Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.33-39
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2013
반응변수의 변환을 고려하는 부분선형모형에서 이상치 문제는 선형모형에서와 마찬가지로 반응변수 변환모수의 추정에 왜곡된 결과를 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 부분선형모형에서 반응변수 변환 모수 추정과 이상치 탐지 과정이 수행되어야 하지만 모형에 포함된 비모수 함수의 비정형성에 따른 어려움이 크다. 본 연구에서는 부분선형모형의 비모수함수에 대한 추정과 순차적 검정, 최대절사우도추정 등과 같은 이상치 제거방법의 적용을 통하여 부분선형모형에서 이상치에 강건한 반응변수 변환 과정을 제안한다. 제안된 방법들은 모의실험과 예제를 통해 효과를 비교 검증한다.
본 논문에서는 통계학의 선형순위통계량(linear rank statistics)에 기초한 3가지 비모수 검정법 즉. Wilcoxon 검정법, Median 검정법 그리고 Van der Waerden 검정법을 이용하여 에지를 검출하고자 한다. 5$\times$5 윈도우상에서 중심픽셀의 에지여부는 에지-높이 모수(edge-height parameter)를 사용한 모형 하에서 두 영역간의 유의한 차이가 있는지를 검정함으로서 결정한다. 영상실험에서 통계적 방법들 간의 에지검출 성능은 에지맵(edge map)을 통한 정성적인 비교와 객관적인 척도 하에서 정량적인 비교를 통하여 분석하였다.
Vibration-based fault detection and condition monitoring of rotating machinery, using statistical process control (SPC) combined with statistical pattern recognition methodology, has been widely investigated by many researchers. In particular, the discrete wavelet transform (DWT) is considered as a powerful tool for feature extraction in detecting fault on rotating machinery. Although DWT significantly reduces the dimensionality of the data, the number of retained wavelet features can still be significantly large. Then, the use of standard multivariate SPC techniques is not advised, because the sample covariance matrix is likely to be singular, so that the common multivariate statistics cannot be calculated. Even though many feature-based SPC methods have been introduced to tackle this deficiency, most methods require a parametric distributional assumption that restricts their feasibility to specific problems of process control, and thus limit their application. This study proposes a nonparametric multivariate control chart method, based on multiscale wavelet scalogram (MWS) features, that overcomes the limitation posed by the parametric assumption in existing SPC methods. The presented approach takes advantage of multi-resolution analysis using DWT, and obtains MWS features with significantly low dimensionality. We calculate Hotelling's $T^2$-type monitoring statistic using MWS, which has enough damage-discrimination ability. A bootstrap approach is used to determine the upper control limit of the monitoring statistic, without any distributional assumption. Numerical simulations demonstrate the performance of the proposed control charting method, under various damage-level scenarios for a bearing system.
본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.5905-5926
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2017
Sentiments can profoundly affect individual behavior as well as decision-making. Confronted with the ever-increasing amount of review information available online, it is desirable to provide an effective sentiment model to both detect and organize the available information to improve understanding, and to present the information in a more constructive way for consumers. This study developed a unified phrase-based topic and sentiment detection model, combined with a tracking model using incremental hierarchical dirichlet allocation (PTSM_IHDP). This model was proposed to discover the evolutionary trend of topic-based sentiments from online reviews. PTSM_IHDP model firstly assumed that each review document has been composed by a series of independent phrases, which can be represented as both topic information and sentiment information. PTSM_IHDP model secondly depended on an improved time-dependency non-parametric Bayesian model, integrating incremental hierarchical dirichlet allocation, to estimate the optimal number of topics by incrementally building an up-to-date model. To evaluate the effectiveness of our model, we tested our model on a collected dataset, and compared the result with the predictions of traditional models. The results demonstrate the effectiveness and advantages of our model compared to several state-of-the-art methods.
We were interested in the long-term temporal and spatial variability trends of water quality. Trend tests such as the Seasonal and Regional Kendall tests and LOWESS (LOcally WEighted Scatter plot Smoother) have been recommended as outstanding tools for trend detection. In this study, we conducted four types of nonparametric trend tests (Seasonal and Regional Kendall tests, LOWESS, and flow-adjusted Seasonal Kendall). We aimed to identify water quality trends using the monthly data for five variables (BOD, COD, TN, TP, and flow) collected from 24 sites in the Nakdong River from August 2004 to December 2013. According to the Regional Kendall test, BOD, COD, and TN increased but TP decreased trend. The Seasonal Kendall test showed that BOD, TN, and TP remained constant at 62.5-83.3% of the sites. COD remained constant at 58.3% of the sites. LOWESS showed that TP gradually increased between 2007 and 2008, then decreased slowly at the Gumi, Geumhogang6, Daeam-1 and Milyanggang3 sites. BOD increased slightly between 2008 and 2009, and then decreased slowly at the Namgang4-1 site. Lastly, a flow-adjusted Seasonal Kendall test was conducted. There were different results between Seasonal Kendall and flow-adjusted Seasonal Kendall tests at 11 of the 24 sites. According to the results from six of the eleven sites, BOD increased at one site, showed no trends at three sited, and decreased at two sites. Each of COD, TN increased at two, one site. but TP decreased at two sites.
