LDPC(low density parity check) 부호는 낮은 복잡성과 Shannon의 한계에 근접하는 오류 정정 능력을 보이기 때문에 turbo 부호와 함께 많은 응용 분야에 적용되고 있다. 최근에는 분산 동영상 부호화(distributed video coding: DVC) 시스템의 Wyner-Ziv 프레임 복호를 위해서도 LDPC 부호가 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 DVC 시스템을 위한 LDPC 부호를 설계하기 위해 패리티 체크 행렬 H를 설계하고 부호율 적응적인(rate adaptive) 특성을 만족하기 위해 H 행렬의 패리티 점검 노드를 효율적으로 병합하는 방법을 제안한다. 이를 위해 cycle의 연결성을 고려한 ACE(approximation cycles EMD) 알고리즘을 기반으로 효율적인 LDPC 부호를 설계하고 부호율 적응적인 특성을 갖도록 하기 위해 H 행렬의 크기와 압축율을 고려하여 병합 범위를 지정하고 지정된 범위에 따라 패리티 점검 노드를 병합한다. 그리고 ACE 알고리즘의 계수와 차수 분포를 변화시키면서 설계한 LDPC 부호의 성능을 해석한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권3호
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pp.479-485
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2009
When a part of data is unobserved the marginal likelihood of parameters given the observed data often involves analytically intractable high dimensional integral and hence it is hard to find the maximum likelihood estimate of the parameters. Simulated maximum likelihood(SML) method which estimates the marginal likelihood via Monte Carlo importance sampling and optimize the estimated marginal likelihood has been used in many applications. A key issue in SML is to find a good proposal density from which Monte Carlo samples are generated. The optimal proposal density is the conditional density of the unobserved data given the parameters and the observed data, and attempts have been given to find a good approximation to the optimal proposal density. Algorithms which adaptively improve the proposal density have been widely used due to its simplicity and efficiency. In this paper, we describe a fully adaptive algorithm which has been used by some practitioners but has not been well recognized in statistical literature, and evaluate its estimation performance and robustness via a simulation study. The simulation study shows a great improvement in the order of magnitudes in the mean squared error, compared to non-adaptive or partially adaptive SML methods. Also, it is shown that the fully adaptive SML is robust in a sense that it is insensitive to the starting points in the optimization routine.
이 논문은 고차원 이미지 데이타의 효율적인 색인을 위한 LCP+-file을 제시한다. 멀티미디어 데이타의 사용이 증가하면서 고차원 이미지 데이타의 색인과 검색의 지원에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근에 고차원 데이타의 색인을 위해 벡터 근사에 기반한 LPC-file (5)이 개발되었다. LPC-file은 특히, 데이터 집합이 균일하게 분포할 때는 좋은 성능을 나타내지만 클러스터(cluster)를 이를 때는 성능이 하락한다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이타 집합에 대해 LPC-file의 성능을 향상시킨 LCP+-file을 제시한다. 기본 아이디어는 고밀도 클러스터를 갖는 부분 공간을 찾기 위해 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 그 공간에 대해 벡터 근사의 식별 능력을 향상시키기 위해 더 많은 수의 비트를 할당한다. 그러나 분할된 공간이 비트들을 공유하기 때문에 사용되는 전체 비트 수는 오히려 줄어든다. 실험 결과에 따르면 LCP+-file은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이터 집합에 대해 LPC-file의 성능을 크게 향상시킨다.
Bishop과 Nabnck에 의해 소개된 기존치 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크의 적용가능성에 대해 알아본다.
Cross-talk effects in high-density volume holographic interconnections are investigated using perturbative iteration method of the integral form of Maxwell's wave equation. In this method, the paraxial approximation and negligence of backward scattering introduced in conventional coupled mode theory is not assumed. Interaction geometries consisting of non-coplanar light waves and multiple index gratings are studied. Arbitrary light polarization is considered. Systematic analysis of cross-talk effects due to multiple index gratings is performed in increasing level of diffraction orders corresponding to successive iterations. Some numerical examples are given for first and third order diffraction.
본 논문에서는 영상의 누적분포함수(CDF: Cumulative Density Function)를 이용한 콘트라스트 향상 기법을 제안하였다 제안된 알고리즘은 처리된 영상에 영향물 주지 않으면서 최대 콘트라스트를 얻을 수 있었다. 하드웨어의 복잡성을 감소하기 위하여 누적분포함수의 샘플값을 이용한 선형화 방법을 이용하였다. 제안한 방식의 알고리즘 검증을 위하여 C를 이용하였으며, 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.
We have developed a module for the dust continuum radiative transfer calculation as part of "Packages of Unified modeling for Radiative transfer, gas Energetics, and Chemistry (PUREC)". PUREC will be applied to interprete observations of protoplanetary disks. When a disk is under the hydrostatic equilibrium condition, the dust temperature and the vertical density structure should be calculated simultaneously. This module calculates the dust temperature by using the method of mean intensity (Lucy et al. 1999). In the very optically thick mid-palne, the Monte-carlo method is not efficient, thus, we apply "modified random walk" and "Partial Diffusion Approximation" to the module. The module has been verified by bechmark tests.
It is known that the accuracy of DEM is related with terrain morphology, sampling density, and interpolation method. However, the theoretical reasons for these correlations have rarely been accounted for so far. This study aimed to verify a theoretical basis that DEM accuracy can be assessed based on approximation theory when we generate a DEM using lots of precise and accurate source data such as digital maps and LIDAR data.
The electron energy distribution function in mercury discharge positive columns are calculated numerically from the Boltzmann eqation under a set of parameters, such as the electron temperature to. the atomic temperature Tw. the electron number density no. and the electric field E. Especially, using the approximation that collision cross sections only depend on the energy, the calculated electron energy distribution function was shown that it falls off rapidly in the high energy tail.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1217-1222
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2011
In this paper, we show that any circular density can be closely approximated by an exponential family of distributions. Therefore we propose an exponential family of distributions as a new family of circular distributions, which is absolutely suitable to model any shape of circular distributions. In this family of circular distributions, the trigonometric moments are found to be the uniformly minimum variance unbiased estimators (UMVUEs) of the parameters of distribution. Simulation result and goodness of fit test using an asymmetric real data set show usefulness of the novel circular distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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