• 제목/요약/키워드: Robust Statistics

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적응 L-필터의 수렴성 해석 (Convergence Analysis of Adaptive L-Filter)

  • 김수용;배성호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권9호
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    • pp.1210-1216
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    • 2009
  • 본 논문에서는 순환최소순위(RLR) L-필터의 수렴성을 해석하였다. RLR L-필터는 순서통계필터로서 입력의 크기순서에 따른 가중치를 필터계수로 한다. 또한 RLR L-필터는 비선형 적응 필터로서 필터계수의 갱신을 위하여 RLR 알고리즘을 이용한다. RLR 알고리즘은 로버스트 통계학의 순위추정에 기초한 비선형 적응 알고리즘이다. 본 논문에서는 가변적인 스텝 크기를 적용하여 평균 및 평균제곱의 견지에서 수렴성을 해석하였다. RLRL-필터는 잡음의 분포함수가 두꺼운 꼬리 분포인 임펄스 잡음에 가까울수록 메디안 필터의 형태로 적응하며 가우시안 잡음의 경우 평균 필터의 형태로 적응한다.

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Hadley Circulation Strength Change in Response to Global Warming: Statistics of Good Models

  • Son, Jun-Hyeok;Seo, Kyong-Hwan
    • 대기
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    • 제26권4호
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    • pp.665-672
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    • 2016
  • In this study, we examine future changes in the Hadley cell (HC) strength using CMIP5 climate change simulations. The current study is an extension of a previous study by Seo et al. that used all 30 available models. Here, we select 18-23 well-performing models based on their significant internal sensitivity of the interannual HC strength variation to the latitudinal temperature gradient variation. The model projections along with simple scaling analysis show that the inter-model variability in the HC strength change is a result of the inter-model spread in the meridional temperature gradient across the subtropics for both DJF and JJA, not by the tropopause height or gross static stability change. The HC strength is expected to weaken significantly during DJF, while little change is expected in the JJA HC strength. Compared to the calculations with all model members, selected model statistics increase the linear correlation between the changes in HC strength and meridional temperature gradient by 13~23%, confirming the robust sensitivity of the HC strength to the meridional temperature gradient. Two scaling equations for the selected models predict changes in HC strength better than all-member predictions. In particular, the prediction improvement in DJF is as high as 30%. The simple scaling relations successfully predict both the ensemble-mean changes and model-to-model variations in the HC strength for both seasons.

M-추정에 기반을 둔 로버스트 스펙트럴 추정량: 주택 가격 지수에 대한 응용 (Robust spectral estimator from M-estimation point of view: application to the Korean housing price index)

  • 박노진
    • 응용통계연구
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    • 제29권3호
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    • pp.463-470
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    • 2016
  • 주파수 영역에서 시계열 자료를 분석함에 있어 스펙트럴 추정량은 매우 유용한 도구이다. 기존의 스펙트럴 추정량은 이상치에 영향을 받을 수밖에 없는 구조로 되어있어서 M-추정법을 활용하여 로버스트 스펙트럴 추정량이 제안되었다. M-추정을 위해서는 조율모수를 적절하게 선택해 주어야 하는데 Pak (2001)이 제안한 방법을 사용할 때의 효과를 연구하였다. 모의실험과 주택가격지수에의 적용을 통하여 효과가 있음을 확인하였다.

다중 코드북을 이용한 랜덤 빔 형성 기법 (Random beamforming applying codebook rotation)

  • 강지원;유병욱;서정태;이충용
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제46권7호
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    • pp.1-5
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    • 2009
  • 랜덤 빔 형성 기법은 정적인 채널에서 다중 사용자 다이버시티를 얻게 하지만, 사용자수에 따른 성능의 제약이 있다. 이를 극복하기 위해 송신단에서 다중 랜덤 빔을 형성하는 기법들이 소개되었다. 특히 코드북에 기반을 둔 랜덤 빔 형성 기법은 적은 파일럿 수로 다중 랜덤 빔을 형성한다. 그러나 그 기법은 채널특성에 따른 빔 디자인의 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 다중 코드북을 교대로 이용하여 랜덤 빔을 형성하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존 기법에 비해 휠씬 용이하게 빔을 디자인하여 적은 파일럿을 이용하면서 다중 사용자 다이버시터 이득과 선택적 다이버시티 이득을 동시에 얻는다.

내용기반 음악 검색 시스템에서의 검색 속도 향상에 관한 연구 (A Study on the Retrieval Speed Improvement from Content-Based Music Information Retrieval System)

  • 윤원중;박규식
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제43권1호
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    • pp.85-90
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    • 2006
  • 본 논문에서는 빠르고 안정적이면서도 높은 검색 성공률을 보장하는 내용기반 음악 정보 검색 시스템을 구축하였다. 시스템 질의 구간이나 질의 길이에 따른 시스템 불안정성 문제를 해결할 수 있는 DB 구축 방법인 MFC기법과 각 Superclass별로 특징 벡터의 차수를 차등 적용하여 시스템의 검색 속도를 향상시킬 수 있는 기법을 적용하였다. Superclass를 적용한 시스템은 SuperClass를 적용하지 않은 시스템과의 검색 성공률, 검색 속도 그리고 검색 Precision 비교 실험에서 대등한 성능을 유지하면서 검색 속도를 $20\%\~40\%$ 향상시켰다.

