We propose a statistical interpolation approximate solution for a nonlinear stochastic integral equation of a stock price process. The proposed method has the order O(h$^2$) of local error under the weaker conditions of $\mu$ and $\sigma$ than those of Milstein' scheme.
A new method is developed for estimating the mean of a population which has a linear trend. The proposed estimator is based on the balanced systematic sampling method and the concept of interpolation. The efficiency of the proposed method is compared with that of existing methods.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권1호
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pp.175-185
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2002
A method is proposed for efficiently estimating the mean of a population which has a linear trend. The proposed estimator is based on the centered modified systematic sampling method and the concept of interpolation. Using the expected mean square error criterion, it is shown that the proposed method is more efficient than conventional methods in most real cases.
본 논문은 가상현실 음향 구현을 위한 심층신경망 기반 사운드 보간 방법에 관한 것으로서, 이를 통해 두 지점에서 취득한 음향 신호들을 사용하여 두 지점 사이의 음향을 생성한다. 산술평균이나 기하평균 같은 통계적 방법으로 사운드 보간을 수행할 수 있지만 이는 실제 비선형 음향 특성을 반영하기에 미흡하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 두 지점과 목표 지점의 음향신호를 기반으로 심층신경망을 훈련하여 사운드 보간을 시도하였으며, 실험결과 통계적 방법에 비해 심층신경망 기반 사운드 보간 방법의 성능이 우수함을 보였다.
Image interpolation, a technology that converts low resolution images into high resolution images, has been widely used in various image processing fields such as CCTV, web-cam, and medical imaging. This technique is based on the fact that the statistical distributions of the white Gaussian noise and the difference between the interpolated image and the original image is similar to each other. The proposed algorithm is composed of three steps. In first, the interpolated image is derived by random image interpolation. In second, we derive weighting functions that are used to apply non-local mean filtering. In the final step, the prediction error is corrected by performing non-local mean filtering by applying the selected weighting function. It can be considered as a post-processing algorithm to further reduce the prediction error after applying an arbitrary image interpolation algorithm. Simulation results show that the proposed method yields reasonable performance.
본 논문에서의 문맥의존 철자오류(Context-Sensitive Spelling Error) 교정 기법은 샤논(Shannon)의 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 논문에서 제안하는 교정 기법의 향상에는 보간(interpolation)을 사용하며, 일반적인 보간 방법은 확률의 중간 값을 채우는 방식으로 N-gram에 존재하지 않는 빈도를 (N-1)-gram과 (N-2)-gram 등에서 얻는다. 이와 같은 방식은 동일 통계 말뭉치를 기반으로 계산하는데 제안하는 방식에서는 통계 말뭉치와 교정 문서간의 빈도 정보를 이용하여 보간 한다. 교정 문서의 빈도를 이용하였을 때 이점은 다음과 같다. 첫째 통계 말뭉치에 존재하지 않고 교정 문서에서만 나타나는 신조어의 확률을 얻을 수 있다. 둘째 확률 값이 모호한 두 교정 후보가 있더라도 교정 문서를 참고로 교정하게 되어 모호성을 해소한다. 제안한 방법은 기존 교정 모형보다 정밀도와 재현율의 성능향상을 보였다.
불규칙 분포의 관측자료를 격자점자료로 내삽하는 방법의 하나인 통계내삽방법(Statistical interpolation)과 이 방법이 필요로 하는 통계적 상관함수(Correlation function)를 구하는 방법을 소개하고, 극동 아시아 지역의 기상변수들의 상관관계를 계산한다. 극동 아시아 지역 34개의 관측점에서 1977년 12월부터 1980년 2월까지 겨울철 12, 1, 2월의 9개월에 걸쳐 관측된 500mb면 지오포텐셜고도 및 바람, 850mb면 온도 및 혼합비에 대하여 (34*33)/2개의 상관함수가 계산되었다. 관측점 사이의 거리가 증가함에 따라 지오포텐셜고도와 온도의 자기상관함수는 천천히 감소하는 상관관계를, 바람과 혼합비의 자기상관함수는 비교적 빨리 감소하는 상관관계를 나타내었다. 지오포텐셜고도와 바람에 대하여 계산된 자기 및 교차상관함수들의 수평분포는 겨울철 종관특징을 잘 표현하였다.
In this paper, we present an improved novel interpolator that performs high quality interpolation on both synthetic and real world images. Its structure, which is based on a four directional linear predictor with equiripple windowed samples and phase matching equalizer, provides edge-directional data interpolation so that sharp and artifacts-free images are obtained at a reasonable computational cost.
A method is proposed for efficiently estimating the mean of a population which has a linear trend. The proposed estimator is based on the centered modified systematic sampling method and the concept or interpolation. Using the expected mean square error criterion, it is shown that the proposed method is more efficient than conventional methods in most real cases.
인구통계와 같이 임의의 공간 단위로 집계되는 통계자료를 위성영상이나, 여타 다른 GIS 도형정보와 통합하여 활용하기 위해서는 상호간의 공간 단위를 일치시켜야 한다. 밀도구분도 매핑 기법은 집성된 통계자료를 분해하여 세밀한 공간 단위로 나누거나, 행정구역과 같은 객체 단위의 데이터를 연속된 표면 모델로 만드는데 적용 가능한 기법으로 제안되고 있다. 본 연구에서는 밀도구분도 매핑의 유효성을 평가하기 위해 1) 연구대상지역의 사업체 정보를 행정동 단위의 통계로 집계하고, 2) 행정동 통계에 밀도구분도 매핑 기법을 적용하여 사업체의 분포를 구하고, 3) 공간 내삽에 의해 구해진 사업체의 분포와 원 정보로부터 구해진 분포를 비교하여 알고리즘의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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