• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제36권1호
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• pp.57-76
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• 2007

Kriging is a nonparametric regression method used in geostatistics for estimating curves and surfaces for spatial data. It may come as a surprise that the Kriging estimator, normally derived as the best linear unbiased estimator, is also the solution of a particular variational problem. Thus, Kriging estimators can also be interpreted as generalized smoothing splines where the roughness penalty is determined by the covariance function of a spatial process. We build off the early work by Silverman (1982, 1984) and the analysis by Cox (1983, 1984), Messer (1991), Messer and Goldstein (1993) and others and develop an equivalent kernel interpretation of geostatistical estimators. Given this connection we show how a given covariance function influences the bias and variance of the Kriging estimate as well as the mean squared prediction error. Some specific asymptotic results are given in one dimension for Matern covariances that have as their limit cubic smoothing splines.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.1005-1006
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• 2006

This paper proposes a method of position estimating through compensating the autonomous mobile robot's noise. Proposed method is that estimated position error by modified Kalman filter method using neural network. We use a neural network for measurement noise covariance and system noise covariance. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we performed experiments for position estimation. The results show that convergence and position error is reduced than the Kalman filter method.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권1호
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• pp.74-79
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• 2012

위상배열레이더를 이용한 추적의 성능을 지수화하기 위해서 각도예측 오차공분산행렬의 함수를 이용한 정량화 방법에 대해 검토하였다. 특히, 이 오차공분산행렬의 함수로 최대고유값과 대각합을 이용하여 정량화하는 경우에 대해 안테나 빔조향 손실을 반영한 표적탐지확률을 기준으로 정량화의 일관성을 수치실험을 통해 검토하였다. 이를 통해 추적성능을 표적탐지확률로 기준하는 경우, 대각합이 최대고유값 보다 더 일관성을 갖는 정량화 함수임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.361-368
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• 2015

본 논문은 실내 환경에서 이동로봇의 위치추정을 위해 무향 칼만 필터(UKF, Unscented Kalman Filter)를 적용하는 방법을 기술한다. 위치 추정을 위해 적용한 무향 칼만 필터 방법은 측정 거리에 따라 오차 공분산 값을 조절하는 새로운 측정 불확실성 모델을 제안한다. 또한 이 방법은 속도정보의 불확실성 및 측정 불확실성에 관한 오차 공분산 행렬의 비 대각 성분을 '0'이 아닌 값으로 설정한다. 이 방법은 100*40m 의 실내 작업환경에서 외수용성 센서로서 레이저영역측정기(Laser range finder)를 가진 차륜형 이동로봇을 이용한 실험을 통하여 평가한다. 이 실험에서는 적응적 불확실성 모델을 사용하지 않는 보통의 방법과 제안된 방법의 추정성능을 비교한다. 또한 이 실험은 오차 공분산의 비 대각성분을 '0'이 아닌 값으로 설정하여 추정 성능이 개선되는 것을 확인한다. 이 논문은 이동로봇의 위치추정을 위한 실용적인 UKF 방법을 구현하고 그 성능을 평가 하는 것을 주요 내용으로 한다.

• 한국음향학회지
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• 제35권5호
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• pp.395-402
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• 2016

본 논문에서는 음향벡터 선배열 센서 기반에서의 광대역 적응빔형성기법을 다룬다. 적응 빔형성을 위하여 안정적인 공분산행렬추정은 매우 중요한 문제이다. 기존의 코히어런트 신호부공간기반의 적응 빔형성기법은 초점조정행렬(focusing matrix) 추정으로 인해 방위각 추정에 오차가 발생하며 또한 공분산행렬 추정을 위하여 많은 데이터 단편을 필요로 한다. 방위각 추정오차 및 공분산 행렬 추정시 필요한 데이터 단편의 수 문제를 완화하기 위하여 음압센서 선배열에 적용된 조향공분산 행렬 기법을 음향벡터 선배열 센서에 확장하여 적용한다. 그리고 부배열 기법을 통하여 공분산행렬의 차원을 줄임으로써 적은 수의 데이터 단편으로 안정적인 공분산행렬 추정이 가능하고 방위각 추정성능을 향상시킨다. 모의 실험을 통하여 기존의 코히어런트 신호 부공간 전처리 기반 광대역 빔형성기법과 제안한 기법의 방위각 추정 성능을 분석한다.

