• 제목/요약/키워드: 커널추정량

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향상된 곱셈이 없는 1비트 변환 알고리듬 (Improved Multiplication-free One-bit Transform-based Motion Estimation)

  • 전지현;유호선;정제창
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.211-214
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    • 2011
  • 비디오 압축 기법에서 움직임 추정 (Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법 (Full Search Algorithm, FSA)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 이 논문에서는 고속 탐색 알고리듬 중 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 알고리듬 (One-bit Transform-based Motion Estimation, 1BT)을 소개하고 1비트 변환 알고리듬의 방법에 있어서 기존의 1비트 변환 알고리듬의 PSNR을 유지하면서 좀 더 빠른 속도로 인코딩이 가능한 커널 및 알고리듬을 제시한다. 실험결과에 따르면 우리가 제안한 알고리듬은 기존의 1비트 변환 알고리듬과 비슷한 PSNR을 유지하면서 속도가 향상된 것을 볼 수 있었다.

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이차 평활스플라인 (A Second Order Smoother)

  • 김종태
    • 응용통계연구
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    • 제11권2호
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    • pp.363-376
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    • 1998
  • 선형 평활스플라인 추정은 경계 편의의 영향력을 제거 하기위해 수정된 것이다. 제시된 추정량은 적합된 값들과 관련있는 평활 모수 선택 기준의 계산을 개선시킨 O(n) 얄고리즘을 사용하여 효과적으로 계산할 수 있게 하였다. 추정량의 점근적 성질들이 균일 계획의 경우에 대하여 연구되었다. 이 경우에 경계수정 선형 평활스플라인들의 평균 제곱 오차의 성질들은 표준 이차 커널 평활들에 대한 평균제곱오차들과 점근적 특성으로 비교하였다.

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공간 군집지역 탐색방법에 따른 로드킬 다발구간 분석 (Analysis of Roadkill Hotspot According to the Spatial Clustering Methods)

  • 송의근;서현진;김경민;우동걸;박태진;최태영
    • 환경영향평가
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    • 제28권6호
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    • pp.580-591
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    • 2019
  • 본 연구는 로드킬 다발구간을 선정하기 위한 공간 군집지역 탐색방법을 비교하기 위하여 영주시, 문경시, 안동시, 청송군 로드킬 핫스팟 분석을 수행하였다. 국지적 공간 자기상관 지수인 Getis-Ord Gi* 통계량은 분석 단위를 달리하여 산출하였으며, 전체 도로면적 기준으로 300m에서 9%, 1km에서 14%의 핫스팟 지역을 도출하였다. 1km 단위 핫스팟 지역의 Z-score를 5개로 등급화한 결과, 예천군과 영주시 경계에 있는 28번 국도 구간의 Z-score가 가장 높게 나타났다. 커널 밀도 방법은 일반 커널 밀도 추정과 네트워크 커널 밀도 추정 분석을 수행하였다. 두 방법 모두 구역 단위의 분석보다 로드킬 다발구간의 시각적 확인이 용이했으나, 통계적으로 유의한 우선순위를 산정하기 어려운 한계가 있었다. 결과적으로 군집 분석방법에 따라 국지적인 핫스팟 지역이 다르게 나타나고 있음이 확인되었으며, 공통적으로 저감 대책이 시급한 지역은 영주시와 예천군을 통과하는 28번 국도의 다발구간으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 로드킬 다발구간 도출 및 저감 대책 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Parzen 윈도우 추정에 기반한 다중 초점 이미지 융합 기법 (Multi-focus Image Fusion Technique Based on Parzen-windows Estimates)

  • ;박대철
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.75-88
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    • 2008
  • 본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.

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$C_0(R)$$L^1(R)$의 완전수렴(完全收斂)과 커널밀도함수(密度函數) 추정량(推定量)의 응용(應用)에 대(對)한 연구(硏究) (A Note on Complete Convergence in $C_{0}(R)\;and\;L^{1}(R)$ with Application to Kernel Density Function Estimators)

  • 이성호
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제3권1호
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    • pp.25-31
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    • 1992
  • Some results relating to $C_{0}(R)\;and\;L^{1}(R)$ spaces with application to kernel density estimators will be introduced. First, random elements in $C_{0}(R)\;and\;L^{1}(R)$ are discussed. Then, complete convergence limit theorems are given to show that these results can be used in establishing uniformly consistency and $L^{1}$ consistency.

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국소 선형 복합 분위수 회귀에서의 평활계수 선택 (Selection of bandwidth for local linear composite quantile regression smoothing)

  • 전명식;강종경;방성완
    • 응용통계연구
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    • 제30권5호
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    • pp.733-745
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    • 2017
  • 국소복합분위수 회귀모형을 활용한 비모수적 함수 추정방법이 높은 효율성과 더불어 활발히 연구되고 있다. 이러한 추정과정에 커널을 사용한 자료 평활방법이 대표적으로 사용되고 있으며, 그 성능은 커널보다는 평활계수의 선택 크게 의존한다. 한편, 회귀함수 추정방법의 성능을 평가하는 기준으로는 통상적으로 $L_2$-노름이 사용되어 평균제곱오차 또는 평균적분제곱오차를 최소화하는 평활계수의 선택에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 국소선형 복합 분위수 회귀방법을 활용한 비모수 회귀모형 추정량의 성능을 결정하는 평활계수 선택의 최적성에 관해 연구하였다. 특히, 여러 장점을 가졌으나 수리적 어려움으로 연구가 미흡한 평균절대오차 및 평균적분절대오차를 최적의 기준으로 삼아 최적의 평활계수를 구하고 그 유일성에 관해 연구하였다. 나아가 기존의 평가기준인 평균제곱오차 및 평균적분제곱오차를 사용한 선택과의 관계를 파악하고 그 성능을 비교하였다. 이러한 과정에서 다양한 상황에서의 모의실험을 통해 제안한 방법의 특성을 규명하였다.

