Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.13
no.2
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pp.167-174
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2002
In the case of "nonignorable missing data", it is necessary to assume a model dealing with the missing on each situations. In this article, for example, we sometimes meet situations where data set are income amounts in a survey of individuals and assume a model as the values are the larger, a missing data probability is the higher. The method is to maximize using the EM(Expectation and Maximization) algorithm based on the (missing data) mechanism that creates missing data of the case of exponential distribution. The method started from any initial values, and converged in a few iterations. We changed the missing data probability and the artificial data size to show the estimated accuracy. Then we discuss the properties of estimates.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.5A
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pp.408-413
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2009
In this paper, minimum mean-square-error (MMSE)-based transceiver processing of a bidirectional amplify-and-forward (AF) relay having multiple antennas is proposed. Besides, the optimal beamforming vectors of users are designed in the sense of the sum rate maximization. Simulation results show that the proposed relay processing can effectively reduce both co-channel interferences and self-interferences and that the proposed beamforming method is proper to the bidirectional communication employing the AF relay.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.12
no.4
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pp.373-385
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1987
The scaled WDF should be optimized from the point of view of dynamic range. Transformer scaling method is attempted to maximize the dynamic range by equalizing the gains in the different nodes of the WDF. In this paper, the dual network and different frequencies are used to study the effects of different topology and of sampling frequency. Comparing with the unscaled WDF, the most significant observation is that the SNR is improved in the range of 7 to 35 dB in the WDF scaled by the trasnsformer scaling method. In addition, the SNR shows a continuous drop with the increase of sampling frequency, but scaling effects seem to decrease the rate at which the SNR drop.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.151-153
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2006
we present a method of sequential speech enhancement, where we infer clean speech signal using a Rao-Blackwellized particle filter (RBPF), given a noise-contaminated observed signal. In contrast to Kalman filtering-based methods, we consider a non-Gaussian speech generative model that is based on the generalized auto-regressive (GAR) model. Model parameters are learned by a sequential Newton-Raphson expectation maximization (SNEM), incorporating the RBPF. Empirical comparison to Kalman filter, confirms the high performance of the proposed method.
We present two methods for the automatic selection of the threshold values in unsupervised change detection. Both methods consist of the same two procedures: 1) to determine the parameters of Gaussian mixtures from a difference image or ratio image, 2) to determine threshold values using the Bayesian rule for minimum error. In the first method, the Expectation-Maximization algorithm is applied for estimating the parameters of the Gaussian mixtures. The second method is based on the iterative thresholding that successively employs thresholding and estimation of the model parameters. The effectiveness and applicability of the methods proposed here are illustrated by an experiment on the multi-temporal KOMPAT-1 EOC images.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.2
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pp.195-206
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2016
The remote sensing technique using SAR data have many advantages when applied to the disaster site due to its wide coverage and all-weather acquisition availability. Although a single-pol (polarimetric) SAR image cannot represent the land surface better than a quad-pol SAR image can, single-pol SAR data are worth using for disaster-induced change detection. In this paper, an automatic change detection method based on a mixture of GGDs (generalized Gaussian distribution) is proposed, and usability of the textural features and intensity is evaluated by using the proposed method. Three ALOS/PALSAR images were used in the experiments, and the study site was Norita City, which was affected by the 2011 Tohoku earthquake. The experiment results showed that the proposed automatic change detection method is practical for disaster sites where the large areas change. The intensity information is useful for detecting disaster-induced changes with a 68.3% g-mean, but the texture information is not. The autocorrelation and correlation show the interesting implication that they tend not to extract agricultural areas in the change detection map. Therefore, the final tsunami-induced change map is produced by the combination of three maps: one is derived from the intensity information and used as an initial map, and the others are derived from the textural information and used as auxiliary data.
This study tries to find out the resonable improvement method of the export logistics system for fresh agriculture products. Export logistics system improvement of fresh agriculture products rationalized the export network covering the export and import of fresh agriculture products from producers to end customers and realized cost reduction and profit maximization. We are also operating our very own comprehensive logistics system that maximizes customer satisfaction. Supporting the entire logistics process starting from the collection, unloading, sorting, packaging, customs clearing, and information up to comprehensive logistics services, the export logistics system of fresh agriculture products realized a comprehensive transport system that uses 12 feet cool container. We have successfully reduced logistics costs through efficient operation in the export logistics system of fresh agriculture products.
Aiming at the problem that the gradient-based edge detection operators are sensitive to the noise, causing the pseudo edges, a triqubit-state measurement-based edge detection algorithm is presented in this paper. Combing the image local and global structure information, the triqubit superposition states are used to represent the pixel features, so as to locate the image edge. Our algorithm consists of three steps. Firstly, the improved partial differential method is used to smooth the defect image. Secondly, the triqubit-state is characterized by three elements of the pixel saliency, edge statistical characteristics and gray scale contrast to achieve the defect image from the gray space to the quantum space mapping. Thirdly, the edge image is outputted according to the quantum measurement, local gradient maximization and neighborhood chain code searching. Compared with other methods, the simulation experiments indicate that our algorithm has less pseudo edges and higher edge detection accuracy.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.6
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pp.1309-1317
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2013
There are various parameter estimation methods for the generalized exponential distribution under progressive type I interval censoring. Chen and Lio (2010) studied the parameter estimation method by the maximum likelihood estimation method, mid-point approximation method, expectation maximization algorithm and methods of moments. Among those, mid-point approximation method has the smallest mean square error in the generalized exponential distribution under progressive type I interval censoring. However, this method is difficult to derive closed form of solution for the parameter estimation using by maximum likelihood estimation method. In this paper, we propose two type of approximate maximum likelihood estimate to solve that problem. The simulation results show the obtained estimators have good performance in the sense of the mean square error. And proposed method derive closed form of solution for the parameter estimation from the generalized exponential distribution under progressive type I interval censoring.
This paper proposes a new method to determine the recognition units for large vocabulary continuous speech recognition (LVCSR) in Korean by applying unsupervised segmentation and merging. In the proposed method, a text sentence is segmented into morphemes and position information is added to morphemes. Then submorpheme units are obtained by splitting the morpheme units through the maximization of posterior probability terms. The posterior probability terms are computed from the morpheme frequency distribution, the morpheme length distribution, and the morpheme frequency-of-frequency distribution. Finally, the recognition units are obtained by sequentially merging the submorpheme pair with the highest frequency. Computer experiments are conducted using a Korean LVCSR with a 100k word vocabulary and a trigram language model obtained by a 300 million eojeol (word phrase) corpus. The proposed method is shown to reduce the out-of-vocabulary rate to 1.8% and reduce the syllable error rate relatively by 14.0%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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