• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.5
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• pp.625-636
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• 2011

This paper proposes two parametric entropy estimators, the minimum variance unbiased estimator and the maximum likelihood estimator, for the lognormal distribution for a comparison of the properties of the two estimators. The variances of both estimators are derived. The influence of the bias of the maximum likelihood estimator on estimation is analytically revealed. The distributions of the proposed estimators obtained by the delta approximation method are also presented. Performance comparisons are made with the two estimators. The following observations are made from the results. The MSE efficacy of the minimum variance unbiased estimator appears consistently high and increases rapidly as the sample size and variance, n and ${\sigma}^2$, become simultaneously small. To conclude, the minimum variance unbiased estimator outperforms the maximum likelihood estimator.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2010.04a
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• pp.251-252
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• 2010

Lately, airborne digital camera and airborne laser scanner in field of airborne surveying is used to build geography information such as DEM generation and terrain analysis. In this study, 3D position accuracy is compared medium format CCD camera RCD105 with high resolution airborne digital camera DMC. For this, test area was decided for aerial photograph and ground control points was selected in 1/1,000 scale digital map. In Result, Root Mean Square Error(RMSE) was analyzed between RCD105 and DMC after aerial triangulation.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.3
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• pp.245-250
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• 2009

In communications and signal processing area, a number of least mean square adaptive algorithms have been used because of simplicity and robustness. However the LMS algorithm is known to have slow and non-uniform convergence. Various variable step size LMS adaptive algorithms have been introduced and researched to speed up the convergence rate. A variable step size LMS algorithm using the error difference for updating the step size is proposed. Compared with other algorithms, simulation results show that the proposed LMS algorithm has a fast convergence. The theoretical performance of the proposed algorithm is also analyzed for the steady state.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.9
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• pp.357-362
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• 2012

We have compared and predicted for non-linear time series data which are real data having different variences using GRCA(1) model and neural network method. In particular, using Korea Composite Stock Price Index rate, mean square errors of prediction are obtained in genaralized random coefficient autoregressive model and neural network method. Neural network method prove to be better in short-term forecasting, however GRCA(1) model perform well in long-term forecasting.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.10 no.2
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• pp.253-260
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• 1997

Various algorithms are investigated with respect to finding the best model-based samples according to criteria such as D-optimality and minimum mean square error. These two criteria are slightly different, but related to each other. Therefore, it is not surprising that these two are producing the almost identical samples. Some simple examples follow and critiques are provided along with directions for further research.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1323-1326
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• 2001

서브네트워크에서 실시간으로 통신 트래픽을 감시하고, 트래픽 정보를 바탕으로 시계열 분석을 이용해 트래픽의 변화추이를 예측할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. SNMP를 이용한 MIB-II 정보를 바탕으로 하는 분석 방법은 누적 데이터를 기본으로 하는 관리 방법으로 이상 징후의 판단이 실시간 감시에는 적합하지 않은 점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 트래픽 감시를 위해 서브네트워크에 들어오거나 나가는 트래픽의 양을 측정하여 분석하고, 이 정보를 바탕으로 특정 시점 이후의 트래픽 추이를 시계열 분석 방법을 이용하여 미래의 트래픽 양을 예측하는 알고리즘을 시스템으로 구현한다. 예측 알고리즘으로는 AR, MA, ARMA, ARIMA 모델중에 평균 제곱 오차를 최소로 가지는 알고리즘을 선택하여 예측하도록 설계한다. 개발되는 시스템을 망 관리자가 전체 통신 네트워크의 부하 상태를 예상할 수 있게 하여 신속하고 예방적인 대응을 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.119-121
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• 2011

본 논문은 주파수 선택적인 MIMO 시스템에서 스트림간의 간섭을 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 계산적으로 복잡도가 높은 리스트 검색 기법 대신에 채널 복호기에서 사용되는 사후 확률(a posteriori probability, APP)를 얻기 위해 반복적으로 스트림간 간섭을 제거하는 선형 이퀄라이저를 사용하였다. 반복회수가 증가할수록 이퀄라이저에 의해 채널은 점차 single input multiple output (SIMO) 형태의 채널에 가까워지고 MIMO 이퀄라이저의 최소평균제곱오차 (MMSE)에 가까워진다. HSPA UMTS standard를 따르는 $2{\times}2$ MIMO 시스템의 다운링크 통신 모의실험을 통해 제안된 기법이 기존의 수신 기법에 비해 상당한 성능이득을 얻을 수 있음을 확인할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.4
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• pp.389-394
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• 2001

본 논문에서는 독립 성분 해석(Independent Component Analysis, ICA) 기법과 인근 평균 및 정규화를 이용한 영상 분류 방법을 제안하였다. ICA에 잡음을 주어 영상을 분류하였을 때, 잡음에 대한 강인성을 증가시키기 위하여, 제안된 인근 평균 및 정규화를 전처리로 적용하였다. 제안된 방법은 전처리 없이 ICA에 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용한 것에 비해 잡음에 대한 강인성을 증가시키는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.20 no.2
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• pp.155-164
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• 2002

In this study, in order to discuss the geometric correction methods of high-resolution IKONOS satellite image, the existing polynomial model and RFM which is able to rectify satellite image without auxiliary data are applied to IKONOS satellite image data. Then the accuracy of ground point versus number of GCPs and each order of RFM are assessed. A numerical instability is removed by application of Tikhonov regularization method. As the results of this study, the root mean square errors of RFM is decreased more than 2 pixels in comparison with the two dimensional polynomial model.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2000.08a
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• pp.44-45
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• 2000

Shack-Hartmann 센서로부터 얻어진 기울기 정보로부터 파면을 재구성하고 분석하기 위해서는 각각의 점 영상에 대한 위상 구배로부터 파면의 위상을 재구성할 수 있는 수학적인 알고리즘이 필요하다. 파면의 위상을 재구성하기 위한 알고리즘은 Hudgin, Fried, Southwell이 제시한 세 가지 방법에 대한 연구결과가 가장 많이 알려져 있다. 본 연구에서는 CCD 카메라로부터 전송된 디지털 영상에서 각각의 점 영상의 중심점을 추출하여 점 영상의 이동정보로부터 수평과 수직방향의 기울기를 계산하고, 이를 바탕으로 최소제곱법(least-square fitting)을 사용하여 위상을 재구성하였다. 파면의 기울기 정보로부터 파면을 재구성하기 위해 기존의 이론을 바탕으로 행렬계산법을 사용하여 각각의 경우를 일반화하였고, 위상의 복구와 파면의 보정에 따른 해석적인 오차의 관계를 논의하였다. (중략)