• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.43-49
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• 2023

객체 위치추적은 칼만필터나 루엔버거 추적기와 같은 다양한기법을 통해 연구되고 있는데, 시스템 모델이 명확하게 규정되지 않는경우와 같이 기존의 신호처리 기법을 성공적으로 적용하기 어려운 상황에서도 객체의 위치를 추적해 낼 수 있는 인공신경망을 설계하는 것이 가능하다. 본 논문에서는, 불규칙하게 운동 상태가 변화하는 객체의 위치를 지속적으로 추적하기 위해, 다양한 길이의 최대우도기법 객체위치 추정깂들을 도출한 뒤 신경망을 통해 이들을 적응적으로 가중평균하는 방법을 사용하는 '최대우도 가중평균 신경망'을 제안한다. 해당 신경망은 객체의 위치를 직접 추정하지 않고 데이터 길이가 다른 다양한 최대우도기법 추적 결과들을 가중평균하여 위치 추정을 수행한다. 우리는 제안하는 시스템의 추적성능을 칼만필터 및 최대우도기법들과 비교하여, 제안하는 기법이 물체의 움직임 특성에 잘 대처하여 우수한 성능을 나타내 줌을 보인다.

• 한국항해항만학회지
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• 제37권5호
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• pp.453-461
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• 2013

본 논문에서는 소형 해상 부유체의 위기 평가를 위한 확률기반 위기평가기법(PET)에서 표본 데이터에 최적인 누적분포함수(CDF) 추정에 관한 평가절차와 실험결과를 기술하였다. CDF는 PET에서 부유체의 위기수준을 평가하기 위한 위기허용기준의 참조 값을 제공하기 위한 것으로, 부유체 모델의 롤(Roll), 피치(pitch), 히브(Heave) 등의 운동응답함수에 대한 표본 데이터에서 추정할 수 있다. 본 연구에서는 여덟가지 정형화된 분포함수와 최대우도추정기법을 적용하여 표본 데이터에 대해서 최대우도를 갖는 CDF들을 평가하였다. 분포함수들의 적합도 검정 실험을 통해서, 베타 분포가 롤과 피치 표본 데이터에 대해서 평균 확률오차 $\bar{\delta}(0{\leq}\bar{\delta}{\leq}1.0)$가 가장 작은 0.024와 0.022로 최적임을 나타냈고, 히브 표본 데이터에 대해서는 감마 분포가 $\bar{\delta}$가 가장 작은 0.027로 최적임을 나타냈다. 본 연구에서 제안한 방법은 표본 데이터의 최적분포 추정을 위한 다양한 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.419-425
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• 2010

커널기계 기법은 최근 대용량 또는 고차원 비선형 자료를 분석하는 방법으로 인기를 많이 얻고 있다. 본 논문에서는 주식시장 수익률의 조건부 변동성을 예측하기 위한 일반화 이분산자기회귀모형을 추정하기 위해 커널기계 기법을 사용한다. 일반화 이분산자기회귀모형은 자료가 정규분포를 따른다고 가정한 후 주로 최대우도법을 사용하여 추정된다. 본 논문에서는 꼬리가 두꺼운 분포를 갖는 금융시계열자료의 변동성을 추정할 때 커널기계 기법이 최대우도법과 서포트벡터기계 보다 더 정확한 예측능력을 가진다는 것을 보이고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권6C호
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• pp.391-397
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• 2011

본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중화 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 기반 인지 무선 (cognitive radio: CR) 시스템을 위한 주파수 옵셋 추정 기법에 대해 연구한다. CR 통신 환경에서는 종종 비정규 잡음에 발생하므로 이를 고려하지 않은 주파수 옵셋 추정 기법들의 추정 성능은 크게 하락한다. 본 논문에서는 비정규 잡음 환경에서 OFDM 기반 CR 시스템을 위한 블라인드 방식의 최대 우도 이론 기반 주파수 옵셋 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이제까지의 기법보다 비정규 잡음 환경에서 우수한 추정 성능을 갖는다.

• 한국음향학회지
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• 제30권6호
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• pp.308-314
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• 2011

본 논문에서는 주기성을 갖는 순환 확률분포를 이용하여 $0^{\circ}{\sim}360^{\circ}$ 범위의 다중 음원의 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 음원의 방향 정보를 담고 있는 마이크로폰간의 위상차는 확률분포의 혼합물로 간주될 수 있으며, 음원 방향은 이 확률분포의 혼합물에 적용된 로그-우도함수 (log-likelihood function)를 최대화함으로써 추정된다. 주기성을 갖는 데이터의 분석에 von Mises 확률분포가 널리 활용된다는 사실은 잘 알려져 있지만, 본 논문에서는 기존의 Gaussian이나 Laplacian 확률분포에 $2{\pi}$ 모듈로 (modulo) 연산을 적용함으로써 $0^{\circ}{\sim}360^{\circ}$ 범위의 주기성을 갖는 순환 확률분포를 정의하고 이를 방향 추정에 활용한다. 순환 확률분포의 혼합물에 대한 로그-우도함수를 최대가 되게 하는 음원의 방향은 EM (Expectation-Maximization) 알고리즘을 이용하여 추정된다. 다양한 반향 환경에서의 실험 결과 Laplacian 확률분포가 von Mises나 Gaussian 확률분포보다 우수한 성능을 제공함을 확인할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.161-161
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• 2017

