• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.101-112
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• 1999

NPEG은 ISO 산하의 표준화 위원회에서 동영상 압축 기술의 필요에 의해 표준화된 동영상 압축 기술로 통신상에서 더 높은 비트율의 고화질 동화상 실현의 요구에 의해 1995년에 MPEG 2가 개발되었다. 본 논문에서는 VBR MPEG의 코드화된 완전한 동화상 통신을 위해 비선형 시계열 방식으로 효율적이고도 정확한 TAR모델 설계 알고리즘을 제안하며 실질적인 동영상 비디오 추적에 대한 통계적 특성을 보여주는 시뮬레이션 결과를 제시하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권5C호
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• pp.398-405
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• 2005

다중 사용자 검출 기법을 기반으로 하는 무선 통신 수신기는 단일 사용자 검출 기법에 비해 더욱 정확한 채널 추정을 필요로 한다. 추정 채널 계수 중에서 잡음 성분만을 포함하는 계수를 제거함으로써 더욱 정확한 채널 응답을 추정해 내기 위한 방법으로 주 경로를 선택하는 기법이 있다. 일반적으로 주 경로를 선택하기 위해서는 잡음과 간섭의 전력을 먼저 추정한 후에 그 값과 상대적인 문턱값을 기준으로 하여 신호의 유무를 판단하는 기법이 사용된다. 본 논문에서 제안된 적응적 주 경로 선택 기법은 문턱값 기법을 반복적으로 수행하며 각 반복 단계에서 계산된 오차로 반복 지속 여부를 판단하기 때문에 반복 횟수가 채널 환경에 따라서 적응적으로 변화한다. 제안된 기법의 반복에 의한 처리 속도 지연은 상대적으로 무시할 수 있을 정도로 작고, 하드웨어 복잡성의 증가가 거의 없이 보다 정확한 잡음 전력의 추정치를 얻을 수 있는 장점을 갖고 있다. 제안된 기법의 다중 사용자 기반 3GPP TDD 환경에서의 실험 결과는 BER 성능의 향상을 보이지는 않지만 잡음 및 간섭 전력 추정의 오류는 $10\%$정도이며 이는 최대 $50\%$의 오류를 갖는 일반적인 방법에 비해 현저히 낮다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.282-291
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• 1999

뉴스 비디오 데이터베이스 시스템을 구축하기 위해서는 장면변환 검출 기법이 매우 중요하다. 일반적인 분할기법으로 컬러히스토그램, $\chi$2 히스토그램, 그리고 Bin_to_Bin difference(B2B) 기법이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 NTSC 표준에 따른 가중치를 적용하여 보다 효율적인 장면변환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 컬러 히스토그램에서 RGB의 값들을 각각 따로 계산함으로써 히스토그램 구성 및 비교에 필요한 계산시간을 단축하며, $\chi$2 히스토그램에서의 차이 값을 강조하여 임계치 선택을 용이하게 하는 장점을 제공한다. 이 알고리즘의 일반적인 성능 평가를 위하여 본 논문에서는 KBS, MBC, SBS, CNN 및 NHK의 뉴스 비디오들을 실험 도메인으로 하여 이용한다. 실험 결과에서, 제안한 방법은 기존 방법들보다 장면변환 검출에 더 효율적임을 알 수 있고, 임계값들을 자동적으로 할 수 있는 기반을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3A호
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• pp.272-280
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• 2009

배경잡음 측정은 전파환경 조사 및 주파수 점유율의 비교기준인 임계레벨을 산출하는데 반드시 수행되어야 하는 매우 중요한 과정이다. 배경잡음 측정은 측정대상 대역에서 가급적 잡음만으로 구성된 부대역을 선정하고, 선정된 표본 부대역에 대하여 잡음전력을 측정하여 대상대역에 대한 대표값으로 사용하는 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 배경잡음으로 백색가우시안 잡음을 가정하고, 잡음 측정의 첫 번째 단계에서 신호가 적고 대부분 잡음으로만 구성된 대역을 선별하는데 적용될 수 있는 특이값 분해 (singular value decomposition, SVD)를 이용한 잡음대역 선정 방법을 제안한다. 기존에 널리 쓰여지는 방법인 신호강도확률분포 (amplitude probability distribution, APD) 방법과의 성능비교를 통하여 우수성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.430-432
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• 2008

Visible channel calibration method using deep convective clouds (DCCs) is developed. The method has advantages that visible radiance is not sensitive to cloud optical thickness (COT) for deep convective clouds because visible radiance no longer increases when COT exceeds 100. Therefore, once DCCs are chosen appropriately, and then cloud optical properties can be assumed without operational ancillary data for the specification of cloud conditions in radiative transfer model. In this study, it is investigated whether IR measurements can be used for the selection of DCC targets. To construct appropriate threshold value for the selection of DCCs, the statistics of cloud optical properties are collected with MODIS measurements. When MODIS brightness temperature (TB) at 11 ${\mu}$ m is restricted to be less than 190 K, it is shown that more than 85% of selected pixels show COT ${\geq}$ 100. Moreover, effective radius ($r_e$) distribution shows a sharp peak around 20 ${\mu}m$. Based on those MODIS observations, cloud optical properties are assumed as COT = 200 and $r_e$ = 20 ${\mu}m$ for the simulation of MODIS visible (0.646 ${\mu}m$) band radiances over DCC targets.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1999년도 제14차 학술회의논문집
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• pp.157-160
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• 1999

