Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.103-113
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2009
표본조사에서 무응답은 비 표본추출오차를 발생시키는 중요한 원인 중 하나이다. 단위무응답이 발생하는 경우 무응답에 의한 편향을 줄이는 동시에 추정의 정도를 향상시키기 위해 단위무응답 조정층을 구성해 무응답 가중치 조정을 하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 무응답 조정층 구성과 관련된 기존의 이론들을 정리하고 어업총조사 자료를 이용한 실증적인 모의실험을 통해 효과적으로 무응답 조정층을 구성하는 방안에 대해 살펴본다. 모의실험결과 응답성향에 따른 조정층 구성보다는 예측평균을 기준으로 한 조정층 구성이 효율성 측면에서 효과적인 것으로 나타났으며, 아울러 다른 관심변수에도 적용될 수 있는 로버스트한 조정층 구성을 위해서는 예측평균만을 고려하는 것보다 응답성향과 예측평균을 모두 고려한 조정층 구성방법이 효과적인 것으로 나타났다. 한편 무응답 조정을 위한 응답률 산출에 있어서 설계가중치의 적용 필요성에 대해 살펴본 결과 설계가중치 적용 여부는 추정결과에 거의 영향을 주지 않는다는 사실을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 3GPP LTE (3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution) MIMO-OFDMA(multiple-input multiple-output-orthogonal frequency division multiple access) 시스템의 하향 링크 수신기를 위한 asynchronous ICI (Inter-Cell Interference) 완화 기법을 제안한다. Multi-cell 환경을 고려한 celluar OFDMA 시스템에서는 기본적으로 frequency reuse factor가 1로 설정되기 때문에 셀 경계에 위치한 UE (User Equipment)의 경우 ICI 영향을 받게 되며, 특히 각기 다른 셀 반경 및 nodeB 간의 거리 차이 등 현실적인 celluar 환경을 고려 할 경우에는 UE 간 타이밍 오류가 가중되어 수신 신호의 주파수 영역의 직교성이 파괴될 가능성이 있다. 따라서 이러한 인접 셀 간섭을 제거 및 완화하기 위하여 수신 OFDM 심볼에 대한 SCM (Spatial Covariance Matrix) 추정이 필요하다. 일반적으로 SCM 추정은 training symbol을 이용함을 가정하지만, 긴 시간 동안 간섭의 통계적 특성을 측정하는 것은 어려울 뿐만 아니라 training symbol이 고려되지 않는 LTE와 같은 MIMO-OFDMA 시스템에는 적합하지 않다. 또한 추정의 정확성을 높이기 위하여 noise reduction 방식이 적용된 추정 기법이 제시되고 있으나, 기존 time-domain low-pass type weighting 방식은 spectral leakage에 의한 추정 에러를 유발하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 noise reduction 효과를 얻으면서 spectral leakage에 의한 SCM 추정 오류를 최소화할 수 있으며, 주파수 영역에의 moving average filter로 구현 가능한 time-domain sinc-type weighting 방식의 SCM 추정 기법을 제안하였으며, 다양한 환경에서의 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 방식보다 약 3dB 의 SIR (Signal to Interference Ratio) 이득을 보임을 입증하였다.
In this paper we suggest a new two-wheelers detection algorithm using uniform local binary pattern weighting value for projection vectors. The first, we calculate feature vectors using projection method which has robustness for rotation invariant and reducing dimensionality for each cell from origin image. The second, we applied new weighting values which are calculated by the modified local binary pattern showing the fast compute and simple to implement. This paper applied the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. In this experiment, we can get the result that the detection rate of the proposed method is higher than that of the traditional method.
In this paper we suggest a new two-wheelers detection algorithm using local cell features. The first, we propose new feature vector matrix extraction algorithm using the correlation two cells based on local cell histogram and shifting from the result of histogram of oriented gradients(HOG). The second, we applied new weighting values which are calculated by the modified histogram intersection showing the similarity of two cells. This paper applied the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. In this experiment, we can get the result that the detection rate of the proposed method is higher than that of the traditional method.
An angular spectral inverse technique, applying the moment method procedure with a series expansion for the induced field in each enlarged cell, is suggested to reconstruct permittivity profiles of inhomogeneous dielectric objects and to reduce the ill-posedness inherent to inverse scattering problems. The angular spectral inverse scattering using the pulse basis function in enlarging the scatterer has the ill-posedness due to the input data of higher spectra. To reduce the number of higher spectra, enlarging the cell size and averaging over the cell with a suitable weighting function are found to play improtant roles for the reduction of ill-posedness of the angular spectral inverse scattering problems.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권2호
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pp.419-433
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2004
We suggest the modified computing algorithm for raking ratio estimation under the assumption that the population total is partially known, and the sample total is completely known about survey variable in contingency table. We show that the proposed estimation procedure is useful to estimate the population cell count in this situation through an empirical study.
A hybrid central-WENO scheme is proposed. The fifth order WENO-LF scheme is coupled with a central flux scheme at cell face. Two sub-schemes, the WENO-LF scheme and the central flux scheme, are switched by a weighting function. The efficiency and accuracy of the proposed hybrid central-WENO scheme is validated through several numerical experiments.
This article describes a new recognition algorithm using correlation coefficient for intelligent wheelchair to avoid collision for elderly or disabled people. The correlation coefficient can be used to represent the relationship of two different areas. The algorithm has three steps: Firstly, we extract an edge vector using the Histogram of Oriented Gradients(HOG) which includes gradient information and unique magnitude for each cell. From this result, the correlation coefficients are calculated between one cell and others. Secondly, correlation coefficients are used as the weighting factors for normalizing the HOG cell. And finally, these features are used to classify or detect variable and complicated shapes of two wheelers using Adaboost algorithm. In this paper, we propose a new feature vectors which is calculated by weighted cell unit to classify with multiple view-based shapes: frontal, rear and side views($60^{\circ}$, $90^{\circ}$ and mixed angle). Our experimental results show that two wheeler detection system based on a proposed approach leads to a higher detection accuracy than the method using traditional features in a similar detection time.
A high speed and stable A/D conversion data process is required to weigh a mass on moving conveyer weighing platter. The paper presents a new method to obtain stable and fast automatic weighing A/D conversion data process. Dynamic weighting system which is constructed with dual load cell is realized by the stable A/D conversion data process algorithm using DSP. The proposed method is applied to the real design, and that experimental results showed good performances of the weighing stability.
This study aims to suggest a new algorithm for detecting two-wheelers on road that have various shapes according to the viewing angle for vision based intelligent vehicles. This article describes a new approach to two-wheelers detection algorithm riding on people based on modified Histogram of Oriented Gradients (HOG) using correlation coefficient (CC). The CC between two local area variables, in which one is the person riding a bike and other is its background, can represent correlation relation. First, we extract edge vectors using HOG which includes gradient information and differential magnitude as cell based. And then, the value, which is calculated by the CC between the area of each cell and one of two-wheelers, can be extracted as the weighting factor in process for normalizing the modified HOG cell. This paper applied the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. In this experiment, we can get the result that the detection rate of the proposed method is higher than that of the traditional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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