공간상에서 원하는 목표물의 도래 방향 추정은 수신 안테나에 입사하는 신호의 입사 방향을 찾는 것이다. 본 논문에서는 최대 우도 추정 방법을 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정하였다. 도래 방향 추정방법은 최대 우도 방법에서 수신 신호 한계점 이상의 신호에 특이 값 분해를 적용하여 최대 우도 추정의 첨예도를 계산하여 원하는 목표물을 추정하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 방법의 성능을 기존 방법과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 고유치 전개를 하지 않기 때문에 처리시간 단축에서 효과적이고 원하는 목표물의 방향을 정확히 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 목표물 추정에서 기존 방법보다 우수함을 나타내었다.
다중 정현파의 주파수를 추정하는 최우도(ML) 방법은 주파수 추정에 정밀도를 보여주고 있으나, 최우도 함수가 주파수 추정에 쓰이는 경우 고도의 비선형성 때문에 추정에 많은 희생을 요구하고 있다. 본 논문에서는 최우도 방법의 비선형성을 개선하기 위해, 신호속에 포함된 정현 주파수의 추정을 용이하게 할 수 있는 단순화된 최우도 방법을 제시한다. 이 새로운 주파수 추정 방법을 백색 또는 칼라 잡음의 보기들에 적용하고, Monte-carlo 시뮬레이션을 실행하여 통계적 평균값, 평균 제곱근 및 상대 바이어스를 기존의 가장 우수한 방법인 MFBLP 방법과 비교한다. 또한 스펙트럼 파우어 밀도와 단위 원에서의 주파수 위치를 그림을 통하여 나타낸다.
In this paper, we propose and apply new classification method to the remotely sensed image acquired from airborne multi-spectral scanner. This is a neuro-fuzzy image classifier derived from the generic model of a 3-layer fuzzy perceptron. We implement a classification software system with the proposed method for land cover image classification. Comparisons with the proposed and maximum-likelihood classifiers are also presented. The results show that the neuro-fuzzy classification method classifies more accurately than the maximum likelihood method. In comparing the maximum-likelihood classification map with the neuro-fuzzy classification map, it is apparent that there is more different as amount as 7.96% in the overall accuracy. Most of the differences are in the "Building" and "Pine tree", for which the neuro-fuzzy classifier was considerably more accurate. However, the "Bare soil" is classified more correctly with the maximum-likelihood classifier rather than the neuro-fuzzy classifier.
Likelihood analysis was used for the revision of release probability/frequency in chlorine Injection facilities used in chlorine process. Typically these facilities consist of pressure cylinder, vaporizer, pipeline, measuring equipment and safety equipment. This paper described the incident scenarios considered, likelihood analysis procedure and the selection and application of basic events and for failure rates of mechanical components. Human errors were also considered. The major objective of this paper is to estimate the likelihood of each determined incident scenarios. We estimated failure rates of mechanical components based on likelihood analysis procedure. Human errors were also considered. It was estimated to have $5.73{\times}10^{-5}\;Cl_2$ leak per year during the major $Cl_2$ handling process. The probability of failure in scrubber system was $4.11{\times}10^{-2}/demand$.