A prediction method of conditional event matching pre-diction (EMP) for a purpose of predicting nonlinear phenomena of insulator pollution was proposed in this paper. The EMP was used if the conditional probability for increase of insulator pollution exceeded a threshold value. A performance of the EMP was strongly related to selection of database of events and a closeness function. By use of the prediction of the insulator pollution based on the conditional EMP, reliable decision making for the washing timing of the polluted insulators was e-valuated based on actual data in Kasatsu substation, Japan.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권1호
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• pp.65-85
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• 2024

The tail probability of a function of a multivariate random variable is not easy to estimate by the crude Monte Carlo simulation. When the occurrence of the function value over a threshold is rare, the accurate estimation of the corresponding probability requires a huge number of samples. When the explicit form of the cumulative distribution function of each component of the variable is known, the inverse transform likelihood ratio method is directly applicable scheme to estimate the tail probability efficiently. The method is a type of the importance sampling and its efficiency depends on the selection of the importance sampling distribution. When the cumulative distribution of the multivariate random variable is represented by a copula and its marginal distributions, we develop an iterative algorithm to find the optimal importance sampling distribution, and show the convergence of the algorithm. The performance of the proposed scheme is compared with the crude Monte Carlo simulation numerically.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권10호
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• pp.591-597
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• 2003

In this paper, a best-basis selection algorithm that improves the performance of the coding gains and the computational complexity is proposed. The proposed algorithm limits the computational complexity according to the resolved threshold value and decomposes the parent subbands by using the top-down tree search and the relative energy between the parent subbands and the child subbands. For the experiments of the proposed algorithm, the bit-rates, the peak signal-to-noise ratio (PSNR), and the reconstructed images are presented by using the Quad-tree coder. The result of the proposed algorithm is compared to that of DWT algorithm using the Quad-tree coder for a set of standard test images. In addition, the result of the proposed algorithm is compared to that of JPEG-2000 algorithm and that of S+P algorithm.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.571-579
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• 1990

A dynamic relocation algorithm for non-deterministic process graph in distributed computer systems is proposed. A method is represented for determining the optimal policy for processing a process tree. A general database query request is modelled by a process tree which represent a set of subprocesses together with their precedence relationship. The process allocation model is based on operating cost which is a function fo selection of site for processing operation, data reduction function and file size. By using expected values of parameters for non-deterministic process tree, the process graph and optimal policy that yield minimum operating cost are determined. As process is relocated according to threshold value and new information of parameters after the execution of low level process for non-deterministic process graph, the assigned state that approximate to optiaml solution is obtained. The proposed algorihtm is heuristic By performing algorithm for sample problems, it is shown that the proposed algorithm is good in obtaining optimal solution.

• 재무관리연구
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• 제22권1호
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• pp.119-146
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• 2005

본 연구는 극한치 이론을 적용하여 국내 주식시장에 대한 VAR값을 구하고 이의 유용성을 살펴보았다. 극한치모형으로는 블록최대값모형과 POT 모형을 이용하였고 백테스트를 통하여 이들 모형의 적정성을 알아보았다. 극한치모형 중 블록최대값 모형은 신뢰수준의 변화에 따라 VAR 추정치의 변동이 매우 큰 것으로 나타났으며, 블록의 크기를 어떻게 선택하는가에 따라 모수의 추정치가 크게 달라져 VAR값의 안정성이 떨어지는 것으로 나타났다. 이는 국내 주식시장에 대해 VAR 측정시 블록최대값 모형을 사용하는 것은 적절치 않음을 시사하는 것이다. 반면 POT모형은 임계치의 선택에 따라서 VAR 값이 달라지기는 하나 상대적으로 안정적인 모습을 보이며, 또한 백테스트 결과 97.5% 이상의 신뢰수준에서 VAR값이 델타 VAR에 비하여 우수한 성과를 보이는 것으로 나타났다. 특히 POT모형은 신뢰수준이 높아질수록 그 우월성이 높은 것으로 나타나, 주로 99% 이상의 높은 신뢰수준의 VAR값을 이용하는 경우에 위험의 관리수단으로 유용한 모형임을 시사하고 있다. 또한 극한치모형은 수익률의 왼쪽 꼬리와 오른쪽 꼬리를 분리하여 추정하고 이를 VAR의 계산에 이용하기 때문에, 수익률분포가 비대칭적 특징을 보이는 우리나라 주식시장의 VAR 측정시 적절한 방법임을 확인할 수 있었다.