• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1194-1208
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• 2017

잡음제거에 많이 사용되는 평균 스무딩 방법은 곡률이 큰 코너와 잡음을 구분하지 못하므로 코너와 같은 특징점이 이동하거나 없어질 수 있고, 또한 곡선의 수축(shrinking)으로 곡선 내의 면적 오차가 커지는 문제점들이 있다. 이 논문에서는 입력곡선을 다각형 근사화하고 근사화된 다각형의 정보를 스무딩에 이용하여 이 문제점들을 완화시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 근사화된 다각형과 입력곡선간의 오차와 다각형의 꼭짓점 각도를 이용하여 입력곡선의 각 점마다 개별적으로 스무딩 가중치를 정한다. 이 때 각 점의 가중치는 스무딩 후 점의 이동거리가 그 지역의 잡음크기의 평균에 가까워지도록 정해진다. 제안된 방법으로 잡음이 추가된 곡선을 스무딩하면 스무딩된 곡선이 잡음이 없는 원래곡선에 근접함을 실험으로 확인할 수 있다. 또한 크기가 작은 폐곡선들에 대해 스무딩의 정도를 늘여도 제안된 방법은 기존의 평균 스무딩 방법에 비해 곡선의 면적 축소가 많지 않다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.769-780
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• 2015

디지털곡선에 있어서 잡음은 지역적으로 급격한 곡률 변화를 일으키므로 이를 없애거나 그 영향을 완화시키기 위해 평균을 이용한 스무딩 기법을 많이 사용한다. 그런데 스무딩은 그 정도가 지나치면 원래 형태의 특징을 왜곡시키거나, 이미지의 면적이 많이 감소될 수 있고 스무딩이 적으면 잡음이 충분히 제거되지 않는 문제점이 있다. 이 연구에서는 화소로 구성된 디지털 곡선에 대해서 반복적 평균 스무딩의 반복횟수, 이웃 점간의 거리, 평균을 위한 가중치와 스무딩 후의 점의 이동거리 등의 파라메터들 관계를 수학적으로 표현하고, 이 관계를 이용하여 스무딩 곡선을 입력곡선으로부터 허용오차 이내에 있도록 거리오차를 제어하는 방법과 스무딩 속도를 개선하는 방법을 제안한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권3호
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• pp.731-742
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• 2001

A Gaussian smoothing algorithm obtained from a cascade of convolutions with a seven-point kernel is described. We prove that the change of local sums after applying our algorithm to sinusoidal signals is reduced to about two thirds of the change by the binomial coefficients. Hence, our seven point kernel is better than the binomial coefficients when trend curves are needed to be generated. We also prove that if our Gaussian convolution is applied to sinusoidal functions, the amplitude of higher frequencies reduces faster than the lower frequencies and hence that it is a low pass filter.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권3호
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• pp.49-58
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• 2006

본 논문에서는 시변 주파수 선택적 페이딩 채널에서 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 시스템을 위한 curve-fitting 채널추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시간영역 및 주파수영역에서 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 순차적으로 수행함으로써 채널추정 정확도를 크게 개선할 수 있다. 먼저, 파일럿 심벌들을 사용하여 LS(least-Square) 추정치를 구하고, 이를 바탕으로 파일럿 밀도가 상대적으로 높은 영역을 선택하여 최소자승오차 기준에 따라 적절한 차수의 다항식으로 1차원 curve-fitting을 수행한다. 다음으로, 이 다항식을 이용하여 주어진 범위 내에 존재하는 LS 추정치들을 smoothing하고, interpolation 또는 prediction을 통하여 데이터 전송을 위하여 필요한 채널추정치들을 구한다. 이어서, 선택된 영역에서 얻어진 채널추정치들을 나머지 영역에서 또 다른 다항식을 사용하여 동일한 과정으로 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 수행함으로써 시간영역 및 주파수영역에서의 채널추정을 완료한다. 모의실험을 통하여 다양한 채널환경에서 MSE (mean square error) 및 BER (bit error rate) 성능을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 채널추정 방법들에 비하여 월등히 우수하며, 최적의 Wiener 필터링 방법보다도 우수함을 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권3호
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• pp.519-528
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• 2009

