• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.395-400
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• 2008

본 논문은 GPS 신호를 수신할 때 재머신호의 제거를 위한 성능 개선을 목적으로 2차원 원형 배열 안테나를 이용한 도래각(DoA : Direction of Arrival) 추정 알고리즘의 성능 분석에 관한 것이다. 배열 안테나를 사용하여 DoA를 추정한 후 공간 필터링을 수행함으로서 원하지 않는 방향으로부터의 재머신호를 널링(nulling)시키고, 원하는 방향으로의 빔을 형성하므로서 수신 신호의 품질을 개선할 수 있다. 논문에서는 4 소자와 7 소자 원형 배열 안테나에서 재머신호의 각도와 전력을 고정시킨 후 DoA 추정을 위하여 MUSIC, MinNorm 알고리즘을 적용한다. 이들 알고리즘의 성능 분석을 위하여 추정 결과와 추정 오차를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 계산한다. 추정 결과 신호대 잡음비가 양호한 경우 Azimuth각과 Elevation각 추정에서는 MUSIC과 MinNorm이 우월하며, 신호대 잡음비가 낮은 경우 MUSIC이 MinNorm보다 우월한 성능을 보인다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제16권2호
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• pp.80-91
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• 1987

Minimum $L_i$ norm estimation is a robust procedure ins the sense that it leads to an estimator which has greater statistical eficiency than the least squares estimator in the presence of outliers. And the $L_1$ norm estimator has some desirable statistical properties. In this paper a new computational procedure for $L_1$ norm estimation is proposed which combines the idea of reweighted least squares method and the linear programming approach. A modification of the projective transformation method is employed to solve the linear programming problem instead of the simplex method. It is proved that the proposed algorithm terminates in a finite number of iterations.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제22권1_2호
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• pp.373-385
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• 2006

To solve a class of nonlinear parameter estimation problems, a method combining the regularized structured nonlinear total least norm (RSNTLN) method and parameter separation scheme is suggested. The method guarantees the convergence of parameters and has an advantages in reducing the residual norm over the use of RSNTLN only. Numerical experiments for two models appeared in signal processing show that the suggested method is more effective in obtaining solution and parameter with minimum residual norm.

• East Asian mathematical journal
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• 제14권2호
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• pp.421-427
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• 1998

In this paper we provide sufficient conditions which ensure the strong consistency of $L_p$-norm estimation in nonlinear regression model when the probability distribution of the errors term is symmetric about zero. The least absolute deviation and least square estimation are discussed as special cases of the proposed estimation.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제27권2호
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• pp.153-163
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• 1998

We investigate density estimation problem in the L$^{\infty}$ norm and show that the iii optimal minimax rates are achieved for smooth classes of weakly dependent stationary sequences. Our results are then applied to give uniform convergence rates for various problems including the Gibbs sampler.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권12호
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• pp.1013-1020
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• 2013

본 논문에서는 대역 확산 신호를 위한 고유치 해석 기반의 초 분해능 지연 시간 추정(super-resolution time delay estimation) 알고리즘을 개발하고 각 알고리즘의 성능을 비교, 분석한다. 먼저, 고유치 해석 기반의 대표적인 도래각 추정 알고리즘인 MUSIC, ESPRIT, Minimum-Norm을 이용하여 초 분해능 지연 시간 추정 알고리즘을 개발하고 직접 대역확산 방식의 ISO/IEC 24730-2.1 실시간 위치 추적 시스템 (real-time locating system: RTLS)에 적용하여 RTLS 환경에서 각 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통해 비교, 분석한다. 시뮬레이션 결과로부터 세 알고리즘 모두 레일리이 분해능 한계 이내로 수신되는 다중 신호의 지연 시간을 모두 분리, 추정함을 알 수 있었다. 그러나, RTLS 환경에서는 MUSIC과 Minimum-Norm의 성능은 서로 비슷하나 ESPRIT은 두 알고리즘에 비해 성능이 현격히 저하됨을 알 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제9권1호
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• pp.81-90
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• 2002

The least informative (favorable) distributions, minimizing Fisher information for a multivariate location parameter, are derived in the parametric class of the exponential-power spherically symmetric distributions under the following characterizing restrictions; (i) a bounded variance, (ii) a bounded value of a density at the center of symmetry, and (iii) the intersection of these restrictions. In the first two cases, (i) and (ii) respectively, the least informative distributions are the Gaussian and Laplace, respectively. In the latter case (iii) the optimal solution has three branches, with relatively small variances it is the Gaussian, them with intermediate variances. The corresponding robust minimax M-estimators of location are given by the $L_2$-norm, the $L_1$-norm and the $L_{p}$ -norm methods. The properties of the proposed estimators and their adaptive versions ar studied in asymptotics and on finite samples by Monte Carlo.

• 통합자연과학논문집
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• 제5권3호
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• pp.186-189
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• 2012

For the mean vector of a p-variate normal distribution ($p{\geq}3$), the optimal estimation within the class of James-Stein type decision rules under the quadratic loss are given when the underlying distribution is that of a variance mixture of normals and when the norm ${\parallel}\underline{{\theta}}{\parallel}$ in known. It also demonstrated that the optimal estimation within the class of Lindley type decision rules under the same loss when the underlying distribution is the previous type and the norm ${\parallel}{\theta}-\overline{\theta}\underline{1}{\parallel}$ with $\overline{\theta}=\frac{1}{p}\sum\limits_{i=1}^{n}{\theta}_i$ and $\underline{1}=(1,{\cdots},1)^{\prime}$ is known.

• 한국IT서비스학회지
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• 제2권2호
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• pp.111-119
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• 2003

In this paper, an efficient block matching algorithm which is based on the Block Sum Pyramid Algorithm (BSPA) is presented. The cost of BSPA[1] was reduced in the proposed algorithm by using l2 norm and partial distortion elimination technique. Motion estimation accuracy of the proposed algorithm is equal to that of BSPA. The efficiency of the proposed algorithm was verified by experimental results.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1323-1329
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• 2004

본 논문은 고속 전역탐색법 중의 하나인 MSEA(multi level successive elimination algorithm)를 개선한 방식으로서, MSEA의 단계에 따른 norm의 계산 결과를 이용하여 최종 단계의 SAD를 예측함으로써 더 이상의 단계를 수행할 필요가 없다고 판단되는 단계의 계산을 생략함으로써 계산 량을 감소시키는 방법을 제안한다. 각 단계별 SAD의 예측을 위해 norm에 대한 이론적 분석이 이루어지며 실험을 통해 분석내용을 검증하고, 이를 바탕으로 새로운 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가한다.