• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권5호
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• pp.457-480
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• 2017

We develop a random partition procedure based on a Dirichlet process prior with Laplace distribution. Gibbs sampling of a Laplace mixture of linear mixed regressions with a Dirichlet process is implemented as a random partition model when the number of clusters is unknown. Our approach provides simultaneous partitioning and parameter estimation with the computation of classification probabilities, unlike its counterparts. A full Gibbs-sampling algorithm is developed for an efficient Markov chain Monte Carlo posterior computation. The proposed method is illustrated with simulated data and one real data of the energy efficiency of Tsanas and Xifara (Energy and Buildings, 49, 560-567, 2012).

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1722-1725
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• 1997

This paper presents image analysis method using a Markov random field(MRF) model. Particulary, image esgmentation is to partition the given image into regions. This scheme is first segmented into regions, and the obtained domain knowledge is used to obtain the improved segmented image by a Markov random field model. The method is a maximum a posteriori(MAP) estimation with the MRF model and its associated Gibbs distribution. MAP estimation method is applied to capture the natural image by TMS320C80(MVP) and to realize the segmented image by a MRF model.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.175-177
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• 2018

This paper proposes an algorithm to speed up block structure partition of quad tree plus binary tree (QTBT) in Joint Exploration Test Model (JEM) encoder. The proposed fast encoding of QTBT block partition employs three spatially neighbor coded blocks, such as left, top-left, and top of current block, to early terminate QTBT block structure pruning. The propose algorithm is organized based on statistical similarity of those spatially neighboring blocks, such as block depths and coded block types, which are coded with overlapped block motion compensation (OBMC) and adaptive multi transform (AMT). The experimental results demonstrate about 30% encoding time reduction with 1.3% BD-rate loss on average compared to the anchor JEM-7.1 software under random access configuration.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.237-239
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• 2007

In the paper, we analyze the performances of random access channels in multi-service multi-user OFDMA systems. The resource of the random access channels in OFDMA systems is the nubmer of available sub-channels and PN-codes. For given available sub-channels and PN-codes. we analyze the performances of the random access channels of OFDMA systems according to three resource allocation methods (resource full sharing, resource partial sharing, resource partition) in tenus of the access success probability, the blocking probability, the access delay and the throughput of each service class. Further, we find the feasible region of the access probability of each service class in which the allowable minimum access success probability, the allowable maximum blocking probability and the allowable maximum access delay are satisfied. The results also can be utilized to find proper region of the access probabilities of each service class for differentiated quality of service(QoS)s, and for the system operations.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권4A호
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• pp.330-335
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• 2007

본 논문에서는 멀티 홉 셀룰라 망에서 안정적인 멀티채널 랜덤 액세스 수율 보장을 위한 기지국 및 릴레이 노드 간의 랜덤 액세스 채널 할당 방안을 제안한다. 제안하는 방안에서는 채널 부하에 따라 기지국 및 릴레이 노드 간 랜덤 액세스 채널 할당 비율을 동적으로 조절할 수 있는 수학적 기준을 제시한다. 또한 랜덤 액세스 채널 할당 비율 조절만으로는 안정적 수율을 보장할 수 없는 높은 부하 상황에서는 랜덤 액세스 패킷 재전송 확률 조절 방식을 통해 안정적인 랜덤 액세스 수율을 보장하고자 한다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 방안이 랜덤 액세스 패킷 생성률이 0.1 이상이 되는 고 부하 상황에서도 안정적인 채널 효율 및 패킷 전송 지연을 보장함을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.77-82
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• 2024

머신러닝의 테스트 집합은 학습 데이터로 참여하지 않은 나머지 데이터들로 이루어진다. 학습 데이터와 테스트 데이터를 나누는 기준은 양적 분할 즉 일정 양의 데이터를 떼어두는 방식을 적용하여, 랜덤 선택과 같은 효과를 나타낸다. 그러나 소프트웨어 테스트 관점에서 보면, 랜덤 선택보다 오류를 잡아내기에 충분한 테스트 케이스들을 테스트 집합으로 선정한다. 이를 테스트 케이스의 충분성(adequacy)이라 하며, 충분성이 높을수록 잘 선정된 테스트 케이스가 된다. 머신러닝에서 사용되는 테스트 케이스는 이런 관점에서 충분한지를 소프트웨어 테스트의 동치분할 방식과 비교하여 살펴보고자 한다. 만일 소프트웨어 테스트 설계 기법, 즉 동치분할을 적용한 테스트 집합이 높은 충분성을 보장한다면, 적은 수의 테스트 집합으로 높은 효과를 볼 수 있다. 이는 테스트 집합의 크기를 작게하여 학습 데이터 집합의 크기가 상대적으로 커지고, 결국 학습할 데이터를 많이 확보하게 된다. 보다 큰 학습 데이터 집합으로 보다 정교한 모델을 구축할 수 있음을 기대할 수 있다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제33권4호
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• pp.401-410
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• 2004

