• 응용통계연구
• /
• 제28권3호
• /
• pp.511-527
• /
• 2015

ARMA(p, q) 모형 분석에서 분산 안정화 또는 정규화를 위해 멱변환(power transformation)이 사용된다. 변환된 자료를 이용하여 분석이 이루어지며 원 자료의 예측을 위해 재변환이 사용된다. 이때 흔히 변환된 자료 분석에서 얻어진 예측값의 역함수 값이 원자료 예측값으로 사용되지만 이는 편향이 있는 것으로 알려져 있다. 이를 해결하기 위해 로그 변환의 경우 Granger과 Newbold (1976)는 로그-정규분포의 기댓값을 이용할 것을 제안하였다. 본 연구에서는 모의실험을 통하여 제곱근 변환과 로그 변환 후 재변환을 사용할 때 예측값으로 기댓값의 역함수를 이용하는 방법과 역함수의 기댓값을 사용하였을 때의 추정의 결과를 모의실험을 통하여 비교하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제39권2호
• /
• pp.1-10
• /
• 2002

이 논문에서는 크기와 영상 평면상에서 회전 (in-plane rotation) 변화를 가지는 정면 얼굴 영상의 인식성능을 향상시키기 위하여, 새로운 템플릿 (template) 기반 접근 방법들을 제안한다. 인식 성능을 향상시키기 위한 템플릿들은 크기와 회전 변화가 다른 다수의 영상들을 선형 또는 비선형 연산에 의하여 생성된다. 얼굴의 크기와 영상 평면에서 회전 변화에 무관한 얼굴의 특징을 추출하기 위하여 어파인 (affine) 변환, 로그폴라 (log-polar) 사상, 그리고 로그폴라 영상에 기반한 FFT들이 이용된다. 제안된 방법들은 인식률과 수행 시간 측면에서 비교된다. 실험 결과로부터 제안된 템플릿을 이용한 방법들의 인식률이 한 장의 영상으로 생성된 템플릿을 이용한 방법들의 인식률보다 우수함을 나타낸다. 어파인 변환을 이용한 방법의 인식률이 로그폴라 사상을 이용한 방법과 로그폴라 영상에 기반한 FFT 방법의 인식률보다 우수하며, 수행 시간 측면에서는 로그폴라 사상을 이용한 방법이 가장 빠르다.

• 약학회지
• /
• 제44권4호
• /
• pp.308-314
• /
• 2000

Logarithmic transformation of pharmacokinetic parameters is routinely used in bioequivalence studies based on pharmacokinetic and statistical grounds by the United States Food and Drug Administration (FDA), European Committee for Proprietary Medicinal Products (CPMP), and Japanese National Institute of Health and Science (NIHS). Although it has not yet been recommended by the Korea Food and Drug Administration (KFDA), its use is becoming increasingly necessary in order to harmonize with international standards. In the present study, statistical procedures for the analysis of a bioequivalence based on the log transformation and a related SAS procedure were demonstrated in order to aid the understanding and application. The AUC parameters used in this demonstration were taken from the previous bioequivalence study for two aceclofenac tablets, which were performed in a single-dose crossover design. Analysis of variance (ANOVA), statistical power to detect 20% difference between the tablets, minimum detectable difference and confidence intervals were all assessed following log-transformation of the data. Bioequivalence of two aceclofenac tablets was then estimated based on the guideline of FDA. Considering the international effort for harmaonization of guidelines for bioequivalence tests, this approach may require a further evaluation for a future adaptation in the Korea Guidelines of Bioequivalence Tests (KGBT).

• 한국대기환경학회지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.614-626
• /
• 2006

Using the data of three environmental monitoring sites in Pohang area(KME112, KME113, and KME114), statistical forecasting models of the daily maximum and mean values of PM10 have been developed. Since the distributions of the daily maximum and mean PM10 values are skewed, which are similar to the Weibull distribution, these values were log-transformed to increase prediction accuracy by approximating the normal distribution. Three statistical forecasting models, which are regression, neural networks(NN) and support vector regression(SVR), were built using the log-transformed response variables, i.e., log(max(PM10)) or log(mean (PM10)). Also, the forecasting models were validated by the measure of RMSE, CORR, and IOA for the model comparison and accuracy. The improvement rate of IOA before and after the log-transformation in the daily maximum PM10 prediction was 12.7% for the regression and 22.5% for NN. In particular, 42.7% was improved for SVR method. In the case of the daily mean PM10 prediction, IOA value was improved by 5.1% for regression, 6.5% for NN, and 6.3% for SVR method. As a conclusion, SVR method was found to be performed better than the other methods in the point of the model accuracy and fitness views.

