• 제목/요약/키워드: probabilistic dissimilarity

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A Probabilistic Dissimilarity Matching for the DFT-Domain Image Hashing

  • Seo, Jin S.;Jo, Myung-Suk
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • 제5권1호
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    • pp.76-82
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    • 2017
  • An image hash, a discriminative and robust summary of an image, should be robust against quality-preserving signal processing steps, while being pairwise independent for perceptually different inputs. In order to improve the hash matching performance, this paper proposes a probabilistic dissimilarity matching. Instead of extracting the binary hash from the query image, we compute the probability that the intermediate hash vector of the query image belongs to each quantization bin, which is referred to as soft quantization binning. The probability is used as a weight in comparing the binary hash of the query with that stored in a database. A performance evaluation over sets of image distortions shows that the proposed probabilistic matching method effectively improves the hash matching performance as compared with the conventional Hamming distance.

비매개변수 핵밀도함수와 강우-유출모델의 합성곱(Convolution)을 이용한 수학적 해석 (Convolution Interpretation of Nonparametric Kernel Density Estimate and Rainfall-Runoff Modeling)

  • 이태삼
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제8권1호
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    • pp.15-19
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    • 2015
  • 수문학에서 사용되는 강우-유출 모델의 경우 선형적인 시스템을 기반으로 유효강수량으로부터 시간적 지연을 통해서 유출량이 결정되는데 그 양은 강우량의 선형적인 비로 표현되어서 결국 합성곱을 통해 해석되게 된다. 또한 자료에 대한 확률론적 분석에 많이 이용되는 비매개변수 핵밀도함수의 경우, 핵(Kernel)의 의미자체가 합성곱에서 나온 것으로서 개개의 자료를 바탕으로 핵을 통해 매끄러운 확률밀도함수를 구하게 된다. 본 연구에서는 합성곱을 바탕으로 강우-유출 모델과 비매개변수 확률밀도함수를 해석하는 방법에 대해서 되짚어 보고 그 공통적인 특성과 다른 점을 수학적으로 나타내 줌으로써 사용되는 합성곱 함수의 유용성에 대해서 논하였다.

신차와 중고차간 프로모션의 상호작용에 대한 연구 (A Study on Interactions of Competitive Promotions Between the New and Used Cars)

  • 장광필
    • Asia Marketing Journal
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    • 제14권1호
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    • pp.83-98
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    • 2012
  • 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.

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