• 대한전기학회논문지
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• 제45권2호
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• pp.325-328
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• 1996

In this paper, we proposed an estimation method of a posterior probability and PDF(Probability density function) using a feed forward neural network and code books of VQ(vector quantization). In this study, We estimates a posterior probability and probability density function, which compose a new parameter with well-known Mel cepstrum and verificate the performance for the five vowels taking from syllables by NN(neural network) and PNN(probabilistic neural network). In case of new parameter, showed the best result by probabilistic neural network and recognition rates are average 83.02%.

• 한국연소학회지
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• 제2권1호
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• pp.39-51
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• 1997

A review of probability density function(PDF) methodology and direct numerical simulation for the purpose of modeling turbulent combustion are presented in this study where particular attention is focused on the modeling problem of turbulent molecular mixing term appearing in PDF transport equation. Existing mixing models results were compared to those evaluated by direct numerical simulation in a turbulent premixed medium with finite rate chemistry in which the initial scalar field is composed of pockets of partially burnt gases to simulate autoignition. Two traditional mixing models, the least mean square estimations(LMSE) and Curl#s model are examined to see their prediction capability as well as their modeling approach. Test calculations report that the stochastically based Curl#s approach, though qualitatively demonstrates some unphysical behaviors, predicts scalar evolutions which are found to be in good agreement with statistical data of direct numerical simulation.

• 대한기계학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.814-822
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• 1986

본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 비가열수직이상유동계에서 전도Probe 를 이용하여 시간평균보이드율을 측정하여 이들로부터 통계적으로 처리된 확률밀도함 수(PDF)분포와 이와 관련된 일련의 모우멘트계산을 시도 하므로써 유동양식과 천이특 성에 대하여 객관적이고 체계적인 해석을 하였다. 또한 학계 및 산업계에서는 측정 기구의 단순화가 요구되므로 전도Probe의 출력신호를 분석하여 유동양식에 따르는 특 성을 아울러 구명하였다.

• 한국측량학회지
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• 제30권3호
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• pp.295-303
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• 2012

풍력발전 단지의 수익성 평가를 위해 연간 에너지 생산량(AEP ; Annual Energy Production)의 계산이 중요하다. AEP를 계산하기 위해서는 바람의 확률밀도함수(PDF ; Probability Density Function)와 풍력발전기의 발전곡선(PC; Power Curve)이 필요하며, AEP 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 허브 높이에서의 PDF예측과 그 높이의 공기밀도에 따른 풍력발전기 PC의 결정이 중요하다. 본 연구에서는 제주도 한동, 평대의 실관측 풍황탑(met mast) 자료를 이용하였으며 풍속의 PDF를 Weibull 분포 함수로 가정 하였고 Weibull 함수의 파라미터의 값이 높이에 따라 변화하는 양상을 확인하였다. Weibul 함수의 계산은 모멘트법과 LN-least법을 사용하였으며, 모멘트법과 LN-least법에 의한 형상계수의 경우 높이의 증가에 따라 변화를 보이지 않았고 평균값에서 ${\pm}0.1$의 변화 패턴을 보였다. 척도계수의 경우 높이가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였으며 지형별 분류에 따른 높이별 척도계수의 기울기는 확연한 차이를 보이고 있었다. 60m 높이에서 관측된 바람의 상대도수와 관측 값의 높이 보정에 의한 공기밀도와 일반식에 의한 공기밀도를 각각 계산하여 그 결과에 대응하는PC를 선택하여 AEP차이를 계산하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.317-320
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• 2002

In this paper, an automatic histogram specification method is proposed for image enhancement, Fuzzy membership value is adopted for the representation of image histogram. The desired PDF is automatically constructed by the fuzzy membership value. Fuzzy membership value is extracted from dark membership, bright membership function and original histogram. The effectual results are demonstrated by desired PDF which meet the image enhancement requirements. The performance and effectiveness are shown by the analysis and the resultant image in comparison with histogram equalization method.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권1호
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• pp.1-7
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• 2009

Tracking and detecting targets by the M/W seeker is affected by the clutter reflecting from the earth's surface. In order to detect the look-down retreating targets, which appear in the sidelobe clutter region, in the M/W seeker of High PRF mode, it is necessary to understand statistical characteristics of the surface sidelobe clutter. Statistical analysis of sidelobe clutter is conducted for several configurations of the surface using data obtained by the CFT (Captive Flight Test) of the M/W seeker in High PRF mode. The probability density function(PDF) fitting is conducted for several configuration and conditions of the surface. PDFs and PDF parameters, which best describe statistical distribution of sidelobe clutter, are estimated.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권3호
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• pp.705-712
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• 2005

Entropy is the basic concept of information theory. It is well defined for random varibles with known probability density function(pdf). For given data with unknown pdf, entropy should be estimated. Usually, estimation of entropy is based on the approximations. In this paper, we consider a kernel based approximation and compare it to the cumulant approximation method for several distributions. Monte carlo simulation for various sample size is conducted.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.188-193
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• 2011

본 논문에서는 OADF(Opportunistic Adaptive Decode-and-Forward) 릴레이 시스템에 대한 새로운 성능분석 기법을 레일리 페이딩 채널에 대하여 제안하였다. 제안된 분석 기법에서는 릴레이들의 복호 오류 사건(error-event)을 기반으로 수신된 순시 신호대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio: SNR)를 표현한다. 또한 SNR의 확률 밀도 함수(Probability Density Function: PDF)를 기존의 분석 기법보다 일반적인 (PDF 표현에서 합 기호의 개수 및 그 영역이 구체화된)형태로 제시한다. 그리고 이를 이용하여 정확한 평균 오류율((Average Error Rate), 누락 확률(Outage Probability) 및 평균 채널용량(Average Channel Capacity)을 일반적인 형태로 유도한다. 제안된 성능분석 기법의 정확성은 모의실험을 통하여 검증한다. OADF 기법을 다른 기법들과 비교하여 평균 오류 확률, 누락 확률 및 채널 용량 측면에서 성능 향상 정도가 우수함을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제32권3호
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• pp.464-467
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• 2010

In this letter, we analyze the error performance of a mobile communication system with microdiversity and macrodiversity reception in gamma-shadowed Rician fading channels for a binary differential phase-shift keying modulation scheme. Analytical expressions for the probability density function (PDF) and moment-generating function (MGF) are derived. The average bit error probability can be calculated by averaging the conditional bit error probability over the PDF or using the MGF-based approach. Numerical results are graphically presented to show the effects of macrodiversity, correlation, number of diversity branches, and severity of both fading and shadowing.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.408-413
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• 2005

A new methodology for discrete non-Gaussian probability density estimation is investigated in this paper based on a dynamic Bayesian network (DBN) and kernel functions. The estimator consists of a DBN in which the transition distribution is represented with kernel functions. The estimator parameters are determined through a recursive learning algorithm according to the maximum likelihood (ML) scheme. A discrete-type Poisson distribution is generated in a simulation experiment to evaluate the proposed method. In addition, an unknown probability density generated by nonlinear transformation of a Poisson random variable is simulated. Computer simulations numerically demonstrate that the method successfully estimates the unknown probability distribution function (PDF).