• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.569-572
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• 1999

In this paper we present a color image segmentation algorithm based on statistical models. A novel deterministic annealing Expectation Maximization(EM) formula is derived to estimate the parameters of the Gaussian Mixture Model(GMM) which represents the multi-colored objects statistically. The experimental results show that the proposed deterministic annealing EM is a global optimal solution for the ML parameter estimation and the image field is segmented efficiently by using the parameter estimates.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.1079-1086
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• 2005

Most discussions of single imputation methods and the EM algorithm concern point estimation of population quantities with missing values. A second concern is how to get standard errors of the point estimates obtained from the filled-in data by single imputation methods and EM algorithm. Now we focus on how to estimate standard errors with incorporating the additional uncertainty due to nonresponse. There are some approaches to account for the additional uncertainty. The general two possible approaches are considered. One is the jackknife method of resampling methods. The other is multiple imputation(MI). These two approaches are reviewed and compared through simulation studies.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.97-98
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• 2008

전력계통이 커지고 복잡해짐에 따라 전력계통의 상태를 정확하게 파악하고 안정하게 운영하는데 EMS의 역할이 더욱 커지고 있다. EMS에서 상태추정은 다른 응용프로그램에 대한 기본 자료를 제공하므로 중요하다. 우리나라는 EMS와 MOS를 이용하여 전력계통을 안정하게 운영하고 있다. 본 논문에서는 EMS와 MOS의 상태추정 알고리즘을 소개하고 차이점을 비교하였다. 또한 상태추정 파라미터 운영현황을 분석하여 이를 바탕으로 앞으로의 개선방향을 제시하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제7권3호
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• pp.165-173
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• 2018

Underwater vehicles use Inertial Navigation System (INS) with high-performance Inertial Measurement Unit (IMU) for high precision navigation. However, when underwater navigation is performed for a long time, the INS error gradually diverges, therefore, an integrated navigation method using auxiliary sensors is used to solve this problem. In terms of underwater vehicles, the vertical axis error is primarily compensated through Vertical Channel Damping (VCD) using a depth gauge, and an integrated navigation filter can be designed to perform horizontal axis error and sensor error correction using a speedometer such as Electromagnetic-Log (EM-Log). However, since EM-Log outputs the forward direction relative speed of the vehicle with respect to the sea and sea current, INS correction filter using this may cause a rather large error. Although it is possible to design proper filters if the exact model of the sea current is known, it is impossible to know the accurate model in reality. Therefore, this study proposes an INS/EM-Log integrated navigation filter with the function to estimate sea current using an Interacting Multiple Model (IMM) filters, and the performance of this filter is analyzed through a simulation performed in various environments.

• 로봇학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.156-162
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• 2016

For the underwater localization, acoustic sensor systems are widely used due to greater penetration properties of acoustic signals in underwater environments. On the other hand, the good penetration property causes multipath and interference effects in structured environment too. To overcome this demerit, a localization method using the attenuation of electro-magnetic(EM) waves was proposed in several literatures, in which distance estimation and 2D-localization experiments show remarkable results. However, in 3D-localization application, the estimation difficulties increase due to the nonuniform (doughnut like) radiation pattern of an omni-directional antenna related to the depth direction. For solving this problem, we added a depth sensor for improving underwater 3D-localization with the EM wave method. A micro scale pressure sensor is located in the mobile node antenna, and the depth data from the pressure sensor is calibrated by the curve fitting algorithm. We adapted the depth(z) data to 3D EM wave pattern model for the error reduction of the localization. Finally, some experiments were executed for 3D localization with the fast calculation and less errors.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제28권6호
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• pp.691-697
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• 2015

