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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제18권 제2호
발행연도
2016.1
수록면
697 - 705 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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이미지 인식기술은 빅데이터 시대를 맞이하여 활발하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 새로운 이미지(image) 픽셀(pixel) 값의 정분류율을 높일 수 있는 통계적 분류방법에 대해 제안하고자 한다. 최근 Liao, Akritas은 통계적 가설검정 기반 이미지 픽셀 분류방법을 새롭게 제안하였으나, 그들이 제안한 방법은 p-값(p-value)이 너무 작을 경우 오분류율이 높다는 단점이 있다. 이 단점을 보완하기 위해 Ghimire, Wang은 p-값이 아주 작은 경우에 평균과의 거리를 이용하여 픽셀값을 분류하는 방법을 고안하였다. 그러나 기존의 방법보다는 오분류율이 줄었지만, 집단별 분산이 다를 경우 오분류율이 높다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 집단별 분산이 다를 경우, 위치모수(location parameter)와 척도모수(scale parameter)의 동시검정법을 이용한 가설검정기반 이미지픽셀 분류방법을 새롭게 제안하고자 한다. 동시검정법으로는 Kolmogorov-Smirnov 검정, Cramér- von Mises 검정, Lepage 검정, Cucconi 검정을 고려하였고, 기존의 방법보다 두 집단의 분산이 다른 경우 제안한 방법이 보다 효율적임을 확인하였다.

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