• 자동차안전학회지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.123-128
• /
• 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.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제27권4호
• /
• pp.459-469
• /
• 1998

Balanced half sample method is a simple variance estimation method for complex sampling designs. Since it is simple and flexible, it has been widely used in large scale sample surveys. However, the usual BHS method overestimate the true variance in without replacement sampling and two-stage cluster sampling. Focusing on this point , we proposed an unbiased BHS variance estimator in a stratified two-stage cluster sampling and then described an implementation method of the proposed estimator. Finally, partially BHS design is explained as a tool of reducing the number of replications of the proposed estimator.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제35권8B호
• /
• pp.1211-1216
• /
• 2010

임베디드 SW는 제품 내장형 SW라는 특징으로 인해 임베디드 SW를 탑재한 제품의 시장 규모가 아닌 임베디드 SW 만의 시장을 명확히 파악한 자료는 거의 없다. 본 논문에서는 임베디드 SW만의 시장규모를 최대한 정확히 알아내기 위해 생산액 규모를 추정하는 방법을 사용하였다. 임베디드 SW 시장규모 추정에 적합한 산업분류체계를 도출하였고 이에 따른 산업 분류별 시장 규모를 추정하였다. 또한, 임베디드 SW의 산업 분류별 비중을 산출하고 최종적으로 임베디드 S/W의 시장 규모를 추정하였다. 임베디드 산업 분류별 SW의 시장 규모를 추정한 결과 산업자동화, 군사, 항공, 우주, 사무자동화 순으로 추정되었고, 임베디드 SW의 부가가치는 약 27조로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제22권6호
• /
• pp.625-637
• /
• 2015

We develop a Bayesian clustering procedure based on a Dirichlet process prior with cluster specific random effects. Gibbs sampling of a normal mixture of linear mixed regressions with a Dirichlet process was implemented to calculate posterior probabilities when the number of clusters was unknown. Our approach (unlike its counterparts) provides simultaneous partitioning and parameter estimation with the computation of the classification probabilities. A Monte Carlo study of curve estimation results showed that the model was useful for function estimation. We find that the proposed Dirichlet process mixture model with cluster specific random effects detects clusters sensitively by combining vague edges into different clusters. Examples are given to show how these models perform on real data.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
• /
• pp.303-304
• /
• 2008

For the state estimation problem, the weighted least squares (WLS) method and the fast decoupled method are widely used at present. However, these algorithms can converge to local optimal solutions. Recently, modern heuristic optimization methods such as Particle Swarm Optimization (PSO) have been introduced to overcome the disadvantage of the classical optimization problem. However, heuristic optimization methods based on populations require a lengthy computing time to find an optimal solution. In this paper, we used PSO to search for the optimal solution of state estimation in power systems. To overcome the shortcoming of heuristic optimization methods, we proposed parallel processing of the PSO algorithm based on the PC cluster system. the proposed approach was tested with the IEEE-118 bus systems. From the simulation results, we found that the parallel PSO based on the PC cluster system can be applicable for power system state estimation.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제44권3호
• /
• pp.18-25
• /
• 2007

센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 계산 능력, 제한된 양의 에너지, 제한된 기억 능력을 지닌다. 이에 따라 센서 네트워크 설계 시 가장 중요하게 고려할 사항은 에너지 효율성이다. 어떻게 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시킬 것인가는 최근 널리 논의되고 있는 사항인데, 에너지 소모, 규모 가변성 및 부하의 분배 측면에서 가장 효율적인 접근 방법 중 하나는 클러스터링 기법이다. 이 기법에서는 클러스터 헤드라 불리는 데이터를 모아 목적지로 보내는 역할의 노드를 주기적으로 변경할 필요가 있는데, 그 이유는 저에너지 소모 및 부하의 분배를 위해서이다. 이 논문에서는 에너지에 기반한 클러스터 헤드 선정 기법과 에너지 소모를 줄이는 위치 예상에 기반한 클러스터 이주 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 네트워크의 수명 측면에서 기존 기법에 비해 약 3배 가량 개선됨을 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제6권1호
• /
• pp.107-116
• /
• 1999

We propose a sample design which minimize Bayes risk for cluster smpling in sampling inspection. We treat a pilot sample and an additional sample size as random variable. In addition we compute an appropriate cluster size for handling over-dispersion.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제15권10호
• /
• pp.996-1004
• /
• 2004

1차원 클러스터 기반의 시퀀스 등화기(1-D CBSE)는 시퀀스 등화기(MLSE)가 갖는 계산상의 복잡성을 효율적으로 해결하고 비선형 채널에서의 뛰어난 성능 개선을 가져온다. 본 논문에서는 다중 경로 페이딩 채널 추정에 대응하는 1-D CBSE의 클러스터 중심을 추정하기 위한 향상된 훈련 시퀀스 구성 기법을 제안하였다. 새로이 제안된 등화기는 기존의 방식에서 갖는 문제점을 해결하고, 보다 짧은 길이의 훈련 시퀀스를 이용함으로써 대역폭 효율을 증대시키는 향상된 결과를 가져왔다. 제안된 알고리즘의 우수성은, 기존의 방법과 제안된 최적의 훈련시퀀스를 적용한 1-D클러스터 기반의 새로운 중심 추정을 통한 방법을 비교를 통하여 보였다. 특히, 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 심볼 에러율(SER)에 기반을 둔 비교 분석을 통하여 살펴보았다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제31권3C
• /
• pp.279-285
• /
• 2006

초광대역 무선 통신에서 불규칙 각도 퍼짐이 발생하는 초광대역 옥내 환경에 적합한 새로운 신호 모형을 제안하고 군집된 초광대역 신호의 도착 방향(AOA)을 추정한다. 제안된 모형에 적합한 부공간 추정기법을 적용하여 수신된 초광대역 군집 신호의 신호 도착 방향과 퍼짐모수의 추정치를 얻는다. 제안된 모형과 추정기법은 컴퓨터 모의실험으로 검증되며 추정 오차의 성능도 분석한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제14권4호
• /
• pp.215-221
• /
• 2016

We consider a design of a combined quantizer and estimator for distributed systems wherein each node quantizes its measurement without any communication among the nodes and transmits it to a fusion node for estimation. Noting that the quantization partitions minimizing the estimation error are not independently encoded at nodes, we focus on the parameter regions created by the partitions and propose a cluster-based quantization algorithm that iteratively finds a given number of clusters of parameter regions with each region being closer to the corresponding codeword than to the other codewords. We introduce a new metric to determine the distance between codewords and parameter regions. We also discuss that the fusion node can perform an efficient estimation by finding the intersection of the clusters sent from the nodes. We demonstrate through experiments that the proposed design achieves a significant performance gain with a low complexity as compared to the previous designs.