• 제목/요약/키워드: 최대 우도

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일반화 공간변조를 위한 저복잡도 강인 최대 우도 신호 검파 (Low-Complexity Robust ML Signal Detection for Generalized Spatial Modulation)

  • 김정한;윤태선;오세훈;이경천
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.516-522
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    • 2017
  • 본 논문에서는 다중 안테나 구조 중 일부 송신 안테나만 활성화하고 활성 안테나의 인덱스를 통해 정보를 전송하는 일반화 공간변조(Generalized Spatial Modulation)시스템을 위한 최대우도 신호 검파 방법을 제안한다. 제안 최대 우도 수신기는 기존의 채널 정보 오차에 강인한 최대 우도 수신기와 비교하여 공분산 행렬을 추정할 때 후보 해 집합을 확률적으로 추출하여 공분산 행렬을 추정함으로써 시스템 복잡도를 크게 줄이도록 한다. 모의 실험을 통해 제안 최대 우도 수신기가 기존의 채널 정보 오차를 고려하지 않는 수신기보다 높은 수신 성능을 가지며, 기존 강인 최대우도 수신기와 비교하여 동일한 비트 오류율 성능을 가지면서도 큰 폭으로 계산 복잡도를 낮춤을 확인하였다.

변량추출비 관리도에서 이상원인 발생 시점의 추정

  • 이재헌;박창순
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.85-90
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    • 2003
  • 이 논문에서는 Samuel, Pignatiello와 Calvin(1998)이 제안한 ${\overline{X}}$ 관리도에서 이상원인 발생시점에 대한 최대우도추정량에 기초하여 변량표본크기(VSS) ${\overline{X}}$ 관리도를 수행하는 경우에 사용할 수 있는 최대우도추정량을 제안한다. 또한 제안된 최대우도추정량을 이용하여 이상원인 발생 시점에 대한 신뢰구간을 설정하였다.

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다중 목표물 추정을 위한 최대 우도 방법에 대한 연구 (A Study on Maximum Likelihood Method for Multi Target Estimation)

  • 이민수
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.165-170
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    • 2013
  • 공간상에서 원하는 목표물의 도래 방향 추정은 수신 안테나에 입사하는 신호의 입사 방향을 찾는 것이다. 본 논문에서는 최대 우도 추정 방법을 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정하였다. 도래 방향 추정방법은 최대 우도 방법에서 수신 신호 한계점 이상의 신호에 특이 값 분해를 적용하여 최대 우도 추정의 첨예도를 계산하여 원하는 목표물을 추정하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 방법의 성능을 기존 방법과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 고유치 전개를 하지 않기 때문에 처리시간 단축에서 효과적이고 원하는 목표물의 방향을 정확히 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 목표물 추정에서 기존 방법보다 우수함을 나타내었다.

단계별로 얻어진 이차원 분할표의 모수 추정을 위한 정확최대우도추정법과 단계별추출추정법의 비교 (Comparison of Step-Wise and Exact Maximum Likelihood Estimations on Cell Probabilities of Contingency Table)

  • 이상은;강기훈;정석오;신기일
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제17권1호
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    • pp.67-77
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    • 2010
  • 단계별로 얻어진 $I{\times}J$ 이차원 범주형 자료에서 분할표 일부의 칸에서 도수가 붕괴(collapse)된 상태로 조사가 이루어진 것을 단계별추출(step-wise sampling)이라 한다. 단계별추출로 얻어진 자료를 분석할 경우 단계별추출법을 사용하여 분석하면 분석의 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단계별추출법 중에서 최대우도추정법을 이용하여 얻어진 정확최대우도추정량(exact maximum likelihood estimator)과 단계별추출최대우도추정량을 연구하였다. 또한 MSE와 편향(bias)을 기준으로 모의실험을 통하여 두 추정법을 비교하였다.

로지스틱 임의선형 혼합모형의 최대우도 추정법 (Maximum likelihood estimation of Logistic random effects model)

  • 김민아;경민정
    • 응용통계연구
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    • 제30권6호
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    • pp.957-981
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    • 2017
  • 관측되지 않는 효과 또는 고정효과로 설명할 수 없는 분산 구조가 포함되어 정확한 모수 추정이 어려운 경우 체계적인 분석을 위해 일반화 선형 모형은 임의효과가 포함된 일반화 선형 혼합 모형으로 확장되었다. 본 연구에서는 일반화 선형 모형 중에서도 이분적인 반응변수를 다루는 로지스틱 회귀모형에 임의효과를 포함한 최대 우도 추정 방법을 설명한다. 그중에서도 라플라스 근사법, 가우스-에르미트 구적법, 적응 가우스-에르미트 구적법 그리고 유사가능도 우도에 대한 최대우도 추정법을 자세히 알아본다. 또한 제안한 방법을 사용하여 한국 복지 패널 데이터에서 정신건강과 생활만족도가 자원봉사활동에 미치는 영향에 대해 분석한다.

