• 전자공학회논문지SC
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• 제46권6호
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• pp.1-8
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• 2009

여러 대의 카메라를 이용한 감시 시스템이 정확하고 효율적으로 동작하기 위하여 카메라 시야 간의 연결 관계를 아는 것이 필수적이다. 카메라들의 연결 관계를 파악하기 위하여 카메라 시야 내의 출입 영역을 검출하는 일이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 카메라 시야에서 객체의 등장 및 퇴장으로부터 얻은 데이터에 그래프 이론 기반의 클러스터링(clustering)을 적용하여 시야 내의 출입 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 데이터 포인트들 사이의 관계를 조사하여 최소신장트리를 구성하고, 트리의 에지들 중 일관성을 갖지 않는 것들을 삭제하여 well-formed 클러스터를 얻는다. 본 논문에서는 클러스터의 형태를 설명하는 두 가지 특징을 정의하고 이를 클러스터의 분할 조건으로 사용하였다. 실험결과를 통하여 데이터 포인트의 분포가 조밀하지 않은 경우 expectation maximization(EM)에 기반을 둔 방법에 비하여 치안하는 방법이 보다 효과적으로 클러스터링을 수행함을 확인하였다. 또한 EM 기반 방법들에 비하여 안정적인 결과를 얻기 위해 필요한 데이터 포인트의 개수가 적으므로 출입영역에 대한 학습시간을 단축할 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권2호
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• pp.181-189
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• 2010

HAP(High Altitude Platform)은 지표면 17~22km위에 있는 성층권 영역에서 운행하는 정지 궤도 공중 플랫폼으로 공중에서의 MBS(Mobile Base Station)로서의 역할이 가능하다. HAP 기반 네트워크는 인공위성 시스템과 지상통신 시스템의 장점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 HAP 기반망의 구성 및 그 유지를 위한 HAP MBS의 배치에 대해 연구한다. 이 연구를 위해 지상 이동 노드들을 클러스터링하기 위한 클러스터링 알고리즘이 사용되는데, 본 논문에서는 EM(Expectation Maximization) 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 본 논문의 목표는 이동 통신 단말기들 간의 거리와, 각 단말기들의 이동속도를 고려하여 단말기들이 효율적으로 클러스터링 되어 HAP의 배치가 효율적일 수 있도록 EM 알고리즘을 적용 및 개선하고, 이 EM 알고리즘을 이용한 HAP MBS 배치기법을 인구밀도에 기반을 둔 RWP(Random Waypoint) 노드 모빌리티를 이용하여 그 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.493-497
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• 2016

적외선 영상은 야간에 표적의 탐지가 가능하여 보완과 감시분야에 활용도가 높다. 그러나 가시광선 영상에 비하여 해상도가 낮고 잡음의 영향이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적외선 영상의 표적을 분할하는 방법을 연구한다. 표적을 포함하는 다수의 관심영역(Region of Interest)을 다단계 분할 방법을 이용하여 추출하고 관심영역을 입력영상으로 다단계 분할방법을 다시 적용하여 표적을 분할한다. 다단계 분할 방법의 각 단계는 가우시안 혼합모델의 파라미터를 초기화 하고 추정하는 k-means 클러스터링(Clustering)과 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘과 추정된 사후확률을 이용하여 각 화소의 클러스터를 결정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서 추출된 관심영역을 선택하고 통합하는 방법을 제안한다. 관심영역의 통합은 근접한 모든 관심영역의 윈도우를 포함하도록 이루어진다. 실험에서는 야간의 보행자로부터 획득한 적외선 영상에 제안된 방법을 적용하고 다른 분할 방법과 비교하여 제안한 방법이 우수함을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.45-45
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• 2017

상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.161-169
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• 2022

