• 제목/요약/키워드: EM 알고리즘

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EMS NETWORK Topology 알고리즘에 대한 연구 (Analysis of EMS NETWORK Topology Algorithm)

  • 유현정;최영민;김민배;김광호;박용조;김성학
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2007년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.69-71
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    • 2007
  • 최근 들어 전력 계통은 점차 복잡해지고 계통의 규모 역시 빠른 속도로 성장하고 있다. 한국전력거래소는 전력계통의 안정적, 경제적 운영을 담당하고 있는 기관으로 '01년 현재의 에너지관리시스템(EMS)를 도입하여 실시간 전력계통에 대한 정확한 판단을 기반으로 전력계통의 안정성과 경제성 확보에 주력하고 있다. EMS의 대표적인 기능은 계통데이터의 수집(SCADA), 자동발전제어(AGC), 계통해석(NA) 등으로 대별되며, 이중 계통해석 기능은 프로그램 규모면에서 가장 큰 부분을 차지하고 있다. 계통해석 기능은 또다시 상태추정(SE), 상정사고분석(CA), 안전도해석(SENH), 고장해석(SCT) 등의 프로그램으로 구성되어 다양한 실시간 계통해석을 수행하게 된다. 전력계통 해석은 먼저 대상계통을 수학적 모델로 정식화하기 전에 계통망의 기하학적 구조를 기술하는 단계가 필요한데 이를 토폴로지 처리라고 하며, 보통 그래프이론인 노트(Node)와 마디(Branch)를 사용하여 전력계통망을 구성하는 요소들의 연결관계를 정의하게 된다. 본고는 이론적 수준을 넘어 EMS의 계통해석 기능에서 실계통을 해석하기 위해 쓰이고 있는 토폴로지 처리의 기본 알고리즘을 분석하여 국내 전력산업 기술 선진화에 기여하고자 한다.

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효율적인 에너지 소비를 위한 그리드 센서 네트워크 라우팅 알고리즘 (Grid Sensor Network Routing Algorithm for Efficient Power Consumption)

  • 김민제;장경식
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.1026-1029
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    • 2009
  • 센서 네트워크는 센서 노드들이 배치된 후 충전이 사실상 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 Modified-CBPER이 CBPER의 데이터 공고 패킷의 공고 범위를 줄여 전송 횟수를 감소함으로서 에너지 소비를 감소시킨 점에 착안하여 추가적으로 데이터 공고 범위를 줄여 에너지 소비 감소를 도모하는 방법을 제안한다. 제안하는 EM-CBPER(Enhanced Modified CBPER)은 데이터 요청을 하고 데이터를 전송하는 과정에서의 에너지 소비는 기존의 알고리즘들에 비해 다소 증가하나 전체 전송량에서 큰 비중을 차지하는 데이터 공고 패킷의 전송 횟수를 줄임으로서 전체적인 에너지 소비를 줄인다.

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겹친라플라스 혼합분포를 통한 첨 다봉형 비대칭 원형자료의 모형화 (Modeling sharply peaked asymmetric multi-modal circular data using wrapped Laplace mixture)

  • 나종화;장영미
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제21권5호
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    • pp.863-871
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    • 2010
  • 지금까지 원형자료의 적합에 대한 연구는 주로 von Mises, 겹친왜정규 분포를 비롯하여 주로 완만한 봉우리를 가지는 대칭 및 비대칭의 경우에 대해 수행되어 왔다. 본 논문에서는 뾰족한 봉우리를 가지며 정점을 중심으로 비대칭의 경향이 심한 첨봉형의 비대칭 원형자료에 대한 적합을 다루었다. 최근 Jammalamadaka와 Kozubowski (2003)가 소개한 겹친라플라스 분포와 그의 혼합분포를 중심으로 단봉형 및 다봉형의 원형자료에 대한 모형화 과정을 다루었다. 특히 혼합분포의 모수추정을 위해 EM 알고리즘을 사용하였으며, 모의실험을 통해 그 정확도를 확인하였다.