• 한국관개배수논문집
• /
• 제5권1호
• /
• pp.20-31
• /
• 1998

The Power transformation, the modified Power transformation, the logarithmic transformation, the square-root logarithmic transformation, the SMEMAX transformation, the Extreme value type III, the Weibull, the log Pearson type III, the lognormal distributi

• 한국환경보건학회지
• /
• 제45권2호
• /
• pp.192-202
• /
• 2019

Objectives: According to the central limit theorem, the samples in population might be considered to follow normal distribution if a large number of samples are available. Once we assume that toxicity dataset follow normal distribution, we can treat and process data statistically to calculate genus or species mean value with standard deviation. However, little is known and only limited studies are conducted to investigate whether toxicity dataset follows normal distribution or not. Therefore, the purpose of study is to evaluate the generally accepted normality hypothesis of aquatic toxicity dataset Methods: We selected the 8 chemicals, which consist of 4 organic and 4 inorganic chemical compounds considering data availability for the development of species sensitivity distribution. Toxicity data were collected at the US EPA ECOTOX Knowledgebase by simple search with target chemicals. Toxicity data were re-arranged to a proper format based on the endpoint and test duration, where we conducted normality test according to the Shapiro-Wilk test. Also we investigated the degree of normality by simple log transformation of toxicity data Results: Despite of the central limit theorem, only one large dataset (n>25) follow normal distribution out of 25 large dataset. By log transforming, more 7 large dataset show normality. As a result of normality test on small dataset (n<25), log transformation of toxicity value generally increases normality. Both organic and inorganic chemicals show normality growth for 26 species and 30 species, respectively. Those 56 species shows normality growth by log transformation in the taxonomic groups such as amphibian (1), crustacean (21), fish (22), insect (5), rotifer (2), and worm (5). In contrast, mollusca shows normality decrease at 1 species out of 23 that originally show normality. Conclusions: The normality of large toxicity dataset was not always satisfactory to the central limit theorem. Normality of those data could be improved through log transformation. Therefore, care should be taken when using toxicity data to induce, for example, mean value for risk assessment.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
• /
• pp.322-324
• /
• 2003

Leaf C:N ratio is a new factor in the field of biochemical inversion with hyperspectral data. Effects of common-used spectral transformations including log(R), log(1/R), 1/R, etc. from 400nm to 2490nm on its inversion are compared. Results show that their effects on statistical modeling are not apparent. Continuum removal is used on original reflectance in the range of 2030nm to 2220nm, in which exists an apparent absorption peak due to cellulose, lignin, protein, etc. The effect is distinctive and tends to improve the precision of C:N ratio inversion. Further, it is a robust and physically based transformation.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제5권8호
• /
• pp.2027-2040
• /
• 1998

본 논문에서는 $n\timesn\timesn$ 프로세서로 구성된 재구성가능 메쉬에서 $n\timesn$개의 화소가 있는 이진영상을 경계코드로 변환 하거나 그 역변환을 하는 알고리즘을 제안한다. 이와 동일한 변환을 하는 O(1) 시간 알고리즘들이 이미 제안되었는데, 이들이 사용하는 프로세서의 수는 $O(n^4)$으로, 영상의 화소 수와 비교해 볼 때 지나치게 많다고 하겠다. 본 논문에서는 $n^3개의 프로세서만을 사용하는 속도 빠른 변환 알고리즘을 소개한다. 여기서 제안하는 경계코드를 이진영상으로 변환하는 알고리즘의 실행시간은 O(1)이고, 그 역변환 알고리즘의 실행시간은 O(log n)이다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제39권1호
• /
• pp.61-69
• /
• 2002

능동 스테레오 비젼 시스템은 목표물 판별을 위해서 간단한 연산만으로 작은 시차값을 가지는 특징들만을 통과시킴으로써 목표물 위치 측정을 가능케 한다. 그런데 이 간단한 방법은, 복잡한 배경이 포함되거나 시차가 영인 영역에 다른 물체들도 동시에 존재하면 적용이 어렵게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 시야 중심 영역의 해상도는 높이고 일반적으로 중요도가 낮은 주변의 해상도는 감소시키는 포비에이션 기법을 필터링 방법과 결합시켰다 포비에이트 영상 표현을 위하여 영상 피라미드 또는 로그폴라 변환을 사용하였다. 또한 추적이 수행되는 동안에 스테레오 시차가 작은 값이 유지되도록 투영을 이용하여 스테레오 시차를 추출하였다. 실험 결과는 로그폴라 변환이 복잡한 배경으로부터 목표물을 분리하는 제안된 방법이 영상 피라미드 또는 기존 방법보다 우수하며, 추적성능을 상당히 개선함을 보여주고 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제15권5호
• /
• pp.775-781
• /
• 2008

It is developed that a family of the semicircular Laplace distributions for modeling semicircular data by simple projection method. Mathematically it is simple to simulate observations from a semicircular Laplace distribution. We extend it to the l-axial Laplace distribution by a simple transformation for modeling any arc of arbitrary length. Similarly we develop the l-axial log-Laplace distribution based on the log-Laplace distribution. A bivariate version of l-axial Laplace distribution is also developed.