최근 들어 모바일 디바이스와 GPS(Global Positioning System)의 발전으로 다양한 위치 기반 서비스(Location-Based Servises, LBS)를 활용할 수 있게 되었다. LBS 사용자는 서비스를 이용하기 위해 자신의 위치 정보를 서비스 제공자에게 노출한다. 이 과정에서 개인의 민감한 정보를 침해할 가능성이 있으므로 사용자의 위치 데이터를 변조하여 프라이버시를 보존할 수 있는 Geo-indistinguishability(Geo-Ind) 기법이 많이 활용되고 있다. 그러나 Geo-Ind 기법으로 인하여 사용자로부터 변조된 데이터를 수집하는 경우, LBS 제공자는 사용자 분포에 대한 정확한 정보를 얻을 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 Geo-Ind 기법을 이용하여 사용자로부터 수집한 변조된 위치 데이터로부터 사용자 분포에 대한 정보를 정확하게 계산하기 위한 방법을 제안한다. 특히, Expectation-Maximization(EM) 기법을 이용하여 변조된 데이터로부터 사용자의 위치 분포를 정확하게 예측하기 위한 기법을 제안한다. 또한 실제 데이터를 이용해 제안 기법의 우수성을 입증한다.

• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.390-396
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• 2007

본 논문에서는 음성 인식과 음악 인식에서 뛰어난 성능을 보이는 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘 기반의 패턴인식기법인 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model, GMM)을 이용하여 기존의 3GPP2 Selectable Mode Vocoder(SMV)의 실시간 음성/음악 분류 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다 SMV의 음성/음악 실시간 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터와 분류방법을 분석하고, 이를 기반으로 분류성능향상을 위해 패턴인식 알고리즘인 GMM을 도입한다. 구체적으로, SMV의 음성/음악 분류알고리즘에서 사용되어진 특징벡터만을 선택적으로 사용하여 효과적인 GMM을 구성한 실시간 분류기법이 제시되었다. SMV의 음성/음악 분류에 적용한 GMM의 성능 평가를 위해 SMV 원래의 분류알고리즘과 비교하였으며, 다양한 음악장르에 대해 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용하였을 때 기존의 SMV의 방법보다 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.

• 한국경영과학회지
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• 제23권4호
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• pp.111-130
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• 1998

We propose an imperfect repair model which depends on external effects quantified by covariates. The model is based on the Brown-Proschan imperfect repair model wherefrom the probability of perfect repair is represented by a function of covariates. We are motivated by deficiency of the BP model whose stationarity prevents us from predicting dynamically the time to next failure according to external condition. Five types of function for the probability of perfect repair are proposed. This article also presents a procedure for estimating the parameter of the function for the probability of perfect repair, as well as the inherent lifetime distribution of the system, based on consecutive inter-failure times and the covariates. The estimation procedure is based on the expectation-maximization principle which is suitable to incomplete data problems. focusing on the maximization step, we derive some theorems which guarantee the existence of the solution. A Monte Carlo study is also performed to illustrate the prediction power of the model as well as to show reasonable properties of the estimates. The model reduces significantly the mean square error of the in-sample prediction. so it can be utilized in real fields for evaluating and maintaining repairable systems.

• 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.

• 대한산업공학회지
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• 제33권1호
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• pp.52-60
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• 2007

Estimating parameters of the lifetime distribution is investigated when field failure data are not completelyreported. To take into account the reality and the accuracy of the estimates in such a case, the failure reportingprobability is incorporated in estimating parameters, Firstly, method of maximum likelihood estimate (MLE) isused to estimate parameters of the lifetime distribution when failure reporting probability is known, Secondly,Expectation and Maximization (EM) algorithm is used to estimate the failure reporting probability and parame-ters of the lifetime distribution simultaneously when failure reporting probability is unknown. For both cases,procedures of estimation are illustrated for single Weibull distribution and mixed Weibull distribution. Simula-tion results show that MLE obtained by the proposed method is more accurate than the conventional MLE.

• 한국병원경영학회지
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• 제10권4호
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• pp.75-97
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• 2005

The research objective is to empirically investigate the compensation packages maximizing the utilities of internal customers by applying the market segmentation theory. Data was collected from four Korean hospitals in Seoul, Busan and Gyunggi-do. The research is designed to seek the compensation package maximizing the utility of doctors by mixture regression model, which has been applied as latent structure and other type of finite mixture models from various academic fields since early 1980s. The mixture regression model shows the optimal segments number and fuzzy classification for each observation by EM(expectation-maximization algorism). The finite mixture regression model is to unmix the sample, to identify the groups, and to estimate the parameters of the density function underlying the observed data within each group. The doctors were segmented into 5 groups by their preference for the compensation package. The results of this study imply that the utility of doctors increases with differentiated compensation package segmented by their preference.