• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권3호
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• pp.367-376
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• 2010

최근 확산모형의 추정을 위한 매우 다양한 방법론들이 제시되고 연구 되어 왔다. 본 연구에서는 제안된 확산모형의 추정 방법 중에서, 안장점근사법을 이용한 확산모형의 모수 추정방법에 대하여 살펴보게 되고, 가장 단순한 형태의 안장점근사법인 단일항 안장점근사법의 사용을 제안하게 된다. 단일항 안장점근사법은 오일러근사법과 마찬가지로 계산속도가 빠르고, 다양한 모형에 적용이 가능하면서도 최대우도추정량과 마찬가지로 성능이 우수한 특성을 갖고 있음을 살펴보게 된다. OU 확산모형을 대상으로 한 시뮬레이션 연구를 통하여 단일항 안장점근사를 이용한 추정량과 다른 추정량들과의 성질을 비교한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제29권5_6호
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• pp.1435-1451
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• 2011

In this paper the estimation of the parameters as well as survival and hazard functions are presented for the two-parameter Pareto distribution by using Bayesian and non-Bayesian approaches under upper record values. Maximum likelihood estimation (MLE) and interval estimation are derived for the parameters. Bayes estimators of reliability performances are obtained under symmetric (Squared error) and asymmetric (Linex and general entropy (GE)) losses, when two parameters have discrete and continuous priors, respectively. Finally, two numerical examples with real data set and simulated data, are presented to illustrate the proposed method. An algorithm is introduced to generate records data, then a simulation study is performed and different estimates results are compared.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권2호
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• pp.147-160
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• 2014

In this paper, we introduce the exponentiated Weibull-geometric (EWG) distribution which generalizes two-parameter exponentiated Weibull (EW) distribution introduced by Mudholkar et al. (1995). This proposed distribution is obtained by compounding the exponentiated Weibull with geometric distribution. We derive its cumulative distribution function (CDF), hazard function and the density of the order statistics and calculate expressions for its moments and the moments of the order statistics. The hazard function of the EWG distribution can be decreasing, increasing or bathtub-shaped among others. Also, we give expressions for the Renyi and Shannon entropies. The maximum likelihood estimation is obtained by using EM-algorithm (Dempster et al., 1977; McLachlan and Krishnan, 1997). We can obtain the Bayesian estimation by using Gibbs sampler with Metropolis-Hastings algorithm. Also, we give application with real data set to show the flexibility of the EWG distribution. Finally, summary and discussion are mentioned.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제6권1호
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• pp.1-4
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• 1985

Background EEG signals can be represented as the sum of a conventional AR process and an innovation process. It is know that conventional estimation techniques, such as least square estimates (LSE) or Gauasian maximum likelihood estimates (MLE-G) are optimal when the innovation process satisfies the Gaussian or presumed distribution. When the data are contaminated by outliers, however, these assumptions are not met and the power spectrum estimated by conventional estimation techniques may be fatally biased. EEG signal may be affected by artifacts, which are outliers in the statistical term. So the robust filtering estimation technique is used against those artifacts and it performs well for the contaminated EEG signal.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.181-186
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• 2005

Many data sets obtained from surveys or medical trials often include missing observations. When these data sets are analyzed, it is general to use only complete cases. However, it is possible to have big biases or involve inefficiency. In this paper, we consider a method for estimating parameters in logistic linear models involving non-ignorable missing data mechanism. A binomial response and normal exploratory model for the missing data are used. We fit the model using the EM algorithm. The E-step is derived by Metropolis-hastings algorithm to generate a sample for missing data and Monte-carlo technique, and the M-step is by Newton-Raphson to maximize likelihood function. Asymptotic variances of the MLE's are derived and the standard error and estimates of parameters are compared.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.185-190
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• 2022

