• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.269-273
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• 2003

We consider an efficient parametric estimation method of spatial dependence in weak stationary processes. Spatial dependence is modeled through variogram and correlogram. Most of parametric estimation methods of correlogram use two step method; nonparametric estimation and parametric integration. We bind these two steps into one step by using GEE method instead of least squares type optimization. Our one step method is more efficient statistically and gives a clear interpretation of related concepts used in traditional two step methods.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.1745-1753
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• 2004

A method of estimating the pose of a three-dimensional object from a set of two-dimensioal images based on parametric eigenspace method is proposed. A Gaussian blurred edge image is used as an input image instead of the original image itself as has been used previously. The set of input images is compressed using K-L transformation. By comparing the estimation errors for the original, blurred original, edge, and blurred edge images, we show that blurring with the Gaussian function and the use of edge images enhance the data compression ratio and decrease the resulting from smoothing the trajectory in the parametric eigenspace, thereby allowing better pose estimation to be achieved than that obtainable using the original images as it is. The proposed method is shown to have improved efficiency, especially in cases with occlusion, position shift, and illumination variation. The results of the pose angle estimation show that the blurred edge image has the mean absolute errors of the pose angle in the measure of 4.09 degrees less for occlusion and 3.827 degrees less for position shift than that of the original image.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.13-20
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• 1994

The spectrum estimation methods of random processes are expressed in this paper. Beginning with the basic theory, non-parametric and parametric methods are overviewed. As to non-parametric method, numerical calculation method is also discussed. As to parametric method, AR model is a very famous and effective model representing random process. Estimation methods of AR parameters which have been proposed are mentioned here. Wavelet analysis is a recently interested technique in signal processing. An application of wavelet analysis is also shown.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.1659-1668
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• 2016

Understanding 3D structure of scenes is of a great interest in various vision-related tasks. In this paper, we present a unified approach for estimating depth from a single monocular image. The key idea of our approach is to take advantages both of parametric learning and non-parametric sampling method. Using a parametric convolutional network, our approach learns the relation of various monocular cues, which make a coarse global prediction. We also leverage the local prediction to refine the global prediction. It is practically estimated in a non-parametric framework. The integration of local and global predictions is accomplished by concatenating the feature maps of the global prediction with those from local ones. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods both qualitatively and quantitatively.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제14권2E호
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• pp.19-24
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• 1995

측정된 신호의 길이가 짧은 경우, 높은 해상도의 전력스펙트럼을 추정하는 매개변수 방법으로 최대 엔트로피 방법이 있다. 바이스펙트럼을 추정하기 위한 매개변수 방법은 최근에 제안되었는데 표본화한 데이터의 길이가 약 1000 정도의 비교적 짧은 신호에 적용할 경우 좋은 해상도를 얻기 어렵다. 이 논문에서는 위와 같은 비교적 짧은 신호에 대해서도 높은 해상도의 바이스펙트럼을 추정할 수 있는 방법을 제안하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권2호
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• pp.401-409
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• 2006

We consider a generalized partly-parametric additive risk model which generalizes the partly parametric additive risk model suggested by McKeague and Sasieni (1994). As an estimation method of this model, we propose to use the weighted least square estimation, suggested by Huffer and McKeague (1991), for Aalen's additive risk model by a piecewise constant risk. We provide an illustrative example as well as a simulation study that compares the performance of our method with the ordinary least squares method.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.207-211
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• 2008

국내 건설산업은 급격한 시장변화와 경쟁심화의 과정을 겪으면서 프로젝트 초기 단계의 예산 집행 및 관리의 중요성이 증가하고 있다. 설계 완료 이후의 단계에서 조정 가능한 비용은 20%에 불과하기 때문에, 프로젝트 초기 단계에서 중요한 의사결정이 이루어진다. 하지만 초기 단계에서의 의사결정은 설계정보가 확정되지 않고, 정보가 한정되는 등 불확실성 하에서 이루어진다. 이에 따라, 본 연구는 프로젝트 초기 단계의 정확한 비용 예측을 목적으로 parametric method를 사용하여 공사비 예측 방법을 제안하였다. Parametric method를 이용한 공사비 예측 방법은 프로젝트 초기단계에 사용하기에 적합하며, 특히 신속하게 공사비 예측을 할 수 있다는 장점을 지닌다. 국내 아파트 9개 단지 $11{\sim}15$층 규모의 총 84개동 공공아파트 실적자료를 분석하여 공사비와 영향요인간 상관관계 분석을 실시하였다. 다중공선성 문제를 야기하는 변수를 제거한 후, 다중회귀분석을 통하여 공사비 예측 관계식을 도출하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제26권2호
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• pp.114-128
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• 2005

Fuzzy information representation of multi-source spatial data is applied to landslide hazard mapping. Information representation based on frequency ratio and non-parametric density estimation is used to construct fuzzy membership functions. Of particular interest is the representation of continuous data for preventing loss of information. The non-parametric density estimation method applied here is a Parzen window estimation that can directly use continuous data without any categorization procedure. The effect of the new continuous data representation method on the final integrated result is evaluated by a validation procedure. To illustrate the proposed scheme, a case study from Jangheung, Korea for landslide hazard mapping is presented. Analysis of the results indicates that the proposed methodology considerably improves prediction capabilities, as compared with the case in traditional continuous data representation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.49.1-49
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• 2001

The skin color model is a very important concept in face detection, face recognition and face tracking. Usually, this model is obtained by estimating a probability density function of skin color distribution. In many cases, it is assumed that the underlying density function follows a Gaussian distribution. In this paper, a new method for non-parametric estimation of the probability density function, by using feed-forward neural network, is used to estimate the underlying skin color model. By using this method, the resulting skin color model is better than the Gaussian estimation and substantially approaches the real distribution. Applications to face detection and face ...

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.452-459
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• 2021

서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 수신기에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 등 여러 방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법으로 대표되는 비 파라메트릭 방법과 시스템 인식을 기반으로 하는 파라메트릭 방법이 있다. 본 논문에서는 파라메트릭 방법에 기반을 둔 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 특히 음향 수신기에 잡음이 부과되는 것을 고려한 방법을 제안한다. 그리고 백색 잡음 및 잔향 환경에서 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 더 우수함을 확인한다.