Byung-Sun Cho;Sang-Sup Cho;Sung-Sik Shin;Gang-hoon Kim
ETRI Journal
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제45권2호
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pp.267-276
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2023
R&D strategies of companies with low and high technological levels are discussed based on the concept of technology convergence and divergence. However, empirically detecting enterprise technology convergence in the distribution of enterprise technology (total productivity increase) over time and identifying key change factors are challenging. This study used a novel statistical indicator that captures the internal technology distribution change with a single number to clearly measure the technology distribution peak as a change in critical bandwidth for enterprise technology convergence and presented it as evidence of each technology convergence or divergence. Furthermore, this study applied the quantitative technology convergence identification method. Technology convergence appeared from the separation of total corporate productivity distribution of 69 IT companies in Korea in 2019-2020 rather than in 2015-2016. Results indicated that when the total technological level was separated from the technology leading and technology catch-up, IT companies were found to be pursuing R&D strategies for technology catch-up.
일본에서 상업적으로 중요한 어종 중의 하나인 도다리 2형간 유전적 분기의 정도를 측정하기 위하여 전분 gel 전기영동법에 의한 isozyme분석을 행하였다. 도다리 2형간에 있어서 14종의 효소를 지배하는 22유전자좌가 검출되었으며 2형간에 있어서 공통의 대림유전자를 가지고 있지 않은 완전분기는 3유전자좌(Acp, Idh-2 및 Mdh-2)에서 관찰되었다. 2형간에 있어서 측정된 Nei의 유전적거리는 0.46592이었으며 2형간에 있어서 유전적 변이성의 차이를 나타내는 평균 이형 접합체율의 기대치는 A type에서 0.120, B type에서는 0.095로 나타났다. 이상의 결과로부터 2형간에 있어서 유전적으로 상호 분기되어 있었으며 그들의 분기 년도는 대략 $2.3{\times}10^6$년 전으로 추정된다.
시계열 데이터를 효율적이고 효과적으로 처리하기 위해 다양한 시계열 표현 방법들이 제안되었다. SAX(Symbolic Aggregate approXimation)는 단편화와 이산화 기법들을 결합한 시계열 표현 방법으로, 시계열 분류 문제에 성공적으로 적용되었다. 그러나 SAX는 시계열의 움직임을 평활하여 시계열의 중요한 동적 패턴들을 정확히 표현하기 위해 세그먼트 수를 크게 해야 한다. 본 논문은 PIPs (Perceptually Important Points)탐지 기법과 Persist 이산화 방법을 결합한 시계열 표현 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시계열의 중요한 변곡점들을 나타내는 PIP 들을 탐지하여 고차원 시계열의 동적 움직임을 저차원 공간에서 표현한다. 그리고 시계열의 자기 전이와 주변 확률 분포를 KL 다이버전스에 적용하여 최적의 이산화 영역들을 결정한다. 제안된 방법은 시계열의 차원 축소과정에서 정보 손실을 최소화하여 시계열 분류의 성능을 향상시킨다.
본 논문에서는 빔 확산각 최소화를 통해 장거리에서 측정이 가능하도록 한 ToF 레이저 거리센서 광학계 설계에 대한 연구를 진행하였다. 거리센서는 장거리 측정 시 거리가 멀어질수록 레이저 빔의 확산각으로 인해 물체 표면에 도달하는 빔의 광량이 급격히 저하되며, 이로 인해 센서에 수신되는 광량도 감소되어 측정이 되지 않거나 측정 오차가 발생하게 된다. 일반적으로 빔 확산각을 최소화하는 광학계로 실린더 렌즈가 사용된다. 그러나 실린더 렌즈를 이용한 광학계는 광학계 크기가 커지는 문제뿐만 아니라 조립 공차의 어려움으로 인해 성능이 저하된다는 문제점이 있어 최근 비구면 렌즈를 사용하는 추세가 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 실린더 렌즈를 이용한 광학계와 비구면 렌즈를 이용한 광학계의 광효율과 조립공차를 비교 분석하고자 한다.
