• 제목/요약/키워드: Maximum Likelihood.

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무응답을 가지고 있는 범주형 자료에 대한 모형 선택 방법 (Model selection method for categorical data with non-response)

  • 윤용화;최보승
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권4호
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    • pp.627-641
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    • 2012
  • 본 연구는 다차원 분할표 형태로 정리된 범주형 자료가 결측치나 무응답을 가지고 있을 때 주어진 자료를 가장 잘 설명하고 예측의 정확도를 높일 수 있는 모형의 추정과 모형의 선택 문제를 다루었다. 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response)체계하에서 최대우도 추정에서 발생할 수 있는 변방값 문제를 해결하기 위하여 계층적 베이지안 모형을 고려하였다. 또한 모형 적도를 높이기 위한 변수 조합을 찾는 모형 선택의 문제를 함께 다루었다. 베이지안 접근하에서 모형 선택의 문제를 다루기 위하여 베이즈 인자 (Bayes factor)를 모형 선택의 기준으로 이용하였다. 제시된 방법은 2004년 실시된 우리나라 국회의원 선거를 앞두고 수행된 여론조사 데이터를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 분석결과 무시할 수 없는 무응답 체계하에서 설명변수로 투표참여여부를 이용하는 것이 가장 적합한 모형으로 판명되었다.

선형혼합모형을 이용한 유전체 자료분석방안에 대한 연구 (Efficient strategy for the genetic analysis of related samples with a linear mixed model)

  • 임정민;성주헌;원성호
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권5호
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    • pp.1025-1038
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    • 2014
  • 가족 자료를 활용한 연속형 표현형의 전장유전체분석 (genome-wide association analysis)은 주로 선형혼합모형을 이용하며, 분산공분산행렬은 가족 구성원간의 유전적 거리를 고려하여 결정된다. 그러나 가족 구성원들의 표현형의 유사성은 유전적 요인과 환경적 요인에 의하여 발생함에도 불구하고, 표현형의 유사성은 단지 유전적 요인에 의해서 발생한다고 가정한다. 예를 들어 키의 경우 부부 사이에 양의 상관관계가 존재하나 유전적 요인만 고려하여 독립으로 가정한다. 선형혼합 모형에서 분산공분산 구조를 잘못 가정하는 경우, 검정통계량의 1종 혹은 2종의 오류를 적절히 관리할 수 없다. 본 논문에서는 다양한 유형의 분산공분산구조를 가정할 수 있는 선형혼합모형과 이를 기반으로 한 검정통계량을 제안하였다. 모의실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 모형보다 통계적 검정력이 우수함을 확인하였다. 또한 체질량지수 (body mass index; BMI)의 전장유전체 분석에 적용하여 기존에 알려지지 않은 새로운 원인 유전자를 규명하였다.

Prediction Intervals for Day-Ahead Photovoltaic Power Forecasts with Non-Parametric and Parametric Distributions

  • Fonseca, Joao Gari da Silva Junior;Ohtake, Hideaki;Oozeki, Takashi;Ogimoto, Kazuhiko
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제13권4호
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    • pp.1504-1514
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    • 2018
  • The objective of this study is to compare the suitability of a non-parametric and 3 parametric distributions in the characterization of prediction intervals of photovoltaic power forecasts with high confidence levels. The prediction intervals of the forecasts are calculated using a method based on recent past data similar to the target forecast input data, and on a distribution assumption for the forecast error. To compare the suitability of the distributions, prediction intervals were calculated using the proposed method and each of the 4 distributions. The calculations were done for one year of day-ahead forecasts of hourly power generation of 432 PV systems. The systems have different sizes and specifications, and are installed in different locations in Japan. The results show that, in general, the non-parametric distribution assumption for the forecast error yielded the best prediction intervals. For example, with a confidence level of 85% the use of the non-parametric distribution assumption yielded a median annual forecast error coverage of 86.9%. This result was close to the one obtained with the Laplacian distribution assumption (87.8% of coverage for the same confidence level). Contrasting with that, using a Gaussian and Hyperbolic distributions yielded median annual forecast error coverage of 89.5% and 90.5%.

