• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.133-142
• /
• 1998

Bayesian SPECT 영상재구성에 있어서 정교한 형태의 사전정보를 사용할 경우 bias 및 variance와 같은 통계적 차원에서의 정량적 성능을 향상시킬 수 있다. 특히, "thin plate" 와 같은 고차의 smoothing 사전정보는 "membrane"과 같은 일반적인 다른 사전 정보에 비해 bias를 개선시키는 것으로 알려져 있다. 그러나, 이와 같은 장점은 영상재구성 알고리즘에 내재하는 hyperparameters의 값을 최적으로 선택하였을 경우에만 적용된다. 본 연구에서는 thin plate와 membrane의 두가지 대표적인 사전정보를 포함하는 영상재구성 알고리즘의 정량적 성능에 대해 집중 고찰한다. 즉, 알고리즘에 내재하는 hyperparameters 가 통계적 차원에서 bias와 variance에 어떠한 영향을 미치는지 관찰한다. 실험에서 Monte Carlo noise trials를 사용하여 bias와 variance를 계산하며, 각 결과를 ML-EM 및 filtered backprojection으로부터 얻어진 bias 및 variance와 비교한다. 결론적으로 thin plate와 같은 고차의 사전정보는 hyperparameters의 선택에 민감하지 않으며, hyperparameters 값의 전 범위에 걸쳐 bias를 개선시킴을 보인다. 걸쳐 bias를 개선시킴을 보인다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제44권1호
• /
• pp.98-105
• /
• 2007

본 논문에서는 Maximum Likelihood(ML) 알고리즘을 변형한 Suboptimal ML 타이밍 검출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 Suboptimal ML방식은 참조신호 생성과정이 Early-Late gate 또는 ML 방식에 비해 간단하면서도 타이밍 검출기의 이득은 거의 동일한 값을 얻을 수 있다. 또한, 타이밍 추적기는 데이터 판별을 이용하기 때문에 적은 타이밍 오차 범위만이 추적 가능하다. 즉, 펄스폭이 0.7ns인 4차 가우시안 모노사이클을 사용하였을 경우, 추적 가능한 타이밍 오차는 ${\pm}0.06ns$이다. 따라서 탐색기는 높은 정확도를 갖는 획득성능을 갖고 있어야 한다. 성능 분석은 잡음뿐만아니라 송신기와 수신기의 펄스 생성과정에서 사용되는 오실레이터 지터를 고려한다. 컴퓨터 모의 실험 결과는 타이밍 검출기의 평균과 분산 및 타이밍 추적기의 추적 성능을 보여준다. 그리고 이동성에 의해 타이밍 오차가 점차적으로 증가하는 경우를 가정하여 추적성능을 제시한다. 본 논문은 타이밍 추적기의 성능을 제시하기 위해 하나의 복조기인 단인 상관기만을 고려한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
• /
• pp.155-160
• /
• 2004

배열센서를 사용한 표적의 위치 추정은 레이다 및 소나에서 잘 알려진 문제이다. 최근에 Lee 등은 1 차원 수평 선배열 센서만을 사용하여 다중경로를 통해 들어오는 신호로부터 표적의 3 차원 위치를 추정하였다. 그러나 이 알고리즘에서 수중에서의 음속은 수심에 관계없이 일정하다고 가정하였기 때문에 음속이 수심에 따라 다양하게 변화하는 실제 수중환경에서는 그 추정성능이 현저히 저하된다. 따라서 본 논문에서는 표적의 거리, 깊이, 방위각으로 구성되는 3 차원 위치 추정을 위해 비균일 음속환경에서의 음파전달모델(ray propagation model)을 이용한 ML 기법(maximum likelihood estimation)을 적용하였으며 일정한 음속을 가정한 Lee 기법의 추정치를 초기값으로 한 탐색을 통해 ML 기법의 연산량을 감소시켰다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권1A호
• /
• pp.44-49
• /
• 2008

