• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권3호
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• pp.913-918
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• 2006

Chanas(2001) introduced the notion of interval approximation of a fuzzy number with the condition that the width of this interval is equal to the width of the expected interval. In this note, this condition is relaxed and the resulting formulae are derived for determining the approximation interval. This interval is compared with the expected interval and approximation interval of a fuzzy number as introduced by Chanas.

• 산업경영시스템학회지
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• 제34권2호
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• pp.30-34
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• 2011

Variable precision rough set models have been successfully applied to problems whose domains are discrete values. However, there are many situations where discrete data is not available. When it comes to the problems with interval values, no variable precision rough set model has been proposed. In this paper, we propose a variable precision rough set model for interval values in which classification errors are allowed in determining if two intervals are same. To build the model, we define equivalence class, upper approximation, lower approximation, and boundary region. Then, we check if each of 11 characteristics on approximation that works in Pawlak's rough set model is valid for the proposed model or not.

• 전기학회논문지
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• 제67권7호
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• pp.898-902
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• 2018

A novel heart beat interval estimation algorithm is presented based on parabola approximation method. This paper presented a two-step processing scheme; a first stage is finding R-peak in the Electrocardiogram (ECG) by Shannon energy envelope estimator and a secondary stage is computing the interpolated peak location by parabola approximation. Experimental results show that the proposed algorithm performs better than with the previous method using low sampled ECG signals.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권3호
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• pp.263-269
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• 1996

The somplest approximate confidence interval for the probability of success is the one based on the normal approximation to the binomial distribution, It is widely used in the introductory teaching, and various guidelines for its use with "large" sample have appeared in the literature. This paper suggests a guideline when to use it as an approximation to the exact confidence interval, and comparisons with existing guidelines are provided. provided.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.219-228
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• 2004

지금까지 비율(proportion)에 대한 신뢰구간의 근사적 추정량(approximate estimator)에 대한 여러 기법들이 제안되었으나, 시뮬레이션 결과에 대한 coverage 분석을 수행할 경우에는 정규분포에 기반 한 신뢰구간 추정량이 주로 이용되었다. 그 이유는 정규분포에 대한 근사법이 다른 근사법들 보다 실제 구현하는데 쉽게 여겨졌기 때문이다. 하지만, 최근에 arcsin 변환에 기반한 coverage 분석을 위한 근사법이 [12]에서 시뮬레이션 수행 시에 최종결과에 요구되는 정확도의 조절과 비율을 추정하기 위해서 사용되었다. 본 논문에서는 세 개의 신뢰구간 추정량 근사법(정규분포 기반 근사법, arcsin 변환 기반 근사법, 그리고 F-분포 기반 근사법)을 비교 분석하였다. 세 신뢰구간에 대한 추정량을 단일 프로세서와 다중 프로세서 상에서 참조모델(reference model)로 M/M/1/$\infty$와 W/D/l/$\infty$ 큐잉 시스템을 활용하여 정상상태(steady-state)에서의 평균치를 추정하는 시뮬레이션에 적용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1309-1317
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• 2013

일반화 지수분포 (generalized exponential distribution)를 따르는 점진 제 1종 구간 중도절단 (progressive type-I interval censoring) 표본에서 모수 추정은 Chen과 Lio (2010)가 최대우도 추정법 (maximum likelihood estimation), 중간점 근사법 (mid-point approximation method), EM 알고리즘 (expectation maximization algorithm), 적률 추정법 (method of moments estimation; MME)으로 하였으며, 그 방법들 중 평균제곱오차 (mean square error; MSE)가 가장 작은 추정법은 중간점 근사법이다. 하지만 중간점 근사법을 바탕으로 최대우도 추정법을 이용하여 모수를 추정하려고 한다면 모수에 대한 해를 전개할 수 없기 때문에 수치 해석적인 방법을 이용하여 추정하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 근사 최대우도 추정법 (approximate maximum likelihood estimation)을 이용하여 두 종류의 모수를 추정하고, 모의실험을 통하여 수치해석학적인 방법을 이용한 중간점 근사법의 해 (estimate of mid-point approximation method; MP)와 제시한 두 가지 추정량을 평균제곱오차 측면에서 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제10권2호
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• pp.385-401
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• 1997

연속적인 생산공정에서 꾸준하면서도 작은 품질의 변화를 신속하게 탐지하는 통계적 절차로서 누적합(CUSUM) 관리도를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 누적합 관리도의 평균런길이를 근사하는 방법과 누적합관리도의 통계적 설계, 즉 관리상태에서의 평균런길이가 일정한 값으로 고정되었을 경우 이를 만족하는 결정구간을 설정하는 방법을 제시한다. 또한 이 방법을 관측값이 정규분포와 지수분포를 따르는 경우에 적용시켜 그 정확성을 비교하고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1175-1182
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• 2011

본 연구는 초기하분포의 모수, 즉 성공의 확률에 대한 신뢰구간추정에 대하여 설펴보았다. 초기하분포의 성공의 확률에 대한 신뢰구간은 일반적으로 잘 알려져 있지 않으나 그 응용성과 활용성의 측면에서 신뢰구간의 추정은 상당히 중요하다. 본 논문에서는 초기하분포의 성공의 확률에 대한 정확신뢰구간과 이항분포와 정규분포에 의한 근사신뢰구간을 소개하고 여러 가지 모집단의 크기와 표본 수에 대하여, 그리고 몇 가지 관찰값에 대한 정확신뢰구간과 근사신뢰구간을 계산하고 소 표본의 경우에 모의실험을 통하여 실제포함확률의 측면에서 살펴보았다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제36권2호
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• pp.321-333
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• 2007

In the proportional hazard model with the beta process prior, the posterior computation with the discrete approximation is considered. The time period of interest is partitioned by small intervals. On each partitioning interval, the likelihood is approximated by that of a binomial experiment and the beta process prior is by a beta distribution. Consequently, the posterior is approximated by that of many independent binomial model with beta priors. The analysis of the leukemia remission data is given as an example. It is illustrated that the length of the partitioning interval affects the posterior and one needs to be careful in choosing it.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.190-196
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• 2009

본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.