본 논문에서는 대용량 음성인식 시스템의 인식시간을 감축하기 위하여 후보단어를 선정하는 효과적인 방법을 제안하고 이 방법의 성능을 향상시키기 위하여 spectral smoothing과 temporal smoothing을 사용하는 것에 관하여 연구하였다. 제안된 방법은 사전내의 각 단어에 대하여 음성인식 단위의 음성 spectrum관찰확률과 길이정보를 이용하여 대강의 관찰확률을 계산하여 후보단어를 선정한다. 제안된 방법을 음소단위의 HMM을 이용하는 1160단어 인식 시스템에 적용한 결과, 전체 계산량의 74% 가량을 감축할 수 있었으며 이때 인식율의 감소는 매우 작았다. 또한 제안된 대감의 likelihood점수 계산방법은 Viterbi방법에 의하여 계산되는 likelihood 점수를 잘 추정함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 16레벨셀 낸드 플래시 메모리 채널에 최대 유사도 검출 방법을 이용하여 데이터를 검출하기 위해 트렐리스의 정답 값을 추정하는 기법에 대해 연구 하였다. 이 기법은 최대유사도 검출기를 사용할 수 있게 되어 성능향상에 도움을 준다. 플래시 메모리는 커플링 효과 때문에 메모리가 있는 채널 모델링이므로, 이미 알고 있는 데이터 열을 훈련 과정을 통해 트렐리스의 정답 값을 추정하여, 이 값을 토대로 최대 유사도 검출한다. 본 실험을 통해 문턱 전압을 이용한 데이터 검출 방법보다 제안한 기법을 이용한 최대 유사도 검출기의 성능이 좋은 것을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.229-238
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2009
범주형 자료분석을 위해 고려할 수 있는 모형들은 일반적으로 최우추정에 의하여 적합이 이루어지므로 이상값에 쉽게 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서는 분할표 자료에 포함된 이상칸(outlying cell)에 영향을 받지 않는 최대 절삭우도 추정 값(maximum trimmed likelihood estimates)을 얻기 위한 추정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 우도에 의존하여 분할표에 포함된 칸을 제거해나가며 절사우도의 최대값을 찾기 때문에 완전탐색(complete enumeration)에 비해 계산의 양이 매우 적다. 따라서 일반적인 다차원 분할표 자료분석을 위해 쉽게 적용될 수 있다. 실제 자료분석 예를 통해 제안된 추정방법을 설명하였으며, 모의실험을 통해 문제점과 특징을 토론하였다.
프레일티모형에 대한 기존의 추론방법은 동측치가 많은 경우에 그 성능이 떨어진다. 그 이유는 사용된 경험적 우도함수가 동측치가 많은 자료에는 적합하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 동측치가 많은 프레일티 모형에서의 새로운 추론방법을 제안한다. 이항형태의 경험적우도함수를 바탕으로 베이지안 부스트랩을 사용하여 모수의 사후분포를 구한다. 제안된 방법의 장점은 기존에 제안된 주변최대우도추정량에 비하여 계산이 수월하고 안정적인 결과를 제공하는데 있다. 이를 실증적으로 비교하기 위하여 제안된 방법을 주변최대우도추정량과 가상실험을 통하여 비교한다.
This paper showed the difference between the selectivity of gill net by least square method with polynomials in Kitahara's and that by maximum likelihood analysis for Japanese sandfish and Korean flounder. Catch experiments for Japanese sandfish using commercial vessels off the eastern coast of Korea were conducted with six different mesh sizes between October and December 2007 and those for Korean flounder with five different mesh sizes between 2008 and 2009. The mesh size of 50% probability of catch corresponding to biological maturity length of fish was not different between that by least square method and that by maximum likelihood analysis for Japanese sandfish, however, a little different for Korean flounder, that is, those mesh sizes of 50% probability of catch for biological maturity length of Korean flounder were 10.6cm and 10.1cm by least square method and maximum likelihood analysis, respectively.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권1호
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pp.25-32
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2017
For repairable software systems, the Mean Time Between Failure (MTBF) is used as a measure of software system stability. Therefore, the evaluation of software reliability requirements or reliability characteristics can be applied MTBF. In this paper, we want to compare MTBF in terms of parameter estimation using Makeham life distribution. The parameter estimates used the least square method which is regression analyzer method and the maximum likelihood method. As a result, the MTBF using the least square method shows a non-decreased pattern and case of the maximum likelihood method shows a non-increased form as the failure time increases. In comparison with the observed MTBF, MTBF using the maximum likelihood estimation is smallerd about difference of interval than the least square estimation which is regression analyzer method. Thus, In terms of MTBF, the maximum likelihood estimation has efficient than the regression analyzer method. In terms of coefficient of determination, the mean square error and mean error of prediction, the maximum likelihood method can be judged as an efficient method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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