• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제27권5호
• /
• pp.1389-1397
• /
• 2016

Semi-parametric frailty model with nonparametric baseline hazards has been widely used for the analyses of clustered survival-time data. The frailty models can be fitted via an auxiliary Poisson hierarchical generalized linear model (HGLM). For the inferences of the frailty model marginal likelihood, which gives MLE, is often used. The marginal likelihood is usually obtained by integrating out random effects, but it often requires an intractable integration. In this paper, we propose to obtain the MLE via Laplace approximation using a Poisson HGLM approach for semi-parametric frailty model. The proposed HGLM approach uses hierarchical-likelihood (h-likelihood), which avoids integration itself. The proposed method is illustrated using a numerical study.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제3권4호
• /
• pp.509-523
• /
• 2005

We are developing a novel framework, PRIDE (PRediction In Dynamic Environments), to perform moving object prediction (MOP) for autonomous ground vehicles. The underlying concept is based upon a multi-resolutional, hierarchical approach which incorporates multiple prediction algorithms into a single, unifying framework. The lower levels of the framework utilize estimation-theoretic short-term predictions while the upper levels utilize a probabilistic prediction approach based on situation recognition with an underlying cost model. The estimation-theoretic short-term prediction is via an extended Kalman filter-based algorithm using sensor data to predict the future location of moving objects with an associated confidence measure. The proposed estimation-theoretic approach does not incorporate a priori knowledge such as road networks and traffic signage and assumes uninfluenced constant trajectory and is thus suited for short-term prediction in both on-road and off-road driving. In this article, we analyze the complementary role played by vehicle kinematic models in such short-term prediction of moving objects. In particular, the importance of vehicle process models and their effect on predicting the positions and orientations of moving objects for autonomous ground vehicle navigation are examined. We present results using field data obtained from different autonomous ground vehicles operating in outdoor environments.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• 제49권2호
• /
• pp.46-51
• /
• 2012

AT-DMB 시스템의 신호 전송은 향상계층은 채널등화를 거친 Coherent Detection을 사용하지만 기본계층은 T-DMB와 마찬가지로 차동변복조를 사용한다. 본 논문에서는 이와같은 구조에서 어차피 향상계층 수신을 위하여 사용되는 채널추정 결과를 기본계층에 적용하여 기본계층의 수신성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 제안하는 방법은 AT-DMB 수신단의 차동복조앞단에서 수신신호에 채널등화를 적용한 후 수신신호 성상도를 가장 가까운 ${\pi}$/4-shift DQPSK 성상도점으로 집중화시킨 후 차동복조를 적용함으로서 코딩을 적용하지 않은 상태에서 AWGN $10^{-4}BER$ 기준으로 약 2dB 성능향상을 얻을 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권7A호
• /
• pp.529-536
• /
• 2003

본 논문은 ATSC(Advanced Television System Committee) 8VSB(Vestigial Side Band) 방식의 디지털 지상파 TV 시스템에서 수신 채널 등화기의 수렴속도와 MSE(Mean Square Error) 성능을 개선하기 위한 DCT HLMS DFE(Discrete Cosine Transform Hierarchical Least Mean Square Decision Feedback Equalizer) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 LMS(Least Mean Square) DFE 를 계층적 구조의 서브필터로 변형함으로써 수신 데이터 상관 행렬의 고유값 범위를 줄인다. 또한, DCT와 전력추정 알고리즘을 사용하여 다중경로 수신환경에서 수신 신호의 왜곡 및 지연에 따른 입력데이터에 대한 고유값 확산을 작게 한다. 전산 모의실험 결과, 제안한 DCT HLMS DFE는 ATTC(Advanced Television Technology Center)가 제시한 디지털 지상파 TV 방송 채널 중 A, B 그리고 F 채널에서 채널 등화 이후의 심볼 에러율이 0.2일 때 기존의 LMS BFE 보다 SNR이 각각 약 3.8dB, 5dB 그리고 2dB 개선되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.845-848
• /
• 2001

본 논문에서는 multipath 환경에서 효과적으로 시지연을 추정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 전처리 과정으로 웨이블릿 변환을 적용하였으며, 적응 알고리즘으로는 RLS를 계층적인 구조로 나타낸 HRLS(Hierarchical RLS)를 사용하였다. 시지연은 신호 분해과정 이후 각각의 부밴드에서 primary 신호와 reference 신호 사이의 MSE(Mean of Squared Error)를 최소화 시키는 적응 메카니즘을 사용하여 추정하였다. 아울러 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.333-336
• /
• 2001

본 논문에서는 영상 시퀀스 상에서 물체의 가려짐을 고려하여 상대적인 깊이 순서에 의해 정렬되는 계층을 분리하기 위한 새로운 움직임 분할 방법을 제안한다. 블록을 기반으로 한 움직임 추정 및 클러스터링 과정을 통하여 각 계층에 대한 블록영역을 구하고, 이 블록영역에 대하여 윤곽선 추출을 이용하여 각 계층에 대한 정확한 객체를 분리할 수 있다. 이러한 움직임 분할방법을 통한 동영상의 계층적인 표현은 영상에서 원하지 않는 물체, 전경, 배경의 제거나 기존의 영상을 이용한 새로운 영상의 합성에 이용될 수 있으며, 분할을 통해 얻어진 객체는 영상 압축, 영상 합성 등을 위한 데이터베이스에 저장되어 응용될 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제15권6호
• /
• pp.969-976
• /
• 2008

Mixed linear models have been widely used in various correlated data including multivariate survival data. In this paper we extend hierarchical-likelihood(h-likelihood) approach for mixed linear models with right censored data to that for left censored data. We also allow a general random-effect structure and propose the estimation procedure. The proposed method is illustrated using a numerical data set and is also compared with marginal likelihood method.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제6권1호
• /
• pp.181-191
• /
• 1999

We consider Bayesian models allow multiple grouping of parameters for the normal means estimation problem. In particular, we consider a typical Bayesian hierarchical approach based on thepartial exchangeability where the components within a subgroup are exchangeable, but the different subgroups are not. We discuss implementation of such Bayesian procedures via Gibbs sampling. We illustrate the proposed methods with numerical examples.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제6권2호
• /
• pp.501-510
• /
• 1999

In this paper, we consider a comparable study on three Bayes procedures for the multivariate normal mean estimation problem. In specific we consider hierarchical Bayes empirical Bayes and robust Bayes estimators for the normal means. Then three procedures are compared in terms of the four comparison criteria(i.e. Average Relative Bias (ARB) Average Squared Relative Bias (ASRB) Average Absolute Bias(AAB) Average Squared Deviation (ASD) using the real data set.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제18권4호
• /
• pp.1179-1189
• /
• 2007

In this paper, we estimate the proportion of individuals having health insurance in a given year for several small domains cross-classified by age, sex and other demographic characteristics using the data provided by the National Center for Health Statistics(NCHS). We employ Bayesian as well as frequentist methodology to obtain small domain estimates and the associated measures of precision. One of the new features of our study is that we utilize the survey weights along with the model to derive the small domain estimates.