Reversible data embedding theory has marked a new epoch for data hiding and information security. Being reversible, the original data and the embedded data as well should be completely restored. Difference expansion transform is a remarkable breakthrough in reversible data hiding scheme. The difference expansion method achieves high embedding capacity and keeps the distortion low. This paper shows that the difference expansion method with simplified location map, and new expandability and changeability can achieve more embedding capacity while keeping the distortion almost the same as the original expansion method.
The purpose of this study was to offer the basis contributes to extract the standardized body data from 3D body measuring for women aged 60 and older. The WB4 of Cyberware was used, and the measuring program of 3D scanning data was 3DM. This study was focused to verify the reliability of 3D data and to offer the effective utilization of 3D measuring on the research for elderly women■s body. Subjects were 19 women aged 60 and older. And three women in late twenties and three dressforms for women were comparing subjects to analyze the signiscant difference by age or human body variable making error. First, 3D scanning was executed twice on each subject, but any significant difference was not appear between two scanning data. So we certifed we could get the consistent and reliable data from the 3D scanner used in this study. Second, the reliability of 3D measuring data was analyzed, and the error range which meant the difference between 3D data and traditional measuring data was analyzed. In elderly women, the significant difference between two data was appeared in 19 body parts. The 7 of 19 were concerned with armpit point. In young women, three significant difference were appeared, and in dressforms, any significant difference was not certified. From these results, we could certify that age or human body variable produced the difference between two data. Third, the data of elderly women from three measuring methods, 3D measuring, traditional measuring, and measuring on 2D photographs were compared. From the result, we found that the 3D measuring data was quite reliable for most body parts excluding some width parts. But in elderly women, there were some limitation to extract reliable data because of their unique body characteristics. In order to be a role of the effective measuring method, the 3D measuring protocol reflected the body characteristics of each age or gender had to be prepared.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권4호
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pp.1379-1390
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2008
This article deals with the problem of testing the difference of quantiles in exponential distributions. We propose Bayesian hypothesis testing procedures for the difference of two quantiles under the noninformative prior. The noninformative prior is usually improper which yields a calibration problem that makes the Bayes factor to be defined up to a multiplicative constant. So we propose the objective Bayesian hypothesis testing procedures based on the fractional Bayes factor and the intrinsic Bayes factor under the matching prior. Simulation study and a real data example are provided.
본 논문에서는 영상의 지역성과 인접 픽셀 차분시퀀스를 이용하는 가역 데이터 임베딩 기법을 제안하였다. 자연영상에는 일반적으로 지역성이 존재한다. 영상의 지역성을 이용하여 인접한 픽셀 값을 예측하는 기법을 기존의 기법인 APD(Adjacent Pixel Difference) 기법에 적용하여 임베딩 가능한 데이터 량을 증가 시키고 다양한 레벨로 데이터 임베딩을 가능하게 하는 가역 데이터 임베딩 기법을 제안하였다. 실험결과를 통하여 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.
본 논문은 사진데이타에 쉽게 적용할수있는 한 adaptive data compression 방법을 노표시하였다. 이웃 sample data 사이의 높은 correlation때문에 발생할 부호화 복잡성을 간편한 sample difference data로 대처하였으며, 자단의 statistical nonstationarity에 적응키 위해서 여덟가지 부호(code)로 구성된 code set중에서 최적부호를 선택토록 하였다. code erst는 두가지 등장부호와 여섯가지 보완형 Shannon-Fanro 부호로 되었다. difference data의 확률분포는 Laplacian model로, entropy의 확률분포는 Gaussian model대 하였다. 부호선별 Paranleter로서 entropy와 Pr[차이값=0]=Po를 비교하였다. 콤퓨타 실험결과 이 adaptive coding 방법으로 2대 1의 데이타 감축비를 얻었다. 이 방법은 fixed coding에 비해서 데이타 감축비와 부호화효율에서 약 10%와 15%의 이득을 주었다. 또한 도는 entropy보다 휠신 편리한 부호선별 parameter인 중시에 entropy 경우와 1% 내외의 좋은 결과를 얻을수 있음이 확인되었다. This paper presents an adaptive data compression algorithm for video data. The coling complexity due to the high correlation in the given data sequence is alleviated by coding the difference data, sequence rather than the data sequence itself. The adaptation to the nonstationary statistics of the data is confined within a code set, which consists of two constant length cades and six modified Shannon·Fano codes. lt is assumed that the probability distributions of tile difference data sequence and of the data entropy are Laplacian and Gaussion, respectively. The adaptive coding performance is compared for two code selection criteria: entropy and pr[difference value=0]=po. It is shown that data compression ratio 2 : 1 is achievable with the adaptive coding. The gain by the adaptive coding over the fixed coding is shown to be about 10% in compression ratio and 15% in code efficiency. In addition, po is found to he not only a convenient criterion for code selection, but also such efficient a parameter as to perform almost like entropy.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권3호
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pp.447-454
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2004
In this paper, we consider the bootstrap method to the interval estimation of the difference of quantiles of right censored data. We showed the validity of bootstrap method and compare with others with real data example. In simulation various resampling schemes for right censored data are also considered.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1449-1454
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2013
There are many methods for measuring the difference between two location parameters. In this paper, statistics are proposed in order to estimate the difference of two location parameters. The statistics are designed not using the means, variances, signs and ranks, but with the cumulative distribution functions. Hence these are measured as the differences in the area between two univariate cumulative distribution functions. It is found that the difference in the area between two empirical cumulative distribution functions is the difference of two sample means, and its integral is also the difference of two population means.
To improve prediction quality of a nonlinear prediction system, the system's capability for uncertainty of nonlinear data should be satisfactory. This paper presents a TSK fuzzy prediction system that can consider and deal with the uncertainty of nonlinear data sufficiently. In the design procedures of the proposed system, HCBKA(Hierarchical Correlationship-Based K-means clustering Algorithm) was used to generate the accurate fuzzy rule base that can control output according to input efficiently, and the first-order difference method was applied to reflect various characteristics of the nonlinear data. Also, multiple prediction systems were designed to analyze the prediction tendencies of each difference data generated by the difference method. In addition, to enhance the prediction quality of the proposed system, an error compensation method was proposed and it compensated the prediction error of the systems suitably. Finally, the prediction performance of the proposed system was verified by simulating two typical time series examples.
In this paper, we propose a method to detect concept drift by applying Convolutional Neural Network (CNN) in a data stream environment. Since the conventional method compares only the final output value of the CNN and detects it as a concept drift if there is a difference, there is a problem in that the actual input value of the data stream reacts sensitively even if there is no significant difference and is incorrectly detected as a concept drift. Therefore, in this paper, in order to reduce such errors, not only the output value of CNN but also the probability vector are used. First, the data entered into the data stream is patterned to learn from the neural network model, and the difference between the output value and probability vector of the current data and the historical data of these learned neural network models is compared to detect the concept drift. The proposed method confirmed that only CNN output values could be used to reduce detection errors compared to how concept drift were detected.
This paper uses the Heckman model to evaluate the income difference between the public sector and the private sector based on the CHNS data. The research finds that the difference of the public sector versus the private sector between the west area and the east area is about 10% from 1989 to 2000, the transition of the income difference is smooth, that data has made sharp increase to 32% from 2000 to 2011. Considering the income difference between the west area and the central area, the central area and the east area from 1989 to 1997, the data is about 10~15%, from 2000 to 2011 is rocketing time, the data reaches 20%. This paper is very revealing about the income difference ofthe public sector versus the private sector is increasing year after year, and the economy is developing rapidly but with imbalance among different areas in China. It would provides the reference for adjust the income distribution system in future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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