Yi, Heui-Seok;Hakchul Shin;Kim, Jeong-Hwan;Chonghun Han
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.69.2-69
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2002
Process measurements contain random and gross errors and the size estimation of gross errors is required for production accounting. Mixed integer programming technique had been applied to identify and estimate the gross errors simultaneously. However, the compensate model based on mixed integer programming used all measured variables or spanning tree as gross error candidates. This makes gross error estimation problem combinatorial or computationally expensive. Mixed integer programming with test statistics is proposed for computationally inexpensive gross error identification /estimation. The gross error candidates are identified by measurement test and the set of gross error candidates are...
본 연구에서는 고해상도 스테레오 영상분석에 기반하여 DSM에 존재하는 오차들을 효율적으로 검출하는 기법을 제시한다. 스테레오 영상정합을 통한 DSM 자동생성은 여러 가지 측면에서 DSM 확보를 위한 유용한 방법이 될 수 있는데, 자동생성 과정에서 발생하는 과대오차들을 포함하고 있어 이를 개선하기 위한 효율적 검출 방법이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 스테레오 영상을 활용한 상관계수 분석 기법을 적용하여 DSM의 모든 격자의 신뢰도를 나타낸다. 제안 기법을 적용하면, DSM 정확도에 치명적인 영향을 주어 우선적으로 보정이 요구되는 과대오차 지역을 자동으로 검출할 수 있다. 해당 지역의 참값 DSM을 활용하여 제안기법의 신뢰성을 확인하였으며 실험결과로부터 제안기법이 효율적인 DSM 보정을 위한 유용한 DSM 오차분석 기법이 될 수 있음을 확인하였다. 제안된 기법은 다양한 DSM 및 DEM 자료의 오차분석에 활용이 가능하며 따라서, 신뢰성 있는 DSM 및 DEM 확보에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
육안검사는 정확한 병리조직학적 진단을 위해 수술, 내시경 검사에서 채취된 검체를 육안검사를 통해 암의 육안정보를 기록하고 병변은 현미경 표본을 만들기 위해 절편을 채취하는 행위이다. 육안검사의 기술은 간결하고 정확한 표현, 적절한 구조화, 충분한 절제, 중요정보에 대한 오류가 없는 표준화, 복잡한 검체의 사진 도표화가 이루어져야 한다. 병리학적 판독의 만족도를 높이기 위해서는 육안검사에 대한 이해가 충분한 이론적 실무적 바탕에서 신뢰를 얻기 위한 정확하고 신중히 수행해야 하는 업무이다. 육안검사 분야에서 임상병리사들의 경험을 바탕으로, 추가 표본 유형이 실행 가능한 후보로 식별되고 치료 측면에서 요구와 우려 사항을 신중하게 고려해야 한다. 또한, 각 기관의 부서에서는 임상과의 파트너쉽, 지속적인 전문인력 양성, 진단오류 및 가치 기반의 의료제공에 대한 국가적 초점 측면에서 검토해야 할 것이다.
In order to monitor the global terrestrial carbon cycle, NASA (National Aeronautics and Space Administration) provides 8-day GPP images by use of satellite remote-sensing reflectance data from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) at l-km nadir spatial resolution since December, 1999. MODIS GPP algorithm adopts DAO (Data Assimilation Office) meteorological data to calculate daily GPP. By evaluating reliability of DAO data with respect to surface weather station data, we examined the effect of errors from DAO data on MODIS GPP estimation in the Korean Peninsula from 2001 to 2003. Our analyses showed that DAO data underestimated daily average temperature, daily minimum temperature, and daily vapor pressure deficity (VPD), but overestimated daily shortwave radiation during the study period. Each meteorological variable resulted in different spatial patterns of error distribution across the Korean Peninsula. In MODIS GPP estimation, DAO data resulted in overestimation of GPP by $25\%$ for all biome types but up to $40\%$ for forest biomes, the major biome type in the Korean Peninsula. MODIS GPP was more sensitive to errors in solar radiation and VPD than in temperatures. Our results indicate that more reliable gridded meteorological data than DAO data are necessary for satisfactory estimation of MODIS GPP in the Korean Peninsula.
