• Title/Summary/Keyword: 초기 추정값

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An improvement on initial value selection in applying an EM algorithm for recursive models (순환모형에 대한 EM 알고리즘의 초기값 선정방법의 개선)

  • 정미숙;김성호
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.12 no.2
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    • pp.433-447
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    • 1999
  • 검사관련 능력과 문항점수사이의 관계를 모형화하기 위해 사용한 순환모형에서 관측불능인 능력상대변수를 비롯한 모든 변수들이 범주형 변수라 가정하자. 이 범주형 자료를 위한 모수추정문제를 다루기 위해 EM 방법을 이용했는데, EM 방법은 사용하기에 편리하지만 순환모형에 대한 추정값이 적절하지 않는 경우가 발생한다. 그 주된 원인중의 하나로 초기값 선정의 잘못을 들 수 있는데, 본 논문에서는 이 외에 구조상의 결함도 그 원인이 됨을 경험적으로 보았다. 따라서 구조적 결함을 먼저 해결하면 보다 효과적인 초기값을 선정할 수 있으리가 기대한다.

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Instability in nonlinear regression model (비선형회귀모형에서의 불안정성)

  • Bark, Pyeng-Mu;Kim, Youngil;Jang, Dae-Heung
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.30 no.1
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    • pp.195-202
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    • 2017
  • We can sometimes find instability against numerical solutions in nonlinear regression. All iterative procedures in nonlinear regression require initial parameter values to be selected. Poor starting values may result in convergence to an unwanted stationary point of the error sum of squares surface. Starting values can sometimes cause the chaos effect in the nonlinear regression model. We can find the chaos phenomena with the convergence plot of starting values in the parameter space.

IRT 모수 추정에서 초기값에 관한 연구

  • Park, Yeong-Seon;Cha, Gyeong-Jun;Jang, Chang-Won
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.7-12
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    • 2003
  • 문항반응이론(IRT)에서 문항특성곡선(ICC)의 모수를 추정하는 경우에 발생되는 초기값(initial value) 문제를 비선형 로지스틱모형을 선형 회귀모형으로 근사화하여 해결하고자 하였다. 특히, 신규 또는 잡음이 섞인(local fluctuation) 문항의 직접적인 평가와 소규모집단별 검사가 이루어질 수 있는 현실적 문제에서 모수추정의 대안으로서 그 의의가 있을 수 있다.

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Hybrid Stereo Matching Algorithm for Reliable Disparity Estimation (신뢰도 높은 변이추정을 위한 하이브리드 스테레오 정합 알고리듬)

  • Kim, Deukhyeon;Choi, Jinwook;Oh, Changjae;Sohn, Kwanghoon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2012.07a
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    • pp.83-86
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    • 2012
  • 본 논문에서는 다양한 변이 추정 방식 중 영역기반(Area-based) 알고리듬과 특정기반(Feature-based) 알고리듬을 결합한 하이브리드(Hybrid) 변이추정 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 Features from Accelerated Segment Test(FAST) 코너 점 추출기[2]를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점들의 정보를 이용한 스테레오 정함을 통해 신뢰도 높은 초기 변이지도(Disparity map)를 생생하게 된다. 그러나 생성된 초기 변이지도는 조밀하지 못하므로, 조밀한 변이 지도를 획득하기 위해 특징점이 추출된 영역에 대해서는 추정된 초기 변이 값을 이웃 픽셀과의 색 유사도를 고려하여 전파시키고 특징 점이 추출되지 않은 영역에 대해서는 이진 윈도우(Binary window)를 활용한 영역기반 변이추정 알고리듬[1]을 이용하여 변이 값을 추정한다. 이를 통해, 제안 알고리듬은 특징 기반 알고리듬에서 발생할 수 있는 보간법 문제를 해결함과 동시에 신뢰도가 높은 초기 변이지도를 사용함으로써, 영역 기반 알고리듬의 정합 오차를 줄여 신뢰도 높은 변이지도를 생생할 수 있다. 실험 결과 추정된 초기 변이지도는 ground truth와 비교 시 약 99%이상의 정확도를 보이며, 특징 점이 추출된 영역에서 기존의 영역기반 알고리듬보다 더 정확한 변이 값이 추정되었음을 확인하였다.

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비선형모형분석을 위한 탐색적 자료분석

  • Jang, Dae-Heung
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.25-28
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    • 2002
  • 비선형모형분석의 초기 단계에서 초기값(starting value, initial parameter value)를 결정하는 문제는 비선형모형의 모수추정을 위한 반복기법의 수렴속도나 국소값(local minimum)문제에 영향을 주게 된다. 본 논문을 통하여 탐색적 자료분석이 초기값를 결정하는 데 도움을 줄 수 있음을 보이고자 한다.

