• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권4호
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• pp.1091-1098
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• 2006

Park et al.(2005) and Choi et al.(2006) studied quick detection of variance change point for time series data in progress. For efficient detection they used moving variance ratio equipped with two tuning parameters; information tuning parameter p and lag tuning parameter q. In this paper, the moving variance ratio is studied under harsh conditions.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.275-280
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• 2002

A new algorithm for gradual scene change detection in MPEG based frame sequences is proposed in this paper. The proposed algorithm is based on the fact that most of gradual curves can be characterized by variance distributions of edge information in the frame sequences. Average edge frame sequences are obtained by performing "sober" edge detection. Features are extracted by comparing variances with those of local blocks in the average edge frames. Those features are further processed by the opening operation to obtain smoothing variance curves. The lowest variance in the local frame sequences is chosen as a gradual detection point. Experimental results show that the proposed method provides 85% precision and 86% recall rate fur gradual scene changes.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권2호
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• pp.289-300
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• 2005

In this article quick variance change point (VCP) detection problem for time series is considered. For this variance VCP detector equipped with tuning parameters is proposed. A major tool for the detector is moving variance ratio (MVR) which monitors variance change of a given time series. Tuning process of detector is investigated via simulation, which shows that tuning parameters are critical in achieving sensitivity and adaptiveness of detector.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권2호
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• pp.173-183
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• 2005

This paper studies quick detection of variance change point for iid data. For development of sensitive and adaptive variance change point detector, moving variance ratio is employed as a variance ratio estimator. It is shown that selection of tuning parameters of detector, (i.e., information and lag tuning parameters) is critical for detector to achieve desirable sensitivity and adaptiveness. Interestingly our simulation result reveals limitations of the commonly used change ratio against the previous day. Our results will provide useful insight when the detector is applied to time series data.

• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.369-377
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• 2006

현재 발생중인 시계열 데이터에 분산변화가 일어날 경우 이동 분산비를 사용하여 분산 변화점을 빠른 시간 내에 탐지하는 문제를 다룬다. 이동 분산비의 분포로서 F분포와 데이터에 의존하여 추정되는 실증적 분포를 제안한 후 상호비교를 통하여, 어느 방법이 시계열 데이터에서 분산의 변화점을 잘 탐지하는지 연구하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1214-1220
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• 2006

In this article, it will be shown that a nonparametric and data-adaptive approach to the variance change point (VCP) detection problem is possible by formulating it as a pattern classification problem. Technical aspects of the VCP detector are discussed, which include its training strategy and selection of proper classification tool.

• 품질경영학회지
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• 제17권2호
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• pp.101-112
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• 1989

We investigate a procedure which detects the parameter change point in AR(1) by Bayesian Approach using Jeffrey prior, for example, coefficient change point, variance change point, coefficient and variance change point, etc. And we apply our procedure to the simulated data.

• 한국음향학회지
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• 제34권4호
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• pp.321-327
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• 2015

본 연구에서는 음성인식기 성능향상을 위한 영상기반 음성구간 검출방법을 제안한다. 기존의 광류기반 방법은 조도변화에 대응하지 못하고 연산량이 많아서 이동형 플렛홈에 적용되는 스마트 기기에 적용하는데 어려움이 있고, 카오스 이론 기반 방법은 조도변화에 강인하지만 차량 움직임 및 입술 검출의 부정확성으로 인해 발생하는 오검출이 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존 영상기반 음성구간 검출 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해 지역 분산 히스토그램(Local Variance Histogram, LVH)과 적응적 문턱값 추정 방법을 이용한 음성구간 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 조도 변화에 따른 픽셀 변화에 강인하고 연산속도가 빠르며 적응적 문턱값을 사용하여 조도변화 및 움직임이 큰 차량 운전자의 발화를 강인하게 검출할 수 있다. 이동중인 차량에서 촬영한 운전자의 동영상을 이용하여 성능을 측정한 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.259-262
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• 2012

In this paper, we propose a new fast algorithm for effective scene change detection. The proposed algorithm exploits Otsu threshold matching technique, which was proposed earlier. In this method, the current and the reference frames are divided into square blocks of particular size. After doing so, the pixel histogram of each block is generated. According to Otsu method, every histogram distribution is assumed to be bimodal, i.e. pixel distribution can be divided into two groups, based on within-group variance value. The pixel value that minimizes the within-group variance is said to be Otsu threshold. After Otsu threshold is found, the same procedure is performed at the reference frame. If the difference between Otsu threshold of a block in the current frame and co-located block in the reference frame is larger than predefined threshold, then a scene change between those two blocks is detected.

• 응용통계연구
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• 제1권1호
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• pp.57-67
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• 1987

일반적으로 시계열 자료의 분석은 시간에 대한 모수들의 정상성가정(stationary assumption)하에서 이루어지고 있다. 본 논문에서는 예측하기 힘든 시점에서 분산들이 변화할 수 있는 AR(1) 모형에서 분산의 변화점(variance ahange point)을 추정하는 방법을 제안했으며 모의자료 및 실제자료를 이용하여 다른 방법들과 비교하여 보았다.