• Smart Structures and Systems
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• 제12권2호
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• pp.181-207
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• 2013

In this paper, a statistical reference-free real-time damage detection methodology is proposed for detecting joint and member damage of truss bridge structures. For the statistical damage sensitive index (DSI), wavelet packet decomposition (WPD) in conjunction with the log likelihood ratio was suggested. A sensitivity test for selecting a wavelet packet that is most sensitive to damage level was conducted and determination of the level of decomposition was also described. Advantages of the proposed method for applications to real-time health monitoring systems were demonstrated by using the log likelihood ratios instead of likelihood ratios. A laboratory truss bridge structure instrumented with accelerometers and a shaker was used for experimental verification tests of the proposed methodology. The statistical reference-free real-time damage detection algorithm was successfully implemented and verified by detecting three damage types frequently observed in truss bridge structures - such as loss of bolts, loosening of bolts at multiple locations, sectional loss of members - without reference signals from pristine structure. The DSI based on WPD and the log likelihood ratio showed consistent and reliable results under different damage scenarios.

• 응용통계연구
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• 제6권2호
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• pp.393-399
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• 1993

반응이 두 가지로 나타나는 자료에서 설명변수와 반응변수와의 관계를 연구할 때 많이 사용되는 로지스틱 회귀모형에 대하여 그 모수들을 최우추정법으로 구할 때 추정량의 표준오차는 보통 로그우도함수의 2차도함수에 바탕을 두어 계산하게 된다. 한편 피셔정보량이 로그우도함수의 1차도함수를 제곱한 통계량의 기대값으로도 계산된다는 점에 착안하여 얻어지는 피셔정보량의 추정량도 이와 거의 비슷한 대표본 성질을 갖는 것으로 알려져 있다. 이러한 피셔정보량의 추정량들은 최우추정량을 구할 때의 반복 알고리즘과 깊은 관련을 갖고 있다. 어느 방법이 더 효과적으로 최우추정량을 계산하는 지 평균반복횟수를 비교하고 대표본분산의 추정량으로서 각 방법에서 계산되는 분산의 추정량들을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제20권3호
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• pp.515-530
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• 2007

진단검사에서 민감도와 특이도가 선택편향에 영향을 받을 때, 진단검사의 각층에서의 민감도와 1-특이도의 비로 얻어지는 층화우도비도 편의가 존재하게 된다. 따라서 편의가 있는 층화우도비로 찾아진 최적절사점도 잘못된 값이 된다. 본 연구에서는 Begg과 Greenes (1983)에 의해 제안된 수정 민감도와 특이도를 층화우도비에 적용하여, 선택편향이 수정되는 최적절사점을 찾아보았다. 그리고 선택편향이 최적절사점에 미치는 영향을 선택편향 수정인자를 통해 설명하였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제60호
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• pp.165-180
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• 2006

In this paper, we present several confidence measures (CM) for speech recognition systems to evaluate the reliability of recognition results. We propose heuristic CMs such as mean log-likelihood score, N-best word log-likelihood ratio, likelihood sequence fluctuation and likelihood ratio testing(LRT)-based CMs using several types of anti-models. Furthermore, we propose new algorithms to add weighting terms on phone-level log-likelihood ratio to merge word-level log-likelihood ratios. These weighting terms are computed from the distance between acoustic models and knowledge-based phoneme classifications. LRT-based CMs show better performance than heuristic CMs excessively, and LRT-based CMs using phonetic information show that the relative reduction in equal error rate ranges between $8{\sim}13%$ compared to the baseline LRT-based CMs. We use the support vector machine to fuse several CMs and improve the performance of utterance verification. From our experiments, we know that selection of CMs with low correlation is more effective than CMs with high correlation.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.365-372
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• 2019

본 논문에서는 일반화우도비검정(generalized likelihood ratio test: GLRT)에 있는 모르는 파라미터(표적의 크기, 클러터의 파라미터)를 최대우도추정(maximum likelihood estimation: MLE) 방법 또는 Newton-Raphson method를 통해 추정하는 방법에 대해서 제안하였다. 클러터 환경에서 표적을 탐지할 경우, 실제 환경과 유사하게 클러터의 수식적인 모델을 세우는 것이 중요하다. 이러한 서로 상관된 클러터 모델은 SIRV(Spherically Invariant Random Vector)를 이용하여 생성할 수 있다. 생성된 클러터 모델에 대한 일반화우도비검정 식을 세우고, 추정된 파라미터에 대한 일반화우도비검정의 탐지확률을 모의실험을 통해 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.755-764
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• 2022

본 논문에서는 금융 시계열 변동성 추정을 위한 준-모수(quasi-likelihood) 방법을 다루고 있다. 모형식에서 오차항의 분포를 미지(unknown)로 하여 준-우도 함수를 통한 모수 추정을 하는 경우 이노베이션의 지정을 멱변환을 통해 구성하였다. 고정된 멱변환에 대한 프로파일-정보 행렬을 비교하여 최대값을 제공하는 멱변환을 제안하였다. 이차원 이노베이션으로의 확장을 다루었으며 코로나 펜데믹 기간의 높은 변동성을 보이는 국내 9개 주가 자료 분석을 통해 방법론을 예시하고 있다.

• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.107-120
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• 2022

본 연구는 공공연구기관 연구자 관점에서 창업성공가능성 결정요인의 순효과와 결합효과를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 기존 문헌을 기초로 연구자의 창업성공가능성 결정요인을 검토하고, 창업성공가능성 결정요인간의 개념적인 관계를 설정하였다. 자료수집은 대덕연구 개발특구내 공공연구기관 연구자를 대상으로 설문조사를 통해 이루어졌으며, 총 114개의 자료가 수집되었다. PLS 분석방법은 창업성공가능성 결정요인의 순효과를 분석하기 위해 사용되었고, fsQCA는 창업성공가능성 결정요인의 결합적 효과를 분석하기 위해 사용되었다. PLS 분석결과에서 기술사업화가능성과 창의적 자기효능감은 창업성공가능성에 독립적으로 유의적인 정의 영향을 미치는 것을 발견하였다. 반면, 기술사업화역량, 정보접근성 및 네트워크는 창업성공가능성에 유의적인 영향을 미치지 못한다. 한편, fsQCA결과에서 기술사업화가능성, 기술사업화역량 및 창의적 자기효능감이 높으면 창업성공가능성이 높아지는 결합적 효과를 확인하였다. 특히, 공공연구기관 연구자의 창의적 자기효능감은 창업성공가능성에 영향을 미치는 핵심조건인 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 공공연구기관 연구자의 창업성공가능성 결정요인을 이해하는데 학술적 시사점을 제공한다.

• 한국음향학회지
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• 제21권8호
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• pp.735-743
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• 2002

본 논문에서는 세 가지 문맥독립 화자식별방법을 제안한다. 먼저, 화자 식별시 성도의 특성을 충분히 표현하지 못한 프레임이 포함되지 않도록 하는 프레임선택 (Frame Selection; FS)방법을 제안한다. 이 방법은 각 프레임에서 가장 큰 유사도와 두 번째로 큰 유사도의 차이를 평가하여 중요 프레임을 선택한 후, 선택된 프레임만을 이용하여 유사도를 계산하는 방법이다. 두 번째로 제안하는 복합 (Hyrid)방법은 FS와 가중모델순위 (Weighting Model Rank: WMR)방법을 결합시킨 것으로, FS방법을 이용하여 중요 프레임을 선택한 후, 지수함수 가중치를 이용하여 식별화자를 결정하는 것이다. 마지막으로 제안하는 수정된 가중모델순위 (Modified WMR; MWMR)방법은 식별화자를 결정할 때 유사도의 상대적 위치만을 고려하였던 기존의 U방법과는 달리 유사도와 유사도의 상대적 위치를 함께 고려하는 방법이다. 화자식별 실험결과 제안한 방법들이 기존의 ML 방법보다 향상된 식별률을 보였으며, 복합 방법 및 MWMR방법의 경우에는 WMR방법보다 각각 약 2%와 3%의 향상된 식별률을 나타내어 제안한 방법들의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권6호
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• pp.981-989
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• 2015

최적 ML(Maximum Likelihood) 기법 및 sphere decoding(SD), QRM-MLD(QR decomposition with M-algorithm Maximum Likelihood Detection) 기반의 준 최적 검출 기법을 적용한 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에서의 LLR(Log Likelihood Ratio) 계산은 변조 차수 및 송/수신 안테나의 수가 증가할수록 그 복잡도가 지수적으로 증가하여 구현 및 성능 면에서 큰 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 고차 변조 방식 기반의 $N_T{\times}N_R$ MIMO시스템 수신기의 QRM-MLD 기반 MIMO 검출기에서 연판정 시 아주 낮은 복잡도로 1dB 이내의 ML 검출 기법에 대한 오류 성능 접근도를 갖는 LLR 계산 방법을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 여러 M 값에 대한 MIMO 시스템의 BER(Bit Error Rate) 결과를 도출하고 분석하여 제시된 방법의 유효성을 검증한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.8-14
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• 2002

본 논문에서는 Gaussian mixture model을 이용한 실시간 문맥독립화자식별시스템을 구현하여 인식실험을 수행하였으며, 인식시스템의 성능을 향상시키기 위하여 화자검증시스템에서 좋은 결과를 보인 유사도 정규화(Likelihood normalization)방법을 적용하여 인식실험을 하였다. 시스템은 크게 전처리단과 화자모델생성단, 화자식별단으로 나누어진다. 전처리단에서는 화자의 발성변화를 고려하여 CMN(Cepstral mean normalization)과 Silence removal 방법을 적용하였다. 화자모델생성단에서는, 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian mixture model)을 이용하여 화자모델을 작성하였으며, GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법을 사용하였다. 화자식별단에서는 학습된 데이터와 테스트용 데이터로부터 ML(Maximum likelihood)을 이용하여 유사도를 계산하였으며, 이 과정에서 유사도 정규화를 적용한 경우에는 프레임단위로 유사도를 계산하게 된다. 계산된 유사도는 스코어(S$_{C}$)로 표현하였고, 가장 높은 스코어를 가지는 화자가 인식화자로 결정된다. 화자인식에서 발성의 종류로는 문맥독립 문장을 사용하였다. 인식실험을 위해서는 ETRI445 DB와 KLE452 DB를 사용하였으며, 특징파라미터로서는 켑스트럼계수 및 회귀계수값만을 사용하였다. 인식실험에서는 등록화자의 수를 달리하여 일반적인 화자식별방법과 프레임단위유사도정규화방법으로 각각 인식실험을 하였다. 인식실험결과, 프레임단위유사도정규화방법이 인식화자수가 많아지는 경우에 일반적인 방법보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.