가능도함수를 이용한 로그분산함수의 불연속점 검정 (Testing of a discontinuity point in the log-variance function based on likelihood)

  • 허집
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제20권1호
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    • pp.1-9
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    • 2009
  • 회귀모형의 분산함수가 알려져 있지 않은 한 점에서 불연속이라 가정하자. Yu와 Jones (2004)는 음이 아닌 값을 취하는 분산함수를 실수 값을 취하도록 하기 위하여 로그 변환하였고, 변환된 로그분산함수를 국소다항적합으로 추정하였다. 로그분산함수의 국소다항적합을 이용하여, Huh (2008)는 분산함수의 불연속점의 추정하는 대신 로그분산함수의 불연속점을 추정하였다. 본 연구는 Huh의 점프의 크기 추정량의 점근분포를 이용하여 로그분산함수의 불연속점의 존재여부에 대한 가설검정을 제안하고, 제안한 방법에 대한 모의실험 결과를 제시하고자 한다.

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분포변화 검정에서 경험확률과정과 커널밀도함수추정량의 검정력 비교 (Power Comparison between Methods of Empirical Process and a Kernel Density Estimator for the Test of Distribution Change)

  • 나성룡;박현아
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제18권2호
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    • pp.245-255
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    • 2011
  • 자료의 분포변화를 검정하는 비모수적 방법으로 경험분포함수를 이용하거나 확률밀도함수 추정량을 이용하는 두 가지 방법을 고려할 수 있다. 이 논문에서는 분포변화 검정을 위한 두가지 방법을 자세히 살펴보고 기존 연구의 결과를 정리한다. 여러 확률모형을 가정하고 분포변화 검정에 대한 모의 실험을 실시하여 두 방법에 대한 이론적 극한 성질이잘 성립하는가를 살펴본다. 검정력 비교를 통하여 모형에 따른 적절한 변화점 분석 방법을 알아본다.

주급수 유량의 형상 분류 및 추정 모델에 대한 연구 (A Study of the Feature Classification and the Predictive Model of Main Feed-Water Flow for Turbine Cycle)

  • 양학진;김성근;최광희
    • 에너지공학
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    • 제23권4호
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    • pp.263-271
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    • 2014
  • 터빈 사이클의 성능 상태량을 결정하기 위한 보정 열 성능 분석은 발전소의 향상된 경제성 운전을 위해 요구된다. 본 연구에서는 유용하고 정확한 성능 분석을 위해서 산업 표준인 ASME PTC를 기분으로 하여 성능 데이터를 사용하여 주급수 유량의 영역별 판정 알고리듬을 개발하고 각 영역별 추정 알고리즘을 개발하였다. 추정 알고리즘은 측정 상태량의 상관관계를 기반으로 형상 분류를 제시하고, 이를 기반으로 서포트 벡터 머신 모델링을 이용하여 추정 모델을 구성하였으며, 서포트 벡터 머신 모델링의 우수성을 검증하기 위하여 신경 회로망 모델, 커널 회귀 모델과 비교하였다. 주급수 유량의 형상 분류 및 추정 모델은 터빈 사이클에서 정확한 보정 열 성능 분석을 제공함으로써 향상된 성능 분석에 기여할 것이다.

랜덤오더 심볼열과 상호 코렌트로피를 이용한 블라인드 알고리듬의 현실적 접근 (Practical Approach for Blind Algorithms Using Random-Order Symbol Sequence and Cross-Correntropy)

  • 김남용
    • 한국통신학회논문지
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    • 제39A권3호
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    • pp.149-154
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    • 2014
  • 상호-코렌트로피 개념은 가우시안 커널의 커널 밀도 추정법에 의해 구축된 두 가지 서로 다른 확률밀도함수의 내적으로 표현될 수 있다. N개의 랜덤 심볼열과 상호-코렌트로피의 최대화 (MCC) 에 바탕을 두고 개발된 블라인드 알고리듬은 탁월한 학습 성능을 보인다. 그러나 이 알고리듬은 MCC 기반으로 가중치를 갱신할 목적으로 설계되면서 과도한 계산 복잡도를 지니게 된다. 이 논문에서는 상호-코렌트로피의 기울기 계산을 반복적으로 수행하여 MCC 알고리듬의 계산상의 복잡도를 크게 줄이는 방법을 제안하였다. 기존의 MCC 알고리듬은 블록 처리 방식에 의해 기울기를 계산하여 $O(N^2)$의 계산량이 필요했던 반면 제안된 방법은 O(N)의 계산만을 수행한다. 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 이 방법이 기존의 알고리듬과 비교하여 계산량의 부담을 크게 줄이면서도 동일한 학습 성능을 보였다.