• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.756-764
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• 2012

HEVC의 화면내 예측은 AIP와 화면내 평할화를 사용하여 예측 화소의 값을 결정하는데, 최종적으로 예측 화소값은 참조 화소들 사이에서 1차 방정식의 형태를 가지고 계산된다. 이는 참조 화소들의 값의 차이가 큰 경우 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 현재 HEVC의 화면내 예측에서 사용되는 1차 함수 형태의 보간 방법 외에 DCT-IF 및 3차 함수를 사용하는 적응적 예측 방법을 제안한다. 2개 이상의 참조 화소들의 주파수 성분을 이용하는 DCT-IF를 사용하고, 또한 3차 함수의 형태를 이용하여 보간하므로 기존의 1차 함수를 이용하는 것보다 예측 화소값을 정확하게 결정한다. 3차함수는 1차함수보다 기울기가 더 크다. 따라서, 3차 함수는 예측 단위내의 에지에서 활용되어진다. HM6.0에서 부호화 시간은 3%, 복호화 시간은 1%의 증가를 보였고, 평균 BD-rate가 휘도 신호 Y에서 0.4%, 색차 신호 U, V에서 0.3%, 0.3% 감소되었다. 이를 통해 DCT-IF와 3차 함수, 그리고 기존의 방법을 적응적으로 사용할 경우 부호화 성능이 향상됨을 알 수 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권5호
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• pp.407-419
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• 2008

본 연구에서는 축 대칭 원뿔 형상 위의 압축성 경계층의 천이 지점을 선형 안정성 이론과 -method를 이용하여 예측하였다. 축 대칭 좌표계에서의 압축성 유동 지배 방정식으로부터 압축성 원뿔 경계층의 선형 안정성 방정식을 얻었으며 안정성 방정식을 2차 정확도의 유한 차분법을 이용하여 계산하는 수치 프로그램을 개발하였다. 개발 된 코드로 원뿔 경계층의 안정성 특성 및 2차원 교란의 증폭률을 계산하고 실험결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다. 얻어진 교란의 증폭률을 활용하여 -method를 통해 천이지점 예측을 수행하였다. 풍동 시험 및 비행 시험 결과와의 비교를 통해 비행 조건에 있는 마하수 4와 8사이의 원뿔 경계층에 대한 본 연구의 천이지점의 예측 능력을 확인하였다. 또한 벽면 냉각이 경계층 내부 교란의 안정성 및 천이 지점에 미치는 영향을 분석하였다.

• ETRI Journal
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• 제33권1호
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• pp.27-31
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• 2011

This paper addresses estimating the frequency of a cisoid in the presence of white Gaussian noise, which has numerous applications in communications, radar, sonar, and instrumentation and measurement. Due to the nonlinear nature of the frequency estimation problem, there is threshold effect, that is, large error estimates or outliers will occur at sufficiently low signal-to-noise ratio (SNR) conditions. Utilizing the ideas of averaging to increase SNR and weighted linear prediction, an optimal frequency estimator with smaller threshold SNR is developed. Computer simulations are included to compare its mean square error performance with that of the maximum likelihood (ML) estimator, improved weighted phase averager, generalized weighted linear predictor, and single weighted sample correlator as well as Cramer-Rao lower bound. In particular, with smaller computational requirement, the proposed estimator can achieve the same threshold and estimation performance of the ML method.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.869-872
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• 2001

Blind identification and equalization of communication channel is important because it does not need training sequence, nor does it require a priori channel information. So, we can increase the bandwidth efficiency. The linear prediction error method is perhaps the most attractive in practice due to the insensitive to blind channel estimator and equalizer length mismatch as well as for its simple adaptive algorithms. In this paper, we propose method for fractionally spaced blind equalizer with arbitrary delay using one-step forward prediction error filter from second-order statistics of the received signals for SIMO channel. Our algorithm utilizes the forward prediction error as training sequences for data estimation and desired signal for channel estimation.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1998년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.270-275
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• 1998

It was assumed that the voice of cattle is generated with the virtual white noise through the digital filter called the linear prediction filter, and filter parameters (prediction coefficients) were estimated by the maximum entropy method (MEM) , using the sound signal of the animal . The feature planes were defined by the pairs of two parameters selected appropriately from these parameters. The cattle voices were divided into three levels, that is the high, medium and low levels according to their total power equivalent to the variances of the sound signal . It was found that the straight lines could be used for recognizing tow cow and one calf for high level voices. For high and medium level voices, however, it was difficult or impossible to recognize individual cattle on the parameters planes.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권1호
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• pp.203-209
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• 2009

Frailty models are useful for the analysis of correlated and/or heterogeneous survival data. However, the inferences of fixed parameters, rather than random effects, have been mainly studied. The prediction (or estimation) of random effects is also practically useful to investigate the heterogeneity of the hospital or patient effects. In this paper we propose how to extend the prediction method for random effects in HGLMs (hierarchical generalized linear models) to log-normal semiparametric frailty models with nonparametric baseline hazard. The proposed method is demonstrated by a simulation study.

