• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제14권11호
• /
• pp.1505-1510
• /
• 2001

A method for mapping quantitative trait loci (QTL) was introduced incorporating the information of mixed progeny from complex pedigrees. The method consisted of two steps based on single marker analysis. The first step was to examine the marker-trait association with a mixed model considering common environmental effect and reversed QTL-marker linkage phase. The second step was to estimate QTL effects by a weighted least square analysis. A simulation study indicated that the method incorporating mixed progeny from multiple generations improved the accuracy of QTL detection. The influence of within-genotype variance and recombination rate on QTL analysis was further examined. Detecting a QTL with a large within-genotype variance was more difficult than with a small within-genotype variance. Most of the significant marker-QTL association was detectable when the recombination rate was less than 15%.

• ETRI Journal
• /
• 제45권4호
• /
• pp.636-649
• /
• 2023

Renewable energy generation cannot be consistently predicted or controlled. Therefore, it is currently not widely used in the electricity market, which requires dependable production. In this study, reliability- and variance-based controls of energy storage strategies are proposed to utilize renewable energy as a steady contributor to the electricity market. For reliability-based control, photovoltaic (PV) generation is assumed to be registered in the power generation plan. PV generation yields a reliable output using energy storage units to compensate for PV prediction errors. We also propose a runtime state-ofcharge management method for sustainable operations. With variance-based controls, changes in rapid power generation are limited through ramp rate control. This study introduces new reliability and variance indices as indicators for evaluating these strategies. The reliability index quantifies the degree to which the actual generation realizes the plan, and the variance index quantifies the degree of power change. The two strategies are verified based on simulations and experiments. The reliability index improved by 3.1 times on average over 21 days at a real power plant.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신설비학회 2008년도 정보통신설비 학술대회
• /
• pp.186-189
• /
• 2008

In order to estimate cell images, high-performance electron microscopes are used nowadays. In this paper, we propose a new simple, fast and efficient method for real-time automatic focusing in electron microscopes. The proposed algorithm is based on the prediction-error variance, and demonstrates its feasibility by using extensive experiments. This method is fast, easy to implement, accurate, and not demanding on computation time.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.18-25
• /
• 2003

본 논문에서는 비디오 편집 모델에 기반한 디졸브 모델의 특성에 따른 디졸브 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각의 디졸브 구간이 가지는 특성을 반영하기 때문에 디졸브 검출에 적응적이다. 제안된 방법은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 디졸브 구간의 후보 영역을 찾는다. 동영상의 각 프레임의 분산으로 얻어지는 분산 곡선에서 디졸브 구간은 아래로 볼록한 포물선으로 나타난다. 따라서 분산 곡선의 1차와 2차 미분을 이용하여 디졸브 구간에 대응하는 포물선의 후보 영역을 찾는다. 두 번째 단계에서는 각각의 후보 영역에 대해 디졸브 영역을 검증한다. 후보 영역에서 디졸브 모델에 대응하는 포물선의 골의 분산을 추정하여 디졸브를 판별한다. 골의 분산은 이웃한 두 장면의 분산의 함수로 나타남으로 다양한 분산에서 나타나는 디졸브를 적응적으로 검출할 수 있다. 제안된 방법은 다양한 디졸브를 포함하는 동영상을 대상으로 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 제안한 방법은 분산의 변화에 상관없이 디졸브를 정확히 검출하였으며 기존의 방법 보다 우수한 결과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권8C호
• /
• pp.795-802
• /
• 2003

영상 잡음의 제거를 위해서는 영상에 대한 통계적 모델을 설정하고, 잡음이 섞인 영상에서 원 영상의 분산을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 분산을 추정하기 위해서는 일반적으로 유한한 크기의 주변 영역 정보를 이용한다. 주변 영역의 크기는 평탄 영역 및 에지 영역과 같이 영상의 영역에 따라 달라진다. 즉, 에지 영역인 경우는 주변 영역의 크기를 작게 설정할수록 추정 분산이 보다 정확하며, 평탄 영역의 경우는 주변 영역의 크기가 크면 분산의 추정이 정확해 진다. 이와 같이 추정된 원 영상의 분산을 이용하여 잡음 영상에 Wiener 필터를 적용함으로써 영상의 잡음을 제거하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 영역의 부모-자식 관계를 이용하여 중요도를 작성하고, 이를 이용하여 분산을 구하기 위한 이웃 영역의 범위를 결정하는 방법을 제안한다. 먼저 웨이블릿 계수의 중요한 특성을 획득할 수 있는 중요도를 작성하기 위해 간단한 분류 방법을 사용한다. 중요한 웨이블릿 계수의 수에 근거하여 웨이블릿 계수의 범위를 결정한 뒤 ML 방법을 이용하여 원 신호의 분산을 추정한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 나은 결과를 보여줌을 알 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제24권4호
• /
• pp.911-918
• /
• 2013

