• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.157-162
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• 2003

Estimates from an EM algorithm are somewhat sensitive to the initial values for the estimates, and it is more likely when the model becomes larger and more complicated. In this article, we examined how the estimates fluctuate during an EM procedure for a recursive model of categorical variables. It is found that the fluctuation takes place mostly during the first half of the procedure and that it can be subdued by applying the Bayesian method of estimation. Both simulation data and real data are used for illustration.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.181-186
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• 2005

Many data sets obtained from surveys or medical trials often include missing observations. When these data sets are analyzed, it is general to use only complete cases. However, it is possible to have big biases or involve inefficiency. In this paper, we consider a method for estimating parameters in logistic linear models involving non-ignorable missing data mechanism. A binomial response and normal exploratory model for the missing data are used. We fit the model using the EM algorithm. The E-step is derived by Metropolis-hastings algorithm to generate a sample for missing data and Monte-carlo technique, and the M-step is by Newton-Raphson to maximize likelihood function. Asymptotic variances of the MLE's are derived and the standard error and estimates of parameters are compared.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권3호
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• pp.333-351
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• 2022

The skew-t distribution is an attractive family of asymmetrical heavy-tailed densities that includes the normal, skew-normal and Student's-t distributions as special cases. In this work, we propose an EM-type algorithm for computing the maximum likelihood estimates for skew-t linear regression models with censored response. In contrast with previous proposals, this algorithm uses analytical expressions at the E-step, as opposed to Monte Carlo simulations. These expressions rely on formulas for the mean and variance of a truncated skew-t distribution, and can be computed using the R library MomTrunc. The standard errors, the prediction of unobserved values of the response and the log-likelihood function are obtained as a by-product. The proposed methodology is illustrated through the analyses of simulated and a real data application on Letter-Name Fluency test in Peruvian students.

• 한국음향학회지
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• 제24권3호
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• pp.141-149
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• 2005

개개인의 음성을 이용한 화자식별에서, 화자 모델을 추정하는데 가우시안 혼합모델이 주로 사용된다. 최대 우도 추정을 갖는 가우시안 혼합모델의 파라미터 추정은 Expectation-Maximisation (EM)을 사용하여 얻을 수 있다. 그러나, EM 알고리즘은 초기값에 상당히 민감하고, 혼합성분의 개수를 미리 알고 있어야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는, EM 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 가우시안 혼합모델을 위한 점진적 ${\cal}k-means$ 알고리즘에 의한 초기값을 갖는 EM 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 혼합성분의 개수를 점진적 ${\cal}k-means$ 방법을 이용하여 한번에 하나씩 혼합성분을 추정하여 최적의 혼합성분이 얻어 질 때까지 이를 반복 수행한다. 하나의 혼합성분이 추가될 때마다, 새로 얻어진 혼합성분과 이전에 구한 혼합성분들간의 상호 관계를 각각 측정한다. 이로부터, 통계적으로 독립인 최적의 혼합성분 개수를 추정할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 임의의 생성 데이터와 실제 음성을 사용하였다. 실험 결과에서, 제안된 방법이 기존의 방법보다 화자 식별 성능이 우수하였으며, 또한 성능을 유지하면서도 계산량 감소의 효과까지 볼 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권2호
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• pp.87-92
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• 2019

본 논문에서는 안정적인 전력공급이 어려운 실제 현장에 적용하기 위해서 PSC 내부 텐던의 긴장력 관리를 위한 저전압 EM센싱기법을 검증하였다. 지난 국내외 PSC 구조물 사고 사례를 볼 수 있듯이, 공용간 구조적 안정성을 확보하기 위해서는 PS텐던의 긴장력 관리가 매우 중요함을 알 수 있었다. 이에 본 논문에서는 EM센서를 통해 탄성-자기이론을 기반한 강자성체의 자기변형과 응력의 관계를 이용하여 전압 크기에 따른 긴장력에 대한 자기이력곡선을 계측하고자 하였다. 이를 위해 이중 원통코일형태의 EM센서를 제작하고 유압식 인장기를 이용한 PS텐던 인장 실험 장비를 구성하였다. 실험은 단계적으로 전압을 감소시켜 긴장력 크기에 따른 자기이력곡선의 변화를 계측하면서 최대/최소 전압값에 대한 계측결과에 따른 투자율의 변화와 긴장력의 관계를 비교 분석하였다. 그 결과, 전압이 감소하여 자기장의 크기가 작아짐에 따라 추정식에 대한 상수는 상이하지만 유사한 형태의 자기이력곡선 투자율의 변화를 확인할 수 있었다. 이를 통해 본 연구에서는 저전압 상태에서 EM센싱기법을 이용한 PSC 내부 텐던에 대한 긴장력 관리가 가능할 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.87-93
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• 2017

이 논문에서는 Swerling III 표적의 radar cross section (RCS)을 추정하기 위한 최대공산 (maximum likelihood (ML)) 추정방식을 제안하고 ML 추정값을 계산하기 위한 수치적 방법에 대해 검토하였다. 특히, ML 추정값을 계산하는 과정에서 expectation maximization (EM) 알고리즘에 바탕한 근사식을 활용하고, Monte Carlo 실험을 통해 이 수치적 방법의 정확도와 계산시간을 비교하여 가장 효율적인 방법을 제시한다. 이 결과는 기존에 제시된 방법의 성능과도 비교하여 제시한다. 나아가 Swerling I 표적의 경우에도 마찬가지로 동일한 방법이 가장 효율적이라는 것도 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제21권1호
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• pp.11-18
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• 2002

