• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.4
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• pp.687-696
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• 2013

The detection and the examination of outliers are important parts of data analysis because some outliers in the data may have a detrimental effect on statistical analysis. Outlier detection methods have been discussed by many authors. In this article, we propose to apply Hadi and Simonoff's (1993) method to penalized spline a regression model to detect multiple outliers. Simulated data sets and real data sets are used to illustrate and compare the proposed procedure to a penalized spline regression and a robust penalized spline regression.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.550-553
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• 1998

본 논문에서는 노드들간의 입출력 관계가 트리형태로 주어진 경우에 이 관계를 수식으로 해석하여 최소화시키고 이를 회로로 구현하는 새로운 알고리즘을 제안한다. nakagima 등에 의해 제안된 알고리듬은 트리의 특성을 갖는 노드들의 관계를 2치논리에 근거하여 회로로 구현하였으나, 이러한 기법은 일반적인 형태로 주어진 트리구조에 대한 해석이 충분치 못하므로, 일반화된 회로의 구성에 많은 제약을 가지고 있다. 이러한 문제점에 대하여 본 논문에서는 트리구조를 갖는 노즈들의 전체적인 입출력관계를 수식으로 정리하여 최소화된 회로설계 알고리즘을 제안하고 예를 들어 이를 검증한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.281-283
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• 2003

시계열 모형을 따르는 자료의 예측(Forecasting)이나 공정조정(Process Adjustment)의 경우, 자료의 마지막 부분에 발생한 이상치(Outlier)에 의해 크게 영향 받을 수 있다. 그러나 지금까지 제안된 이상치 탐지 방법은 주로 자료의 중간 부분에 발생한 이상치를 검출하는데 효율적이라고 알려져 왔다. 본 연구에서는 자료의 마지막 부분에 발생한 이상치에 대한 기존 탐지 방법의 검출력을 모의 실험을 통해 분석하였다 또한, 이를 개선할 수 있는 방안을 제시하고, 모의 실험을 통해 기존의 검출력과 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.129-131
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• 2022

얼굴 표정 데이터셋에는 특정 감정 부류로 분류하기 어려운 이상치들이 존재한다. 이러한 이상치들은 얼굴 표정 인식과 더불어 얼굴 표정 조작의 성능을 저하시키는 원인 중 하나이다. 따라서, 본 논문에서는 이상치 억제를 통한 개선된 얼굴 표정 조작 프레임워크를 제안한다. 우리는 이상치 억제를 위해 의미론적 속성 분류 측면에서 우수한 성능을 보여주는 CLIP 을 활용하였다. 우리는 정성적인 비교를 통해 기존의 얼굴 표정 조작 기법보다 개선된 성능을 제시한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.5
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• pp.221-226
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• 2021

Collaborative filtering based recommender systems recommend user-preferrable items based on rating history and are essential function for the current various commercial purposes. In order to determine items to recommend, prediction of preference score for unrated items is estimated based on similar rating history. Previous studies usually employ two methods individually, i.e., similar user based or similar item based ones. These methods have drawbacks of degrading prediction accuracy in case of sparse user ratings data or when having difficulty with finding similar users or items. This study suggests a new rating prediction method by integrating the two previous methods. The proposed method has the advantage of consulting more similar ratings, thus improving the recommendation quality. The experimental results reveal that our method significantly improve the performance of previous methods, in terms of prediction accuracy, relevance level of recommended items, and that of recommended item ranks with a sparse dataset. With a rather dense dataset, it outperforms the previous methods in terms of prediction accuracy and shows comparable results in other metrics.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.7
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• pp.1078-1090
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• 2022