조건부 엔트로피와 3차원 볼륨 렌더링기법을 이용한 의료영상의 정합과 가시화 (Registration and Visualization of Medical Image Using Conditional Entropy and 3D Volume Rendering)

  • 김선월;조완현
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제16권2호
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    • pp.277-286
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    • 2009
  • 영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 특성의 센서로부터 서로 다른 위치 에서 얻는 영상들의 공간적 대응관계를 찾는 과정이다. 본 논문에서는 동일 환자에게 촬영한 뇌 MR과 CT영상간의 상이한 공간좌표계의 차이를 보정하기 위 한 강인한 정합방법을 소개한다. 두 영상의 명암도에 대한 결합 히스토그램으로부터 계산된 개선된 조건부 엔트로피(MCE: Modified Conditional Entropy)를 이용하여 최대인 위치로 정합을 수행하고, 3차원 볼륨 렌더링 기법을 이용하여 정합된 영상을 가시화한다.

붓스트랩을 활용한 최적 절사공간중위수 추정량 (A Trimmed Spatial Median Estimator Using Bootstrap Method)

  • 이동희;정병철
    • 응용통계연구
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    • 제23권2호
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    • pp.375-382
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    • 2010
  • 본 논문에서는 다변량 자료의 위치모수에 대한 로버스트 추정량으로 공간중위수에 대한 절사 추정량을 제안하였다. 최적절사율은 붓스트랩 방법을 이용하여 결정하였으며, 이중붓스트랩을 활용하여 추정된 절사공간중위수의 공분산행렬을 추정하였다. 모의실험 결과 붓스트랩 방법에 의한 절사공간중위수는 자료가 다변량 코시분포를 따르는 경우 기존 공간중위수에 비하여 작은 평균제곱오차를 보여 효율적인 추정량으로 나타났다. 아울러 이중붓스트랩을 이용한 절사추정량의 공분산행렬 추정량은 단순붓스트랩 방법에 의하여 추정된 공분산행렬이 갖는 과소추정의 문제를 해결하는 방법으로 나타났다.

Adaptive Switching Median Filter for Impulse Noise Removal Based on Support Vector Machines

  • Lee, Dae-Geun;Park, Min-Jae;Kim, Jeong-Ok;Kim, Do-Yoon;Kim, Dong-Wook;Lim, Dong-Hoon
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제18권6호
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    • pp.871-886
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    • 2011
  • This paper proposes a powerful SVM-ASM filter, the adaptive switching median(ASM) filter based on support vector machines(SVMs), to effectively reduce impulse noise in corrupted images while preserving image details and features. The proposed SVM-ASM filter is composed of two stages: SVM impulse detection and ASM filtering. SVM impulse detection determines whether the pixels are corrupted by noise or not according to an optimal discrimination function. ASM filtering implements the image filtering with a variable window size to effectively remove the noisy pixels determined by the SVM impulse detection. Experimental results show that the SVM-ASM filter performs significantly better than many other existing filters for denoising impulse noise even in highly corrupted images with regard to noise suppression and detail preservation. The SVM-ASM filter is also extremely robust with respect to various test images and various percentages of image noise.

잡음환경에서의 음성인식을 위한 켑스트럼의 확률분포 정규화 기법 (Cepstrum PDF Normalization Method for Speech Recognition in Noise Environment)

  • 석용호;이황수;최승호
    • 한국음향학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.224-229
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    • 2005
  • 본 논문에서는 부가잡음 환경에서의 강인한 음성인식을 위해 켑스트럼의 확률밀도 (pdf) 정규화 기법을 제안한다. 기존의 방법들은 켑스트럼의 평균 및 분산 등 주로 1, 2차 통계치 만을 정규화 하지만 제안한 방법은 깨끗한 음성과 잡음이 부가된 음성의 켑스트럼의 pdf를 동일하게 함으로써 켑스트럼의 통계치를 완벽하게 정규화 한다. 목표 pdf로는 다양한 확률분포를 고려하기 위하여 일반 (generalized) 가우시안 분포를 선택하였다. 또한 인식시 계산량을 감축하기 위하여 표 참조방법 (table lookup method)를 개발하였다. 화자독립 고립단어 인식 실험에서 제안된 기법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 잡음이 심한 환경에서 성능향상이 두드러졌다.

Beyond gene expression level: How are Bayesian methods doing a great job in quantification of isoform diversity and allelic imbalance?

  • Oh, Sunghee;Kim, Chul Soo
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권1호
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    • pp.225-243
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    • 2016
  • Thanks to recent advance of next generation sequencing techniques, RNA-seq enabled to have an unprecedented opportunity to identify transcript variants with isoform diversity and allelic imbalance (Anders et al., 2012) by different transcriptional rates. To date, it is well known that those features might be associated with the aberrant patterns of disease complexity such as tissue (Anders and Huber, 2010; Anders et al., 2012; Nariai et al., 2014) specific differential expression at isoform levels or tissue specific allelic imbalance in mal-functionality of disease processes, etc. Nevertheless, the knowledge of post-transcriptional modification and AI in transcriptomic and genomic areas has been little known in the traditional platforms due to the limitation of technology and insufficient resolution. We here stress the potential of isoform variability and allelic specific expression that are relevant to the abnormality of disease mechanisms in transcriptional genetic regulatory networks. In addition, we systematically review how robust Bayesian approaches in RNA-seq have been developed and utilized in this regard in the field.