Bluetooth는 다양한 소비자 전자 장치 간의 연결 매체로 널리 사용되는 공통 무선 기술이다. Bluetooth 수신기는 주로 신호 대 잡음비 성능 개선을 위해 일반적으로 Viterbi 알고리즘을 채택하지만 전송단에서의 irrational modulation index(무리수 변조 지수)로 수신단의 지속적인 탐색 및 추정이 필요하며 이를 위한 복잡한 하드웨어와 계산을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 복잡도 문제를 해결하기 위해 비동기 최대 우도 추정(MLE, Maximum-likelihood Estimation) 기반 8-state Viterbi FSM을 제안한다. 본 논문에서 제안한 최적의 Viterbi FSM은 전송단에서의 변조 지수에 대한 사전 정보 및 추정이 필요 없으며 GFSK(Gaussian Frequency Shift Keying) 심볼 검출이 가능하다. 제안한 알고리즘에 대한 성능은 HV1/HV2 패킷을 사용하여 평가하였으며, 시뮬레이션 결과는 DD(Decision Direct)와 같은 이상적인 접근 방식과 비교하여 10^-3 BER에서 약 2dB 성능 향상을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권10C호
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• pp.951-962
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• 2002

DMT 방식의 송·수신기는 파일롯 채널의 페이즈 정보를 이용하여 샘플동기를 맞추게 된다. 파일롯 채널의 페이즈 값은 심볼 단위로 행해지는 FFT 결과에서 구할 수 있으므로, 심볼동기를 샘플동기 이전에 맞추어 주어야 한다. DMT VDSL시스템의 경우, 심볼 내의 반복되는 구간사이의 상관성을 통해서 심볼동기를 구할 수 있게 된다. 수신신호의 부호를 기본으로한 최우도 추정함수를 사용하여 심볼동기를 구하는 기법에 대해 제안하였으며, Tx 윈도우에 의해, 심볼동기의 추정값이 잡음에 민감해지는 것을 막기위해 가중합을 적용한 추정 방법을 제안하였다. 송·수신기 사이에 샘플링 클럭 옵셋이 존재할 경우, 샘플동기를 위해 디지털 영역에서 샘플링 클럭 옵셋을 보정해주는 기법을 제안하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제28권4호
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• pp.368-378
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• 2002

As more companies are equipped with data aquisition systems for their products, huge amount of field warranty data has been accumulated. We focus on the case when the field data for a given product comprise with the number of sales and the number of the first failures for each period. The number of censored items and their ages are assumed to be given. This type of data are incomplete in the sense that the age of a failed item is unknown. We construct a model for this type of data and propose an algorithm for nonparametric maximum likelihood estimation of the product reliability. Unlike the nonhomogeneous Poisson process(NHPP) model, our method can handle the data with censored items as well as those with small population. A few examples are investigated to characterize our model, and a real field warranty data set is analyzed by the method.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.512-522
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• 2002

본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)에 기반한 실시간문맥독립화자식별시스템[1][2]의 성능향상을 위하여 프레임선택(Frame Selection)방법과 프레임가중치(Weighting Model Rank)방법을 혼합한 hybrid방법을 제안한다. 본 시스템에서는 GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법과 인식 알고리즘으로 ML(Maximum Likelihood)을 기본적으로 사용하였다. 제안한 hybrid 방법은 두 단계로 이루어진다. 첫째, 화자모델과 테스트 데이터를 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하고, 가장 큰 유사도 값과 두 번째로 큰 유사도 값의 차를 계산한 후, 차가 문턱치보다 큰 프레임만을 선택한다 두 번째로, 선택되어진 프레임에서 계산되어진 유사도 값 대신에 가중치 값을 사용하여 전체 스코어를 계산한다. 특징 파라미터로서는 켑스트럼과 회귀계수를 사용하였으며, 학습과 테스트를 위한 데이터베이스는 채집기간이 다른 여러 데이터베이스들로 구성되어 있으며, 실험을 위한 데이터는 임의의 단어를 선택하여 사용하였다. 화자인식실험은 기본 시스템에 프레임선택방법, 프레임가중치방법, 제안한 Hybrid방법을 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과, 프레임선택방법에 비해 평균 4%, 프레임가중치방법에 비해 평균 1%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 hybrid방법의 유효성을 확인하였다.