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- 저자 : 김영화 ( Yeong-hwa Kim ) (검색결과 78 건)
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김영화,김미정,김명준,Kim, Yeong-Hwa,Kim, Mi-Jung,Kim, Myung-Joon 한국통계학회 2011 응용통계연구 Vol.24 No.2
Credibility theory is one of the most important theories of actuarial science to calculate the proper insurance premium. In this paper, the rule of relative exposure volume, the square root rule, the B$\"{u}$hlmann credibility and B$\"{u}$hlmann-Straub credibility with the basic concept of credibility have been introduced, Also, we estimate new premiums based on these methods for real data. As a result, the rule of relative exposure volume provides the highest accuracy. 합리적인 보험료를 책정하기 위해 사용되는 신뢰도 이론은 보험통계학의 중요한 주요 이론 가운데 하나이다. 본 논문에서는 신뢰도 이론의 기본 개념과 함께 유효대수 법칙, 제곱근 법 칙, B$\"{u}$hlmann 신뢰도, B$\"{u}$hlmann 신뢰도, B$\"{u}$hlmann-Straub 신뢰도 등을 소개하였다. 또한 이러한 방법들에 근거하여 새로운 보험료를 실제 자료를 시용하여 예측하였다. 결론적으로, 유효대수 법칙이 가장 정확한 예측력을 보였다.
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김영화,남지호,Kim, Yeong-Hwa,Nam, Ji-Ho 한국통계학회 2011 응용통계연구 Vol.24 No.5
In the field of image processing, the removal noise contamination from the original image is essential. However, due to various reasons, the occurrence of the noise is practically impossible to prevent completely. Thus, the reduction of the noise contained in images remains important. In this study, we estimate the level of noise variance based on the measurement of the relative strength of the noise, and we propose a noise reduction algorithm that uses a sigma filter. As a result, the proposed statistical noise reduction methodology provides significantly improved results over the usual sigma filtering regardless of the level of the noise variance. 영상처리 분야에서 원래의 순수 이미지를 오염시키는 잡음을 제거하는 것은 매우 중요한 문제이다. 그러나 여러 가지 원인으로 인하여 발생하는 잡음의 발생을 완벽하게 막는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 영상에 포함되어 있는 잡음을 제거하거나 최대한 줄이는 것이 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 이미지를 오염시키고 있는 잡음의 상대적인 크기를 측정하여 잡음의 분산의 수준을 추정하고, 이를 영상처리 분야에서 자주 사용되는 잡음제거 기법인 시그마 필터에 응용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 통계적 알고리즘을 제시하였다. 결론적으로, 잡음의 분산의 수준에 관계없이 본 연구에서 제안한 통계적 잡음제거 방법론을 통해 기존의 시그마 필터보다 현저하게 개선된 결과를 얻을 수 있었다.
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김영화,Kim, Yeong-Hwa 한국단미사료협회 2006 피드저널 Vol.4 No.1
국내 돼지 사육두수는 '04년 초 PMWS (이유후전신소모성증후군), PED (유행성설사병) 등 질병발생, 작년 여름 폭염 피해 및 분뇨처리 문제 등으로 2005년 9월말 8,993천두 수준으로 전년도 같은 기간보다 감소한 추세이다. 돼지고기 생산도 소비자의 구매 요구에 따라야 하는데, 국민소득 증대와 안전돈육에 대한 관심고조로 브랜드 개념이 돈육 시장에서도 거론되는 추세이다. 이런 시대적 요청에 따라 정부에서도 브랜드돈육 생산자 경영체 육성에 많은 노력을 기울이고 있다. 2005년에는 농림부와 농협중앙회가 주관한 제3회 우수 축산물 브랜드 경진대화를 개최한 바 있고, 2004년에는 「소비자 문제를 연구하는 시민의 모임」이 한우 9개소, 돼지 10개소를 우수 축산물 브랜드 생산업체로 인증하였다. 금후에도 브랜드 인증과 관련된 사업은 정부에서 지속적으로 추진할 전망이므로 양돈 생산농가와 업체 등 경영체에서는 브랜드 돈육 생산에 관한 노력을 꾸준히 실행해야 할 것으로 생각된다. 브랜드 돈육 생산은 종돈, 사료, 사양기술 등을 통일하고, 돼지고기의 품질을 높이며, 돈육을 소비자의 식탁까지 안전하게 유통시키고, 브랜드관리에 최선을 다하는 체계화된 일련의 사업이라 할 수 있다. 이런 시점에서 우수 축산물 브랜드 현황 및 조성 방안에 대하여 살펴볼까 한다.
