• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제7권3호
• /
• pp.885-897
• /
• 2000

The use of an unweighted mean and of separate tests is part of the current practice for analyzing interlaboratory studies, and we hope to improve on this method. We fit, using maximum likelihood(ML), a rather intricate, multi-parameter measurement model with the material's true value as a latent variable in a situation where quite serviceable regression and ANOVA calculations have already been developed. The model fit leads to both a weighted estimate of he overall mean, and to tests for equality of means, slopes and variances. Maximum likelihood tests for difference among variances poses a challenge in that the likelihood can easily becoem unbounded. Thus the major objective become to provide a useful test of variance equality.

• ETRI Journal
• /
• 제34권5호
• /
• pp.684-689
• /
• 2012

A mode-singular-value-decomposition (SVD) maximum likelihood (ML) estimation procedure is proposed for the source localization problem under an additive measurement error model. In a practical situation, the noise variance is usually unknown. In this paper, we propose an algorithm that does not require the noise covariance matrix as a priori knowledge. In the proposed method, the weight is derived by the inverse of the noise magnitude square in the ML criterion. The performance of the proposed method outperforms that of the existing methods and approximates the Taylor-series ML and Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제19권1호
• /
• pp.135-145
• /
• 2012

It is well known that the maximum likelihood estimator(MLE) in normal mixture models with unequal variances does not fall in the interior of the parameter space. Recently, a doubly smoothed maximum likelihood estimator(DS-MLE) (Seo and Lindsay, 2010) was proposed as a general alternative to the ordinary maximum likelihood estimator. Although this method gives a natural modification to the ordinary MLE, its computation is cumbersome due to intractable integrations. In this paper, we derive an EM algorithm for the DS-MLE under normal mixture models and propose a fast computational tool using a local quadratic approximation. The accuracy and speed of the proposed method is then presented via some numerical studies.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.137-147
• /
• 1996

본 논문에서는 통계적 분류방법인 최대유사 분류법(MLC: maximum likelihood classifier)과 신경회로망을 이용한 분류법인 다층퍼셉트론(MLP: multiayer perceptron) 분류법간의 분류성능을 비교 평가하였으며, 또한 MLP 분류법에서 문제가 되고 있는 학습률(learning rate), 운동량 상수(,momentum constant), 은닉층의 노드수에 따른 MLP 분류법의 분류성능을 평가하였다. 부산지역에 대한 실제 인공위성 화상데이타인 Landsat TM 화상데이타를 사용하여 MLP 분류법과 MLC 분류법의 성능을 비교한 결과 MLP 분류법의 성능이 더 우사함을 확인할 수 있었으며, 학습률, 운동량 상수 및 은닉층의 노드수에 따른 분류성능도 평가하였다.

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

• 천문학회지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.1-9
• /
• 1992

We present new approach to analysis of velocity data of globular clusters. Maximum likelihood method is applied to get model parameters such as central potential, anisotropy radius, and total mass fractions in each mass class. This method can avoid problems in conventional binning method of chi-square. We utilize three velocity components, one from line of sight radial velocity and two from proper motion data. In our simplified scheme we adopt 3 mass-component model with unseen high mass stars, intermediate visible stars, and low mass dark remnants. Likelihood values are obtained for 124 stars in M13 for various model parameters. Our preferred model shows central potential of $W_o=7$ and anisotropy radius with 7 core radius. And it suggests non-negligible amount of unseen high mass stars and considerable amount of dark remnants in M13.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
• /
• pp.447-450
• /
• 2004

This paper proposes remotely sensed image classification method by fuzzy c-means clustering algorithm using average intra-cluster distance. The average intra-cluster distance acquires an average of the vector set belong to each cluster and proportionates to its size and density. We perform classification according to pixel's membership grade by cluster center of fuzzy c-means clustering using the mean-values of training data about each class. Fuzzy c-means algorithm considered membership degree for inter-cluster of each class. And then, we validate degree of overlap between clusters. A pixel which has a high degree of overlap applies to the maximum likelihood classification method. Finally, we decide category by comparing with fuzzy membership degree and likelihood rate. The proposed method is applied to IKONOS remote sensing satellite image for the verifying test.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제35권7호
• /
• pp.417-423
• /
• 2008

본 논문에서는 각 음원이 시간적 구조를 가졌을 경우 음원들을 분리해내는 확률적 음원분리 방법을 제안한다. 이를 위해 각 음원의 시간적 구조를 가우시안 프로세스(Gaussian process)로 모델링하고 기존의 음원분리 문제를 유사-가능도 최대화 문제(pseudo-likelihood maximization)로 공식화한다. 본 알고리즘을 통해 얻어진 데이타의 유사-가능도는 정규 분포이며 이는 가우시안 프로세스 회귀방법(Gaussian process regression)을 통해 쉽게 계산이 가능하다. 음원분리의 역혼합 행렬은 경도(gradient) 기반최적화 기법을 통해 데이타의 유사-가능도를 최대화하는 해를 찾음으로써 구해진다. 여러 실험을 통하여 제안 알고리듬이 몇 가지 특정 상황에서 기존의 분리 알고리듬들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인 할 수 있다.

• 품질경영학회지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.20-32
• /
• 1987

Estimation for the parameters of a bivariate exponential (BVE) model of Marshall and Olkin (1967) is investigated for the cases of complete sampling and time-truncated parallel sampling. Maximum likelihood estimators, method of moment estimators and Bayes estimators for the parameters of a BVE model are obtained and compared with each other. A Monte Cario simulation study for a moderate sized samples indicates that the Bayes estimators of parameters perform better than their maximum likelihood and method of moment estimators.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제9권3호
• /
• pp.207-214
• /
• 2006

In this paper, the stability of SA(Spectral Acceleration) fragility curves is studied for the two sets of elastic modulus of concrete. In doing that, general purpose structural analysis program and generally used probability density function are used. The results of structural analysis are represented by Bernoulli distribution which says damage or no damage. By the use of Maximum Likelihood Method, two parameters of lognormal distribution - median and standard deviation - are found. With them, the fragility curves are constructed.