http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Joint impact of multiple observations on a subset of variables in multiple linear regression
Park, Sung,Lee, Bum,Jung, Hyang Routledge, part of the Taylor Francis Group 2005 Journal of applied statistics Vol.32 No.3
<P>In multiple linear regression analysis, each observation affects the fitted regression equation differently and has varying influences on the regression coefficients of the different variables. Chatterjee & Hadi (1988) have proposed some measures such as DSSE ij (Impact on Residual Sum of Squares of simultaneously omitting the ith observation and the jth variable), F j (Partial F-test for the jth variable) and F j(i) (Partial F-test for the jth variable omitting the ith observation) to show the joint impact and the interrelationship that exists among a variable and an observation. In this paper we have proposed more extended form of those measures DSSE IJ , F J and F J(I) to deal with the interrelationships that exist among the multiple observations and a subset of variables by monitoring the effects of the simultaneous omission of multiple variables and multiple observations.</P>
이정훈 ( Jeong-hun Lee ),이승수 ( Seung-su Lee ),정영빈 ( Yeong-bin Jeong ),황광일 ( Kwang-il Hwang ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
최근 딥러닝의 급격한 발전에 따라, 다양한 영상처리에 기반한 새로운 어플리케이션과 서비스가 개발 되어지고 있다. 이러한 다양한 서비스들이 동작되는 플랫폼이 다양하고, 리소스에 제약이 많은 경우가 있어 일반적으로 이러한 딥러닝 기반 영상처리 서비스에서는 클라우드를 이용한 백엔드 서비스를 이용하는 경우가 많다. 그러나, 알고리즘 개발단계에서는 클라우드 백엔드 서비스가 적절하지만, 실제로 제품 및 서비스의 필드 적용에 있어서는 클라우드 사용에 따른 제약이 상당한 걸림돌로 작용한다. 그리하여 본 논문에서는 다양한 디바이스의 영상 데이터를 로컬 또는 기관에 있는 충분한 자원 활용이 가능한 서버로 전송하여 프로세싱 후 실시간 결과를 feedback받을 수 있는 효율적인 back-end 딥러닝 영상분석 서비스 프레임워크를 제안한다.