이기종 컴퓨터(MOS/EMS)간 데이터 자동변환시스템 개발 (Development of data conversion system between MOS & EMS)

  • 이강재;최봉수;김태언
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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    • pp.1863-1864
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    • 2008
  • 한국전력거래소에서 운영중인 EMS(Energy Management System)와 MOS(Market Operation System) 설비는 각각 Alstom사와 ABB사에 의해 우리나라의 전력계통 특성에 맞게 제작되어 공급된 전력계통과 전력시장의 운영을 자동화한 시스템이다. EMS는 전력계통 감시와 효율적인 운영을 위해 전력계통을 모델링한 데이터를 활용하며, MOS는 실시간 급전계획 수립을 위한 기반자료로 전력계통을 모델링한 데이터를 사용하게 된다. 그러나, 대한민국 전력산업의 핵심인 두 시스템은 시스템 설계 방식 및 DB 구조가 상이하여 전력계통의 신.증설 및 변경 시 동일한 데이터를 양 시스템에 각각 따로 구축, 운영해야하는 실정이다. 이에 따라 DB작업을 위한 자료 준비부터 입력, 수정, 검증 등 모든 과정에 중복된 관리가 이루어지고 있다. 중복 관리는 양 시스템 간 DB의 주요 데이터 특성 및 명칭이 상이하여 일률적인 관리가 어렵고, 시스템별 특성 및 운영노하우가 없이는 인적실수에 의한 입력오류 개연성이 폭넓게 존재하는 등 현 상황에서 피할 수 없는 현실이었다. EMS와 MOS 시스템 중 최소한 개의 시스템을 전면 재구축하지 않으면 해결되지 않을 본 문제를 해소하기 위하여 전력거래소는 특정 시스템에 구축된 데이터를 변환알고리즘을 통해 나머지 하나의 시스템에 자동 구축할 수 있는 시스템을 개발하여 활용하고자 한다. 이것이 바로 EMS에 입력되어 정확성이 검증된 계통데이터를 추출하여 MOS의 데이터 형식으로 변환하고, 변환된 데이터를 MOS시스템에 자동으로 입력할 수 있는 MOS/EMS 데이터 자동변환시스템이다.

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무인주행차량을 위한 비포장 도로추적 (Adaptive and Recursive Tracking of Unpaved Roads)

  • 정홍;구본석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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    • pp.548-550
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    • 1999
  • 무인 주행 차량에 있어서, 포장 또는 비포장 도로의 시각적 추적은 매우 중요한 문제중의 하나이다. 따라서, 비디오 이미지로부터 비포장 도로를 추적할 수 있는 신속한 비젼 알고리즘의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 칼만 필터와 EM(Expectation Maximization) 이론을 이용해 도로를 예측하고 시스템 파라미터를 갱신하는 방법을 제시한다. 시스템 파라미터, 도로 state, 도로 경계선, 그리고 모든 과거 데이터들을 각각 EM 파라미터, hidden data, incomplete data와 complete data로 정의함으로서 도로 state를 예측하고 시스템 파라미터를 추정할 수 있는 시간 회귀적 수식을 유도해 낼 수 있다. 이러한 방법을 이용하여 도로 state는 칼만 필터에 의해 매 프레임마다 예측되며, 시스템 파라미터들은 주기적으로 갱신되는 것이다. 결과적으로 이 방법은 주변환경과 날씨에 많은 영향을 받는 도로의 모양과 특징을 잘 찾아낼 수 있다. 또한 도로의 다음 state를 예측할 수 있는 점을 이용하면 계산량을 줄일 수 있으므로 실시간 구현에 용이하다. 이와 같은 방법으로 우리는 0.1 sec/frame 처리속도를 보장하는 도로추적 시스템을 구현하였다.

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정규분포기반 두각 혼합모형의 순환적 적합을 이용한 군집분석에서의 변수선택 (Variable Selection in Clustering by Recursive Fit of Normal Distribution-based Salient Mixture Model)

  • 김승구
    • 응용통계연구
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    • 제26권5호
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    • pp.821-834
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    • 2013
  • Law 등 (2004)은 군집분석에서 변수선택을 위해 정규분포기반 "두각 혼합모형(salient mixture model)"의 사용을 제안하였다. 본 논문에서는 이 모형의 적합 상의 문제점과 변수선택의 결함을 지적하고 그 대안을 제시한다. 모의자료와 실자료를 바탕으로 제안된 방법이 기존의 방법보다 유용함을 보였다.

