• 대한전기학회논문지
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• 제35권7호
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• pp.261-271
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• 1986

This paper describes a method for the state estimation considering current measurement component and detection of the bad data. The state values are estimated by weighted least square method in which measurement vector included bus injection current and line current. The bad data are detected using standardized variable of normal distribution and identified using sensitivity coefficients. When the bad data were occured by the bad measurement values. The results of the application to the model power system reveal the effectiveness of the presented algorithms.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권1호
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• pp.23-32
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• 2007

We consider penalized likelihood regression with data from the negative binomial distribution with unknown shape parameter. Smoothing parameter selection and asymptotically efficient low dimensional approximations are employed for negative binomial data along with shape parameter estimation through several different algorithms.

• 센서학회지
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• 제23권3호
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• pp.158-164
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• 2014

In indoor sensor networks equalization algorithms based on the minimization of Euclidean distance (MED) for the distributions of constant modulus error (CME) have yielded superior performance in compensating for signal distortions induced from optical fiber links, wireless-links and for impulsive noise problems. One main drawback of MED-CME algorithms is a heavy computational burden hindering its implementation. In this paper, a recursive gradient estimation for weight updates of the MED-CME algorithm is proposed for reducing the operations $O(N^2)$ of the conventional MED-CME to O(N) at each iteration time for N data-block size. From the simulation results of the proposed recursive method producing exactly the same results as the conventional method, the proposed estimation method can be considered to be a reliable candidate for implementation of efficient receivers in indoor sensor networks.

• 한국음향학회지
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• 제10권1호
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• pp.37-46
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• 1991

지금까지 제안된 피치 수정 앨고리즘들은 남녀노소에 무관하게 폭넓은 피치범위를 검출하기가 어렵다. 조음기관의 물리적 한계성 때문에 피치의 분포도는 일반적으로 중심 피치에 몰려있는 형태가 된다. 이 중심 피치를 본격적인 피치검출 과정에 적용한다면 그 처리과정이 간단해지고 정확도가 개선될 수 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 누설현상을 이용하여 중심피치를 정확하게 검출하는 앨고리즘을 제안한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제42권4호
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• pp.819-829
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• 2024

This paper delves into an examination of both non-Bayesian and Bayesian estimation techniques for determining the Topp-leone inverse Weibull distribution parameters based on progressive Type-II censoring. The first approach employs expectation maximization (EM) algorithms to derive maximum likelihood estimates for these variables. Subsequently, Bayesian estimators are obtained by utilizing symmetric and asymmetric loss functions such as Squared error and Linex loss functions. The Markov chain Monte Carlo method is invoked to obtain these Bayesian estimates, solidifying their reliability in this framework.

• 센서학회지
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• 제28권5호
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• pp.277-283
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• 2019

In this paper, we propose a distributed fusion estimation for sensor networks using a receding horizon strategy. Communication channels were modelled as Markov jump systems, and a posterior probability distribution for communication channel characteristics was calculated and incorporated into the filter to allow distributed fusion estimation to handle path loss observation situations automatically. To implement distributed fusion estimation, a Kalman-Consensus filter was then used to obtain the average consensus, based on the estimates of sensors randomly distributed across sensor networks. The advantages of the proposed algorithms were then verified using a large-scale sensor network example.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.1-12
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• 2018

본 논문은 듀얼 에너지 X-ray 검색기의 영상을 이용한 물질의 추정 방법 알고리즘을 제안한다. 물질 추정 알고리즘으로 많이 사용되는 기존 4가지 분별 곡선 이외에 로그 함수를 사용한 새로운 분별곡선을 이용하여 물질을 분류한다. 여기에 기존의 선형 보간을 이용한 원자번호 추정 방법이 아닌 확률분포를 이용한 원자번호 추정 방법을 제시한다. 확률분포를 이용한 가중치 계산에는 근접한 두 기준물질을 사용하는 방법과 모든 기준물질을 사용하는 방식, 2가지 방식을 실험하였다. 확률분포를 가중치로 사용하여 물질의 원자번호를 추정 할 경우 기존의 방법보다 더 정확한 원자번호 추정 결과를 나타내었다. 추정된 원자번호를 육안으로 확인하기 위하여 HSI 모델을 이용하여 결과영상에 채색하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권3호
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• pp.273-293
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• 2019

We consider the problem of model selection in multiple linear regression with outliers and non-normal error distributions. In this article, the robust model selection criterion is proposed based on the robust estimation method with the least absolute deviation (LAD). The proposed criterion is shown to be consistent. We suggest proposed criterion based algorithms that are suitable for a large number of predictors in the model. These algorithms select only relevant predictor variables with probability one for large sample sizes. An exhaustive simulation study shows that the criterion performs well. However, the proposed criterion is applied to a real data set to examine its applicability. The simulation results show the proficiency of algorithms in the presence of outliers, non-normal distribution, and multicollinearity.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.57-64
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• 2006

움직임 예측은 비디오 신호의 압축에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 효율적으로 움직임 벡터를 찾기 위하여 적응형 임계값과 매크로블록간의 차이값(Sum of Absolute Difference, SAD)의 분포특성을 이용하였다. 일반적으로 SAD분포가 단조로 우면 SAD값이 작고 복잡하면 SAD값이 큰 경향이 있다. 따라서 단조로운 분포에서는 탐색 포인트를 줄이고 복잡한 분포에서는 지역 극소점을 피하기 위해 탐색 포인트를 늘려서 탐색하였다. 검색할 매크로 블록을 9개의 영역으로 나누고, 시공간적 유사성을 이용하여 예측한 영역을 제 1 영역이라 하고 나머지 8개의 영역을 모두 제 2 영역이라 정한다. 이 두 개의 영역 중 어느 한 영역(제 1 영역 또는 제 2 영역)만 탐색할지, 아니면 두 영역 모두 탐색할지를 적응형 임계값을 이용하여 적절하게 탐색하였다. 실험 결과 기존의 대표적인 고속 알고리즘들에 비하여 매크로블록 당 탐색 포인트 수가 평균 16.4% 감소하고, MSE는 평균 32.83 감소한 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.861-872
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• 2011

움직임 예측 분야에서 많은 고속 블록 정합 알고리즘들은 불필요한 움직임 후보 블록들을 고유한 조건식으로 필터링하는 방법, 즉 탐색 포인트의 수를 줄이는 방법으로 연산의 복잡도를 줄이고 있다. 비록 많은 고속 블록 정합 알고리즘들이 기존의 전역 탐색 알고리즘과 비교하여 연산량을 상당 부분 줄일 수 있다 하더라도, 각 조건식의 특성에 의해 때때로 어느 정도의 정합 오차를 감수해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 제한된 1비트 변환 움직임 예측을 위한 새로운 고속 정합 알고리즘을 제안 하며, 이는 전역 탐색 알고리즘 대비 화질의 열화를 최소화 하면서도 움직임 블록 예측시의 연산량을 현저하게 줄이는 것에 목적을 둔다. 기존의 고속 블록 정합 알고리즘들과는 달리 제안된 알고리즘은 연산량을 줄이는데 있어서 새로운 접근 방법을 보여준다. 그것은 1비트 변환 후의 이진 평면이 오직 0 과 1이라는 두 개의 성분만으로 이루어진다는 사실에 기초하여 이항 분포 (binomial distribution)를 활용한 접근 방법이다. 모의실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 전역 탐색 기법을 적용한 제한된 1비트 변환 움직임 예측과 비교하여 PSNR (Peak signal-to-noise ratio) 성능은 매우 근접하게 유지하면서도 연산량은 획기적으로 줄여주는 효과를 보여 준다.