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SVM을 이용한 계절별 호우 상황 예측 기법 (Seasonal Heavy Rain Forecast Using SVMs)

  • 이재동;이성우;김재광;이지형
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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    • pp.324-326
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    • 2012
  • 본 연구에서는 날씨를 나타내는 속성들의 값을 이용하여 현재로부터 6시간 후의 호우/비호우를 예측하기 위한 기법을 연구한다. 본 연구를 통해 호우/비호우 예측을 할 때 각 속성 값들이 호우, 비호우를 나타내는 일기도의 특정 패턴에 영향을 받는지 혹은 계절별로 영향을 받는지를 살펴보았다. 실험을 위하여 20년 누적 일기도를 SVM으로 학습하고 호우와 비호우 각각의 정답 집합을 이용하여 테스트 하였다. 실험 결과 SVM의 호우 예측도는 최대 70% 정도의 정확률을 보였으며 예측에 영향을 주는 것은 특정 패턴보다는 계절에 따른 변화임을 알아내었다.

임의 중단모형에서 최소제곱법을 이용한 와이블분포의 모수 추정 (An Estimation of Parameters in Weibull Distribution Using Least Squares Method under Random Censoring Model)

  • 이우동
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제7권2호
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    • pp.263-272
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    • 1996
  • 임의의 기계에 대한 수명의 분포는 와이블분포를 하는 경우가 흔하다. 그리고 현실적으로 기계의 수명시간을 검정할 때, 시험시간및 여러 환경적인 제약에 의하여 표본으로 주어진 기계의 수명을 모두 관측하기는 어렵다. 그래서, 본 연구에서는 임의 중단모형 하에서 와이블분포의 모수를 최소제곱법(least squares method)을 이용하여 추정하고 기존의 최대우도추정량(maximum likelihood estimates)과 효율성의 측면에서 비교하고자 한다.

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일반화최대우도함수에 의해 추정된 평활모수에 대한 진단 (Diagnostics for Estimated Smoothing Parameter by Generalized Maximum Likelihood Function)

  • 정원태;이인석;정혜정
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제7권2호
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    • pp.257-262
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    • 1996
  • 본 논문은 스플라인 희귀모형에서 평활모수를 추정할 때 사전 작업으로 영향력 진단을 하는 문제를 다룬다. 평활모수의 추정방법으로 일반화최대우도함수법을 사용할 때, 얻어지는 추정 치에 영향을 주는 관측치를 진단하는 측도를 제안하고, 찾아낸 영향력 관측치를 수정하여 올바른 평활모수 추정치를 찾는 방법을 소개한다.

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비행체 탑재 능동 빔 조향 프린트형 야기-우다 안테나 (Active Yagi-Uda Antenna attached Craft on Printing board for Beam Scanning)

  • 서정식;우종명;신헌철
    • 한국전자파학회:학술대회논문집
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    • 한국전자파학회 2003년도 종합학술발표회 논문집 Vol.13 No.1
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    • pp.541-545
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    • 2003
  • 본 논문에서는 하나의 급전소자와 두개의 무급전 소자로 구성된 전 후방 지향성을 가진 비행체 탑재 능동 빔 조향 프린트형 야기-우다 안테나를 설계, 제작하였다. 제작된 안테나는 두개의 무급전 소자에 부착된 칩다이오드의 간단한 스위칭 작용(Open, Short)으로 지향성 다이버시티를 구현하였다. 그리고 모노폴 급전 소자와 두개의 무급전 소자와의 거리를 변화시켜 상호 임피던스의 영향이 고려된 최대 전.후방비를 찾았다. 중심주파수 1.81 GHz에서 모노폴 급전소자와 무급전소자간의 간격이 $0.25{\lambda}$일 때, 26.6 dB의 최대 전.후방비(Open-Short 또는 Short-Open)특성이 나타내었다. 이를 통해 후방에 있는 지상 통제소와 미사일의 비행 방향에 관계없이 교신 가능한 수신 레벨을 유지 할 수 있음을 확인하였다.

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보로노이 공간분류를 활용한 원격 영상 패턴분류 시스템 (Pattern Classification System for Remote Sensing Data using Voronoi Diagram)

  • 백주현;김홍기
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제8B권4호
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    • pp.335-342
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    • 2001
  • 본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.

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ISODATA와 퍼지 C-Means를 이용한 감독 분류의 성능 향상에 관한 연구 (A Study on Improving Performance of Supervised Classifier using ISODATA and Fuzzy C-Means Clustering Method)

  • 전영준;김진일
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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    • pp.79-81
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    • 2003
  • 본 논문에서는 위성영상의 강독 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA와 퍼지 C-Means 클러스터링 기법을 이용한 베이시안 최대우도 분류방법을 제안하였다. 본 연구에서는 ISODATA 클러스터링 기법을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 분석가가 선정한 훈련 데이터를 분할하여 새로운 훈련 데이터를 선정함으로써 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있도록 하였다. 그리고 새롭게 선정된 훈련 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 클러스터링을 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기법의 사전확률로 이용함으로써 위성영상의 감독 분류에 대한 성능을 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 Landset TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.

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최대우도법을 이용한 라이다 포인트군집의 박스특징 추정 (Box Feature Estimation from LiDAR Point Cluster using Maximum Likelihood Method)

  • 김종호;이경수
    • 자동차안전학회지
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    • 제13권4호
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    • pp.123-128
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    • 2021
  • This paper present box feature estimation from LiDAR point cluster using maximum likelihood Method. Previous LiDAR tracking method for autonomous driving shows high accuracy about velocity and heading of point cluster. However, Assuming the average position of a point cluster as the vehicle position has a lower accuracy than ground truth. Therefore, the box feature estimation algorithm to improve position accuracy of autonomous driving perception consists of two procedures. Firstly, proposed algorithm calculates vehicle candidate position based on relative position of point cluster. Secondly, to reflect the features of the point cluster in estimation, the likelihood of the particle scattered around the candidate position is used. The proposed estimation method has been implemented in robot operating system (ROS) environment, and investigated via simulation and actual vehicle test. The test result show that proposed cluster position estimation enhances perception and path planning performance in autonomous driving.