스트리밍 데이터는 시간에 따라 지속적으로 생성되는 데이터 시퀀스이다. 시간이 지남에 따라 데이터의 분포 또는 컨셉이 변화할 수 있으며, 이러한 변화는 분류 모델의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 점층적 적응적 학습 방법은 컨셉 변화의 정도에 따라 현재 분류 모델의 가중치를 조절하여 업데이트를 수행함으로써 컨셉 변화에 대한 분류 모델의 성능을 유지할 수 있게 한다. 그러나, 컨셉 변화의 정도에 맞는 적절한 가중치를 결정하기가 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 컨셉 변화에 따른 적응적 가중치 조정에 기반한 동적 앙상블 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 비교 방법들에 비해 높은 성능을 보여줌을 입증한다.
유한 모집단에서 총계 추정에는 표본의 각 관측값으로 만들어지는 선형 추정량이 사용되는데 이때 사용되는 가중치는 표본 추출 확률의 역수를 사용한 기본 가중치를 모집단 전체에서 얻어지는 보조 정보를 이용하여 보정한 형태로 종종 사용된다. 이렇게 보정된 가중치를 사용한 추정량은 그렇지 않은 추정량보다 효율이 더 좋아질 수 있는 장점이 있으나 이러한 경우 분산 추정은 더 어려워지게 된다. 본 연구에서는 보정된 가중치를 사용한 추정량의 분산 추정을 다룬다. 가중치 보정의 일반적인 형태를 밝히고 이 경우 가중치 보정항은 유한개의 장애 모수(nuisance parameter)의 함수로 나타낼 수 있으므로 이 장애 모수에 대한 테일러 전개를 사용한 분산 추정식을 구한다. 이렇게 구현된 분산 추정식은 기존의 가중치 보정 추정량뿐만 아니라 보다 일반적인 경우에서도 적용될 수 있다는 장점이 있다. 몇가지 응용 사례와 모의 실험 결과를 소개한다.
미국 노동통계청에서 사용하고 있는 BLS 방법의 효율성과 민감성에 관한 연구 결과에 의하면 표본 틀 (Sample frame) 자료와 조사된 자료의 상관관계가 높을수록 BLS 무응답 보정 효과는 커지는 것으로 알려져 있다 (이석진과 신기일, 2008). 그러나 표본 틀 자료와 조사된 자료의 상관계수가 층별로 크기가 다른 경우, BLS 보정 효과는 달라질 수 있다. 따라서 일반적으로 실시되는 표본 설계에서는 층화추출 방법이 사용되기 때문에 각 층의 표본 크기와 상관계수가 다른 경우의 BLS 보정 효과률 살펴보는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 층의 표본 크기와 상관계수 그리고 무응답 비율에 따른 BLS 무응답 보정 효과를 살펴보았다. 이를 위해 사용된 자료는 노동부의 월별 자료인 2007년 매월노동통계 자료이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권6호
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pp.1031-1036
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2009
Under recent dramatic declines in response rates, various procedures have been considered among survey practitioners to reduce nonresponse in order to avoid its potential impairment to the inference. In the random digit dialing telephone surveys, substantial efforts are often required to obtain the initial contact for the screener interview. To reduce a burden with higher data collection costs, refusal conversion can be administered only to a random portion of the sample, reducing nonresponse (bias) with an expense of sample variability increment due to the associated weight adjustment. In this paper, we provide ways to determine the optimal subsampling rate using a linear cost model. Our approach for refusal subsampling is to predetermine a random portion from the full sample and to apply refusal conversion efforts if needed only to the subsample.
노출 합성은 두 장 이상의 서로 다른 노출 값을 갖는 좁은 동적 영역 영상을 합쳐 한 장의 넓은 동적 영역을 갖는 결과 영상을 생성하는 알고리듬이다. 본 논문은 블록기반의 지역적 특성을 고려한 노출 조정 기법과 개선된 채도 특성 요소를 이용해 가중치 맵을 생성하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 노출 조정 기법은 인간시각체계의 특성을 고려하여 입력 영상의 노출 값을 보정함으로써 노출 합성 결과 영상 내의 세밀한 부분을 효과적으로 보존한다. 개선된 채도 영상은 입력 영상 내의 포화 영역을 효과적으로 반영한 가중치맵을 생성한다. 본 논문은 기존의 대표적인 노출 합성 알고리듬과의 주관적 화질과 MEF-SSIM, 수행 시간 비교를 통해 제안하는 알고리듬의 우수성을 입증하였다.