최대 우도 등화기를 적용한 협력통신 시스템의 간섭 제거 성능 (Performance of Interference Cancellation for Cooperative Communication Systems with Maximum Likelihood Equalizer)

  • 김주찬;김진영
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.7-12
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    • 2010
  • 본 논문에서는 최대 우도 (ML: maximum likelihood) 등화기를 적용한 협력통신 시스템의 성능을 분석하고 모의실험 하였다. 무선통신 시스템에서 통신 커버리지를 확장하기 위해서 다수의 중계기를 이용한 협력통신 개념이 적용된다. 중계기와 사용자 단말기는 모두 이동할 수 있는 것으로 가정한다. 따라서 두 개 이상의 중계기의 커버리지가 서로 겹칠 수 있다. 만약 원하는 신호와 간섭 신호가 동일 채널을 통해 전송되고 커버리지가 중복된 부분에 하나의 수신 단말이 존재한다면, 간섭신호로 인해 수신기의 성능은 열화된다. 따라서 본 논문에서는 통신 시스템의 성능을 향상시키고 간섭 신호의 영향을 제거하기 위해 최대 우도 등화기를 적용하였다. 협력통신 시스템의 성능은 비트 오류율 측면에서 평가되었다. 실험 결과로부터 최대 우도 수신기는 복잡도가 높지만 간섭 제거 성능이 우수한 것을 확인하였다.

페널티 적용 최대 우도 평가를 통한 기저 스크리닝 기반 크리깅 모델 개선 (Improvement of Basis-Screening-Based Dynamic Kriging Model Using Penalized Maximum Likelihood Estimation)

  • 김민근;김재승;한정우;이근호
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제36권6호
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    • pp.391-398
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    • 2023
  • 본 논문에서는 기저 스크리닝 기반 크리깅 모델(BSKM: Basis Screening based Kriging Model) 생성의 정확도를 높이기 위해 페널티를 적용한 최대 우도 평가 방법(PMLE : Penalized Maximum Likelihood Estimation)에 대해서 소개한다. BSKM에서 사용하는 기저함수의 최대 차수와 종류는 그 중요도에 따라서 결정하게 되며, 이때 중요도의 지표는 기저함수에 대한 교차 검증 오차(CVE : Cross Validation Error)로 택한다. 크리깅 모델(KM : Kriging Model) 구성시 최적의 기저함수 조합은 우선 최대 기저함수 차수를 선택하고 개별 기저함수의 중요도를 평가를 하게 된다. 최적 기저함수 조합은 크리깅 모델의 CVE가 최소가 될 때까지 개별 기저함수의 중요도가 높은 순으로 기저함수를 하나씩 추가하며 찾는다. 이 과정에서 KM은 반복적으로 생성해야 하며, 동시에 데이터 사이의 상관관계를 나타내는 하이퍼 매개변수(Hyper-parameters)도 최대 우도 평가방법을 통해 계산하여야 한다. 하이퍼 매개변수의 값에 따라 선택되는 최적의 기저함수 조합이 달라지기 때문에 KM의 정확도에 막대한 영향을 미치게 된다. 정확한 하이퍼 매개변수를 계산하기 위해서 PMLE 방법을 적용하였으며, Branin-Hoo 함수 문제에 적용하여 BSKM 의 정확성이 개선될 수 있음을 확인하였다.

K-NN과 최대 우도 추정법을 결합한 소프트웨어 프로젝트 수치 데이터용 결측값 대치법 (A Missing Data Imputation by Combining K Nearest Neighbor with Maximum Likelihood Estimation for Numerical Software Project Data)

  • 이동호;윤경아;배두환
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제36권4호
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    • pp.273-282
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    • 2009
  • 소프트웨어 프로젝트 데이터를 이용한 각종 분석 예측 모델 생성시 직면하는 문제 중 하나는 데이터에 포함된 결측값이며 이에 대한 효과적인 방안은 결측값 대치 법이다. 대표적인 결측값 대치법인 K 최근접 이웃 대치법은 대치과정에서 결측값을 포함하는 인스턴스의 관측정보를 활용하지 못한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 K 최근접 이웃 대치법과 최대 우도 추정법을 결합한 새로운 소프트웨어 프로젝트 수치 데이터용 결측값 대치법을 제안한다. 또한 결측값 대치법의 정확도를 비교하기 위한 새로운 측도를 함께 제안한다.

인공신경망 모형을 이용한 영상자료의 토지피복분류 (Land Cover Classification of Image Data Using Artificial Neural Networks)

  • 강문성;박승우;윤광식
    • 농촌계획
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    • 제12권1호
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    • pp.75-83
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    • 2006
  • 본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.

범주형 자료분석을 위한 최대절사우도추정 (Maximum Trimmed Likelihood Estimator for Categorical Data Analysis)

  • 최현집
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제16권2호
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    • pp.229-238
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    • 2009
  • 범주형 자료분석을 위해 고려할 수 있는 모형들은 일반적으로 최우추정에 의하여 적합이 이루어지므로 이상값에 쉽게 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서는 분할표 자료에 포함된 이상칸(outlying cell)에 영향을 받지 않는 최대 절삭우도 추정 값(maximum trimmed likelihood estimates)을 얻기 위한 추정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 우도에 의존하여 분할표에 포함된 칸을 제거해나가며 절사우도의 최대값을 찾기 때문에 완전탐색(complete enumeration)에 비해 계산의 양이 매우 적다. 따라서 일반적인 다차원 분할표 자료분석을 위해 쉽게 적용될 수 있다. 실제 자료분석 예를 통해 제안된 추정방법을 설명하였으며, 모의실험을 통해 문제점과 특징을 토론하였다.