본 논문에서는 원영상과 잡음영상에서 Waerden 통계량을 이용하여 효율적인 에지 검출을 제안한다. 에지는 영상의 밝기값이 낮은 값에서 높은 값으로 또는 높은 값에서 낮은 값으로 급격히 변하는 경계에 존재한다. 통계적 에지 검출 방법으로 통계가설 검정인 비모수 Wilcoxon 검정과 모수 T검정을 설명한다. 특정한 유의수준 α 에 의해 결정되어 지는 임계값을 사용하며, 반면 Bovik, Huang 과 Munson 은 임계값에 대한 검정 통계량의 가능한 범위를 생각한다. 에지 검출의 실험 결과로부터 T와 Wilcoxon 방법은 잡음 영상에 민감하게 반응하는데 반하여 제안한 Waerden 방법은 유의수준 α=0.0005 에서 잡음영상과 잡음이 없는 영상 모두에서 로버스트 하다. 통계적인 검정 방법들과 Sobel, LoG, Canny연산자를 이용한 에지검출 방법을 비교해보면, Waerden 방법이 잡음 영상과 잡음 없는 영상 모두에 훨씬 더 효율적으로 에지를 검출한다.
최근 전자민원시스템에 집단민원을 제기하는 사례가 늘어나고 있으나 이에 대한 효율적인 관리시스템이 아직 마련되어 있지 않아 행정 업무량 증대와 사회적 갈등 양산 등의 부작용이 우려되고 있다. 이에 본 연구에서는 이상탐지와 코퍼스 언어학 기반의 내용분석을 활용한 전자 집단민원 추정 방법론을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 1)집단민원의 개념에 대한 이론적 고찰과 2) 비모수적 비지도 학습에 기반 한 이상탐지를 활용한 전자 집단민원 추정과 3) n-gram 코사인 각도 거리를 활용한 민원의 내용 유사도 분석방법론을 제안하고 4) 창원시 시민의 소리에 대한 사례분석을 통하여 제시한 방법론의 유용성과 정책적 시사점, 향후 과제를 검토하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권2호
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pp.385-399
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2007
In many image processing applications, a random noise makes some trouble since most video enhancement functions produce visual artifacts if a priori of the noise is incorrect. The basic difficulty is that the noise and the signal are difficult to be distinguished. Typical unsharp masking (UM) enhances the visual appearances of images, but it also amplifies the noise components of the image. Hence, the applications of a UM are limited when noises are presented. This paper proposed statistical algorithms based on parametric and nonparametric tests to adaptively enhance the image feature and the noise combining while applying UM. With the proposed algorithm, it is made possible to enhance the local contrast of an image without amplifying the noise.
지구의 중요한 천연자원인 산림을 포함한 자연 식생환경은 지난 1세기 동안 많은 변화를 겪으며 기후에도 영향을 미치게 되어 현재 지구적 차원의 관심 속에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 원격탐사는 분광적 특성을 이용하여 식생의 특성을 탐지할 수 있어 식생자원을 모니터링하는데 매우 효율적인 수단이다. 이러한 연구에서는 보통 원격탐사 측정을 분석하여 관찰된 화소가 식생을 포함하고 있는 정도를 나타내는 식생지수가 사용되고 있는데 NDVI가 이중 가장 많이 사용되는 식생지수이다. 본 논문에서는 MODIS NDVI 시계열 자료를 이용하여 자동으로 식생의 변화를 탐지해 가는 방법론이 제안되어 있다. 변화탐지를 위해 비모수 방법의 신경망 모형이 사용되었고 특성벡터로는 한 화소에서 다중 시기의 NDVI 차이와 더불어 NDVI 시계열 자료의 시간상의 관계가 함께 고려될수 있도록 제안되었다. 사용된 모형의 테스트를 위해 2006년부터 2011년까지 한반도 지역에 대한 MODIS MYD13Q1 자료가 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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