In this paper an FIR(finite impulse response) filter and smoother are introduced for discrete time-invariant state-space models with driving noises. The FIR structure not only quarantees the BIBO stability and the robustness to parameter changes but also improves the filter divergence problem. It is shown that the impulse responses of the FIR filter and the smoother are obtained by Riccati-type difference equations and that they are to be time-invariant and reduced to very simple forms. For implementational purpose, recursive forms of the FIR filler and smoother are derived with each other used as the adjoint variable.
In this paper, we propose a variational expectation-maximization algorithm that computes posterior probabilities from Latent Dirichlet Allocation (LDA) model. The algorithm approximates the intractable posterior distribution of a document term matrix generated from a corpus made up by 50 papers. It approximates the posterior by searching the local optima using lower bound of the true posterior distribution. Moreover, it maximizes the lower bound of the log-likelihood of the true posterior by minimizing the relative entropy of the prior and the posterior distribution known as KL-Divergence. The experimental results indicate that documents clustered to image classification and segmentation are correlated at 0.79 while those clustered to object detection and image segmentation are highly correlated at 0.96. The proposed variational inference algorithm performs efficiently and faster than Gibbs sampling at a computational time of 0.029s.
This paper proposes three positioning algorithms using TOA measurements: 1) The well-known linearization method using Taylor series, 2) a modified Savarese method considering measurement noise, which does not need linearization, and 3) a modified Bancroft method where TOA measurements instead of pseudorange measurements are considered. Furthermore, through an error analysis, for Savarese method, divergence of altitude is anticipated if the transmitters are located at the same height. To prevent height divergence, the Savarese method is modified again for receivers which assumed moving on the even plane. Error analysis also shows the relationship between Bancroft and Savarese method. From the analysis it is expected that the performance of Savarese method is worse than Bancroft method because of error amplification during difference operation. Experiments using real TOA measurement from the time difference of ultra sound and RF validate the proposed methods and show that analysis is correct.
We propose a method for detecting DDoS (Distributed Denial of Service) traffic in real-time inside the backbone network. For this purpose, we borrow the concepts of MACD (Moving Average Convergence Divergence) and RoC (Rate of Change), which are used for technical analysis in the stock market Due to the fact that the method is based on a quantitative, rather than a heuristic, detection level, DDoS traffic can be detected with greater accuracy (by reducing the false alarm ratio). Through simulation results, we show how the detection level is determined and demonstrate how much the accuracy of detection is enhanced.
Extended Kalman Filter(EKF) is widely used in tracking position of nonlinear system. but there exists a divergence problem caused by approximation of nonlinear system's linearization. Adaptive fading Kalman filter (AFKF) is one of the effective methods which employs suboptimal fading factors to solve the divergence problem in an EKF In this paper we present an improved TDoA (time difference of arrival) based position tracking by using AFKF.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권4호
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pp.471-486
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2022
Autoregressive moving average (ARMA) models involve nonlinearity in the model coefficients because of unobserved lagged errors, which complicates the likelihood function and makes the posterior density analytically intractable. In order to overcome this problem of posterior analysis, some approximation methods have been proposed in literature. In this paper we first review the main analytic approximations proposed to approximate the posterior density of ARMA models to be analytically tractable, which include Newbold, Zellner-Reynolds, and Broemeling-Shaarawy approximations. We then use the Kullback-Leibler divergence to study the relation between these three analytic approximations and to measure the distance between their derived approximate posteriors for ARMA models. In addition, we evaluate the impact of the approximate posteriors distance in Bayesian estimates of mean and precision of the model coefficients by generating a large number of Monte Carlo simulations from the approximate posteriors. Simulation study results show that the approximate posteriors of Newbold and Zellner-Reynolds are very close to each other, and their estimates have higher precision compared to those of Broemeling-Shaarawy approximation. Same results are obtained from the application to real-world time series datasets.
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