A Maximum Likelihood Estimator Based Tracking Algorithm for GNSS Signals

  • Won, Jong-Hoon;Pany, Thomas;Eissfeller, Bernd
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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    • pp.15-22
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    • 2006
  • This paper presents a novel signal tracking algorithm for GNSS receivers using a MLE technique. In order to perform a robust signal tracking in severe signal environments, e.g., high dynamics for navigation vehicles or weak signals for indoor positioning, the MLE based signal tracking approach is adopted in the paper. With assuming white Gaussian additive noise, the cost function of MLE is expanded to the cost function of NLSE. Efficient and practical approach for Doppler frequency tracking by the MLE is derived based on the assumption of code-free signals, i.e., the cost function of the MLE for carrier Doppler tracking is used to derive a discriminator function to create error signals from incoming and reference signals. The use of the MLE method for carrier tracking makes it possible to generalize the MLE equation for arbitrary codes and modulation schemes. This is ideally suited for various GNSS signals with same structure of tracking module. This paper proposes two different types of MLE based tracking method, i.e., an iterative batch processing method and a non-iterative feed-forward processing method. The first method is derived without any limitation on time consumption, while the second method is proposed for a time limited case by using a 1st derivative of cost function, which is proportional to error signal from discriminators of conventional tracking methods. The second method can be implemented by a block diagram approach for tracking carrier phase, Doppler frequency and code phase with assuming no correlation of signal parameters. Finally, a state space form of FLL/PLL/DLL is adopted to the designed MLE based tracking algorithm for reducing noise on the estimated signal parameters.

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상태천이 이중검색방식의 이동통신용 Viterbi 디코더 설계 (A Design of Viterbi Decoder by State Transition Double Detection Method for Mobile Communication)

  • 김용노;이상곤;정은택;류흥균
    • 한국통신학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.712-720
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    • 1994
  • 디지털 이동 통신 시스템에서, 길쌈부호는 최적 에러정정기법이라 생각된다. 최근 디지털 이동 통신의 부호정정을 위하여 Viterbi 알고리즘은 길쌈부호의 부호화를 위해 가장 널리 사용된다. Viterbi 디코더의 하드웨어 설계를 위하 많은 방법들이 대부분 부호기의 부호율 R=1/2 또는 2/3인 메모리 소자수가 적고 부호 구속장이 짧은 것으로 제안되었다. 본 논문에서는, 지연 메모리 기억소자인 m=6의 부호율 R=1/2 K=1/2, K=7(171,133) 길쌈부호기를 위한 설계방식을 고려하였다. Viterbi 알고리즘에 상태천이 이중검색 방식을 이용한 새로운 기법을 제안하였다. 그리고 회로설계는 랜덤 2비트 에러 정정 복원할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 Viterbi 디코더는 1비트와 2비트 에러신호에 대하여 정확하게 정정하였다.

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Systolic Arrays for Lattice-Reduction-Aided MIMO Detection

  • Wang, Ni-Chun;Biglieri, Ezio;Yao, Kung
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제13권5호
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    • pp.481-493
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    • 2011
  • Multiple-input multiple-output (MIMO) technology provides high data rate and enhanced quality of service for wireless communications. Since the benefits from MIMO result in a heavy computational load in detectors, the design of low-complexity suboptimum receivers is currently an active area of research. Lattice-reduction-aided detection (LRAD) has been shown to be an effective low-complexity method with near-maximum-likelihood performance. In this paper, we advocate the use of systolic array architectures for MIMO receivers, and in particular we exhibit one of them based on LRAD. The "Lenstra-Lenstra-Lov$\acute{a}$sz (LLL) lattice reduction algorithm" and the ensuing linear detections or successive spatial-interference cancellations can be located in the same array, which is considerably hardware-efficient. Since the conventional form of the LLL algorithm is not immediately suitable for parallel processing, two modified LLL algorithms are considered here for the systolic array. LLL algorithm with full-size reduction-LLL is one of the versions more suitable for parallel processing. Another variant is the all-swap lattice-reduction (ASLR) algorithm for complex-valued lattices, which processes all lattice basis vectors simultaneously within one iteration. Our novel systolic array can operate both algorithms with different external logic controls. In order to simplify the systolic array design, we replace the Lov$\acute{a}$sz condition in the definition of LLL-reduced lattice with the looser Siegel condition. Simulation results show that for LR-aided linear detections, the bit-error-rate performance is still maintained with this relaxation. Comparisons between the two algorithms in terms of bit-error-rate performance, and average field-programmable gate array processing time in the systolic array are made, which shows that ASLR is a better choice for a systolic architecture, especially for systems with a large number of antennas.

