• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1263-1274
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• 2013

VaR (value at risk)는 주어진 신뢰수준에서 일정기간 동안 발생할 수 있는 최대손실의 기대치를 나타내는 것으로, 현재 금융기관들의 대표적인 위험관리 수단으로 사용되고 있다. 기존의 대다수 연구에서는 수익률의 확률분포를 정규분포라 모형화한 후 VaR을 측정한다. 최근 Chen 등 (2012)은 수익률의 확률분포를 비대칭 라플라스 분포라 모형화하고 VaR을 측정하였기도 하였으나, 비대칭 라플라스 분포의 경우 그 모양을 결정하는 최빈값, 비대칭 정도, 분산정도 등을 실제적인 환경에서 제한된 개수의 데이터를 가지고 추정하기가 매우 어렵다는 단점이 있다. 이 논문에서, 우리는 (대칭) 라플라스 분포 모형이 정규분포 모형이나 비대칭 라플라스 분포 모형보다 실제적인 환경에서 VaR을 보다 더 정확히 추정해 줌을 주식시장의 실제 데이터와 VaR 초과비율, 기대초과손실, VaR초과편차율 등의 통계지표를 도입하여 입증한다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제22권2호
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• pp.259-269
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• 1993

A moving average model, LMA(q) and an autoregressive-moving average model, NLARMA(p, q), with Laplacian marginal distribution are constructed and their properties are discussed; Their autocorrelation structures are completely analogus to those of Gaussian process and they are partially time reversible in the third order moments. Finally, we study the mixing property of NLARMA process.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6C호
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• pp.857-864
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• 2004

MPEG이나 JPEG 영상 압축 표준에서는 영상을 블록 단위로 나누어서 DCT를 하고 양자화 시킨다. 그리고 역양자화 값으로 양자화 구간의 중앙값을 사용한다. DCT 평균제곱 오차를 줄이려면 평균값을 사용하는 것이 최적이나 현재에는 uniform 분포를 가정하고 중앙값을 사용한다. 따라서 본 논문에서는 DCT 계수의 확률 분포함수가 Laplacian 분포를 따른다고 가정하고 역양자화 값으로 평균값을 사용했을 때 PSNR 개선 정도를 살펴왔다. 그리고 보정전의 양자화 오차와 보정 후의 양자화 오차를 이론적인 수식으로 나타내 보았다. 보정으로 인한 양자화잡음의 감소치의 이론적인 최대 값은 1.66 ㏈이다. 실험결과 제안된 대표값을 취했을 경우 기존의 방법보다 PSNR이 0.2∼0.4 ㏈정도 향상된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권11A호
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• pp.1957-1962
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• 2001

영상 압축 또는 영상 부호화에서 후처리, 복원, transcoding을 하는 경우, DCT 계수의 양자화 잡음 모델이 필요하다. 양자화 된 계수만 알고 있는 경우에는 양자화 되기 전의 분포를 구할 수 없다. 본 논문에서는 양자화 되기 전의 DCT 계수의 확률 분포함수를 Laplacian으로 가정하고, 양자화된 계수로부터 분산을 구하고 이를 사용하여 양자화 이전의 분산을 추정하는 방법을 제시하였다. 여러 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 방법의 결과가 기존의 방법에서는 분산이 작게 나오는 단점을 보완하는 것을 확인하였다.

• 음성과학
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• 제12권3호
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• pp.79-89
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• 2005

Acoustic feedback between microphone and receiver can be effectively cancelled adaptive feedback cancellation algorithm. Although many speech sounds have non-Gaussian distribution, most algorithms were tested with speech like sounds whose distribution were Guassian type. In this paper, we proposed an adaptive feedback cancellation algorithm based on independent component analysis (ICA) for digital hearing aid. The algorithm was tested with not only Gaussian distribution but also Laplacian distribution. We verified that the proposed algorithm has better acoustic feedback cancelling performance than conventional normalized root mean square (NLMS) algorithm, especially speech like sounds with Laplacian distribution.

• 한국음향학회지
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• 제30권6호
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• pp.308-314
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• 2011

본 논문에서는 주기성을 갖는 순환 확률분포를 이용하여 $0^{\circ}{\sim}360^{\circ}$ 범위의 다중 음원의 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 음원의 방향 정보를 담고 있는 마이크로폰간의 위상차는 확률분포의 혼합물로 간주될 수 있으며, 음원 방향은 이 확률분포의 혼합물에 적용된 로그-우도함수 (log-likelihood function)를 최대화함으로써 추정된다. 주기성을 갖는 데이터의 분석에 von Mises 확률분포가 널리 활용된다는 사실은 잘 알려져 있지만, 본 논문에서는 기존의 Gaussian이나 Laplacian 확률분포에 $2{\pi}$ 모듈로 (modulo) 연산을 적용함으로써 $0^{\circ}{\sim}360^{\circ}$ 범위의 주기성을 갖는 순환 확률분포를 정의하고 이를 방향 추정에 활용한다. 순환 확률분포의 혼합물에 대한 로그-우도함수를 최대가 되게 하는 음원의 방향은 EM (Expectation-Maximization) 알고리즘을 이용하여 추정된다. 다양한 반향 환경에서의 실험 결과 Laplacian 확률분포가 von Mises나 Gaussian 확률분포보다 우수한 성능을 제공함을 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.130-134
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• 1985

영상신호의 이차원 코사인 변환부호화에 있어서 변환계수의 분포계수화는 매우 중요하다. 그 이유는 블록양자화 시 분포함수를 잘못 가정하면 양자화잡음이 매우 커지기 때문이다. 본 논문에서는 일반화된 가우시안 분포함수를 이용하여 test를 행한 결과 AC변환계수들은 shape parameter가 0.6인 일반화된 가우시안 분포로 잘 근사화된다는 결과를 얻었다. 이차원코사인 변환부호화의 컴퓨터 시뮤레이션을 통해 Laplacian이나 Gaussian분포로의 근사화와 비교한 결과 shape parameter가 0.6인 일반화된 가우시안 분포로 근사화하는 경우 실험치와 이론치가 거의 일치하며 추력신호 잡음비도 가장 크게 나타났다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제17권2호
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• pp.101-120
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• 1988

A time series model with Laplacian (double-exponential) marginal distribution, NLAR(2), was proposed by Dewald and Lewis (1985). The special cases of NLAR(2) process and their properties are considered. Extensions to the NLAR(p) is discussed. It is shown that the NLAR(1) satisfies the strong-mixing conditions, hence the model-free prediction interval using the sample quantiles can be obtained.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.12-18
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• 1988

實際映像信號에 對한 프레임내 豫測誤差信號의 確率分布를 $x^3$適合度檢定法으로 推定하여 라플라시안(Laplacian)分布보다는 감마(Gamma)分布를 한다는 結果를 얻었으며, 또한 實時間處理를 爲하여 NMAE를 利用하여 實際豫測誤差信號의 確率分布를 推定하는 方式을 提示하고 이것을 利用한 確率分布適應DPCM 시스템을 構成할 수 있었다 .

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2009년 추계학술대회논문집
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• pp.44-48
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• 2009

In this study, a vortex visualization method based on the vorticity magnitude is developed. One of the simplest models for a vortex is a vortex filament with the maximum vorticity on its center. The proposed method is based on the observation of this ideal distribution of vorticity magnitude. Laplacian and Hessian matrix of vorticity magnitude are tested for detecting the local maximum of vorticity magnitude. These ideas were applied to wake flow past a sphere. It was found that the Laplacian method is not able to distinguish vortices from the underlying shear layer clearly, while the Hessian matrix method does not suffer from this problem.