하이퍼스펙트럴 영상의 무감독 변화탐지를 위한 SSS 알고리즘과 기대최대화 기법의 적용 (The Application of the Spectral Similarity Scale Algorithm and Expectation-Maximization for Unsupervised Change Detection using Hyperspectral Image)

  • 김용현;김대성;김용일;유기윤
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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    • pp.139-144
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    • 2007
  • Recording data in hundreds of narrow contiguous spectral intervals, hyperspectral images have provided the opportunity to detect small differences in material composition. But a limitation of a hyperspectral image is the signal to noise ratio (SNR) lower than that of a multispectral image. This paper presents the efficiency of Spectral Similarity Scale (SSS) in change detection of hyperspectral image and the experiment was performed with Hyperion data. SSS is an algorithm that objectively quantifies differences between reflectance spectra in both magnitude and direction dimensions. The thresholds for detecting the change area were determined through Expectation-Maximization (EM) algorithm. The experimental result shows that the SSS algorithm and EM algorithm are efficient enough to be applied to the unsupervised change detection of hyperspectral images.

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잡음 환경에서의 음성인식을 위한 PMC 적응에 관한 연구 (A Study on the PMC Adaptation for Speech Recognition under Noisy Conditions)

  • 김현기
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.9-14
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    • 2002
  • 본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식기의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 PMC방법으로 상태 당 가지 수가 많은 모델을 만들 때 발생하는 확률 밀도 분포의 변화를 보상하기 위해 상태 수준에서 조합한 파라미터를 재 추정하여 각 상태에서 가지의 확률 분포의 변화를 적응시키는 방법이다. 상태 당 다수의 가지를 가지는 CDHMM은 제안한 PMC 방법과 조합된다. 또한, EM 알고리즘은 가지 평균의 분산을 줄이기 위하여 모델 평균 파라미터를 적응시키는데 사용한다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 PMC 방법은 기존의PMC 방법보다 더 향상된 성능을 얻을 수 있었다.

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조건부 포아송 및 음이항 분포를 이용한 영-과잉 INGARCH 자료 분석 (Zero-Inflated INGARCH Using Conditional Poisson and Negative Binomial: Data Application)

  • 윤재은;황선영
    • 응용통계연구
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    • 제28권3호
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    • pp.583-592
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    • 2015
  • 영-과잉(zero-inflation) 현상은 최근 계수(count) 시계열 분석의 주요토픽으로 다루어지고 있다. 본 논문에서는 영-과잉 계수 시계열의 변동성을 연구하고 있다. 기존의 정수형 모형인 INGARCH(integer valued GRACH) 모형에 조건부 포아송 및 조건부 음이항 분포를 사용하여 변동성에 영-과잉 현상을 추가하였다. 모수 추정 방법으로 EM알고리즘을 사용하였으며 국내 콜레라 발생건수에 적용시켜 보았다.

2단계 EM 알고리즘을 이용한 공통원인 고장 분석 (Analysis of Common Cause Failure Using Two-Step Expectation and Maximization Algorithm)

  • 백장현;서재영;나만균
    • 한국경영과학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.63-71
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    • 2005
  • In the field of nuclear reactor safety study, common cause failures (CCFs) became significant contributors to system failure probability and core damage frequency in most Probabilistic risk assessments. However, it is hard to estimate the reliability of such a system, because of the dependency of components caused by CCFs. In order to analyze the system, we propose an analytic method that can find the parameters with lack of raw data. This study adopts the shock model in which the failure probability increases as the shock is cumulated. We use two-step Expectation and Maximization (EM) algorithm to find the unknown parameters. In order to verify the analysis result, we perform the simulation under same environment. This approach might be helpful to build the defensive strategy for the CCFs.