• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.357-367
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• 2001

Huber의 M-추정함수의 형태는 조율상수가 주어질 때 비로소 그 형태가 결정된다. 조율상수를 커널밀도함수추정량의 평활계수를 이용하여 구하여 보았고, 모의실험을 통해 기존에 상요되는 조율상수들과 그 성능을 비교하여 보았다. 그 결과 새로운 방법에 의해 구해진 조율상수가 기존의 조율상수를 사용하는 경우 보다 모의실험을 통해 얻은 추정치의 분산이 작게되는 경우가 있음을 알았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권4호
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• pp.543-549
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• 2008

Inspired by using a robust loss function in the support vector machine regression to control training error and the idea of robust template matching with M-estimator, Chen (2004) applies M-estimator techniques to gaussian radial basis functions and form a new class of robust kernels for the support vector machines. We are specially interested in the shape of the Huber's M-estimator in this context and propose a way to find the shape parameter of the Huber's M-estimating function. For simplicity, only the two-class classification problem is considered.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.109-112
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• 2005

The robust quasi-likelihood (RQL) proposed by Cantoni & Ronchetti (2001) is a robust version of quasi-likelihood. They adopted Huber function to increase the resistance of the RQL estimator to the outliers. They considered the Huber function only of symmetric type. We extend the class of Huber function to include asymmetric types, and derived a method to find the optimal asymmetric one.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.301-307
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• 2022

Energy consumption has grown alongside dramatic population increases. Statistics show that buildings in particular utilize a significant amount of energy, worldwide. Because of this, building energy prediction is crucial to best optimize utilities' energy plans and also create a predictive model for consumers. To improve energy prediction performance, this paper proposes a ResNet-LSTM model that combines residual networks (ResNets) and long short-term memory (LSTM) for energy consumption prediction. ResNets are utilized to extract complex and rich features, while LSTM has the ability to learn temporal correlation; the dense layer is used as a regression to forecast energy consumption. To make our model more robust, we employed Huber loss during the optimization process. Huber loss obtains high efficiency by handling minor errors quadratically. It also takes the absolute error for large errors to increase robustness. This makes our model less sensitive to outlier data. Our proposed system was trained on historical data to forecast energy consumption for different time series. To evaluate our proposed model, we compared our model's performance with several popular machine learning and deep learning methods such as linear regression, neural networks, decision tree, and convolutional neural networks, etc. The results show that our proposed model predicted energy consumption most accurately.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권5호
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• pp.39-48
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• 2009

1984년 처음 SR 알고리즘이 제안된 이후, 많은 SR 복원 알고리즘이 제안되었다 SR의 접근방법 중에서도 공간적 접근방법은 저해상도 이미지의 픽셀 값을 고해상도 이미지 격자에 매핑 함으로써 이루어진다. 이때, 저해상도 이미지들 간의 각각 다른 노이즈와 다른 PSF(Point Spread Function) 함수, 왜곡으로 인해 매핑 시 문제가 된다. 때문에 저해상도 이미지들의 노이즈 성분을 최소화하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 노이즈 성분을 최소화하는 방법으로 L1 norm의 방법을 사용하고 이와 동시에 이미지의 경계를 보완해주는 Huber norm을 사용하는 SR의 구조를 제안한다. 실험에서는 타 알고리즘과의 비교를 통해 제안한 알고리즘이 저해상도 이미지 상에 존재하는 노이즈를 줄이고 이미지 경계부분의 보완을 확인하였다.

• 대한물리의학회지
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• 제15권4호
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• pp.145-153
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• 2020

PURPOSE: This study compares the effects of HUBER rehabilitation and general rehabilitation treatment on the coordination, balance, and walking ability of stroke patients. METHODS: This study enrolled 38 randomized stroke patients, and data was collected for 6 weeks. All participants were randomly assigned to either the experimental group (n = 19) or control group (n = 19). The experimental group were administered Huber rehabilitation and general rehabilitation treatment. The control group was given only general rehabilitation treatment. Both treatments were conducted for 30 minutes during each training session, 3 training sessions per week, for 6 weeks. The coordination, balance, and walking ability were evaluated before and after the intervention, to compare the intergroup and intragroup changes. RESULTS: Change in the right LOS (limit of stability) (p < .001) and forward LOS (p < .02) following intervention were significantly greater in the experimental group than in the control group, but no significant group difference was observed between left LOS (p > .1) and backward LOS (p > .2). Alterations in coordination (p < .02) and TUG (p <. 05) were significantly greater after intervention in the experimental group than in the control group. CONCLUSION: These findings suggest that HUBER rehabilitation is effective in improving the coordination, balance, and walking ability in stroke patients. To strengthen and validate the results of this study, future studies related to HUBER rehabilitation are required.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권3호
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• pp.291-308
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• 2024

The current article discusses ratio type exponential estimators for estimating the mean of a finite population in sample surveys. The estimators uses robust regression's Huber M-estimation function, and their bias as well as mean squared error expressions are derived. It was campared with Kadilar, Candan, and Cingi (Hacet J Math Stat, 36, 181-188, 2007) estimators. The circumstances under which the suggested estimators perform better than competing estimators are discussed. Five different population datasets with a well recognized outlier have been widely used in numerical and simulation-based research. These thorough studies seek to provide strong proof to back up our claims by carefully assessing and validating the theoretical results reported in our study. The estimators that have been proposed are intended to significantly improve both the efficiency and accuracy of estimating the mean of a finite population. As a result, the results that are obtained from statistical analyses will be more reliable and precise.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권2호
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• pp.181-188
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• 2000

The shape of an M-estimation function is generally determined in the sense of either/both maximizing efficiency of an M-estimator at the model or/and bounding the influence function of an M-estimator. We propose an empirical method of choosing a value of the bending constant in Huber's ${\psi}-function$, which is the most widely used M-estimation function when estimating the location parameter.