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An Efficient Method to Combine PatchMatch-Based and Segmentation-Based Dense Depth Maps (패치매치 기반 및 분할 기반 조밀 깊이지도의 효율적인 결합 방법)

  • Hanshin Lim;Jeongil Seo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.161-163
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    • 2022
  • 본 논문에서는 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 효율적인 결합을 통해 기존의 패치매치 기반의 방법들이 낮은 깊이값 추정 정확도를 보인 영역들인 텍스처가 부족한 영역과 기존의 분할 기반 방법들이 깊이값 추정에 한계를 보인 세밀한 영역에서의 깊이값 추정 정확도를 동시에 높이고 고품질의 조밀 깊이지도를 얻는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제안한 방법에서는 신뢰지도를 바탕으로 패치매치 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도와 분할 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도의 초기 결합 깊이지도 및 초기 결합 노말지도를 생성한다. 이후 각 픽셀에서 원래 픽셀과 주변 픽셀에서의 깊이값, 노말값들로 업데이트를 위한 후보들을 만든다. 이후 각각의 후보들에 대해서 깊이값, 노말값, 컬러값들을 바탕으로 비용을 계산한다. 이후 가장 최적의 비용을 가지는 후보값으로 각 픽셀의 깊이값과 노말값을 업데이트한다. 이를 통해 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 장점을 합친 결합 조밀 깊이지도를 생성한다.

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Enhancement of calculation time and accuracy in MEG inverse problem using simplex method (Simplex method를 이용한 역문제의 계산시간과 정확도 향상)

  • Kim, Byeong-Jun;An, Kwang-Ok;Lee, Cha-Ny;Koh, Yu-Ri;Jung, Hyun-Kyo
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2006.07d
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    • pp.2179-2180
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    • 2006
  • 뇌자도 신호원 추정에서, 심플렉스 알고리즘은 비교적 간단하고 도함수가 필요하지 않기 때문에 널리 사용된다. 그러나, 심플렉스 알고리즘은 초기 값에 매우 민감하다. 그래서, 본 논문에서는 효과적으로 초기 값을 선택하는 방법을 제안하였다. 해석영역을 여러 구획으로 나눈 후 각 구획의 중심점에서 목적 함수를 계산하여 가장 좋은 간을 갖는 점을 초기 값으로 정하였다. 선택된 초기 값으로 신호원을 추정하였으며 구획의 수가 증가함에 따른 정확도 향상과 계산 시간을 평가하였다.

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Estimation of the case fatality ratio of MERS epidemics using information on patients' severity condition (환자 상태 정보를 활용한 메르스 치사율 추정법)

  • Hwang, Seonyeong;Oh, Changhyuck
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.27 no.3
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    • pp.599-607
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    • 2016
  • The first patient of Middle East respiratory syndrome caused by a novel coronavirus infection in Korea was confirmed on May 20, 2015. After that, MERS spread over the country. In recent years, patients of MERS have been found around the Arabian Peninsula and the case fatality ratio of MERS in those area was been reported to range from 30 to 40%. In this paper, we estimate the case fatality ratio of MERS of Korea using data of 186 infections until December 1, 2015. In this study we propose a novel estimator of the case fatality ratio using information of the patients severity condition as well as records on the days of confirmation and death or recovery of the patient. By using publicly available data of the Department of Health and Human Services Centers for Disease Control, we evaluate a performance of the estimator and demonstrate a stability of the estimator from the early stage of the epidemic.

Remaining Useful Life Estimation of Li-ion Battery for Energy Storage System Using Markov Chain Monte Carlo Method (마코프체인 몬테카를로 방법을 이용한 에너지 저장 장치용 배터리의 잔존 수명 추정)

  • Kim, Dongjin;Kim, Seok Goo;Choi, Jooho;Song, Hwa Seob;Park, Sang Hui;Lee, Jaewook
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.40 no.10
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    • pp.895-900
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    • 2016
  • Remaining useful life (RUL) estimation of the Li-ion battery has gained great interest because it is necessary for quality assurance, operation planning, and determination of the exchange period. This paper presents the RUL estimation of an Li-ion battery for an energy storage system using exponential function for the degradation model and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approach for parameter estimation. The MCMC approach is dependent upon information such as model initial parameters and input setting parameters which highly affect the estimation result. To overcome this difficulty, this paper offers a guideline for model initial parameters based on the regression result, and MCMC input parameters derived by comparisons with a thorough search of theoretical results.

Automatic Calibration of Variable Roughness Coefficients of the FLDWAV Model (FLDWAV 모형의 가변 조도계수 자동추정에 관한 연구)

  • Kim, Jin-Soo;Jun, Kyung-Soo;Lee, Kil-Seong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.314-318
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    • 2005
  • 잠실 및 신곡 수중보의 영향을 모의할 수 있도록 개선된 FLDWAV 모형을 한강 하류부의 하천구간에 적용하여 모형의 보정을 수행하였다. FLDWAV 모형에 포함된 자동추정 기법을 적용하여 부분 선형함수 가변 조도계수 모형의 매개변수를 추정하였다 팔당대교부터 전류까지의 하천구간을 3개 구간으로 구분하고, 유량 등급별 조도계수의 초기 가정치를 변화시켜 가며 각 경우에 대하여 홍수사상별로 매개변수 추정을 수행하였다. 최소유량(영) 등급 및 최대유량 등급에 대한 조도계수 추정치들은 초기 가정 값에 민감하여 초기치가 최종 추정치로 종료되는 경우가 다수 발생하였다. 대부분의 홍수사상에 대하여 추정 매개변수를 사용한 계산수위와 관측수위의 편차 합은 영에 근접하나, RMS 오차는 다양한 값들을 나타내었다. 양의 오차들과 음의 오차들이 서로 상쇄됨으로써 편차가 영에 근접하게 되는 경우가 빈번히 발생하였으며, 이는 편차 합을 최소화하는 목적함수를 만족시키는 최적해가 유일하지 않음을 의미한다.

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