• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2565-2574
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• 2000

오차확산법은 연속계조 영상을 중간조 영상으로 생성시 우수한 재현성을 보인다. 그러나 표시오차의 전력스펙트럼 분석에서 경계정보의 재현성이 다소 떨어지는 특성을 보인다. 이를 개선하기 위해 원영상의 현재화소와 로컬 평균간의 차이정보를 이용하는 경계강조 오차확산법을 제안한다. 제안한 기법은 원영상이 현재화소와 로컬 평균과의 차이정보 및 이를 활용하는 필터의 가중치 함수로 구성된다. 첫째, 원영상의 차이정보는 현재 화소와 이의 인접화소(5x5)의 로컬 평균과의 차이이다. 둘째, 필터의 가중치 함수는 차이정보의 크기를 포함하는 함수와 이의 부호로 구성된다. 제안한 기법을 적용한 중간조 영상은 경계가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보인다. 환상 평균 전력 스펙트럼 밀도를 이용한 표시오차, 경계상관도 및 로컬 평균 일치도의 평가함수로 제안한 경계강조 오차확산법과 기존의 경계강조 오차확산법의 특성을 비교한다.

• 호남수학학술지
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• 제36권2호
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• pp.291-303
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• 2014

In this paper, through a direct computation with subintervals partitioning [0, 1], we compute better a posteriori bounds for the average case error of the difference between the true value of $I(f)=\int_{0}^{1}f(x)dx$ with $f{\in}C^r$[0, 1] minus the composite trapezoidal rule and the composite trapezoidal rule minus the basic trapezoidal rule for $r{\geq}3$ by using zero mean-Gaussian.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제13권1_2호
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• pp.365-372
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• 2003

We show that if ${\gamma}$ $\leq$ 2, the average error of the composite Trapezoidal rule on two consecutive intervals is proportional to h$\^$2h+3/ where h is the length of each subinterval of the interval [0, 1]. As a result, we show that the Trapezoidal rule with equally spaced points is optimal in the average case setting when ${\gamma}$ $\leq$ 2.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1027-1030
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• 1999

Recently many efforts on the development of automatic processing system for delivery sequence sorting have been performed in ETRI, which requires the use of postal 4 state bar code system to encode delivery points. This paper addresses the issue on the reduction of reading error in postal 4 state raster beam based bar code reader by adjusting measured values of bar code width to its average value over each interval. The test results show that the above method reduces the average reading error rate approximately by 90-100%.

• Journal of Communications and Networks
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• 제13권6호
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• pp.621-624
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• 2011

With the rapid growth of internet traffic, accurate and reliable prediction of internet traffic has been a key issue in network management and planning. This paper proposes an autoregressive-generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (AR-GARCH) error model for forecasting internet traffic and evaluates its performance by comparing it with seasonal autoregressive integrated moving average (ARIMA) models in terms of root mean square error (RMSE) criterion. The results indicated that the seasonal AR-GARCH models outperformed the seasonal ARIMA models in terms of forecasting accuracy with respect to the RMSE criterion.

• 대한수학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.903-911
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• 1998

We show that if r $\leq$ 2, the average error of the Trapezoidal rule is proportional to $n^{-min{r＋l, 3}}$ where n is the number of mesh points on the interval [D, 1]. As a result, we show that the Trapezoidal rule with equally spaced points is optimal in the average case setting when r $\leq$ 2.

• 대한물리치료과학회지
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• 제3권3호
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• pp.15-23
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• 1996

The purpose of this study to evaluate and compare the proprioception of the dominant knee joint at different conditions in normal 20 years of age. The pripriocption was measured at sitting, supine, prone position with the eyes opened and the eyes closed. All were assessed with and without a knee brace around the knee by reproduction the position to which a joint has previously been placed. In this study, 24 rehabilitation therapy major students were assessed at Hansoe University. In this study applied the paired t-test and 1-way ANOVA to determine the statistical significance of results at 0.05 level of significance. The error average of proprioception was $4.65{\pm}2.95^{\circ}$ with the eyes closed and $4.08{\pm}1.14^{\circ}$ with the eyes opened in sitting position, $5.56{\pm}3.18^{\circ}$ with the eyes closed and $4.98{\pm}2.99^{\circ}$ with the eyes opened in supine position and $5.60{\pm}1.64^{\circ}$ with the eyes closed and $4.87{\pm}2.16^{\circ}$ with the eyes opened in prone position. There was no significantly difference the error average between the eyes opened group and the eyes closed group. There was no significantly difference the error average among the three positions. The error average decreased significantly in knee brace group at all conditions.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.137-140
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• 2003

In this paper, we propose a new construction algorithm for the reversible variable-length code (RVLC) using a simplified average length function of the optimal Huffman code. RVLC is introduced as one of the error resilience tools in H.263+ and MPEG-4 owing to its error-correcting capability. The proposed algorithm demonstrates an improved performance in terms of the average codeword length over the existing HVLC algorithms.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1379-1385
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• 2018

기존의 다중사용자 중첩 전송은 순시 채널 전력의 조건에 따라 데이터 심벌의 전력 할당 계수와 사용자별 수신 신호 처리 방법을 결정한다. 그러나 순시 채널 전력의 이용은 시스템의 복잡도를 증가시킬 수 있기 때문에 본 논문에서는 평균 채널 전력을 이용하는 고정적 다중사용자 중첩 전송을 고려한다. 고정적 다중사용자 중첩 전송 기법은 시간에 따라 느리게 변화하는 평균 채널 전력의 조건을 기반으로 데이터 심벌의 전력 할당 계수와 사용자별 수신 신호 처리 방법을 결정하기 때문에 시스템 복잡도를 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 고정적 다중사용자 중첩 전송에 대한 평균 심벌 오차율을 분석한다. 특히, 레일레이 페이딩 채널을 가정하여 M-ary 직교 진폭 변조에 대한 평균 심벌 오차율의 표현식을 유도한다. 또한, 수치적 결과를 통하여 열악한 채널 환경에 있는 사용자에서 고정적 다중사용자 중첩전송과 기존의 다중사용자 중첩 전송의 평균 심벌 오차율 성능이 유사함을 보였다.

• 사상체질의학회지
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• 제19권2호
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• pp.30-39
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• 2007

1. Objectives The Face is an important standard for the classification of Sasang Constitution. We are developing 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA) to analyse the facial characteristics. This apparatus show us 3D image and data of man's face and measure facial figure data. So we should examine the figure restoration error of 3D Automatic Fare Recognition Apparatus(3D-AFRA) in hardware Error Analysis. 2. Methods We scanned Face status by using 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA). And also we scanned Face status by using laser scanner(vivid 9i). We compared facial shape data be restored by 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA) with facial shape data that be restorated by 3D laser scanner. And we analysed the average error and the maximum error of two data. 3. Results and Conclusions In frontal face, the average error was 0.48mm. and the maximum error was 4.60mm. In whole face, the average error of was 0.99mm. And the maximum error was 6.64mm. In conclusion, We assessed that accuracy of 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA) is considerably good.