We address the problem of parameter estimation in multivariate distributions under ignorable non-monotone missing data. The factoring likelihood method for monotone missing data, termed by Rubin (1974), is extended to a more general case of non-monotone missing data. The proposed method is algebraically equivalent to the Newton-Raphson method for the observed likelihood, but avoids the burden of computing the first and the second partial derivatives of the observed likelihood. Instead, the maximum likelihood estimates and their information matrices for each partition of the data set are computed separately and combined naturally using the generalized least squares method.

• ETRI Journal
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• 제39권4호
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• pp.546-557
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• 2017

In a long term evolution-advanced (LTE-A) system, the traffic overload of machine type communication devices is a challenge because too many devices attempt to access a base station (BS) simultaneously in a short period of time. We discuss the challenge of the gap between the theoretical maximum throughput and the actual throughput. A gap occurs when the BS cannot change the number of preambles for a random access channel (RACH) until multiple numbers of RACHs are completed. In addition, a preamble partition approach is proposed in this paper that uses two groups of preambles to reduce this gap. A performance evaluation shows that the proposed approach increases the average throughput. For 100,000 devices in a cell, the throughput is increased by 29.7% to 114.4% and 23.0% to 91.3% with uniform and Beta-distributed arrivals of devices, respectively.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.31-39
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• 2015

본 논문은 확률효과모형에서 사영에 근거한 분산성분을 구하는 방법을 다루고 있다. 분산성분을 추정하기 위한 ANOVA방법에서 제곱합의 계산에 사영을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 분산성분을 구하기 위한 사영의 이용은 모형행렬에 의한 사영공간을 분산성분별 제곱합을 얻기 위한 상호직교하는 부분공간들로 분할하게 된다. 부분공간들로 분할하기 위해 모형행렬 X로의 사영에 단계별 방법(stepwise procedure)을 적용하여 해당하는 공간으로의 사영행렬을 구하는 방법을 다루고 있다. 단계별 방법에 의해 주어지는 부분공간들의 직교성으로 인해 사영행렬의 곱은 영행렬로 주어지는 성질을 갖는다. 단계별 방법에 의한 순차적 사영은 해당하는 공간으로의 사영행렬에 대한 확인과 사영행렬의 구조를 파악할 수 있는 이점이 있다. 또한 분산성분의 추정을 위한 제1종 제곱합을 구하기 위한 방법으로 유용하다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제29권2호
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• pp.75-82
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• 2006

본 연구에서 조합 최적화(Combinatorial Optimization) 이론에 바탕을 두고 있는 네스티드 분할(Nested Partition, 이하 NP) 방법을 이용한 최적화 기탄 요소선택 방법(Feature Selection)을 제안한다. 이 새로운 방법은 좋은 요소 부분집합을 찾는 휴리스틱 탐색 절차를 채용하고 있으며 데이터의 인스턴스(Instances 또는 Records)의 무작위 추출(Random Sampling)을 이용하여 이 요소선택 방법의 처리시간 관점에서의 성능을 항상 시키고자 한다. 이 새로운 접근 방법은 처리시간 향상을 위해 2단계 샘플링 방법을 채용하여 근접 최적해로의 수렴(Convergence)을 보장하는 샘플 사이즈를 결정한다. 이는 앨고리듬이 유한한 시간내에 끝이날 때 최종 요소 부분집합 해의 질(Qualtiy)에 관한 정확한 설명을 할 수 있는 이론적인 배경을 제시한다. 중요 결과를 예시하기 위해서 다양한 형태의 다섯 개의 데이터 셋을 이용하였으며 다섯 번의 반복 실험을 통한 실험 결과가 제시되며, 이 새로운 접근 방법이 기존의 단순 네스티드 분할 방법 기반의 요소선택 방법보다 처리시간 관점에서 더욱 효율적임을 보여준다.