This study deals with the small sample likelihood based inference for the ratio of two normal variances. The small sample likelihood inference is an approximation method. The signed log-likelihood ratio statistic and the modified signed log-likelihood ratio statistic, which converge to standard normal distribution, are proposed for the normal variance ratio. Through the simulation study, the coverage probabilities of confidence interval and power of the exact, the signed log-likelihood and the modified signed log-likelihood ratio statistic will be compared. A real data example will be provided.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제33권12호
• /
• pp.1449-1454
• /
• 2009

The performance variation of a multibody system is affected by a variation of various design variables of the system. And the effects of design variable variations on the performance variation must be considered in design of a multibody system. Accordingly, a variation analysis of a multibody system needs to be conducted in design of a multibody system. For a variation analysis of a performance, population mean and variance which are called statistical parameters of design variables are needed. However, an evaluation of statistical parameters of design variables is impossible in many practical cases. Therefore, an estimation of statistical parameters of the performance based on sample mean and variance which are called statistic of design variables is needed. In this paper, the variation analysis method for a multibody system based on design variable samples was proposed. And, using the proposed method, a variation analysis of the vehicle ride comfort based on sample statistic of design variables was conducted.

• 말소리와 음성과학
• /
• 제12권3호
• /
• pp.65-71
• /
• 2020

특징 정규화는 음성 특징 파라미터들의 통계적인 특성의 정규화를 통해 훈련 및 테스트 조건 사이의 환경 불일치의 영향을 감소시키는 방법으로서 기존의 Gaussian mixture model-hidden Markov model(GMM-HMM) 기반의 음성인식 시스템에서 우수한 성능개선을 입증한 바 있다. 하지만 심층신경망(deep neural network, DNN) 기반의 음성인식 시스템에서는 환경 불일치의 영향을 최소화 하는 것이 반드시 최고의 성능 개선으로 연결되지는 않는다. 본 논문에서는 이러한 현상의 원인을 과도한 특징 정규화로 인한 정보손실 때문이라 보고, 음향모델을 훈련 하는데 유용한 정보는 보존하면서 환경 불일치의 영향은 적절히 감소시켜 음성인식 성능을 최대화 하는 특징 정규화 방식이 있는 지 검토해보고자 한다. 이를 위해 평균 정규화(mean normalization, MN)와 평균 및 분산 정규화(mean and variance normalization, MVN)의 절충 방식인 평균 및 지수적 분산 정규화(mean and exponentiated variance normalization, MEVN)를 도입하여, 잡음 및 잔향 환경에서 분산에 대한 정규화의 정도에 따른 DNN 기반의 음성인식 시스템의 성능을 비교한다. 실험 결과, 성능 개선의 폭이 크지는 않으나 분산 정규화의 정도에 따라 MEVN이 MN과 MVN보다 성능이 우수함을 보여준다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제24권4호
• /
• pp.339-351
• /
• 2017

Resampling approaches were the first techniques employed to compute a variance for the Gini coefficient; however, many authors have shown that an analysis of the Gini coefficient and its corresponding variance can be obtained from a regression model. Despite the simplicity of the regression approach method to compute a standard error for the Gini coefficient, the use of the proposed regression model has been challenging in economics. Therefore in this paper, we focus on a comparative study among the regression approach and resampling techniques. The regression method is shown to overestimate the standard error of the Gini index. The simulations show that the Gini estimator based on the modified regression model is also consistent and asymptotically normal with less divergence from normal distribution than other resampling techniques.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제13권8호
• /
• pp.1035-1039
• /
• 2000

This study developed a Poisson generalized linear mixed model and a procedure to estimate genetic parameters for count traits. The method derived from a frequentist perspective was based on hierarchical likelihood, and the maximum adjusted profile hierarchical likelihood was employed to estimate dispersion parameters of genetic random effects. Current approach is a generalization of Henderson's method to non-normal data, and was applied to simulated data. Underestimation was observed in the genetic variance component estimates for the data simulated with large heritability by using the Poisson generalized linear mixed model and the corresponding maximum adjusted profile hierarchical likelihood. However, the current method fitted the data generated with small heritability better than those generated with large heritability.