본 논문에서는 PSC 거더 내부 긴장재의 Prestress 변화를 계측하고, 그 손실을 관리하기 위하여 PSC 거더 내부에 매립이 가능한 매립형 EM 센서를 연구 및 제작하였다. 현재까지의 PSC 내부 긴장재의 긴장력 손실관리는 시공 시 설계 긴장력 도입 여부 검증에 머물러 있으며, 시공 후에는 관리가 제대로 이루어지고 있지 않다. 이에 본 논문에서는 강자성체에 자기장이 작용하면 비투자율인 강자성체 고유의 특성이 변화한다는 탄성-자기 이론을 기초로, PSC 거더의 정착구와 쉬스관 외관의 특성을 반영하여 PSC 거더 내부에 매립이 가능한 매립형 EM 센서를 설계하여 제작하였다. 제작 후에는 그 성능을 검증하기 위하여 소형 PSC 거더 모형에 제작된 매립형 EM 센서를 설치한 후 콘크리트를 타설하였다. 양생이 종료된 후 7가닥의 PS 텐던을 삽입한 후 텐던에 200, 710, 1070, 1300kN의 긴장력을 도입하면서 매립형 EM센서를 통해 비투자율의 변화를 계측하였다. 계측 결과 도입한 긴장력이 커질수록 PS 텐던의 비투자율이 낮아지는 변화가 있음을 확인하였으며, 도입 긴장력에 따른 투자율이 도입 긴장력을 충분히 추정할 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 매립형 EM 센서는 PSC 교량 내부로 매립이 가능함을 확인하였으며 매립형 EM 센서를 통한 비투자율 변화 계측을 통하여 PS 텐던의 긴장력 변화를 추정할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권1호
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• pp.255-261
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• 2014

Many studies have estimated a mixture of binomial distributions. This paper considers an extension, a mixture of shifted binomial distributions, and the estimation of the distribution. The range of each component binomial distribution is rst evaluated and then for each possible value of shifted parameters, the EM algorithm is employed to estimate those parameters. From a set of possible value of shifted parameters and corresponding estimated parameters of the distribution, the likelihood of given data is determined. The simulation results verify the performance of the proposed method.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권3호
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• pp.795-804
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• 2003

In this article, a tomography for the estimation of the origin-destination(OD) traffic intensities in dynamic routing network is considered. Vardi(1996)'s approach based on fixed route is not directly applicable to dynamic routing protocols, which arises from the fact that we cannot access the route at every observation time. While it uses link-wise traffics as the observations, the proposed method considers the triple of ingress/outgress/relayed traffics data at each node so that we can transform the problem into a routing-independent tomography. An EM algorithm for implementation and some simulated experiments are provided.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2615-2617
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• 2003

The Kalman filter is a recursive Linear Estimator for the linear dynamic systems(LDS) affected by two different noises called process noise and measurement noise both of which are uncorrelated white. The Expectation Maximization(EM) algorithm is employed in this paper as a preprocessor to reinforce the effectiveness of Kalman estimator. Particularly, we focus on the relation between Kalman filter and EM algorithm in the LDS. In this paper, we propose a new algorithm to improve the performance on the parameter estimation via EM algorithm, which improves the overall process of Kalman filtering. Since Kalman filter algorithm not only needs the system parameters but also is very sensitive the initial state conditions, the initial conditions decided through EM turns out to be very effective. In experiments, the computer simulation results ate provided to demonstrate the superiority of the proposed algorithm.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권11A호
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• pp.1154-1163
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• 2007

OFDM 시스템은 채널 충격 응답보다 긴 길이의 주기적 프리픽스를 사용해야 하므로 주파수 효율이 감소된다. 주기적 프리픽스 사용에 따른 주파수 효율 감소를 막기 위하여 잔재 ISI 제거 기법이 최근에 개발되었다. 본 논문에서는 잔재 ISI 제거 기법을 불충분한 주기적 프리픽스를 갖는 시공간 블록 부호 (STBC) OFDM과 주파수 공간 블록 부호 (SFBC) OFDM 시스템에 적용한다. SFBC OFDM과 달리, STBC OFDM에서는 잔재 ISI 제거 기법의 주기성 복원 과정 뿐만 아니라 꼬리 제거 과정도 반복되어야 함을 확인할 수 있다. 또한, 불충분한 주기적 프리픽스를 사용하는 STBC OFDM 시스템에서의 잔재 ISI 제거 기법을 위한 채널 추정 방법을 제안한다. 제안된 채널 추정 방법은 EM 알고리즘을 이용한 반복적 추정을 특징으로 하고, 잔재 ISI가 제거된 신호를 통해 얻어지는 채널 디코더의 외부 확률 값을 활용한다. 제안된 방법의 성능은 다중 경로 페이딩 환경에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다.