Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권2호
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pp.249-273
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1996
This paper reviews and develops several statistical models for extreme values, based on threshold methodology. Extreme values of a time series are modeled in terms of tails which are defined as truncated forms of original variables, and Markov property is imposed on the tails. Tails of the generalized extreme value distribution and a multivariate extreme value distributively, of the tails of the series. These models are then applied to real ozone data series collected in the Chicago area. A major concern is given to detecting any possible trend in the extreme values.
Improvements to the Gumbel method of extreme value analysis of wind data made over the last two decades are reviewed and illustrated using sample data for Jersey. A new procedure for extending the Gumbel method to include M-th highest annual extremes is shown to be less effective than the standard method, but leads to a method for calibrating peak-over-threshold methods against the standard Gumbel approach. Peak-over-threshold methods that include at least the 3rd highest annual extremes, specifically the modified Jensen and Franck method and the "Method of independent storms" are shown to give the best estimates of extremes from observations.
이 연구에서는 기존의 다양한 미소파괴음(AE)의 신호 도달시간 결정방법을 검토한 후, 전산처리 프로그래밍이 용이하고 자료처리 속도가 빠른 가변 검출한계법을 개발하였다. 가변 검출한계법은 기존의 검출한계법을 수정한 것으로서, 검출한계 값을 하나로 고정하지 않고 측정된 모든 AE 신호마다 배경잡음 분석을 실시하여 각 신호에 맞는 검출한계 값을 결정하는 방법이다. 가변 검출한계법의 효과를 검토하기 위해 2차원과 3차원 음원추적 모델을 구성하고 실험적 방법으로 검증을 실시하였다. 2차원 모델에 대한 검증에서 가변 검출한계법을 적용할 경우 기존의 고정된 검출한계 값을 사용하는 방법에 비해 정확도가 평균 약 38.3% 정도 향상되는 것을 확인하였다. 3차원 모델에 대한 검증에서는 2차원 모델에 비해 다소 적으나 가변 검출한계법을 적용할 경우 평균 약 15.2% 정도의 정확도가 향상되는 것으로 분석되었으며, 3점 휨 시험에서도 가변 검출한계법이 적용된 분석 결과가 실제 파괴면과 더 높은 연관성을 보였다. 따라서 가변 검출한 계법이 AE 음원의 위치를 정확히 분석하는데 유용한 알고리즘이라는 것을 검증시험으로부터 확인할 수 있었다.
Recent developments in identity-based cryptography (IBC) have provided new solutions to problems related to the security of mobile ad hoc networks (MANETs). Although many proposals to solve problems related to the security of MANETs are suggested by the research community, there is no one solution that fits all. The interdependency cycle between secure routing and security services makes the use of IBC in MANETs very challenging. In this paper, two novel methods are proposed to eliminate the need for this cycle. One of these methods utilizes a key pool to secure routes for the distribution of cryptographic materials, while the other adopts a pairing-based key agreement method. Furthermore, our proposed methods utilize threshold cryptography for shared secret and private key generation to eliminate the "single point of failure" and distribute cryptographic services among network nodes. These characteristics guarantee high levels of availability and scalability for the proposed methods. To illustrate the effectiveness and capabilities of the proposed methods, they are simulated and compared against the performance of existing methods.
Shot change detection is an important technique for effective management of video data, so detection scheme requires adaptive detection techniques to be used actually in various video. In this paper, we propose an adaptive shot change detection algorithm using the mean of feature value on variable reference blocks. Our algorithm determines shot change detection by defining adaptive threshold values with the feature value extracted from video frames and comparing the feature value and the threshold value. We obtained better detection ratio than the conventional methods maximally by 15% in the experiment with the same test sequence. We also had good detection ratio for other several methods of feature extraction and could see real-time operation of shot change detection in the hardware platform with low performance was possible by implementing it in TVUS model of HOMECAST Company. Thus, our algorithm in the paper can be useful in PMP or other portable players.
대부분의 영상 임계화 방법들은 그레이 레벨의 히스토그램 함수를 이용하여 임계값을 설정한다. 본 논문에서는 히스토그램을 이용하는 기존의 영상 임계화 방법들의 단점을 간단하면서 효율적으로 보여주는 예제를 제시한다. 이러한 기존의 임계화 방법들의 단점을 개선하기 위해 그레이 레벨의 분포를 기반으로 하는 새로운 그레이 레벨 임계값 설정방법을 제안한다. 마지막으로, 여러 가지 예제를 통해 제안된 임계값 설정 방법의 효율성을 보인다.