The distribution patterns of battery usage time data per battery level are able to affect the performance of estimating battery remaining time in mobile devices. Outliers may mainly affect the estimation performance of statistical regression methods. In this paper, we propose a software framework that detects and processes outliers to improve the estimation performance of statistical regression methods. The proposed framework first detects outliers that degrade the estimation performance. The proposed framework replaces outliers with smoothed data. The difference between an outlier and its replaced data will be properly distributed into individual data. Finally, individual data are reinforced to improve the estimation performance. The numerical results obtained by experimenting the proposed framework confirmed that it yielded good performance of estimating battery remaining time.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.9
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• pp.15-21
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• 2020

This paper presents the outlier detection algorithm in the estimation method of a source location and velocity based on two-step weighted least-squares method using time difference of arrival(TDOA) and frequency difference of arrival(FDOA) data. Since the accuracy of the estimated location and velocity of a moving source can be reduced by the outliers of TDOA and FDOA data, it is important to detect and remove the outliers. In this paper, the method to find the minimum inlier data and the method to determine whether TDOA and FDOA data are included in inliers or outliers are presented. The results of numerical simulations show that the accuracy of the estimated location and velocity is improved by removing the outliers of TDOA and FDOA data.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.903-906
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• 2001

본 논문에서는 조명의 변화에 의해 컬러 영상의 컬러 성분이 달라지더라도 영상 내 컬러간의 편차값을 나타내는 공분산 행렬(covariance matrix)의 고유벡터(eigenvector)와 영상 내 화소들의 컬러 성분과의 상관관계는 거의 변화하지 않는 특징을 이용한 조명 변화에 강인한 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에서 컬러 성분들의 공분산 행렬과 공분산 행렬의 고유치(eigenvalue), 고유벡터를 계산한 후, 가장 큰 고유치에 관계된 고유벡터로 화소를 투영시키고, 투영된 벡터의 크기 성분으로 영상을 재구성한다. 재구성된 영상으로부터 7개의 불변 모멘트(moment)를 계산하고, 공분산의 가장 큰 고유치를 가중치로 부과하여 특징벡터를 추출한다. 7개의 불변 모멘트로부터 구한 특징벡터는 영상 내 물체의 이동, 영상의 회전, 크기 변화뿐만 아니라, 조명의 변화에 의해 컬러가 변화할 경우에도 유사한 영상을 잘 검색한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 히스토그램 인터섹션에 비해 적은 특징량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.11a
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• pp.360-362
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• 2006

가용송전용량(Available Transfer Capability : ATC) 계산을 위해 우선 견정해야할 요소는 총 송전용량(Total Transfer Capability : TTC)이며 이는 일반적으로 열, 전압, 안정도 한계치에 의해 결정된다. 국내 계통의 송전선로 길이를 고려할 때, 이 세 가지 한계치 중 열 정격은 TTC 결정에 가장 큰 비중을 차지하는 요소이다. 따라서 본 논문은 열적 한계치에 동적 송전용량(Dynamic Line Rating : DLR)의 개념을 도입 하여 TTC를 결정하는 새로운 접근법을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법에 비해 주변 환경의 물리적 변화에 따른 정확한 계산 결과를 제공함으로서, 실제 사용가능한 용량을 평가한다. 마지막으로 제안하는 방법의 유용성을 보이기 위해 IEEE-24 모선 RTS를 이용하여, 기존의 방법과 제안하는 방법을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.513-515
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• 2015

본 논문에서는 다양한 영상에서 객체들의 정보 손실을 최소화한 상태에서 영상을 이진화하기 위해 ${\alpha}-cut$을 동적으로 설정하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 소속 함수에서 소속도를 구한 후, 영상을 이진화 하기 위해 최대 밝기 값에서 중간 밝기 값을 나눈 값을 ${\alpha}-cut$값으로 설정한 후에 구간 임계치를 이용하여 영상을 이진화 한다. 제안된 퍼지 이진화 방법의 효율성을 확인하기 위해 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 객체와 배경 사이의 명암도가 한쪽에 치우친 분포를 가진 영상과 넓게 분포된 영상에서 모두 객체들의 정보의 손실이 적은 상태에서 이진화되는 것을 확인할 수 있었다.