본 연구는 효율적인 매개변수 추정 방법인 Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO)와 불확실도 분석 기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE의 개념을 도입하였다. 임의 매개변수 추출을 방식인 GLUE 기법과 ISPSO-GLUE와의 효율성 비교를 위해 분포형 강우-유출모형인 TOPMODEL에 적용하였으며, 추정된 매개변수에 대한 모의 유량치를 이용하여 성능을 비교하였다. 연구대상지는 Texas의 $1000{\times}2000km^2$ 크기 내외의 두 유역을 택하였으며, 2002-2007년을 보정기간으로 하고, 2008-2013년을 검증기간으로 설정하였다. 불확실도 분석에 10개의 TOPMODEL 매개변수를 이용하고, 우도함수로는 Nash-Sutcliffe(NS) Coefficient이용하여 0.6이상 기준으로 행동모형을 구분하였다. 분석 결과 모수 추정성능면에서, 누적 최대 NS 값과 행동 모형의 개수는 전반적으로 ISPSO-GLUE에서 큰 값을 보였으나, 불확실도 구간에 속하는 관측치는 GLUE에서 더 높은 경향을 보였다. 이는 ISPSO-GLUE의 편향된 모수 추정으로 불확실도 구간이 작아지며, 포함되는 관측치가 GLUE에 비하여 적게 되는 것으로 확인되었다. ISPSO-GLUE의 개선을 통하여 TOPMODEL에 대한 적용성을 증진시키고, 값비싼 수문모형에 대한 매개변수 추정에 더 큰 효과를 가져올 것으로 기대된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.324-328
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• 2007

본 논문은 감시정찰 센서네트워크에서 센서노드의 주요 기능인 표적의 탐지 및 식별을 위한 알고리즘을 제안한다. 감시정찰 센서네트워크에서 각 센서노드는 노드의 크기 및 센서, 프로세서, 네트워크, 전원 등의 자원의 제약이 있기 때문에 침입하는 적의 탐지 및 종류 식별을 위해서는 효율적인 알고리즘의 선정과 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 음향, 진동, PIR, 자기 센서 등을 이용하여 사람, 차량 및 궤도 차량의 침입을 탐지하기 위한 적응 임계값 알고리즘과 그 종류를 식별하기 위한 최대우도추정 기법, k-최근접 이웃 추정 기법에 기반한 표적의 탐지 및 식별 알고리즘을 제안한다. 실험결과 음향 및 진동 센서에 의한 차량의 탐지, PIR 센서에 의한 사람의 탐지가 가능함을 확인할 수 있었으며 주파수 특징점을 이용하여 차량과 궤도차량의 종류식별이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.163-168
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• 2009

영상분할의 대부분의 방법들은 각 화소에서 관측되는 특징벡터로 표현하며 이들에 대하여 적절한 확률모델을 가정하게 된다. 이들 확률 모델을 결정하는 파라미터들을 통계적 방법으로 추정하여 이용하거나 각 특징 벡터간의 유사 도를 기반으로 하는 군집 알고리즘을 사용하여 분할을 수행하는 방법들을 이용한다. 이의 대표적인 방법인 EM알고리즘은 불완전한 데이터에서 미지의 파라미터에 대한 최대 우도를 계산하는 경우나 사후 확률 분포의 최대 값을 구하는 문제 등의 응용 분야가 매우 다양하지만 몇 가지의 구조적 문제점을 가지고 있다. 먼저 추정량의 성능이 시작점에 크게 의존한다는 것이며 따라서 우도 함수가 국부적 최대 값에 수렴한다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 영상의 모든 레벨 값을 중심으로 형성된 가우시안 함수와 원 영상의 히스토그램을 혼합하여 영상의 새로운 히스토그램을 통해 임계 값을 설정하는 최적화된 영상분할 기법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 MFC를 통해 구현하였으며 영상을 임계 값의 개수에 따라 다양하게 나누어 보았을 때 에지부분이 선명하게 나타나며 세밀하고 정확한 영상으로 분할됨을 확인할 수 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권10호
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• pp.747-752
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• 2019

신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에 대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권1C호
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• pp.48-56
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• 2011

주파수 부족 문제를 해결하기 위하여 무선 통신 환경을 인지하여 활용할 수 있는 인지 무선(cognitive radio: CR) 시스템이 크게 주목받고 있다. 이러한 CR 시스템을 위한 변조 기법으로서 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 기술이 가장 유력하게 제안되고 있다. 하지만 CR 시스템이 사용되는 주파수 대역에는 인위적인 충격성 잡음, 간섭 등으로 인한 비정규 잡음이 존재하며, 이로 인해 정규 잡음을 기반으로 하는 OFDM 주파수 옵셋 추정 기법들은 심각한 성능 저하를 겪는다. 본 논문에서는 OFDM 기반 CR 시스템을 위한 최대 우도 주파수 옵셋 추정 기법을 제안하였으며, 또한 적은 개수의 시행 값을 사용함으로써 낮은 복잡도를 갖는 준최적 주파수 옵셋 추정 기법을 제안하였다. 모의실험을 통해 제안한 추정 기법들이 기존 추정 기법보다 비정규 충격성 잡음 환경에서 강인하고, 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.