의 확률 분포함수를 Laplacian으로 가정하고, 양자화된 계수로부터 분산을 구하고 이를 사용하여 양자화 이전의 분산을 추정하는 방법을 제시하였다. 여러 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 방법의 결과가 기존의 방법에서는 분산이 작게 나오는 단점을 보완하는 것을 확인하였다.
This study aims to apply the Generalizability Theory (G-theory) for estimation of reliability of evaluation scores between raters on Patient Dentist Interaction. Selecting a number of raters as multiple error sources, this study was analyzed the error sources caused by relative magnitude of error variances of interaction between the factors and proceeded with D-study based on the results of G-study for optimal determination of measurement condition. The estimated outcomes of variance component for accuracy among the Patient Dentist Interaction evaluation with G-theory showed that impact of error was the biggest influence factor in students. The second influence was the item effect, and the rater effect was relatively small. The Generalizability coefficients for case1 and case2 which were estimated through the D- study were calculated relatively low.
본 논문에서는 계산의 복잡성을 줄이고 피크 신호 대 잡음 비율(PSNR) 성능을 개선하기 위한 새로운 프레임 상향 변환 (Frame Rate Up Conversion) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하기 위한 모션 추정 과정(Motion Estimation) 은 이전 프레임과 현재 프레임에서 마크로블록(Macroblock) 값의 최소 차이값(Sum of absolute differences) 을 이용하여 보간된 프레임(Interpolated Frame) 의 마크로블록이 가지게 되는 모션 벡터 값을 추출한다. 이 때 반복된 배경 패턴 및 여러 움직임들 때문에 모션 추정 과정에서 출력되는 벡터값이 비정상적으로 출력되는 경우가 있다. 여기서 제안된 알고리즘을 통해 모션 벡터값들의 특이치(Outlier) 를 검출하고 이를 교정하기 위한 분산값(Variance) 을 이용하여 모션 벡터 평활화 작업(Motion Vector Smoothing) 을 거친다. 이와 같이 제안된 알고리즘을 이용하여 실험한 결과값으로 프레임률 상향 변환 과정을 통해 상대적으로 계산의 복잡성은 낮으면서 양호한 PSNR 값이 출력됨을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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