• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1223-1232
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• 2011

Tong and Wang's estimator (2005) is a new approach to estimate the error variance using least squares method such that a simple linear regression is asymptotically derived from Rice's lag- estimator (1984). Their estimator highly depends on the setting of a regressor and weights in small sample sizes. In this article, we propose a new approach via a local quadratic approximation to set regressors in a small sample case. We estimate the error variance as the intercept using a ridge regression because the regressors have the problem of multicollinearity. From the small simulation study, the performance of our approach with some existing methods is better in small sample cases and comparable in large cases. More research is required on unequally spaced points.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.53-65
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• 2019

영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.