• 한국산림과학회지
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• 제88권3호
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• pp.292-298
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• 1999

낙엽성 활엽수 6수종을 5수준의 피음도로 처리한 후 이들의 수분통도성을 Huber value와 leaf specific conductivity(LSC) 보서 조사하였다. 처리 1차 연도에 피음하지 않은 조건에서 측정된 전체조사 대상 수종의 Huber value는 6, 7, 9원에 각각 $1.5{\sim}9.1mm^2/dm^2$, $1.3{\sim}2.6mm^2/dm^2$, $1.5{\sim}5.3mm^2/dm^2$의 범위 내에 있었다. 그 값은 일반적으로 대부분의 수종에서 피음도를 높이면서 감소하는 경향을 보였다. 9월에는 조기 낙엽 현상 때문에 측정치 대부분이 7월에 측정된 값보다 높았다. Huber value는 대부분의 조사 수종에서 처리 1, 2차 연도에 따른 측정치간에 차이를 보였지만 그 값의 계절적인 변이나 피음에 따른 영향은 처리 연도에 상관없이 비슷한 경향을 보였다. 2년간 진행된 조사에서 leaf specific conductivity는 자작나무, 박달나무, 느티나무, 고로쇠나무의 경우에 $4.0{\sim}80.0{\mu}{\ell}/dm^2$ 범위내의 값에서 측정 계절이나 피음 수준에 따른 변이를 보였다. 그리나 쥐똥나무와 산벚나무의 경우에는 상기 수종들의 값과는 차이를 보이면서 각기 $4.0{\sim}280.0{\mu}{\ell}/dm^2$, $8.0{\sim}120{\mu}{\ell}/dm^2$의 값은, 나타냈다. LSC 값은 수종 별, 그리고 처리 연도 별로 계절에 따라 나소 불규칙한 변화를 보였으며 처리 1차 연도에는 자작나무, 박달나무, 산벚나무, 처리 2차 연도에는 느티나무, 산벚나무에서 대부분 7월보다는 9월에 보다 높은 LSC값을 나타냈다. LSC값은 조사된 모든 수종에서 인위적인 피음 수준을 높힐수록 대체로 감소하는 경향을 보였다.

• 한국산림과학회지
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• 제85권1호
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• pp.120-129
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• 1996

본 연구는 우리 나라 대표적인 향토수종의 하나인 신갈나무의 수분 생리적 특성을 밝히고자 하는 일련의 연구로서, 줄기, 가지, 분지부분, 그리고 정단부 1년생 소지에 있어서 상대수분통도성, Leaf specific conductivity(LSC), Huber value, Specific conductivity, 부위별 평균도관직경, 단위면적당 도관수 등을 측정하여 수체내 수분통도성의 공간적 배치구조(Hydraulic architecture)를 비교 고찰하였다. 1. 신갈나무의 상대수분통도성은 줄기에서 $2.5526{\times}10^{-12}{\sim}1.2260{\times}10^{-10}m^2$, 가지에서 $1.6279{\times}10^{-11}{\sim}6.8378{\times}10^{-11}m^2$의 범위로 나타냈다. 상대수분통도성은 줄기와 가지의 직경이 작아질수록 큰 값을 나타냈다. 정단부 1년생 소지에 있어서는 주지가 측지보다 평균 2배 이상 큰 값을 나타냈다. 2. LSC는 줄기 하부에서 작은 값을 나타냈고, 상부로 갈수록 큰 값을 나타냈다. 그리고 줄기가 가지보다 월등히 큰 값을 보였으며, 분지부분이 가장 작은 값을 나타냈다. 3. 분지부분의 수분통도성값은 분지형태(ㅏ형과 Y형)에 따라 차이를 보였다. ㅏ형의 분지부분에서는 상대수분통도성, LSC, Specific conductivity, 평균도관직경 등이 줄기가 가지 보다 2 배 이상 큰 값을 나타냈고, Y형에서는 1~1.5배 더 컸다. 4. 줄기의 LSC, Specific conductivity, Huber value는 직경이 작아질수록 증가하였다. 5. 정단부 1년생 소지에 있어서 LSC, Huber value, 평균도관직경은 주지가 측지보다 큰 값을 나타냈다. 6. 줄기의 부위별 평균도관직경은 줄기의 직경이 작아질수록 감소한 반면, 단위면적당 도관수($mm^{-2}$)는 많아졌다. 줄기에 있어서 도관직경은 직경이 작아질수록 조재부에서 급격하게, 만재부에서는 완만하게 감소하였다.