본 논문은 움직임벡터차의 확률을 이용하여 움직임 탐색 범위를 결정하는 새로운 고속 움직임 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 일종의 적응적 탐색영역 방법이다. 움직임벡터차의 분포에 대한 조사하고 그 분포의 파라미터를 최대우도추정방법으로 추정한다. 이 추정된 분포를 이용하여 탐색 범위는 움직임벡터차의 지정된 확률에 의해 효과적으로 제한될 수 있음을 보인다. 실험적으로 제안된 방법의 성능이 화질면에서 전역탐색법과 유사하며 복잡도 면에서는 중대한 감소를 입증하였다. 뿐만 아니라, 제안된 방법이 기존의 적응적 탐색영역 방법에 비해 훨씬 더 효과적으로 탐색영역을 결정함을 보여주었다.
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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권3호
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pp.367-376
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2010
최근 확산모형의 추정을 위한 매우 다양한 방법론들이 제시되고 연구 되어 왔다. 본 연구에서는 제안된 확산모형의 추정 방법 중에서, 안장점근사법을 이용한 확산모형의 모수 추정방법에 대하여 살펴보게 되고, 가장 단순한 형태의 안장점근사법인 단일항 안장점근사법의 사용을 제안하게 된다. 단일항 안장점근사법은 오일러근사법과 마찬가지로 계산속도가 빠르고, 다양한 모형에 적용이 가능하면서도 최대우도추정량과 마찬가지로 성능이 우수한 특성을 갖고 있음을 살펴보게 된다. OU 확산모형을 대상으로 한 시뮬레이션 연구를 통하여 단일항 안장점근사를 이용한 추정량과 다른 추정량들과의 성질을 비교한다.
Kim, Duk-Gi;Kim, Sung-Soo;Lee, Chan-Hee;Lee, Keon-Myung;Lee, Sung-Duck
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권1호
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pp.17-29
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2007
The major purpose of this article is the comparison of estimation method with Newton-Raphson, Kalman-filter, and prediction method with Kalman prediction. Conditional expectation in space time bilinear(STBL) model, which is a very powerful and parsimonious nonlinear time-series model for the space time series data can be viewed as a set of time series collected simultaneously at a number of spatial locations and time points, and which have appeared in a important applications areas: geography, geology, natural resources, ecology, epidemiology, etc.
다변량 정규모집단에서 공분산행렬의 m.l.e.를 유도하기 위하여 m.l.e.의 불변성에 기초를 둔 Anderson의 방법은 그 절차의 단순성이라는 측면에서 일반적으로 선호되고 있다. 본고는 공통요인분석모형이나 Simplex 구조모형과 같은 다변량구조모형에서 이 접근방법을 적용하여 요구되는 m.l.e.를 구하는 과정을 보이고 있다.
본 논문에서는 전체 송신 안테나 중 일부 안테나만을 활성화하여 신호 송신에 사용하는 일반화 공간변조(Generalized Spatial Modulation) 시스템을 위한 최대우도 수신기를 제안한다. 제안 수신기는 신호 검출시 채널 정보 오차의 효과를 완화시키기 위하여 채널 정보 오차로 인해 생성되는 실질 잡음 신호의 순시 공분산 행렬을 추정한다. 추정된 공분산 행렬은 검출 정확도를 높이기 위해 반복수행을 통해 갱신되며, 추정 결과는 최대 우도 검출에 사용된다. 모의 실험 결과에서 기존의 채널 정보 오차를 고려하지 않는 수신기와 비교하여 높은 성능을 얻음을 확인할 수 있다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.393-402
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2014
수명시간 분석에서 자주 이용되는 분포 중 하나는 지수분포이다. 본 논문에서는 임의중도절단 자료의 분석에서 중도절단모형이 지수분포의 모수추정에 어떤 영향을 주는지에 대해서 알아보았다. 고려한 중도절단모형은 Koziol-Green 모형과 일반화 지수분포 모형으로 이들은 의미상 매우 다른 모형이다. 모의실험을 통해서 살펴본 결과 중도절단모형이 모수의 평균적인 추정값에는 크게 영향을 주지 않는다고 보이나 가정한 모형이 실제의 모형과 차이가 심하게 나는 경우 추정량의 MSE가 커지는 경향을 보였다.
지상의 주력전차를 격추시키기 위한 공대지 유도미사일은 지상을 탐색하여 움직이는 표적을 탐지한 다음 위치를 추정하여 표적을 향해 나아가야 한다. 본 논문에서는 미사일이 향하는 전방의 지상을 좁은 빔 폭을 가진 빔을 기계적으로 좌우로 조향함으로써 일정한 지상구간을 탐색하며 Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW)를 활용하여 이동하는 표적을 탐지하고 합성개구레이다(synthetic aperture radar: SAR)를 통해 위치를 추정한다. 또한 최대우도추정(maximum likelihood estimation: MLE) 기법을 통해 이동표적의 상대속도를 추정하여 레이다와 가까워지는 혹은 멀어지는 정도를 알 수 있으며 상대속도가 고려된 위상기록(phase history)을 통해 보정된 정합필터로 레이다 이미지(image)를 형성한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.587-598
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2016
각종 선거를 앞두고 여러 여론조사 기관들은 다양한 방법으로 선거 결과를 예측한다. 조사를 통한 선거 예측을 수행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점 중 하나는 무응답이며 무응답 대체 방법에 따라 예측 결과는 완전히 다른 결과를 생산해 낼 수 있다. 본 연구에서는 무응답 대체의 방법으로 모형을 기반으로 한 대체 방법에 대하여 연구하였다. 특히, 최대 우도 추정 방법을 적용했을 때 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response) 체계 하에서 발생할 수 있는 변방 값 문제를 해결하기 위해 Wei와 Tanner (1990)가 제안한 Monte Carlo EM 알고리즘을 적용하였다. 모의 실험을 통하여 MCEM 방법과 기존의 최대 우도 추정 방법, 베이지안 추정 방법 사이의 비교 연구를 진행하였고 그 결과 MCEM 방법이 기존 방법들에 대한 대안 방법으로 이용될 수 있음을 보였다. 또한 2012년에 시행된 제18대 대통령 선거 당일의 출구조사 자료를 적용하여 실증 분석을 수행하였다. 예측 결과를 비교하기 위해 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE (modified within precinct error)를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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