최근 2개의 송신 안테나를 사용할 경우 수신측에서 궤환되는 위상 정보로 간단한 ML(maximum likelihood) 복호를 할 수 있는 OSM(orthogonal spatial multiplexing)이 제안되었다. 그러나 이 기법은 궤환 정보를 사용하지 않는 기존의 SM(spatial multiplexing)보다 성능 측면에서 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 2개의 송수신 안테나에 대해 기존의 OSM 구조와 선부호기를 직렬 연접하여 구성된 새로운 CSM(closed-loop SM)을 제안한다. 전산 실험 결과 제안된 기법은 기존의 SM과 OSM에 비해 4-QAM에 대해구는 각각 3dB와 5dB, 그리고 16-QAM에 대해서는 각각 1dB와 3dB의 성능 향상을 보여준다. 그리고 제안된 기법에 대하여 ML 복호 성능과 거의 동일한 성능을 가지면서 더불어 수신단 복호 복잡도를 크게 줄일 수 있는 새로운 복호 알고리즘도 추가로 제안한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제30권2호
• /
• pp.1-9
• /
• 2024

본 논문에서는 밀도 데이터로부터 다양한 벡터장 패턴을 시각화하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 물리 기반 시뮬레이션과 기하학적 처리에서 사용되는 이동최소제곱(Moving least squares, MLS)을 이용한다. 하지만 일반적인 MLS는 벡터기반의 제약조건을 통해 고차 보간되기 때문에 밀도의 특성을 고려하지 못한다. 본 논문에서는 입력 데이터에 내포되어 있는 밀도의 특성을 효율적으로 고려하기 위해 몬테카를로 기반의 가중치를 MLS에 통합하여 다양한 형태의 백터장을 표현할 수 있도록 알고리즘을 설계한다. 결과적으로 일반적인 MLS와 발산제약 기반의 MLS 같은 기존 기법으로는 표현하기 힘든 디테일한 벡터장을 실험을 통해 보여준다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1986년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 17-18 Oct. 1986
• /
• pp.262-265
• /
• 1986

미사일의 동특성은 공력계수(aerodynamic coefficients)들의 구조 및 그 계수값에 의해 결정된다. 현재까지 공력계수는 풍동시험(wind tunnel test)에 의한 모형법으로 구하는 것이 보편적이었으나 모형과 실제 시스템의 차이에 의해 발생하는 오차, 풍동시험의 오차, 모형의 스케일 팩터(scale factor)오차, 실제 대기조건의 특성에 의한 오차 등에 의해, 시제품을 이용한 실제 비행시험 결과가 풍동시험 모델을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션(computer simulation)의 가상 비행 데이타와 차이를 나타내게 된다. 이러한 차이를 감소시키기 위하여 필터 이론을 적용하기 위해서는 수학적 계수 모델이 필요하게 된다. 본 연구에서는 풍동시험모델로부터 3가지의 수학적 모델을 가정하고 이를 이용하여 확장칼만필터(extended Kalman Filter: EKF)와 최대공산법(maximum likelihood method :ML)을 각각 적용시켰을때 추정된 계수치에 의한 가상비행데이타와, 풍동시험모델에 의한 가상비행데이타를 비교하여, 수학적 계수 모델 설정에 따른 각 알고리즘의 추정결과를 알아보고, 이에의해 계수 모델 설정의 방법 및 기준, 그리고 계수구조 설정에 따른 EKF와 ML의 성질을 조사하였다.

• 항공산업연구
• /
• 통권65호
• /
• pp.89-106
• /
• 2003

항공기의 자동 착륙 알고리즘을 위한 고 정밀 유도방식에 IBLS(Integrity Beacons Landing System)나 MLS(Microwave Landing System)와 같은 유도 제어 방식을 사용하여 유인 항공기나 무인 항공기의 유도 착륙에 사용하고 있다. 당 연구에서는 무인항공기의 자동 착륙을 위한 실제적인 요구사항들이 분석되었고, 자동 착륙 유도장치로 IBLS와 MLS가 선택되어 각각의 기능과 특성들이 수학적으로 모델링 되었다. 또한 고전제어와 최적제어의 2가지 방식으로 무인항공기의 자동 착륙을 통제하기 위한 autopilot이 설계되어 그 유효성과 특징들이 분석되었다. IBLS, MLS, autopilot, 그리고 이러한 자동 착륙 유도제어 시스템이 적용되는 대상체인 무인항공기와 대기환경 및 외란에 대한 수학적 모델들은 Simulink와 ANSI C를 사용하여 단위 S/W 모듈들로 작성되었고, 여기에 GUI모듈이 추가되어 하나의 통합 시뮬레이션 S/W가 완성되었다. 모의시험평가는 총 2단계로 구성되었는데, 대기 외란이 주어졌을 때 IBLS와 MLS의 유효성을 1차적으로 검증하였고, 2단계 모의수치실험에서는 MLS 유도센서 방식에 따른 고전제어기 및 최적제어기의 항공기 종 방향 운동에 대한 강인성 비교를 시도하였다.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제31B권12호
• /
• pp.108-115
• /
• 1994

