• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제17권3호
• /
• pp.983-990
• /
• 2006

In this paper, we study an asymmetric power fractionally integrated GARCH model and find a region on which the process is stationary ergodic and has long memory property.

• 한국산림과학회지
• /
• 제106권2호
• /
• pp.213-218
• /
• 2017

본 연구의 목적은 임의효과(random effect)를 이용하여 충남지역 임령-바이오매스 모형을 개발하고 임의효과의 적용성을 평가하는데 있다. 충남지역 소나무림의 임령에 따른 바이오매스 모형 개발을 위해 임분 구조를 고려하여 전국의 중부지방소나무 임분에서 30개소(150그루)를 조사하고 임령과 바이오매스 자료를 수집하였다. 모형 개발에서 중부지방소나무의 임령-바이오매스 관계는 고정효과(fixed effect)이고 지역간 차이를 임의효과로 설정하였다. 임의효과에 따른 모형의 적합도를 검정하기 위해 아카이케의 정보기준(Akaike Information Criterion, AIC)을 참고하고 지역간 차이에 따른 분산-공분산 행렬과 오차항을 추정하였다. 추정된 공분산은 -1.0022, 오차항은 0.6240이고 분산-공분산 행렬을 이용한 임의효과 모형의 AIC는 377.7을 나타내어 선행 연구와 이질적인 차이는 없었다. 이러한 결과는 범주형 자료의 임의효과가 모형 개발에 반영된 결과로 판단된다. 본 연구의 결과는 임의효과를 이용하여 일부지역에 국한되어 개발되었던 바이오매스 모형 연구에 활용이 가능하다.

• 융합보안논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.161-166
• /
• 2008

본 논문은 3차원 모델 표면의 특징 곡률(Feature Curvature) 정보를 이용하여 3차원 거리정보 데이터(Range Image)를 자동으로 정합하는 효율적인 방법을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 데이터에 대한 거리정보의 물리적 특성인 가우스 곡률(Gaussian Curvature)을 이용하여 모델의 특징점을 검출하고, 공분산 행렬(Covariance Matrix)을 이용하여 각 데이터의 지역좌표계(Local Coordinate System) 사이의 변위를 계산한다. 3차원 형상 취득장치의 카메라 위치는 3차원 데이터와 투영된 2차원 영상과의 사영행렬(Projection Matrix) 관계식으로 계산한다. 결론부분에서는 실험결과를 기존 연구방법과 비교하여 제안된 방법이 더 빠르고 정확하게 정합하는 결과를 보임으로써 3차원 물체인식이나 모델링에 응용성을 제시하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제15권2호
• /
• pp.97-106
• /
• 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.

• 대한산업공학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.114-125
• /
• 2003

This paper proposes multivariate process capability indices (PCIs) for skewed populations using $T^2$rand modified process region approaches. The proposed methods are based on the multivariate version of a weighted standard deviation method which adjusts the variance-covariance matrix of quality characteristics and approximates the probability density function using several multivariate Journal distributions with the adjusted variance-covariance matrix. Performance of the proposed PCIs is investigated using Monte Carlo simulation, and finite sample properties of the estimators are studied by means of relative bias and mean square error.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제26권6호
• /
• pp.1114-1119
• /
• 2002

In this paper, the well-conditioned observer is designed to be insensitive to the ill-conditioning factors in transient and steady-state observer performance. A condition number based on 12-norm of the eigenvector matrix of the observer matrix has been proposed on a principal index in the observer performance. For the well-conditioned observer design, the non-normality measure and the observability condition of the observer matrix are utilized. The two constraints are specified into observer gain boundary region that guarantees a small condition number and a stable observer. The observer gain selected in this region guarantees a well-conditioned and observable property. In this study, this method is applied to the Luenberger observer and Kalman filters for small order systems. In designing Kalman filters, the ratio of the process noise covariance to the measurement noise covariance is a design parameter and its effect on the condition number is investigated.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국공작기계학회 2001년도 추계학술대회(한국공작기계학회)
• /
• pp.313-318
• /
• 2001

In this paper, the well-conditioned observer is designed to be insensitive to the ill-conditioning factors in transient and steady-state observer performance. A condition number based on $L_2-norm$ of the eigenvector matrix of the observer matrix has been proposed on a principal index in the observer performance. For the well-conditioned observer design, the non-normality measure and the observability condition of the observer matrix are utilized. The two constraints are specified into observer gain boundary region that guarantees a small condition number and a stable observer. The observer gain selected in this region guarantees a well-conditioned and observable property. In this study, this method is applied to the Luenberger observer and Kalman filters. In designing Kalman filters for small order systems, the ratio of the process noise covariance to the measurement noise covariance is a design parameter and its effect on the condition number is investigated.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제9권5호
• /
• pp.505-509
• /
• 2011

This paper attempts to classify known facial expressions and to establish the correlations between two regions (eye + eyebrows and mouth) in identifying the six prototypic expressions. Covariance is used to describe region texture that captures facial features for classification. The texture captured exhibit the pattern observed during the execution of particular expressions. Feature matching is done by simple distance measure between the probe and the modeled representations of eye and mouth components. We target JAFFE database in this experiment to validate our claim. A high classification rate is observed from the mouth component and the correlation between the two (eye and mouth) components. Eye component exhibits a lower classification rate if used independently.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
• /
• pp.223-228
• /
• 2009

We propose an on-line machine learning approach for object recognition, where new images are continuously added and the recognition decision is made without delay. Random forest (RF) classifier has been extensively used as a generative model for classification and regression applications. We extend this technique for the task of building incremental component-based detector. First we employ object descriptor model based on bag of covariance matrices, to represent an object region then run our on-line RF learner to select object descriptors and to learn an object classifier. Experiments of the object recognition are provided to verify the effectiveness of the proposed approach. Results demonstrate that the propose model yields in object recognition performance comparable to the benchmark standard RF, AdaBoost, and SVM classifiers.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.364-370
• /
• 2011

본 논문은 공분산 행렬과 리만 다양체 이론에 근거를 둔 이동물체를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 연속적으로 변화하는 동영상 배경에서 다양한 변형을 겪는 비정형 물체를 추적하기 위해 공분산 행렬을 사용하여 특징 추출을 한다. 공분산 행렬은 특징들의 상관관계뿐만 아니라 공간적인 속성과 통계학적인 속성을 다룰 수 있으므로 서로 다른 유형의 특징들의 융합이 가능하며 행렬의 차원이 작다. 그러므로 이동물체 영역의 공분산 행렬을 특징벡터로 구성하고 후보 영역의 공분산 행렬과 비교 연산함으로써 각 프레임마다 이동물체의 위치를 추정할 수 있다. 여기서 리만 기하학은 이동물체의 변형과 모양 변화에 효과적으로 적용될 수 있으며 최소 거리를 갖는 추정 영역을 계산하기 위해 측지선 거리를 사용하므로 정확도를 향상시킨다. 제안한 방법의 효율성은 실험을 통해 검증하였다.