Many ships in voyage experience weight and buoyancy distribution change by various reasons such as change of sea water density and waves, weather condition, and consumption of fuel, provisions, etc . The weight and buoyancy distribution change can bring the ships out of allowable trim, heeling angle. In these case, the ships should adjust trim and heeling angle by shifting of liquid cargo or ballasting, deballasting of ballast tanks for recovery of initial state or for a stable voyage. But, if the adjustment is performed incorrectly, ship's safety such as longitudinal strength, intact stability, propeller immersion, wide visibility, minimum forward draft cannot be secured correctly. So it is required that the adjustment of trim and heeling angle should be planned not by human operators but by optimization computer algorithm. To make an optimized plan to adjust trim and heeling angle guaranteeing the ship's safety and quickness of process, Uk! combined mechanical analysis and optimization algorithm. The candidate algorithms for the study were heuristic algorithm, meta-heuristic algorithm and uninformed searching algorithm. These are widely used in various kinds of optimization problems. Among them, heuristic algorithm $A^\ast$ was chosen for its optimality. The $A^\ast$ algorithm is then applied for the study. Three core elements of $A^\ast$ Algorithm consists of node, operator, evaluation function were modified and redefined. And we analyzed the $A^\ast$ algorithm by considering cooperation with loading instrument installed in most ships. Finally, the algorithm has been applied to tanker ship's various conditions such as Normal Ballast Condition, Homo Design Condition, Alternate Loading Condition, Also the test results are compared and discussed to confirm the efficiency and the usefulness of the methodology developed the system.
본 연구의 목적은 문헌의 구조에 근거한 비통계적 용어 가중치 기법을 사용함으로써 기존의 불 논리 검색 시스템에 용이하게 적용될 수 있는 P-norm 검색의 효과적인 문헌 순위화 기법을 찾아내는 데 있다. 또한 용어 가중치를 사용하여 검색 된 문헌들을 대상으로 상위문헌 몇 개와 유사도가 높은 문헌의 순위를 높여주는 순위 조정 과정을 추가하여 검색성능을 더욱 향상시킬 수 있도록 하였다. 비통계적 가중치 기법으로는 필드 가중치와 근접거리 가중치를 사용하였고, 통계적 기법을 이용한 검색도 실시하여 검색성능을 비교하였다. 순위 조정 실험에서는 문헌간의 유사도 측정의 기준에 되는 상위문헌수를 1건으로 사용하는 경우부터 5건으로 사용하는 경우까지 5번에 걸친 실험을 실시하였다. 실험결과 비통계적 가중치 기법은 통계적 기법보다 더욱 효과가 있었고, 순위 조정 과정은 전반적으로 검색효율이 크게 향상되는 것으로 밝혀졌다.
Index adjusted ration method has been widely utilized in public construction secter for contract sum adjustment by price fluctuation. In this method. the Production Price Index are used for calculating the base ratio. but the PPI can't reflect the property of construction project in respect of the selected item and weight structure. In this research we prove the problem of using the index adjusted ration method in contract sum adjustment by price fluctuation. and improve it by using the construction cost index. which has the property of construction project. And the result. we figure out the difference between the PPI and CCI by $6.7\%$ in maximum value.
Lots of 2D vision algorithms have been applied for inspection. However, these 2D vision algorithms have limitation in inspection applications which require 3D information data such as the height of semiconductor chips. Stereo vision is a well known method to measure the distance from the camera to the object to be measured. But it is difficult to apply for inspection directly because of its measurement error. In this paper, we propose two adjustment methods to reduce the error of the measured height data for stereo vision. The weight value based model is used to minimize the mean squared error. The average value based model is used with simple concept to reduce the measured error. The effect of these algorithms has been proved through the experiments which measure the height of semiconductor chips.
이중추출법은 모집단 정보가 충분하지 않아 층화 추출법을 사용할 때 정확한 층화 정보가 없는 경우에 흔히 사용하는 표본추출법이다. 특히 최근에는 이중추출법을 위해 1차 조사에서 얻어진 보조 정보를 이용하여 추정의 정확성을 향상시키는 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 최근 제안된 일반화 ratio-cum-product 추정량에서 사용하는 가중치를 이상점 처리를 위한 가중치 보정에 맞도록 보정하여 추정의 정밀성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 방법과 기존의 이상점 가중치 보정법의 성능을 비교하였으며 사례 분석을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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