NHPP 소프트웨어 신뢰도 모형에 대한 모수 추정 비교 (The Comparison of Parameter Estimation for Nonhomogeneous Poisson Process Software Reliability Model)

  • 김희철;이상식;송영재
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제11D권6호
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    • pp.1269-1276
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    • 2004
  • 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 또, 랄리 분포를 이용한 랄리 모형을 적용하여 모수 추정방법을 연구하였다. 본 연구에서는 기존의 최우추정법과 잠재변수를 도입하여 깁스 샘플링(Gibbs sampling)을 이용한 베이지안 모수추정 방법을 비교하고 그 특징을 분석하고자 한다. 또, 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 잔차제곱합(Sum of the squared errors ; SSE)과 Braun 통계량을 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 그리고 수치적인 예로서 실제 자료를 이용한 수치 견과를 나열하였다. 이 접근방법을 기초로 하여 수명분포가 중첩(Superposition) 및 혼합(Mixture)인 경우에 대한 접근방법이 연구되었으면 한다.

MIMO 시스템을 위한 적응형 검색범위 기반 저복잡도 QRD-M 검출기법 (Low Complexity QRD-M Detection Algorithm Based on Adaptive Search Area for MIMO Systems)

  • 김봉석;최권휴
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.97-103
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    • 2012
  • 본 논문에서는 MIMO(Multi Input Multi Output) 시스템을 위한 적응형 검색범위 기반 복잡도 감소 QRD-M 기법을 제안한다. 기존의 fixed QRD-M 기법은 각 단계에서 survivor path들을 현 단계의 모든 가능한 성상도 심벌들로 확장하여 그 중 가장 작은 path metric을 가지는 M개를 선택한다. 성능의 저하를 최소화 하기 위해서는 큰 값의 M을 사용해야 하지만, 계산양 또한 증가하는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 측정된 평균 잡음 전력 값에 따라 survivor path의 개수나, 검색 범위를 적절히 조절하는 기법들이 제안되었다. 하지만 이 기법들에 채널 상태를 판별하기 위해 사용된 지표는 평균 잡음 전력 정보이므로 잡음 전력 값이 순간적으로 크게 변하는 경우 성능 저하를 가져올 수 있다. 제안된 기법에서는 수신 심벌 벡터와 QRD에 의해 임시적으로 추정된 심벌 벡터와의 Euclidean distance와 채널 행렬의 대각성분을 이용하여 순시적인 채널 정보를 추정하여 검색 범위를 적절히 조절하므로 기존의 기법의 단점을 보완한다. 실험 결과에서는 제안된 기법이 MLD(Maximum Likelihood Detection)의 성능에 근접하면서, 동일한 성능을 가지는 기존의 QRD-M 기법들에 비해 확연히 작은 복잡도를 가지는 것을 보인다.

유한 및 무한고장 지수파우어 NHPP 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 비교 연구 (The Comparative Study for Software Reliability Model Based on Finite and Infinite Failure Exponential Power NHPP)

  • 김희철;신현철
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.195-202
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    • 2015
  • 소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 결함의 기대값을 가정하는 유한고장소프트웨어 NHPP모형과 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP모형들을 비교 제시하였다. 소프트웨어 신뢰성분야에서 많이 사용되는 지수파우어분포에 근거한 유한고장과 무한고장 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 비교문제를 제시하였다. 그 결과 유한고장모형이 무한고장모형보다 효율적으로 나타났다. 그리고 모수추정법은 최우추정법을 이용하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

암 유전자 배열에서 체세포 돌연변이 발견을 위한 유전자형 조사 시스템 (Genotype-Calling System for Somatic Mutation Discovery in Cancer Genome Sequence)

  • 박수영;정채영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권12호
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    • pp.3009-3015
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    • 2013
  • 차세대 시퀀싱(NGS)은 암에서 전사체 싱글 뉴클레오티드 변형 발견과 모든 지놈 발견을 가능하게 한다. 어느 한 위치에서 배열된 다수의 짧은 리드 시퀀스로부터 개인의 유전자형을 결정하는 가장 기초적인 방법이다. Byesian 알고리즘은 사후 유전자형 확률을 사용하여 파라미터 추정한다. 또 다른 방법인 EM 알고리즘은 최대 가능성 추정 방법을 사용해서 관측된 데이터에서 파라미터를 추정한다. 본 논문에서는 새로운 유전자형 조사 시스템을 제안하고 시퀀싱 에러 비율과 체세포 돌연 변이 상태 그리고 유전자형 확률의 사후 추정치에 관한 샘플 크기(S = 50, 100, 500)의 영향을 비교 분석하였다. 그 결과 작은 샘플 크기 50에서도 Byesian 알고리즘을 사용하여 추정한 파라미터가 EM 알고리즘 보다 더 정확하게 실제 파라미터에 근접하였다.