• Computers and Concrete
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• 제12권2호
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• pp.151-167
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• 2013

Prediction of concrete properties is an important issue for structural engineers and different methods are developed for this purpose. Most of these methods are based on experimental data and use measured data for parameter estimation. Three typical methods of output estimation are Categorized Linear Regression (CLR), Multiple Linear Regression (MLR) and Artificial Neural Networks (ANN). In this paper a statistical cleansing method based on CLR is introduced. Afterwards, MLR and ANN approaches are also employed to predict the compressive strength of structural lightweight aggregate concrete. The valid input domain is briefly discussed. Finally the results of three prediction methods are compared to determine the most efficient method. The results indicate that despite higher accuracy of ANN, there are some limitations for the method. These limitations include high sensitivity of method to its valid input domain and selection criteria for determining the most efficient network.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권2호
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• pp.118-128
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• 2012

본 논문은 쿼드로터형 무인 비행체를 비전센서를 이용한 목표 추적 위치 제어기 설계하였고, 이를 시뮬레이션 및 실험을 통해서 확인하였다. 우선 제어기 설계에 앞서 쿼드로터의 동역학 분석 및 실험데이터를 통한 모델링을 수행하였다. 이때, 모델의 계수들은 실제 비행 데이터를 이용한 PEM(Prediction Error Method)을 이용하여 얻었다. 이 추정된 모델을 바탕으로 LQR(Linear Quadratic Regulator) 기법을 이용한 임의의 목표를 따라가는 위치 제어기를 설계하였으며, 이때 위치 정보는 비전센서의 색 정보를 이용한 Color Tracking기능을 이용하여 쿼드로터와 물체의 상대적인 위치를 얻어내었고, 초음파 센서를 이용하여 고도 정보를 얻어 내었다. 마지막으로 실제 움직이는 물체의 추적 제어 실험을 수행하여 LQR 제어기 성능을 평가하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권2호
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• pp.189-204
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• 2021

In a regression analysis, a single best model is usually selected among several candidate models. However, it is often useful to combine several candidate models to achieve better performance, especially, in the prediction viewpoint. Model combining methods such as stacking and Bayesian model averaging (BMA) have been suggested from the perspective of averaging candidate models. When the candidate models include a true model, it is expected that BMA generally gives better performance than stacking. On the other hand, when candidate models do not include the true model, it is known that stacking outperforms BMA. Since stacking and BMA approaches have different properties, it is difficult to determine which method is more appropriate under other situations. In particular, it is not easy to find research papers that compare stacking and BMA when regression model assumptions are violated. Therefore, in the paper, we compare the performance among model averaging methods as well as a single best model in the linear regression analysis when standard linear regression assumptions are violated. Simulations were conducted to compare model averaging methods with the linear regression when data include outliers and data do not include them. We also compared them when data include errors from a non-normal distribution. The model averaging methods were applied to the water pollution data, which have a strong multicollinearity among variables. Simulation studies showed that the stacking method tends to give better performance than BMA or standard linear regression analysis (including the stepwise selection method) in the sense of risks (see (3.1)) or prediction error (see (3.2)) when typical linear regression assumptions are violated.

• 대한전자공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-8
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• 1982

적응선형자측(adaptive linear prediction) 방법에 의한 음성신묵의 parametric representation에 대한 연구는 이제까지 널리 행해져 왔다. 본 논문에서는 LPC(Linear Predictive Coding) 방법으로 한글 격모음및 일체 복함모음에 대한 parameter들을 각각 분석해 내어서 이를 이용하여 한글모음 상호간의 근사도(affinity)에 대한 통계적 연구를 하여 음성학적인 면과 비교 고찰하였다. 그리고 그에 따른 결과로서 음성학적으로 근사하여 혼동되는 경향이 있는 모음간에는 vocal tract의 dynamic parameter 간에도 근사성이 있음을 밝혔다.