• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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• pp.733-742
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• 1998

For industrial and medical lifetime data, the generalized log-gamma regression model is considered. Then the Bayesian analysis for the generalized log-gamma regression with censored data are explained and following the data augmentation (Tanner and Wang; 1987), the censored data is replaced by simulated data. To overcome the complicated Bayesian computation, Makov Chain Monte Carlo (MCMC) method is employed. Then some modified algorithms are proposed to implement MCMC. Finally, one example is presented.

• 한국음향학회지
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• 제34권3호
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• pp.240-246
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• 2015

본 논문은 시간 연속성을 갖는 비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)를 이용하여 잡음에 열화된 음성 신호의 음질을 개선하는 문제를 다룬다. 음성과 잡음 신호는 포아송 분포로 모델되며, NMF의 기본 벡터와 이득 벡터는 감마 분포로 모델된다. 이득 벡터의 시간 연속성은 음질 개선에 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 시간의 연속성은 이득 벡터를 감마-마르코프 연쇄(Gamma-Markov chain, GMC) 사전 분포로 모델함으로써 이루어진다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 잡음 신호의 시간 연속성을 효과적으로 모델하는 것을 보여준다.