본 논문에서는 부가 잡음에 오염된 음성신호에 이득 적응을 가지는 음성인식을 시간 영역에서 다루었다. 잡음은 유색잡음이라고 가정한다. 전화망에서 마찰음 (fricative), 운음 (glides), 유음 (liquds), 그리고 천이영역(transition region)과 같은 음성 신호의 뚜렷한 비정상상태를 극복하기 위해서 NAR-HMM (nonstationary autoregressive HMM)7을 제안하였다. 비정상상태 AR 처리는 M개의 알고 있는 기저 함수 (basis function)의 선형 결합으로 이루어진 다항 함수 (polynomial function)로 나타낼 수 있다. 오염된 신호만을 이용할 수 있을 때, 잡음의 추정 (estimation)문제는 필연적으로 발생한다. 다중 Kalman 필터를 사용함으로써, 잡음모델의 추정과 음성의 이득곡선 (gain contour)을 수행하였다. 제안한방법의 잡음 추정은 오염된 신호로부터 효과적으로 잡음을 제거하여 깨끗한 음성신호를 얻을 수 있었다. 또한 잡음 추정을 하는 일반적인 ARHMM보다 제안한 NAR-HMM이 약 2-3%의 인식성능을 향상시켰다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권3호
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• pp.391-401
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• 2011

본 논문에서는 자료 내의 군집 중에 '부(父) 군집'과 모(母) 군집'이라 부르는 두 군집 사이에, 합성된 평균 분산을 가지는 '합성군집' 즉 '자식 군집'이라 부르는 한 군집이 있을 경우에 주목하여, 그들의 관계를 평균과 분산에 관해 모형화하고 각각의 군집을 식별하는 방법을 제공하였다. 관측치는 정규혼합모형을 따른다고 가정하고, EM 알고리즘을 통해 모형 추정을 시도하였다. 추정 과정에 여러 난제가 있었으나, 근사적 방법으로 비교적 잘 극복할수 있었다. 그리고 수치실험을 통해 제안방법은 성공적으로 주어진 세 군집 즉 '군집족(族)'을 식별할수 있음을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.135-135
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• 2020

우리나라의 기후 자료는 일반적으로 기상청에서 발표하는 종관기상관측(ASOS)과 방재기상관측(AWS), 그리고 북한이 세계기상기구(WMO, World Meteorogical Organization)의 기상통신망(GTS)을 통해 보낸 북한기상관측(NKO)을 사용 할 수 있다. 그러나 이 중 40년 이상의 완전한 관측 자료를 얻을 수 있는 건 ASOS가 유일하지만 공간적인 표현에 한계를 갖고 있다. AWS는 관측소가 많다는 장점이 있지만 관측 기간이 길지 않고 이용 가능한 기간에도 관측이 연속적이지 못한 경우가 많다. NKO는 비록 27개의 관측소가 있지만 많은 데이터가 누락되어 일별 기후자료의 사용에 한계를 갖고 있다. 이러한 미관측 기간이나 관측 자료의 누락은 연속적인 시계열 자료분석을 기반으로 하는 수자원 모델링에 있어서 문제를 야기한다. 본 연구는 1973년부터 2019년까지 47년의 신뢰도 높은 한반도 일일 기후 자료를 구축하기 위해 다양한 방법론을 비교하였다. 추정에 사용한 방법은 총 7개로 EM algorithm for probabilistic principal components (PPCA-EM), Inverse distance weight method (IDWM), Nearest neighbor method (NNM), Multivariate normal copulas (Copula), Elastic net model (Elastic), Ordinary kriging (OK), Regularized principal components with EM algorithm (RPCA-EM)를 살펴보았다. 다양한 형태의 결측치를 가정하여 그 결과값을 비교하였고 이는 Root mean squared error(RMSE), Kling-Gupta efficiency(KGE), Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)를 통해 평가하였다. 최종 선택된 방법론을 통하여 한반도 전역을 그리드 기반의 강수 및 최저온도/최고온도의 일별자료로 생성하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1166-1172
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• 2012

본 논문에서는 상용 EM 시뮬레이션을 이용하여 안테나의 위상 응답 특성인 어레이 매니폴드를 계산하는 방법을 제안하고 실제 측정값과 비교하여 그 유효성을 검증하였다. EM 시뮬레이션을 적용하여 확보된 어레이 매니폴드는 point source에 의한 이상적인 이론값과 비교 시 안테나 자체와 안테나가 장착되는 플랫폼에 의한 영향을 정확히 계산할 수 있으며, 보정시 전계강도가 큰 주변의 FM/TV 등의 방송 신호나 다중 반사에 의한 왜곡 등을 배제시킬 수 있는 장점이 있다. 또한, 방향 탐지 시스템의 성능을 예측하기 위해서 세밀한 간격으로 수신 신호를 시뮬레이션하고 그 중 일부를 어레이 매니폴드로 적용한 후 파라볼릭 추정 방법을 이용하여 대상 신호원의 방향을 예측하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 수신 신호의 SNR이 비교적 낮은 조건에서도 정확하게 측정 결과를 예측할 수 있어 방향 탐지 분야에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.