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김영화,Kim, Yeong-Hwa 한국통계학회 2012 Communications for statistical applications and me Vol.19 No.2
다양한 이유로 인하여 발생하는 영상 잡음은 영상의 화질을 악화시키므로 발생한 잡음을 제거, 감소하는 것이 영상처리 분야에서 매우 중요한 문제이다. 이러한 문제를 해결하는데 가장 근본적인 어려움은 영상 정보에서 제거해야할 잡음과 보존해야 할 신호를 구별하는 것이 쉽지 않다는 것이다. 단순평활법과 같은 잡음 제거과정은 영상을 개선하는데 사용되는 기초적이고 중요한 방법이지만 영상을 오염시키는 잡음의 크기를 고려하지 않는 결점이 있다. 즉, 이러한 방법을 사용하면 잡음을 감소시키는 효과와 함께 잡음이 적거나 없는 부분까지도 열화되어 영상이 흐릿해지는 단점을 보이게 된다. 본 연구에서는 입력 영상에서 신호와 잡음을 효과적으로 구별하여 잡음의 상대적인 크기에 따라 적응적으로 잡음을 제거할 수 있는 방법을 블록 방법을 이용하여 제안한다. 모의실험 결과, 본 연구에서 제안하는 알고리즘에 의해 적응적으로 잡음을 제거함으로써 전체적인 영상의 질이 개선되는 것을 확인하였다. Noise reduction is an important issue in the field of image processing because image noise worsens the quality of the input image. The basic difficulty is that the noise and the signal are not easy to distinguish. Simple moothing is one of the most basic and important procedures to remove the noise, however, it does not consider the level of noise. This method effectively reduces the noise but the feature area is simultaneously blurred. This paper considers the block approach to detect noise and image features of the input image so that noise reduction could be adaptively applied. Simulation results show that the proposed algorithm improves the overall quality of the image by removing the noise according to the noise level.
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김영화,이현수,Kim, Yeong-Hwa,Lee, Hyun-Soo 한국통계학회 2010 Communications for statistical applications and me Vol.17 No.5
적정한 보험료의 산출은 보험가입자는 물론 보험회사에게도 매우 중요한 의사결정이라고 할 수 있다. 보험통계학의 중요 이론 중 하나인 신뢰도이론은 손해보험분야에서 적정보험료의 산출에 중요하게 사용되는 이론이다. 본 논문에서는 유효대수 법칙, 제곱근법칙, B$\ddot{u}$hlmann 신뢰도의 계산방법과 그 의미를 살펴보고, 각 방법에 따라 도출된 신뢰도를 바탕으로 산출한 적정보험료의 예측치와 실제 손해발생액의 차이를 비교하였다. 국내 손해보험사의 자동차보험에 대한 실제 데이터를 사용하여 각 신뢰도에 따라 산출된 보험료를 비교분석한 결과, 심도를 고려하지 않은 제곱근 법칙에 근거하여 구한 부분신뢰도가 가장 정확하게 보험금을 추정하였다. Calculating or estimating the proper insurance premium is very important decision making process for both the policyholder and the insurance company. The credibility theory is one of the most important theories in actuarial science to get the proper premium. In this research, we introduce the rule of relative exposure volume, the square root rule and the B$\ddot{u}$hlmann credibility, and estimate the new premiums based on these methods. By real data analysis, the accuracy of these credibility methods are compared.
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김영화,박영호,Kim, Yeong-Hwa,Park, Youngho 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.5
Digital images acquired by digital devices are used in many fields. Applying statistical methods to the processing of images will increase speed and efficiency. Methods to remove noise and image quality have been researched as a basic operation of image processing. This paper proposes a novel reduction method that considers the direction and magnitude of the edge to remove image noise effectively using statistical methods. The proposed method estimates the brightness of pixels relative to pixels in the same direction based on a robust regression model. An estimate of pixel brightness is obtained by weighting the magnitude of the edge that improves the performance of the average filter. As a result of the simulation study, the proposed method retains pixels that are well-characterized and confirms that noise reduction performance is improved over conventional methods. 영상은 렌즈를 통하여 형성된 이미지로 많은 응용 분야에서 사용된다. 디지털 기기로 획득한 디지털 영상은 수치화된 자료로 통계분석이 가능하며, 신속하고 효율적인 작업이 가능하게 한다. 영상처리 분야에서는 화질의 개선을 위해서 잡음을 제거하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상 잡음을 효과적으로 제거하는 방법으로 통계적 방법들을 사용하여, 에지의 방향과 크기를 적용한 새로운 잡음 제거 방법을 제안한다. 이 방법은 동일한 방향에 위치한 화소들에 대하여 로버스트 회귀모형을 적용하고 해당 화소의 밝기 값을 추정한다. 추정된 화소의 밝기 값은 에지의 크기가 가중값으로 사용되어 평균필터의 성능을 개선한다. 모의실험의 결과, 제안한 방법은 특징을 포함하는 화소를 잘 유지하며, 잡음 제거 성능도 기존의 방법보다 개선되는 것을 확인하였다.
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