• 제목/요약/키워드: IID

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인접 배치된 스테레오 무지향성 마이크로폰 환경에서 양이간 강도차를 활용한 음원 분리 기법 (Sound Source Separation Using Interaural Intensity Difference in Closely Spaced Stereo Omnidirectional Microphones)

  • 전찬준;정석희;김홍국
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권12호
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    • pp.191-196
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    • 2013
  • 본 논문에서는 실제 환경에서 인접 배치된 무지향성 스테레오 마이크로폰을 활용하여 녹음받은 스테레오 오디오 신호를 양이간 강도차에 기반하여 원하는 방위각에 존재하는 음원을 추출하는 음원 분리 기법을 제안한다. 먼저, 최소 분산 무손실 응답빔형성기를 활용하여 스테레오 오디오 신호의 양이간 강도차를 극대화하고, 강도차 기반의 음원 분리 기법을 적용한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위하여 stereo audio source separation evaluation campaign (SASSEC)에서 제공하는 객관적 성능평가 지표인 source-to-distortion ratio (SDR), source-to-interference ratio (SIR), sources-to-artifacts ratio (SAR)을 측정하였다. 측정한 결과, 음원 분리 기법에 빔형성기까지 적용한 결과가 높은 성능을 보인 것으로 평가되었다.

1/3-옥타브 대역통과필터를 이용한 음상정위기법 성능 향상 (Improving a Sound Localization Using 1/3-octave Band Pass Filter)

  • 황신;양진우;정완섭;김순협
    • 한국음향학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.98-103
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    • 2001
  • 인간의 청각기관은 소리의 방향과 거리인지에 있어서 여러 가지의 정보들을 복합적으로 이용한다. 이러한 양 귀에 들어오는 소리세기의 차이, 위상의 차이, 그리고 주파수 스펙트럼의 차이 등의 정보들을 종합적으로 포함하고 있는 것이 머리전달함수이다. 본 논문에서는 이 머리전달함수를 이용한 3차원 음상정위를 위해 사람의 청각기관에 알맞은 1/3-옥타브 대역통과필터를 이용한 알고리즘을 제안한다. 먼저 측정된 머리전달함수의 음색왜곡 및 음질저하를 최소화하기 위해 1/3-옥타브 대역통과필터를 이용해 간략화시켰으며, 간략화된 데이터베이스를 크기와 시간의 부분으로 나누어 모듈을 구성하였다. 이의 성능평가를 위해 객관평가와 주관평가를 실시하였으며, 실험결과 85.7%정도의 음상정위의 성능 개선을 가져왔다.

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벡터자기회귀모형과 오차수정모형의 자기상관성을 위한 와일드 붓스트랩 Ljung-Box 검정 (Wild bootstrap Ljung-Box test for autocorrelation in vector autoregressive and error correction models)

  • 이명우;이태욱
    • 응용통계연구
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    • 제29권1호
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    • pp.61-73
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    • 2016
  • 본 논문에서는 다변량 시계열 모형 진단을 위해 잔차의 자기상관성 유무를 확인하기 위한 와일드 붓스트랩(wild bootstrap) Ljung-Box(LB) 검정통계량을 연구하였다. 일반적으로 LB 검정은 오차가 서로 독립이며 동일한 분포를 따른다는 IID 가정 하에 유도되는 점근적 카이제곱 분포를 이용한다. 한편 금융시계열 자료는 분산에 조건부 이분산성이 존재하기 때문에 오차의 IID 가정을 만족시키지 못하며 이에 따라 점근적 분포를 이용한 LB 검정은 제1종의 오류를 만족시키지 못하게 된다. 이를 극복하기 위해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법을 제안하고 그 성질을 연구하고자 한다. 벡터자기회귀 모형과 벡터오차수정 모형 등의 다양한 다변량 시계열 모형을 이용하여 모의실험을 실시하는 한편, 코스피 200지수와 지수선물 자료를 이용한 실증분석을 통해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법이 조건부 이분산성의 부정적인 영향을 효과적으로 제거할 수 있음을 입증하였다.

On Fixed Width Confidence Bounds for the Difference of the Means of Two Linear Processes

  • Lee, Sang-Yeol
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제25권4호
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    • pp.603-611
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    • 1996
  • In this article we consider a sequential procedure for the fixed width interval estimation of the means of two mutually independent linear processes. It is shown that the proposed stopping rule is asymptotically efficient as in iid samples (cf. Robbins, Simons and Starr(l967)).

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INVITED PAPER UNORTHODOX BOOTSTRAPS

  • Bickel, Peter-J.
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제32권3호
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    • pp.213-224
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    • 2003
  • We give an overview of results which have appeared or will appear elsewhere demonstrating that by suitably modifying the bootstrap principle, its applicability can be greatly enhanced. Although we state our results for the iid case, extensions are, at least heuristically, easy.