본 연구는 자체검정 번들조정법에서 과대오차를 처리하기 위한 최적의 Robust 추정법과 축척추정량(S.E)를 조사하는데 목적을 두고 있다. 과대오차의 검출에 있어서 여러가지 경중률을 적용하기 위하여 5가지 Robust 추정법과 3가지 축척추정량을 사용하였으며, 2가지 기준점배치형태(고밀도, 저밀도)와 3가지 과대오차(4$\sigma o$. 20$\sigma o$. 50$\sigma o$)는 비교분석을 위해 이용되었다. 그 결과, Robust 추정법중 Anscombe 추정법이 가장 좋은 정확도를 보여 주고 있으며, 기준점 배치형태에 따른 축척추정량의 적용을 분석한 결과 기준점 배치밀도가 높은 경우는 Type II 축척추정량이, 기준점 배치밀도가 낮은 경우는 Type III 축척추정량이 안정되고 정확한 결과값을 나타내었다. 따라서 정밀한 구조물 해석에 있어서 과대오차의 영향을 제거하고 정확도를 향상시킬 수 있는 최적 축척추정량을 이용한 Robust 번들조정법의 활용이 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제8권2호
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pp.163-171
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1997
공학 분야에서 신경망에 대한 관심은 신호처리, 로보틱스, 컨트롤, 문자인식, 패턴인식 그리고 컴퓨터 그래픽 분야등에서 연구되고 있으며, 이들은 함수근사응용과 밀접한 관련이있다. 통계학 분야에서는 패턴인식의 판별분석, 주성분분석, 회귀분석 그리고 군집분석을 위한 신경망등에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 문자인식을 위한 다층 신경망을 학습시키기 위해 역전파 알고리즘이 널리 사용되고 있으나 이 알고리즘은 긴 훈련기간, 극소점 문제, 이상치(outlier)에 민감하다는 단점을 지니고 있다. 이상치에 민감한 일반적인 역전파 알고리즘의 단점을 극복하기 위해 이상치에 민감하지 않은 로버스트 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 통계물리에서 자주 사용하는 방법을 이용하여 제안한 로버스트 역전파 알고리즘을 문자인식에 적용하여 일반적인 역전파 알고리즘의 문자인식 성능과 비교하였다.
본 논문에서는 과대오차를 검출하는 방법과 상호표정 및 독립모델법과 같은 사진측양의 조정에서 표정점들의 수와 분포가 내적신뢰성에 미치는 영향을 기술하였다. 상호표정에서의 기본적인 6점과 독립모델법에서의 기본적인 4점의 이용은 내적신뢰성이 낮으며, 이 분포로서는 관측점에 포함된 과대오차를 검출할 수 없다. 이와 같은 한점씩 대신 2점 또는 3점을 군집으로 사용하면 내적신뢰성을 크게 향상시킬 수 있다.
In voice pathology, various measurements calculated from pitch values are proposed to show voice quality. However, those measurements frequently seem to be inaccurate and unreliable because they are based on some wrong pitch values determined from pathological voice data. In order to solve the problem, we compared several pitch estimation methods to propose a better one in pathological voices. From the database of 99 pathological voice and 30 normal voice data, errors derived from pitch estimation were analyzed and compared between pathological and normal voice data or among the vowels produced by patients with benign vocal fold lesions. Results showed that gross pitch errors were observed in the cases of pathological voice data. From the types of pathological voices classified by the degree of aperiodicity in the speech signals, we found that pitch errors were closely related to the number of aperiodic segments. Also, the autocorrelation approach was found to be the most robust pitch estimation in the pathological voice data. It is desirable to conduct further research on the more severely pathological voice data in order to reduce pitch estimation errors.
A scale parameter is the principal parameter to be estimated, since it corresponds to one of the main reliability characteristics, namely the average time to failure. To provide robustness of scale estimators to gross errors in the data, we apply the Huber minimax approach in time to failure models of the statistical reliability theory. The minimax valiance estimator of scale is obtained in the important particular case of the exponential distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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