• 한국측량학회지
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• 제34권1호
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• pp.91-98
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• 2016

지구통계학적인 공간분석의 대표적인 방법인 크리깅(kriging)을 적용하기 위해서는 두 관측점 사이의 거리에 기반한 상관성을 나타내는 공간상관함수의 추정이 우선적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 다양한 크리깅에 적용할 수 있는 대표적인 상관함수인 semi-variogram, homeogram, covariance function에 대하여 국가지오이드 모델을 기반으로 추정하였다. 경위도 각각 2°의 대상지역 내 통합기준점의 지오이드고를 이용하였으며, 선형모델을 이용하여 공간적인 편향성을 제거하였다. 전체 100개의 샘플 포인트에 대해서 중복되지 않은 두 점 간의 거리를 기준으로 구간을 나누고, 각 함수에 대한 경험적인 값을 계산하였다. 공간상관함수의 경험적인 값은 각각 두 개의 모델에 최소제곱조정 방법으로 피팅한 결과 semi-variogram의 wave 모델 적합도가 가장 높았으며, homeogram과 covariance function은 exponential 모델이 상대적으로 좋은 피팅 결과를 보였다. 본 연구에서 결정한 공간상관함수는 추후 다양한 크리깅 방법을 통해 임의 지점에서의 예측값에 대한 정확도 검증과 이에 대한 평균제곱예측오차(Mean Squared Prediction Error, MSPE)를 계산함으로써 각 함수의 활용성에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1348-1351
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• 1997

The federated Kaman filter(FKF) is being widely used in many multisensor navigatiion systems. It is know that the FKF has advantages of simplicity and fault-tolerance over other decentralized filter techniques. In this paper, optimal and suboptimal FKF configuratiions are mentioned and a covariance analysis technique for the suboptimal FKF is newly presented. The suboptimal FKF configuration, known as No-reset(NR) mode, has better fault tolerance capability than the optimal FKF coniguratioin. In the suggested technique, a suboptimal fusion process of FKF is considered a swell as suboptimal gains of local filters. An upper boun of error covariance for suboptimal FKF is derived. Also, it is mathematically shown that this bound is smaller thanexisting bound in the literatrue. A vehicle-navigaion system is designed using the FKF. In thissystem, a map constraing equation is introduced and used as a measurement equatioin of Kalman filter. Performance analysis is done by the suggested covariance analysis techniques.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제55권
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• pp.93-102
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• 2005

In this paper, sub-stream based eigenvoice method is proposed to overcome the weak points of conventional eigenvoice and dimensional eigenvoice. In the proposed method, sub-streams are automatically constructed by the statistical clustering analysis that uses the correlation information between dimensions. To obtain the reliable distance matrix from covariance matrix for dividing into optimal sub-streams, MAP adaptation technique is employed to the covariance matrix of training data and the sample covariance of adaptation data. According to our experiments, the proposed method shows $41\%$ error rate reduction when the number of adaptation data is 50.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제17권1호
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• pp.13-17
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• 2016

The ampere-hour integral method and the open circuit voltage method are integrated via the extended Kalman filter method so as to overcome insufficiencies of the ampere-hour integral method and the open circuit voltage method for estimating battery SOC. The process noise covariance and the measurement noise covariance of the extended Kalman filter method are simplified based on the Thevenin equivalent circuit model, with a proposed simplified SOC estimating method. Verification of DST experiments indicated that the battery SOC estimating method is simple and feasible, and the estimated SOC error is no larger than 2%.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권4호
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• pp.757-764
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• 2009

In discriminant analysis, we consider a special pattern which contains a block of missing observations. We assume that the two populations are equally likely and the costs of misclassification are equal. In this situation, we consider the bootstrap confidence intervals of the error rate in the circular models when the covariance matrices are equal and not equal.