An Empirical Central Limit Theorem for the Kaplan-Meier Integral Process on [0,$\infty$)

  • Bae, Jong-Sig
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제26권2호
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    • pp.231-243
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    • 1997
  • In this paper we investigate weak convergence of the intergral processes whose index set is the non-compact infinite time interval. Our first goal is to develop the empirical central limit theorem as random elements of [0, .infty.) for an integral process which is constructed from iid variables. In developing the weak convergence as random elements of D[0, .infty.), we will use a result of Ossiander(4) whose proof heavily depends on the total boundedness of the index set. Our next goal is to establish the empirical central limit theorem for the Kaplan-Meier integral process as random elements of D[0, .infty.). In achieving the the goal, we will use the above iid result, a representation of State(6) on the Kaplan-Meier integral, and a lemma on the uniform order of convergence. The first result, in some sense, generalizes the result of empirical central limit therem of Pollard(5) where the process is regarded as random elements of D[-.infty., .infty.] and the sample paths of limiting Gaussian process may jump. The second result generalizes the first result to random censorship model. The later also generalizes one dimensional central limit theorem of Stute(6) to a process version. These results may be used in the nonparametric statistical inference.

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Characterization of Novel Amylase-Sensitive, Anti-Listerial Class IId Bacteriocin, Agilicin C7 Produced by Ligilactobacillus agilis C7

  • Jeong Min Yoo;Ji Hoon Song;Robie Vasquez;In-Chan Hwang;Jae Seung Lee;Dae-Kyung Kang
    • 한국축산식품학회지
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    • 제43권4호
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    • pp.625-638
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    • 2023
  • Among various biological agents, bacteriocins are important candidates to control Listeria monocytogenes which is a foodborne pathogen. In this study, a novel bacteriocin, named agilicin C7, was isolated from Ligilactobacillus agilis C7 showing inhibitory activity against L. monocytogenes. Agilicin C7 biosynthesis gene was characterized by bioinformatics analyses and heterologously expressed in Escherichia coli for further study. The anti-listeria activity of recombinant agilicin C7 (r-agilicin C7) was lost by proteases and α-amylase, suggesting that agilicin C7 is a glycoprotein. r-Agilicin C7 has wide pH and thermal stability and is also stable in various organic solvents. It destroyed L. monocytogenes by damaging the integrity of the cell envelope. These properties of r-agilicin C7 indicate that agilicin C7 is a novel amylase-sensitive anti-listerial Class IId bacteriocin. Physicochemical stability and inhibitory activity against L. monocytogenes of r-agilicin C7 suggest that it can be applied to control L. monocytogenes in the food industry, including dairy and meat products.

Error Component 방법을 이용한 RP.SP 결합모형 개발 (Development of the RP and SP Combined using Error Component Method)

  • 김강수;조혜진
    • 대한교통학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.119-130
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    • 2003
  • SP 자료는 현재 존재하지 않는 교통정책 및 계획의 평가를 위해 광범위하게 이용되어 왔으나 현시선호와의 연계가 단점으로 지적되어 왔다. 이를 극복하는 방법의 하나로서 현시선호자료, 즉 RP 자료와의 결합이 제시되어 왔으며 RPㆍSP 결합방법론이 개발되었다. 본 논문의 목적은 Error Component 방법을 이용하여 새로운 RPㆍSP 결합방법을 제시하고 그 유용성을 입증하는 것이다. Error Component 방법은 SP 자료 또는 RP 자료의 상대적인 분산을 구하기 위해 각 자료의 오차를 분할하고 이에 대한 파라메타와 효용의 파라메타를 동시에 추정하는 것이다. 이를 위한 분석자료는 시뮬레이션을 통해서 인위적인 RP 자료와 SP 자료를 생성하여서 사용하였고 생성된 자료로 Error Component 방법을 이용한 결합모형과 기존의 결합방법의 결과를 파라메타 및 시간가치를 척도로 비교ㆍ분석하였다. 연구 결과 본 연구에서 제시한 방법론이 자료의 규모에 관계없이 일관되게 기존 RPㆍSP 결합방법에 의해 추정된 모형보다 가정된 파라메타 값에 일치함을 보여줘 Error Component 방법이 유용함을 증명하였다. 또한 파라메타의 비로 표현한 시간가치도 Error Component 방법의 적용값이 기존방법론의 적용값보다 가정된 값과 유사한 값을 보여 줘 본 연구가 제시한 방법의 우월성을 입증하였다. 또한 기존 결합모형인 동시적 모형과 순차적 모형이 모두 RP자료와 SP자료를 결합하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있음을 보여주었으나 동시적방법이 보다 순차적방법보다 효율적인 방법으로 분석되었다.

An Empiricla Bayes Estimation of Multivariate nNormal Mean Vector

  • Kim, Hea-Jung
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제15권2호
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    • pp.97-106
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    • 1986
  • Assume that $X_1, X_2, \cdots, X_N$ are iid p-dimensional normal random vectors ($p \geq 3$) with unknown covariance matrix. The problem of estimating multivariate normal mean vector in an empirical Bayes situation is considered. Empirical Bayes estimators, obtained by Bayes treatmetn of the covariance matrix, are presented. It is shown that the estimators are minimax, each of which domainates teh maximum likelihood estimator (MLE), when the loss is nonsingular quadratic loss. We also derive approximate credibility region for the mean vector that takes advantage of the fact that the MLE is not the best estimator.

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