This paper deals with nonparametric estimation of discontinuous regression curve. Quite number of researches about this topic have been done. These researches are classified into two categories, the indirect approach and direct approach. The major goal of the indirect approach is to obtain good estimates of jump locations, whereas the major goal of the direct approach is to obtain overall good estimate of the regression curve. Thus it seems that two approaches are quite different in nature, so people say that the comparison of two approaches does not make much sense. Therefore, a thorough comparison of them is lacking. However, even though the main issue of the indirect approach is the estimation of jump locations, it is too obvious that we have an estimate of regression curve as the subsidiary result. The point is whether the subsidiary result of the indirect approach is as good as the main result of the direct approach. The performance of two approaches is compared through a simulation study and it turns out that the indirect approach is a very competitive tool for estimating discontinuous regression curve itself.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제23권3호
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• pp.189-201
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• 2016

In survival analysis, the Nelson-Aalen estimator and Peterson estimator are often used to estimate a cumulative hazard function in randomly right censored data. In this paper, we suggested the smoothing version of the cumulative hazard function estimators using a Bezier curve. We compare them with the existing estimators including a kernel smooth version of the Nelson-Aalen estimator and the Peterson estimator in the sense of mean integrated square error to show through numerical studies that the proposed estimators are better than existing ones. Further, we applied our method to the Cox regression where covariates are used as predictors and suggested a survival function estimation at a given covariate.

• 응용통계연구
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• 제25권6호
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• pp.1049-1058
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• 2012

Nonparametric methods are often used as an alternative to parametric methods to estimate density function and regression function. In this paper we consider improved methods to select the Bezier points in Bezier curve smoothing that is shown to have the same asymptotic properties as the kernel methods. We show that the proposed methods are better than the existing methods through numerical studies.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.2326-2333
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• 2009

적응형 대역폭 할당 방법에서는 가변 비트율의 비디오 데이터에 대해 CBA 알고리즘과 같은 스무딩 알고리 즘을 사용하여 전송 계획을 만들고, 이 계획에 따라 데이터를 네트워크 트래픽을 고려하여 전송한다. 그러나, CBA, MCBA, MVBA등의 알고리즘에서는 전송률이 증가될 때에 오버플로우 경계선 부근에서 전송률이 변화되고, 전송률 증가 구간의 크기가 전송률 감소 구간의 크기보다 일반적으로 크기 때문에, 가용 전송률이 계획된 전송률보다 작은 경우에는 폐기되어야 하는 프레임의 양이 많아지게 된다. 본 논문에서는 폐기되는 프레임 양을 줄이기 위하여 언더플로우 경계선과 오버플로우 경계선의 중간에서 전송률이 변화되지만, 전송률의 증가가 필요한 경우에는 전송률 변화양을 최소로 하는 스무딩 알고리즘과 CBA, MCBA, MVBA 알고리즘을 적응형 대역폭 할당 방법의 전송 계획으로 사용하였을 때, 최소 재생률, 평균 재생률, 재생률 변화량, 그리고 폐기되어야 하는 프레임 양을 비교한다.

• 품질경영학회지
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• 제25권4호
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• pp.106-114
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• 1997

The smoothing parameter or bandwidth is crucial to performance of the kernel based regression estimator. So the choice of a "optimal" smoothing parameter produce a single curve estimate. If a single estimate is replaced by a family of estimates, it become easy that we understand what varies with choice of the smoothing parameter. This paper suggests the threshold of the maximum bandwidth and the number of the family members in the regression context.n context.

• 품질경영학회지
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• 제32권4호
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• pp.265-273
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• 2004

We got the growth distance curve by spline smoothing method with observed marketing data and the growth velocity curve by the derivation of the growth distance curve. Using this growth velocity curve, we defined the several characteristic points which describe the variation of marketing data. In this paper, to specify several patterns of marketing data, we suggested characteristic function by using these characteristic points. In addition, we applied characteristic function to the seventeen brands of electric home products data.