Local composite quantile regression is a useful non-parametric regression method widely used for its high efficiency. Data smoothing methods using kernel are typically used in the estimation process with performances that rely largely on the smoothing parameter rather than the kernel. However, $L_2$-norm is generally used as criterion to estimate the performance of the regression function. In addition, many studies have been conducted on the selection of smoothing parameters that minimize mean square error (MSE) or mean integrated square error (MISE). In this paper, we explored the optimality of selecting smoothing parameters that determine the performance of non-parametric regression models using local linear composite quantile regression. As evaluation criteria for the choice of smoothing parameter, we used mean absolute error (MAE) and mean integrated absolute error (MIAE), which have not been researched extensively due to mathematical difficulties. We proved the uniqueness of the optimal smoothing parameter based on MAE and MIAE. Furthermore, we compared the optimal smoothing parameter based on the proposed criteria (MAE and MIAE) with existing criteria (MSE and MISE). In this process, the properties of the proposed method were investigated through simulation studies in various situations.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.2
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pp.401-407
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2012
This paper analyzes performance of major obstacle avoidance methods. For the analysis, numerical performance indexes are proposed: motion distance to goal point, motion time, distance to obstacles, and smoothness of the motion. Especially, the index of smoothness measures efficiency of the motion using the angular acceleration and jerk of the robot heading. Four major obstacle avoidance methods are compared in terms of the performance indexes. The four methods are artificial potential field(APF) method, elastic force(EF) method, APF with virtual distance, and EF with virtual distance. Through simulation, the four methods are compared and features of the methods are explored.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.5
no.3
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pp.743-754
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1998
EM 알고리즘은 통계적 화상복원에서 흔히 사용되는 방법이다. 특히 OSL 알고리즘은 다소 복잡한 형태의 페널티 함수가 주어지더라도 쉽게 반복 알고리즘을 유도할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 이 알고리즘은 평활상수의 매우 제한된 영역에서만 수렴이 허용되어, 화상복원시 실험자의 경험의 폭을 상당히 제약하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 OSL 알고리즘을 변형하여, 수렴 허용영역이 확대된 평활상수를 갖는 알고리즘을 제시하고 그 수렴성질을 밝히며, 화상실험을 통해 제안된 알고리즘의 유용성을 밝힌다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.380-384
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2003
현재 정보의 가치가 높아짐에 따라 생체인식에 대한 연구가 많아지고 있다. 특히 지문에 대한 연구가 활발한데 기존의 융선을 이용한 특징점 추출이 아닌 지문에서 잡음이 적은 골선을 이용하고 에지 보존 평활화를 12방향각에 대해 적용함으로 보다 세밀한 에지 보존 평활화를 사용함으로 보다 정확한 특징점 추출의 방법을 제안한다.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.12
no.5
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pp.409-415
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2007
For satisfying a recommended value of the quality factor which is one of the important elements in a filter design, a new design method of smoothing filter using an internal parameter of a homopolar generator is proposed. The method increases the efficiency and minimizes the size of the smoothing filter by removing the damping resistor. By considering the resonant frequency as well as the quality factor, the new method can improve the stability of the system which has high boosting converters with negative resistance characteristics.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.11a
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pp.84-87
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2017
주변 픽셀간의 명도 차이가 작을수록 같은 경계를 구성하고 있을 가능성이 크다. 따라서 주변 픽셀간의 명도를 고려하여 경계 추출기를 활용한다면 보다 정확한 경계선 추출이 가능하다. 하지만 한가지의 히스토그램 평활화와 k-means 군집화를 사용하는 기존 알고리듬은 평활화에 의한 이미지 왜곡이나, 명도 차이가 큰 픽셀이 같은 그룹에 속하는 경우 혹은 명도 차이가 작은 픽셀이 각각 다른 그룹에 속하는 경우와 같이 그룹화의 오류가 있기 때문에 원본 이미지에 없던 불필요한 경계선이 발견되었다. 본 논문은 하나의 이미지에 대해서 여러 가지 히스토그램 평활화 방법으로 각각 다른 명도 분포를 얻어내어 적응적으로 경계선을 판단하는 알고리듬을 제안한다. 이는 기존 알고리듬에서 나타나는 불필요한 경계선을 제거하였으며 기본 경계 추출기의 효과를 향상시켰다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.5
s.43
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pp.59-67
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2006
This paper proposes a forecasting method for court auction information system using exponential smoothing. The system forecast a highest bid price for claim analysis, and it is designed to offer an quota information by the bid price. For this realization, we implemented input interface of object data and web interface of information support. Input interface can be input, update and delete function and web interface is support some information of court auction object. We propose a forecasting method using exponential smoothing of a highest bid price for auto-claim analysis with real time information support and the results are verified the feasibility of the proposed method by experiment.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.457-458
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2016
KLT 알고리즘은 자기상관성을 이용하여 선정한 물체의 모서리(conner)를 추적할 특징으로 삼는데, 여기서 사용할 모서리를 검출하는 데는 Harris 방법이 많이 쓰인다. 해리스 방법에서는 강도(intensity)의 미분치를 평활화(smoothing)한 후 고유치를 구해서 모서리인지 에지인지를 판별하게 되는데, 본 논문에서는 평활화가 모서리검출의 성능에 미치는 영향을 밝힌다.
It is well known that spectral density function determines auto-covariance function of stationary time-series data and smoothed periodogram is a consistent estimator of spectral density function. Recently, Kim and Park (2007) showed that smoothed- periodogram based distances performs very well for the classification. In this paper, we introduce classification methods with smoothed periodogram and apply the approaches to the monthly precipitation measurements obtained from January, 1987 through December, 2007 at 22 locations in South Korea.
KIM, Jung-han;CHO, Kyoung-lae;KIM, Sang-yoon;Kang, Sung-in;Bae, Seong-Ho;LEE, Byoung-do
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.827-829
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2013
생체인식을 통한 개인 인증방법에는 지문인식과, 홍채인식 등이 활발하게 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 생체인식을 통한 개인 인증 방법 중 우측 검지손가락 정맥을 이용한 방법을 사용하였다. 적외선 LED 8개를 이용하여 적외선을 손가락에 투과하여 CMOS카메라를 통하여 영상을 획득하는 정맥인식장치를 개발하고 영상을 채집한다. ROI영역을 추출하여 손가락 정맥인식을 위한 영상부분만 추출한다. 추출된 영상을 통하여 미디언 필터를 이용하여 noise를 제거하고 히스토그램 평활화를 통한 정맥영역을 부각시킨다. 특히 지역적 히스토그램 평활화를 통해서 보다 정확한 정맥의 영역을 찾는다. 지역적 히스토그램 평활화를 통한 영상을 이진화를 시키고 세선화를 통해서 이후 패터매칭을 통한 개인 인증방법에 대한 전처리 영상을 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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