• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.1079-1086
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• 2005

Most discussions of single imputation methods and the EM algorithm concern point estimation of population quantities with missing values. A second concern is how to get standard errors of the point estimates obtained from the filled-in data by single imputation methods and EM algorithm. Now we focus on how to estimate standard errors with incorporating the additional uncertainty due to nonresponse. There are some approaches to account for the additional uncertainty. The general two possible approaches are considered. One is the jackknife method of resampling methods. The other is multiple imputation(MI). These two approaches are reviewed and compared through simulation studies.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.91-91
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• 2011

In the present study, the proposed EMD and NSOR models has been applied in hydrology and climate sciences. Here, we present those applications as the following: (1) to extend future scenarios of Global Surface Temperature Anomaly including long-term oscillation component; (2) to extend the future evolution of the Eastern Canada winter precipitation; (3) to apply EMD in detecting climate change.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.169-174
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• 2015

Permutation p-values are provided for the agreement measures for multivariate interval data among many raters. Three agreement measures, Berry and Mielke's measure, Janson and Olsson's measure, and Um's measure are described and compared. Exact and resampling permutation methods are utilized to compute p-values and empirical quantile limits for three measures. Comparisons of p-values demonstrate that resampling permutation methods provide close approximations to exact p-values, and Berry and Mielke's measure and Um's measure show similar performance in terms of measuring agreement.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집
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• pp.169-169
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• 2001

With the aid of fast computing power, resampling techniques are being introduced for simulation output analysis (SOA). Autocorrelation among the output from discrete-event simulation prohibit the direct application of resampling schemes (Threshold bootstrap, Binary bootstrap, Stationary bootstrap, etc) extend its usage to time-series data such as simulation output. We present a new method for inference from a regenerative process, regenerative bootstrap, that equals or exceeds the performance of classical regenerative method and approximation regeneration techniques. Regenerative bootstrap saves computation time and overcomes the problem of scarce regeneration cycles. Computational results are provided using M/M/1 model.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.31-36
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• 1992

To estimate the probability of long delay in a queuing system using discrete-event simulation is studied. We contrast the coverage, half-width, and stability of confidence intervals constructed using two methods: batch means and new resampling technique; binary bootstrap. The binary bootstrap is an extension of the conventional bootstrap that resamples runs rather than data values. Empirical comparisons using known results for the M/M/1 and D/M/10 queues show the binary bootstrap superior to batch means for this problem.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1992년도 제2회 정기총회 및 추계학술 발표회 발표논문 초록
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• pp.13-13
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• 1992

To estimate the probability of long delay in a queuing system using discrete-event simulation studied. We contrast the coverage, half-width, and stability of confidence intervals constructed using two methods: batch means and new resampling technique; binary bootstrap. The binary bootstrap is an extension of the conventional bootstrap that resamples runs rather than data values. Empirical comparisons using known results for the M/M/1 and D/M/10 queues show the binary bootstrap superior to batch means for this problem.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.357-371
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• 2014

최근 들어 데이터 마이닝의 분류문제에 있어 목표변수의 불균형 문제가 많은 관심을 받고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 이전 연구들은 원 자료에 대하여 데이터 전처리 과정을 실시했는데, 전처리 과정에는 목표변수의 다수계급을 소수계급의 비율에 맞게 조정하는 과소표집법, 소수계급을 복원추출하여 다수계급의 비율에 맞게 조정하는 과대표집법, 소수계급에 K-최근접 이웃 방법 등을 활용하여 과대표집법을 적용 후 다수계급에는 과소표집법을 적용한 하이브리드 기법 등이 있다. 또한 앙상블 기법도 이러한 불균형 데이터의 분류 성능을 높일 수 있다고 알려져 있어, 본 논문에서는 데이터의 전처리 과정과 앙상블 기법을 함께 고려한 여러 모형들을 사용하여, 불균형 자료에 대한 이들모형의 분류성능을 비교평가한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.939-948
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• 2020

국토관측 전용위성 (CAS500)은 국토 모니터링 및 관리를 위한 고해상도 위성영상 수요를 충족시키기 위하여 개발 및 발사 예정 중인 고해상도 국토관측 위성이다. 해당 위성 데이터는 토지이용현황 분석, 변화탐지, 3차원 국토정보 분석 등 여러 응용분야에 활용 예정인데, 그 중 3차원으로 국토, 지형 정보를 생성하고 분석하기 위해서는 관심 지역을 서로 다른 두 방향에서 중복촬영을 통해 입체영상을 취득하고 이를 처리해야 한다. 특히 효율적이고 정밀한 3차원 정보 생성하거나 3차원으로 디스플레이 하기 위해서는 취득된 입체 영상을 정밀한 입체 기하 영상으로 변환하여 활용해야 하는데, 이때 푸쉬부룸 센서의 특성에 맞춘 에피폴라 기하를 적용하여 구현하여야 한다. 본 연구에서는 국토관측 위성 입체 데이터 처리를 위하여 입체 영상 생성 모듈을 구현하였고 단일궤도, 이종궤도, 이종영상 등의 테스트를 통해 정밀성을 분석하여 1픽셀 이내의 종시차를 확보할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권8호
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• pp.691-700
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• 2000

볼륨 데이타에 대한 팔진트리와 같은 계층 자료구조를 사용하는 광선 추적법은 모든 광선이 계층구조를 순회하는 것으로 인한 중복된 계산을 포함하고 있으며, 좋은 화질의 영상을 얻기 위한 3차원 보간으로 인하여 많은 계산 비용을 요구한다. 본 논문은 볼륨 데이타의 계층구조에 대한 중복된 방문을 피하고， 오직 한 번만 계층구조를 방문하면서 효과적으로 광선의 리샘플링 지점을 결정하여 색상과 투병도를 구하는 볼륨 렌더링 알고리듬을 제안한다. 이 방법은 물체 순서로 광선 추적법을 수행하면서, 각 복셀 주위에서의 리샘플링 지점을 점진적으로 찾아가면서 각 슬라이스 상에서의 2차원 보간에 기반을 둔 리샘플링을 수행한다. 또한 물체 순서 렌더링에서는 조기 광선 종결과 같은 최적화 기법을 구현하기 힘든데, 영상공간에서의 동적 자료구조를 이용하여 이를 효과적으로 해결하였다 본 논문이 제안한 방법은 구현하기 쉽고 속도 향상을 위하여 추가적으로 요구되는 메모리가 매우 적기 때문에 광선 추적법과 쉬어 와핑 방법 사이의 성능 차이를 메워주는 효과적인 방법으로 사용될 수 있을 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.55-61
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• 2005

정사영상 생성, 도시 공간의 모형차 등 도면화의 다양한 응용분야에 적용을 위해서는 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 것은 중요하며, SPOT-5, IKONOS, QUICKBIRD, ORBVIEW 등의 고해상도 위성영상은 효율적이고 경제적으로 수치고도모형을 생성할 수 있는 정보를 제공하고 있다. 그러나, 이들 고해상도 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하기 위해서는 센서모형화, 에피폴라 영상 생성 그리고 영상정합에 대한 사전지식이 필요하다. 이들 중 에피폴라 영상생성은 중요한 인자이며 이에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 뿐만 아니라, IKONOS 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 연구는 다항식비례모형에 기반한 연구가 주로 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 센서 독립적이면서 적은 수의 기준점만으로 센서모형화와 에피폴라 영상생성이 가능한 평행투영모형을 이용하여 수치고도모형을 생성하는 일련의 처리과정을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법론은 IKONOS 위성영상을 이용하여 적용하고 평가하였다.