• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제12권3호
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• pp.121-125
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• 2008

We address the problem of Blind Source Separation(BSS) of superimposed signals in situations where one signal has constant or slowly varying intensities at some consecutive locations and at the corresponding locations the other signal has highly varying intensities. Independent Component Analysis(ICA) is a major technique for Blind Source Separation and the existing ICA algorithms fail to estimate the original intensities in the stated situation. We combine the advantages of existing sparse methods and Kernel ICA in our technique, by proposing wavelet packet based sparse decomposition of signals prior to the application of Kernel ICA. Simulations and experimental results illustrate the effectiveness and accuracy of the proposed approach. The approach is general in the way that it can be tailored and applied to a wide range of BSS problems concerning one-dimensional signals and images(two-dimensional signals).

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.808-810
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• 2011

입력영상에 대하여 전처리과정으로 배경을 분리하는 것이 영상처리 및 인식 성능에 중요한 영향을 준다. 본 논문에서는 화재검출을 위한 영상인식 전처리로 활용하는 다양한 배경추정 알고리즘에 대하여 계산량과 배경추정 성능 분석하였다. 비교하는 배경추정알고리즘은 Gaussian Running Average 추정기법, Mixture of Gaussian 모델, 그리고 KDE (kernel density estimate) 알고리즘에 대한 성능을 평가하였다. 입력영상에 대하여 배경영상차로부터 연기를 검출하는데 있어 KDE 알고리즘이 배경추정 성능은 우수한 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.915-922
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• 2013

분위수 회귀는 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 그러나 여러 개의 분위수 함수를 개별적으로 추정하게 되면 이들이 서로 교차할 가능성이 있으며, 이러한 분위수 함수의 교차(quantile crossing) 현상 분위수의 이론적 기본 특성에 위배된다. 본 논문에서는 다중 비교차 분위수 함수의 추정을 위해 커널 계수에 제약식을 부여하는 순차적 추정법을 제안하였으며, 모의실험을 통해 제안한 방법론의 효율적인 성능과 유용성을 확인하였다.

• 대한수학회보
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• 제55권6호
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• pp.1791-1809
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• 2018

Let T be the singular integral operator with nonsmooth kernel which was introduced by Duong and McIntosh, and $T_q(q{\in}(1,{\infty}))$ be the vector-valued operator defined by $T_qf(x)=({\sum}_{k=1}^{\infty}{\mid}T\;f_k(x){\mid}^q)^{1/q}$. In this paper, by proving certain weak type endpoint estimate of L log L type for the grand maximal operator of T, the author establishes some quantitative weighted bounds for $T_q$ and the corresponding vector-valued maximal singular integral operator.

• 충청수학회지
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• 제27권4호
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• pp.651-659
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• 2014

In this paper we present some Gronwall-tpye inequalities with a non-separable kernel and obtain the explicit estimate for solutions of impulsive differential equations. Furthermore, we give an example to illustrate our results.

• 응용통계연구
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• 제25권6호
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• pp.1049-1058
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• 2012

Nonparametric methods are often used as an alternative to parametric methods to estimate density function and regression function. In this paper we consider improved methods to select the Bezier points in Bezier curve smoothing that is shown to have the same asymptotic properties as the kernel methods. We show that the proposed methods are better than the existing methods through numerical studies.

• 응용통계연구
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• 제6권2호
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• pp.227-235
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• 1993

순서쌍으로 주어진 자료 $(x_i, y_i), i=1,2,\cdots,n$ 들에 대한 독립변수와 관련된 추정은 회귀분석과는 달리 교정(calibration)이라고 불리워진다. 본 논문에서는 정규상 등과 같은 가정을 하지않고 비모수적인 커널방법을 이용하여 교정함수를 추정하고 추정된 교정함수의 붓스트랩 신뢰대를 이용한 독립변수의 구간추정을 제안하고자 한다. 교정과 커널방법에 대해 설명하였으며 독립변수의 추정에 대한 문헌적 고찰과 함께 붓스트랩 신뢰대에 대하여 첨언하였고 실제 자료를 통하여 다른방법과 비교, 분석하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.419-425
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• 2010

커널기계 기법은 최근 대용량 또는 고차원 비선형 자료를 분석하는 방법으로 인기를 많이 얻고 있다. 본 논문에서는 주식시장 수익률의 조건부 변동성을 예측하기 위한 일반화 이분산자기회귀모형을 추정하기 위해 커널기계 기법을 사용한다. 일반화 이분산자기회귀모형은 자료가 정규분포를 따른다고 가정한 후 주로 최대우도법을 사용하여 추정된다. 본 논문에서는 꼬리가 두꺼운 분포를 갖는 금융시계열자료의 변동성을 추정할 때 커널기계 기법이 최대우도법과 서포트벡터기계 보다 더 정확한 예측능력을 가진다는 것을 보이고자 한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권3호
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• pp.173-181
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• 2019

제한된 실험 데이터로부터 확률분포함수를 추정하기 위해서 KDE가 많이 사용되고 있다. KDE에 의한 분포함수는 대역폭 선택법에 따라서 실험 데이터에 대해 평활하거나 과대적합된 커널 추정치를 생성한다. 본 연구에서는 Silverman's rule of thumb, rule using adaptive estimate, oversmoothing rule을 사용해서 각 방법에 따른 정확성과 보수적인 성향을 비교하였다. 비교를 위해서 단봉분포와 다봉분포를 가지는 실제 모델을 가정하고 통계적 시뮬레이션을 수행한 다음 다양한 데이터의 개수에 따른 추정된 분포함수의 정확도와 보수성을 비교하였다. 또한, 간단한 신뢰성 예제를 통해 대역폭 선택법에 따른 KDE의 추정된 분포가 신뢰성 해석 결과에 어떻게 영향을 미치는지 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.408-413
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• 2005

A new methodology for discrete non-Gaussian probability density estimation is investigated in this paper based on a dynamic Bayesian network (DBN) and kernel functions. The estimator consists of a DBN in which the transition distribution is represented with kernel functions. The estimator parameters are determined through a recursive learning algorithm according to the maximum likelihood (ML) scheme. A discrete-type Poisson distribution is generated in a simulation experiment to evaluate the proposed method. In addition, an unknown probability density generated by nonlinear transformation of a Poisson random variable is simulated. Computer simulations numerically demonstrate that the method successfully estimates the unknown probability distribution function (PDF).