• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제13권3호
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• pp.152-158
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• 2015

We consider the problem of designing independently operating local quantizers at nodes in distributed estimation systems, where many spatially distributed sensor nodes measure a parameter of interest, quantize these measurements, and send the quantized data to a fusion node, which conducts the parameter estimation. Motivated by the discussion that the estimation accuracy can be improved by using the quantized data with a high probability of occurrence, we propose an iterative algorithm with a simple design rule that produces quantizers by searching boundary values with an increased likelihood. We prove that this design rule generates a considerably reduced interval for finding the next boundary values, yielding a low design complexity. We demonstrate through extensive simulations that the proposed algorithm achieves a significant performance gain with respect to traditional quantizer designs. A comparison with the recently published novel algorithms further illustrates the benefit of the proposed technique in terms of performance and design complexity.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.163-168
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• 2009

영상분할의 대부분의 방법들은 각 화소에서 관측되는 특징벡터로 표현하며 이들에 대하여 적절한 확률모델을 가정하게 된다. 이들 확률 모델을 결정하는 파라미터들을 통계적 방법으로 추정하여 이용하거나 각 특징 벡터간의 유사 도를 기반으로 하는 군집 알고리즘을 사용하여 분할을 수행하는 방법들을 이용한다. 이의 대표적인 방법인 EM알고리즘은 불완전한 데이터에서 미지의 파라미터에 대한 최대 우도를 계산하는 경우나 사후 확률 분포의 최대 값을 구하는 문제 등의 응용 분야가 매우 다양하지만 몇 가지의 구조적 문제점을 가지고 있다. 먼저 추정량의 성능이 시작점에 크게 의존한다는 것이며 따라서 우도 함수가 국부적 최대 값에 수렴한다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 영상의 모든 레벨 값을 중심으로 형성된 가우시안 함수와 원 영상의 히스토그램을 혼합하여 영상의 새로운 히스토그램을 통해 임계 값을 설정하는 최적화된 영상분할 기법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 MFC를 통해 구현하였으며 영상을 임계 값의 개수에 따라 다양하게 나누어 보았을 때 에지부분이 선명하게 나타나며 세밀하고 정확한 영상으로 분할됨을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권2호
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• pp.257-262
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• 1996

본 논문은 스플라인 희귀모형에서 평활모수를 추정할 때 사전 작업으로 영향력 진단을 하는 문제를 다룬다. 평활모수의 추정방법으로 일반화최대우도함수법을 사용할 때, 얻어지는 추정 치에 영향을 주는 관측치를 진단하는 측도를 제안하고, 찾아낸 영향력 관측치를 수정하여 올바른 평활모수 추정치를 찾는 방법을 소개한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.709-711
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• 2003

The purpose of this study is to detect the damaged red pine trees by pine wilt disease using high resolution satellite image of IKONOS Geo. IKONOS images are segmented with eCognition image processing software. A segment based maximum likelihood classification was performed to delineate the pine stand. The pine stands are regarded as a potential damage area. In order to develop a methodology to detect the location of damaged trees from the high resolution satellite image, black and white aerial photographs were used as a simulated image. The developed method based on filtering technique. A local maximum filter was adapted to detect the location of individual tree. This report presents a part of the first year results of an ongoing project.

• 대한전자공학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-6
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• 1975