Most pattern classifiers have been designed based on the ML (Maximum Likelihood) training algorithm which is simple and relatively powerful. The ML training is an efficient algorithm to individually estimate the model parameters of each class under the assumption that all class models in a classifier are statistically independent. That assumption, however, is not valid in many real situations, which degrades the performance of the classifier. In this paper, we propose a minimum-error-rate training algorithm based on the MAP (Maximum a Posteriori) approach. The algorithm regards the normalized outputs of the classifier as estimates of the a posteriori probability, and tries to maximize those estimates. According to Bayes decision theory, the proposed algorithm satisfies the condition of minimum-error-rate classificatin. We apply this algorithm to NPM (Neural Prediction Model) for speech recognition, and derive new disrminative training algorithms. Experimental results on ten Korean digits recognition have shown the reduction of 37.5% of the number of recognition errors.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.19-27
• /
• 2022

머신러닝(ML, Machine Learning)기반 응용에서의 인식성능은 적용된 모델의 종류와 크기, 학습환경 및 학습에 사용되는 데이터 등 다양한 요인에 따라 결정된다. 특히 학습에 사용되는 데이터가 충분치 않을 경우 인식성능이 저하되거나 과적합(Overfitting)등의 문제가 발생하기도 한다. 이미지 인식을 주요 대상으로 하는 기존 연구들은 학습을 위한 데이터셋이 풍부하고 검증된 데이터셋을 사용하여 학습 및 인식성능을 평가할 수 있다. 하지만 사용된 센서, 인식의 대상, 인식 상황이 다른 특정 응용들의 경우 데이터셋을 직접 구축해야 한다. 이런 경우, ML모델의 성능은 데이터의 양과 품질에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이용 가능한 학습용 데이터가 충분치 않은 움직임 인식응용에 효율적으로 사용될 수 있는 비모수 추정 방식의 일종인 커널 밀도 추정 알고리즘을 사용하여 학습용 데이터를 증폭한 후, 사용된 커널의 종류에 따라, 원본 데이터의 수 및 증폭 비율에 따라 증폭된 데이터가 원본 데이터의 특징을 잘 반영하는지 인식 정확도 변화를 토대로 비교 분석한다. 실험결과, 본 연구에서 사용한 움직임 인식응용에서는 좁은 대역폭을 가진 Tophat 커널로 증폭된 데이터셋에서 최대 14.31%의 인식 정확도 향상을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.152-163
• /
• 2022

본 논문에서는 대잠전의 필수 요소인 소노부이를 무인항공기가 최적의 배치로 투하할 수 있게 하는 방법을 제시한다. 이를 위해 Unity 게임엔진을 통해 음향 탐지 성능 분포도를 모사한 환경을 구성하고 Unity ML-Agents를 활용해 직접 구성한 환경과 외부에서 Python으로 작성한 강화학습 알고리즘이 서로 통신을 주고받으며 학습할 수 있게 하였다. 특히, 잘못된 행동이 누적되어 학습에 영향을 미치는 경우를 방지하고 비행체가 목표지점으로 최단 시간에 비행함과 동시에 소노부이가 최대 탐지 영역을 확보하기 위해 강화학습을 도입하고. 심층 확정적 정책 그래디언트(Deep Deterministic Policy Gradient: DDPG) 알고리즘을 적용하여 소노부이의 최적 배치를 달성하였다. 학습 결과 에이전트가 해역을 비행하며 70개의 타겟 후보들 중 최적 배치를 달성하기 위한 지점들만을 통과하였고 탐지 영역을 확보한 모습을 보면 겹치는 영역 없이 최단 거리에 있는 지점을 따라 비행하였음을 알 수 있다. 이는 최적 배치의 요건인 최단 시간, 최대 탐지 영역으로 소노부이를 배치하는 자율 비행체를 구현하였음을 의미한다.