• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.2
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• pp.231-240
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• 2006

It is well understood that a paired comparison (paired t test) provides better precision than a group comparison (two-sample t test), when the pairing is effective (the variation within a pair is small). However, when the variation among the pairs is sufficiently small, the group comparison is likely to yield a better result. To get a statistical explanation of this, we examine the two methods through an analogy to one-way and two-way analysis of variance. We introduce a new measure, R statistic, which is the ratio of their confidence interval lengths, as a quantitative criterion for comparing the two methods. The distribution of the Rf statistic is described by t and F distribution functions. Through this characterization, we show that the paired comparison can be better than group comparison when the variation among the pairs is statistically significantly large.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.281-285
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• 2011

본 연구에서는 연최대치 독립 호우사상 계열과 연최대치 계열의 차이를 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 몇 가지 경우의 IETD 및 절단값을 적용하여 독립 호우사상을 결정하고, 그 특성을 살펴보았다. 이어 연최대치 계열과 연 최대치 독립 호우사상 계열을 비교하였다. 본 연구는 1961년부터 2010년까지 서울지점의 시강우 자료를 분석대상으로 사용하였다. 그 결과, IETD의 증가에 따라서 독립 호우사상의 발생빈도 및 평균 강우강도는 감소하고, 평균 지속기간은 증가하였다. 절단값의 증가에 따라 독립 호우사상의 발생빈도 및 평균 지속기간은 감소하고, 평균 강우강도는 증가하였다. 호우사상의 평균 강우강도는 강우 지속기간에 관계없이 거의 일정한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 지속기간이 짧은 호우사상의 최대 강우강도는 지속기간이 긴 호우사상의 최대 강우강도보다 매우 작을 것으로 파악되었다. 지속 기간이 짧은 경우, 연 최대치 계열과 연 최대치 독립 호우사상 계열의 차이는 매우 크며, 강우 지속기간이 길게 적용한 경우에는, 두 계열의 차이는 매우 줄어드는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.57-60
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• 2010

본 논문에서는 잡음이 첨가된 오디오 신호로부터 잡음을 추정하고 이에 따른 지각 필터 적용을 통한 음질 개선 알고리즘을 제안한다. 기존의 지각 필터는 고정된 잡음을 사용하여 잡음이 가변적일 경우 그 성능이 저하되었으며 독립 성분 분석만을 사용하여 잡음을 제거할 경우 잡음이 완전히 분리되지 못하고 잔류하게 된다. 그러나 제안된 잡음 추정 알고리즘은 독립성분 분석을 이용하여 잡음 에너지를 획득하고 이를 지각 필터에 적용함으로써 전 대역의 잡음 에너지를 효과적으로 제거할 수 있게 된다. 기존의 독립성분분석만을 이용한 방법과의 비교를 위하여 SSNR 비교를 수행하였고 그 결과를 통해 성능 개선을 확인 할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.2
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• pp.127-139
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• 2021

Independent Component Analysis is a popular statistical method to separate independent signals from the mixed data, and Group Independent Component Analysis is an its multi-subject extension of Independent Component Analysis. It has been applied Functional Magnetic Resonance Imaging data and provides promising results. However, classical Group Independent Component Analysis works poorly when outliers exist on data which is frequently occurred in Magnetic Resonance Imaging scanning. In this study, we propose a robust version of the Group Independent Component Analysis based on ROBPCA. Through the numerical studies, we compare proposed method to the conventional method, and verify the robustness of the proposed method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.39 no.2
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• pp.10-20
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• 2002

Various blind source separation (BSS) and independent component analysis (ICA) algorithms have been developed. However, comparison study for BSS/ICA algorithms has not been extensively carried out yet. The main objective of this paper is to compare various promising BSS/ICA algorithms in terms of several factors such as robustness to sensor noise, computational complexity, the conditioning of the mixing matrix, the number of sensors, and the number of training patterns. We propose several benchmarks which are useful for the evaluation of the algorithm. This comparison study will be useful for real-world applications, especially EEG/MEG analysis and separation of miked speech signals.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.149-150
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• 2003

소표본 분할표 자료에서 적합도 검정통계량들의 카이제곱 근사 적용 가능에 대하여 많은 연구가 진행되었다. 소표본에서 세 가지 검정 통계량(피어슨 카이제곱 $X^{2}$, 일반화 가능도비 $G^{2}$, 그리고 역발산 I(2/3) 검정통계량)에 관하여 비교한 Rudas(1986)의 연구를 확장하여, 최근에 제안된 차이측도(BWHD(1/9), BWCS(1/3), NED(4/3) 검정통계량)를 포함시켜 비교 분석하였다. 독립모형의 이차원 분할표, 조건부 독립모형과 한 변수 독립 모형을 따르는 삼차원 분할표에 대한 모의실험을 통하여 생성된 90과 95 백분위수와 이에 대응하는 95% 신뢰구간을 살펴보고 실제 백분위수와 비교하였다. 그 결과 $X^{2}$, I(2/3), 그리고 BWHD(1/9) 검정통계량이 유사한 결과를 나타내었고 이 통계량들이 기존에 제안된 검정통계량들보다 적은 표본크기에서도 카이제곱 근사방법에 적용 가능함을 발견하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.2
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• pp.177-183
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• 2019

In this paper, we proposed an application method of ICA (Independent Component Analysis) to passive line array sonar to separate interferences from target signals in low frequency band and compared performance of three conventional ICA algorithms. Since the low frequency signals are received through larger bearing angles than other frequency bands, neighboring beam signals can be used to perform ICA as measurement signals of the ICA. We use three ICA algorithms such as Fast ICA, NNMF (Non-negative Matrix Factorization) and JADE (Joint Approximation Diagonalization of Eigen-matrices). Through experiments on real data obtained from passive line array sonar, it is verified that the interference can be separable from target signals by the suggested method and the JADE algorithm shows the best separation performance among the three algorithms.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.6
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• pp.889-899
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• 2017

Independent component analysis is a multivariate approach to separate mixed signals into original signals. It is the most widely used method of blind source separation technique. ICA uses linear transformations such as principal component analysis and factor analysis, but differs in that ICA requires statistical independence and non-Gaussian assumptions of original signals. PCA have a natural ordering based on cumulative proportion of explained variance; howerver, ICA algorithms cannot identify the unique optimal ordering of the components. It is meaningful to set order because major components can be used for further analysis such as clustering and low-dimensional graphs. In this paper, we compare the performance of several criteria to determine the order of the components. Kurtosis, absolute value of kurtosis, negentropy, Kolmogorov-Smirnov statistic and sum of squared coefficients are considered. The criteria are evaluated by their ability to classify known groups. Two types of data are analyzed for illustration.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.6
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• pp.755-759
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• 2009

The ability to recognize human emotion is one of the hallmarks of human-robot interaction. Especially, speaker-independent emotion recognition is a challenging issue for commercial use of speech emotion recognition systems. In general, speaker-independent systems show a lower accuracy rate compared with speaker-dependent systems, as emotional feature values depend on the speaker and his/her gender. Hence, this paper describes the realization of speaker-independent emotion recognition by rejection using confidence measure to make the emotion recognition system be homogeneous and accurate. From comparison of the proposed methods with conventional method, the improvement and effectiveness of proposed methods were clearly confirmed.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.533-541
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• 2000

본 논문에서는 독립변수들의 차원을 감소시켜 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 독립변수 패턴의 특징을 추출하고 이를 일반회귀 신경망의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 일반회귀 신경망이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.