잡음을 포함한 저화질의용화상의 배경과 목적대상정을 분할하는 환경영역은 중요한 정보로 의학상 진단에 큰 의의를 갖고 있다. 이 논문의 목적은 화상의 농도변화를 정총화하여 통계적수법에 의해 환경영역을 결정하는 threshold를 구하는 방법을 제시하고 이를 비 scintigram에 적용하여 실험을 행했다. 전화상을 64개의 소영역으로 나누고 경계영역이 존재하는 부분온 선택하며 이 부분에 maximum likelihood법을 적용하여 threshold를 결정한뒤 내삽법에 의해 전화소에 대한 threshold를 구하고 수곽을 포함한 2식화면을 구했다. 이의 결과는 인간의 인식과 거의 같은 결과로 동적해석방법의 유효성이 증명되었다. The boundary has been one of the most important information in radiographic images and the degrees of difficulty involved varies greatly with the quality of the picture. These Buantifications are the means to diagnoses. The purpose of this paper is to quantify intensity variation and the threshold decision which is based on statistical principles and is developed to detect limits in liver scintigrams the entire picture is devide4 into 64 small regions. The kurtosis and variances for each smal region are used as indications to select the histograms the thresholds are computed according to the method o(maximum likelihood which minimizes the probability o( misclassification. Therefore Ive have demonstrated the applicability of the boundary detection and proved good agreement with human recognition, and we can use it for the diagnosis data of liver disease.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.335-342
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• 2016

기 구축되어있는 베이지안 네트워크에서 다이나믹한 환경 변화가 발생 할 때, 관련된 베이지안 네트워크의 파라미터는 새롭게 형성된 데이터의 패턴에 적응하여 새로운 파라미터로 변경되어야 한다. 이때, 새로운 파라미터는 베이지안 네트워크의 인과관계를 고려하여 변경되어야 한다. 본 논문에서는 Expectation Maximization(EM)알고리즘과 Meta-Heuristics 기법 중 하나인 Harmony Search(HS)알고리즘을 이용한 다이나믹한 파라미터 업데이트 프레임웍을 제안한다. 일반적으로, EM 알고리즘은 숨겨진 파라미터를 추정하는데 유효한 알고리즘이지만 지역 최적값에 수렴한다는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 Maximum Likelihood Estimator(MLE)의 파라미터가 글로벌 최적값을 지향하도록 하기위하여 메타휴리스틱 방법론의 하나인 HS를 적용한다. 제안된 방법은 EM 알고리즘의 단점을 보완하고 글로벌 최적값에 수렴하는 MLE의 파라미터를 추정하여 다이나믹하게 변화하는 환경에서도 사용 가능한 베이지안 네트워크의 학습 및 전파프레임웍을 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.162-165
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• 2003

Differential learning relies on the differentiated values of nodes, whereas the conventional learning depends on the values themselves of nodes. In this paper, I elucidate the differential learning in the framework maximum likelihood learning of linear generative model with latent variables obeying random walk. I apply the idea of differential learning to the problem independent component analysis(ICA), which leads to differential ICA. Algorithm derivation using the natural gradient and local stability analysis are provided. Usefulness of the algorithm is emphasized in the case of blind separation of temporally correlated sources and is demonstrated through a simple numerical example.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제31권2호
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• pp.237-250
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• 2002

Motivated by Cook's (1986) assessment of local influence by investigating the curvature of a surface associated with the overall discrepancy measure, this paper extends this idea to the linear regression model with AR(p) disturbances. Diagnostic for the linear regression models with AR(p) disturbances are discussed when simultaneous perturbations of the response vector are allowed. For the derived criterion, numerical studies demonstrate routine application of this work.

• 대한수학회보
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• 제54권2호
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• pp.573-581
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• 2017

Reflected Ornstein-Uhlenbeck process is a process that returns continuously and immediately to the interior of the state space when it attains a certain boundary. In this work, we are concerned with the study of asymptotic behaviours of parametric estimation for ergodic reflected Ornstein-Uhlenbeck processes with two-sided barriers. Moreover, we also focus on the relations between regulators and the local time process.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.109.3-109
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• 2001

The so-called curse of dimensionality arises when Gaussian mixture is used on high-dimensional small-sample-size data, since the number of free elements that needs to be specied in each covariance matrix of Gaussian mixture increases exponentially with the number of dimension d. In this paper, by constraining the covariance matrix in its decomposed orthonormal form we get a local PCA model so as to reduce the number of free elements needed to be specified. Moreover, to cope with the small sample size problem, we adopt BYY data smoothing learning which is a regularization over maximum likelihood learning obtained from BYY harmony learning to implement this local PCA model.