당뇨병성 다발성 신경병증 환자들을 진단하는 전류지각 역치 시험과 진동 감각 지각 역치의 임상학적 유용성에 대한 평가는 당뇨병성 다발성 신경병증에 대한 진단방법 중의 하나이다. 현재까지 당뇨병성 다발성 신경병증 환자들에 대해 몇 가지 방법들이 사용되어 왔는데, 예를 들면, 하지 신경병증 장애 시험, 신경전도 시험, 냉각감지 역치 시험, 열-고통 역치 시험 등을 들 수 있다. 그러나, 이들 대부분의 시험은 고가이거나 시험하는데 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 진동 감지 능력을 평가하는 새로운 기구가 소개되고, 이를 위해 환자의 말초 신경을 자극하는 보이스 코일 모터(voice coil motor)와 전류 증폭기를 제작하였다. 또한, 당뇨병성 다발성 신경병증 환자들의 정량적 진동 감지 수준을 측정하기 위하여 진동 감지 역치 시험을 센싱하고 구동하는 소프트웨어가 개발되었다.
This paper proposes two measurement methods for injured rate of fish surface using color image segmentation method based on K-means clustering algorithm and Otsu's threshold algorithm. To do this task, the following steps are done. Firstly, an RGB color image of the fish is obtained by the CCD color camera and then converted from RGB to HSI. Secondly, the S channel is extracted from HSI color space. Thirdly, by applying the K-means clustering algorithm to the HSI color space and applying the Otsu's threshold algorithm to the S channel of HSI color space, the binary images are obtained. Fourthly, morphological processes such as dilation and erosion, etc. are applied to the binary image. Fifthly, to count the number of pixels, the connected-component labeling is adopted and the defined injured rate is gotten by calculating the pixels on the labeled images. Finally, to compare the performances of the proposed two measurement methods based on the K-means clustering algorithm and the Otsu's threshold algorithm, the edge detection of the final binary image after morphological processing is done and matched with the gray image of the original RGB image obtained by CCD camera. The results show that the detected edge of injured part by the K-means clustering algorithm is more close to real injured edge than that by the Otsu' threshold algorithm.
DEM을 이용한 수로망의 생성은 수문해석모형의 적용을 위한 전처리 과정으로써 실제 유역시스템의 배수구조를 결정하는 중요한 인자로 활용된다. 본 연구에서는 DEM으로부터 합리적인 수로망 추출과정 수립을 목적으로 보편적으로 사용되고 있는 면적한계기준과 국부경사와 기여면적사이의 특성에 근거한 경사-면적한계기준 기법을 이용하여 수로망을 생성하고 지형법칙에 의거하여 각 기법에 따른 소규모 유역(진안천 유역; $18.28km^2$) 배수구조의 신뢰성을 평가하였다. 그 결과, 면적한계 기준 기법은 수원유역의 크기의 인위적 결정에 의해 지형법칙을 만족시키지 못하고 유역전체의 배수구조를 왜곡되게 묘사한 반면, 경사-면적한계기준 기법의 경우 물리적인 지형법칙을 만족시키는 우수한 결과를 나타냈다. 따라서 경사-면적한계기준 기법은 DEM 기반의 수문모형을 적용 시 효율적이고 객관적인 수로망 생성을 위한 방법론으로서 활용이 가능하리라 판단된다.
축산업에서 환경의 이상치 탐지와 데이터 예측은 매우 중요한 과제이다. 대부분 시계열 데이터로 수집되는 축산 환경 데이터의 이상치는 급격한 생육환경의 변화와 예상치 못한 전염병의 징후를 나타낼 수 있으므로 이상치를 빠르게 탐지하는 것이 중요하다. 이상치의 빠른 탐지와 효과적인 대응은 가축의 스트레스를 최소화하고 전염병 발생 환경을 조기에 발견하여 농가의 경제적인 손실을 감소시키는 역할을 할 수 있다. 본 연구에서는 축산환경 데이터의 이상치 탐지 분야에서 이상치를 규정하는 경계값(Threshold) 설정에서 두 가지 설정 방법을 이용하여 실험하고 성능을 비교하였다. Mean Squared Error(MSE)를 활용한 이상치 탐지 방법과 Dynamic Threshold를 이용한 이상치 탐지 방법을 이용하여 이를 통해 주어진 이전 데이터의 평균값과의 변동성을 분석하여 이상 상황을 식별하는 연구를 진행하였다. MSE를 활용한 이상치 탐지 방법은 94.98% 정확도를 보였고 표준편차를 활용한 Dynamic Threshold 방법은 99.66%정확도로 성능이 더 우수함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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